지방자치 발전을 위한 대화형 AI활용과 규제 법제 연구 - 인공지능기본법의 개선과제를 중심으로

A Study on the Use and Regulatory Framework of Conversational AI for the Development of Local Autonomy : Focusing on Improvement Tasks of the AI Basic Act

대화형 AI는 국가 차원의 규제 체계가 충분히 정비되기 이전에 이미 지방행정의 현장에 먼저 도착하여 활용되고 있다. 민원응대, 복지상담, 생활정보 제공, 재난대응 보조 등 주민과 직접 접촉하는 영역에서 대화형 AI는 가장 먼저 도입되는 행정도구가 되고 있으며, 이는 입법과 규제 논의가 기술의 실제 활용 속도를 따라가지 못하는 구조적 현실을 보여준다. 이러한 점에서 대화형 AI는 단순한 ‘규제 대상 기술’이 아니라, 지방행정의 작동 방식과 책임 구조를 실질적으로 재편하는 실천적 변수로 이해될 필요가 있다 . 본 연구는 대화형 AI를 국가 규제 중심의 논의 틀에서 벗어나, 지방자치행정의 운영과 행정법 원리의 적용이라는 관점에서 재구성하고자 하였다. 이를 위해 대화형 AI를 행정의 주체가 아닌 ‘행정의 보조자’로 위치 짓고, 그 활용 과정에서 발생하는 편향과 오류, 개인정보 보호, 저작권 문제, 사이버보안 위험, 책임소재 불명확성 등을 지방자치 맥락에서 분석하였다. 특히 행정결정의 최종 책임은 어디까지나 인간 행정주체에게 귀속되어야 하며, ‘책임 있는 인간 결정과 AI 보조’라는 구조가 유지되어야 함을 강조하였다. 아울러 규제·탈규제·규제완화의 법정책적 의미를 지방자치의 관점에서 재해석하였다. 고위험 AI가 주민에게 직접 제공·운영되는 경우에는 안전, 기본권, 책임의 공익을 중심으로 한 규제강화가 요구되나, 동시에 대화형 AI는 지방정부의 인력·재정 한계를 보완하고 행정의 효율성과 효과성을 제고할 수 있는 중요한 혁신 수단이기도 하다. 따라서 규제강화와 규제완화는 대립 개념이 아니라, 위험기반 접근, 투명성과 설명가능성, 절차적 정당성, 그리고 규제믹스를 통해 조화롭게 설계되어야 한다고 보았다. 비교법적 검토를 통해 EU, 독일, 미국, 일본의 규제 방식이 지방자치행정에 주는 시사점을 도출하였다. EU는 고위험 AI 규제에서 지방자치단체를 책임 있는 사용자로 명확히 위치시키며 ‘사용자책임행정’을 강화하고 있고, 독일은 단계적·가역적 행정실험을 통해 ‘적응적 규제로서의 행정법’을 구현하고 있다. 미국은 사후 책임을 전제로 한 실무 자율성을 통해 내부 통제와 계약 기준을 발전시키고 있으며, 일본은 실증실험을 통해 ‘실증–조정–정착’의 순환 구조를 행정운영 단계에서 먼저 형성하고 있다. 이들 사례는 공통적으로 대화형 AI가 국가 규제보다 지방행정에서 먼저 작동하며, 지방자치단체가 중앙행정기관에 종속적이고 수동적인 지위에 있는 것이 아니라, 책임 있는 사용자이자 규범 형성자로 기능하고 있음을 보여준다. 본 연구는 이러한 비교법적 성과를 토대로, 한국 지방자치행정이 중앙정부의 포괄적 규제 완비를 기다리기보다 내부 행정지침, 운용 기준, 기록·설명 체계를 통해 선제적 자기통제를 구현할 수 있음을 논증하였다. 나아가 지방행정 차원에서 알고리즘 영향평가, 데이터 거버넌스, 사회적 갈등 조정, 사이버보안, 책임법제의 구조화 등을 종합적으로 고려한 규제믹스 설계의 필요성을 제시하였다. 이를 통해 대화형 AI 시대에 지방자치가 책임과 자율, 혁신과 통제를 균형 있게 결합하는 새로운 행정운영 모델을 구축하는 데 기여하고자 하였다.

Conversational AI has already entered the field of local administration prior to the establishment of a fully developed national regulatory framework. In practice, local governments have introduced conversational AI first in areas involving direct interaction with residents, such as civil complaint handling, welfare counseling, provision of daily-life information, and disaster response assistance. This reality reveals a structural gap in which legislative and regulatory discussions struggle to keep pace with the speed of technological implementation. From this perspective, conversational AI should not be understood merely as a “technology subject to regulation,” but rather as a practical variable that substantially restructures the operational mode and accountability framework of local administration. This study departs from a state-centered regulatory discourse and reconceptualizes conversational AI from the standpoint of local administrative operation and administrative law principles. The study positions conversational AI not as an administrative decision-maker but as an “assistant to administration,” and examines, within the context of local self-government, the risks arising from its use, including algorithmic bias and error, personal data protection, copyright issues, cybersecurity threats, and ambiguity in the attribution of responsibility. It emphasizes that ultimate responsibility for administrative decisions must remain with human administrative authorities, maintaining a structure of “responsible human decision-making supported by AI.” Furthermore, the study reinterprets the legal-policy meanings of regulation, deregulation, and regulatory relaxation from the perspective of local autonomy. While regulatory strengthening is required where high-risk AI is directly provided to residents, conversational AI also functions as an important instrument for administrative innovation by compensating for limitations in local governments’ human and financial resources. Accordingly, regulation and deregulation should not be treated as opposing concepts, but rather harmonized through risk-based approaches, transparency and explainability, procedural legitimacy, and an appropriately designed regulatory mix. Through a comparative legal analysis of the EU, Germany, the United States, and Japan, this study identifies shared implications for local administration. These cases commonly demonstrate that conversational AI operates first at the local level rather than the national regulatory level, and that local governments function not as passive subjects of regulation, but as responsible users and norm-forming actors. Building on these findings, the study argues that Korean local governments can implement proactive self-regulation through internal guidelines, operational standards, and documentation and explanation systems, even prior to comprehensive national legislation. Ultimately, the study aims to contribute to the development of a new model of local administrative governance that balances responsibility and autonomy, innovation and control, in the era of conversational AI. In particular, this paper argues that the Framework Act on Artificial Intelligence should be amended to introduce provisions that clearly differentiate and progressively harmonize the roles of the central government and local governments, while also strengthening requirements on transparency and explainability, due process guarantees, and the establishment of an AI impact assessment mechanism.