사회보장 영역 인공지능 기술 적용의 순기능 및 위험성에 대한 검토 : 논문 자료

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이 문서는 한국보건사회연구원(2025.09) 발간 「보건복지포럼」 제347호에 실린
〈사회보장 영역 인공지능 기술 적용의 순기능 및 위험성에 대한 검토〉(김기태 연구위원) 논문으로,
사회보장 행정에서 AI 활용 현황, 기대효과, 위험요소, 정책 과제를 종합적으로 다룬 보고서입니다.

** 주요내용 요약

🧠 1. 개요
• 인공지능은 사회보장제도(복지 행정) 전반에 빠르게 확산 중.
• AI의 순기능과 위험성이 공존하며, 균형 잡힌 정책과 거버넌스 구축이 시급함.
• 국내 사회보장 분야의 AI 활용은 아직 초보 단계이며, 해외도 유사한 수준.
• 보고서는 국내외 사례를 비교하며 9대 적용 영역·7대 순기능·7대 위험성·8대 정책과제를 제시함.

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🔍 2. 인공지능의 주요 활용 9대 영역
   1) 본인 인증 (지문·얼굴 기반, 신원확인 자동화)
   2) 자격 심사 (AI로 급여 자격 판단)
   3) 복지급여 산정·지급 자동화
   4) 부정·오류 수급 탐지 (예: 네덜란드 SyRI 사례)
   5) 위험 점수화 및 분류 (복지 사각지대 발굴 시스템 등)
   6) 개인 맞춤형 정보 서비스 (챗봇, 상담 시스템 등)
   7) 돌봄 서비스 (AI·IoT 기반 노인 안전관리, 건강 모니터링 등)
   8) 행정 효율화 및 내부 지원 (공무원 의사결정 지원 등)
   9) 정책 평가 (데이터 기반 효과성 검증)

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🌈 3. 순기능 (7대 효과)
   1. 행정 효율성 향상 (자동화로 인력 절감)
   2. 급여 적시성 확보 (신속한 처리)
   3. 정확성 제고 (오류·부정수급 감소)
   4. 맞춤형 서비스 제공 (개인별 복지 설계)
   5. 접근성 향상 (비대면·상시 상담 가능)
   6. 정책 평가 기반 마련 (데이터 축적)
   7. 복지 사각지대 해소 (위기가구 조기 탐지)

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⚠️ 4. 위험성 (7대 리스크)
   1. 개인정보 침해 및 국가 감시 위험
   2. 데이터 오류와 불완전성 (행정 데이터 부정확)
   3. 데이터 소유권 불분명 (정보 제공자 권리 문제)
   4. 영리적 정보 활용 우려 (건강·복지 데이터 민간 이용 가능성)
   5. 알고리즘 개입의 과도함 (국가의 개인생활 간섭 가능성)
   6. 데이터·알고리즘 편향성 (불평등 심화)
   7. 설명 불가능성 (AI 판단의 불투명성, 책임소재 불명확)

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🏛️ 5. 정책 제언 (8대 과제)
   1. 데이터 품질 개선 (Garbage in–Garbage out 방지)
   2. 데이터 통합·연계 강화 (주민등록 기반 연계 시스템 정비)
   3. 데이터 표준화 및 단순화 (부처 간 호환성 향상)
   4. 데이터 보안 강화 (가명처리·안전장치 이중화)
   5. AI 편향성 최소화 및 검증체계 구축
   6. 보건복지부 내 AI 전담조직 신설 (EU·미국처럼 감독·전략 기능)
   7. 국제 규제·기술 동향 모니터링 체계 구축
   8. 통합 거버넌스 구축 (독립 감시기구·시민참여·윤리 인증제 등)

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🧭 6. 결론
• 한국은 AI 도입은 빠르지만 윤리·법·제도 논의는 매우 더딘 상태.
• 사회보장 영역은 개인정보, 빈곤층, 취약계층 등 고위험 분야이므로
→ “인간 중심적 활용” 원칙 하에
① 민주적 통제, ② 시민참여, ③ 프라이버시 보호를 기반으로 해야 함.
• 장기적으로는 AI 거버넌스, 규제·지원 균형, 사회적 합의 기반 제도화가 필수.

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원문 출처:
📄 김기태 (2025). 「사회보장 영역 인공지능 기술 적용의 순기능 및 위험성에 대한 검토」, 보건복지포럼 2025년 9월호, 한국보건사회연구원