카르스텐 마슈마이어의 순진한 희망사항일까? 독일 행정 분야의 AI 혁명: 핵심적인 조직적 문제

관료주의의 광기는 이제 그만! 독일의 핵심 조직 문제의 진실은 무엇일까?

인공지능이 정말로 정부 기관을 구할 수 있을까요?

TV 프로그램 "사자의 굴(Die Höhle der Löwen)"에 출연해 투자자로 알려진 카르스텐 마슈마이어는 2026년 1월 노이에 오스나브뤼커 차이퉁과의 인터뷰에서 파격적인 주장을 펼쳤습니다. 바로 독일 공공 행정을 인공지능(AI)으로 거의 완전히 대체해야 한다는 것이었습니다. 그의 주장은 효율성 극대화를 목표로 하는 기술관료주의적 논리에 기반합니다. 마슈마이어는 AI를 전면 도입하면 의사 결정이 몇 초 안에 이루어질 수 있다고 주장하며, 이를 통해 독일이 세계 혁신적인 행정 구조의 선두에 다시 설 수 있을 것이라고 전망했습니다.

투자자는 현재 독일 당국의 업무 처리 속도가 너무 느리고, 비용이 많이 들며, 시대에 뒤떨어졌다는 점을 들어 자신의 제안을 정당화합니다. 특히 그는 많은 행정 업무에서 창의성이 부족하다고 비판합니다. 예를 들어, 새로운 신분증 신청서의 모든 항목에 체크 표시가 되어 있는지 확인하는 것은 인간의 창의성이 전혀 필요하지 않다는 것입니다. 그의 견해로는 허가, 보조금 신청, 행정 절차 등은 컴퓨터로 쉽게 처리할 수 있으며, 예외적인 경우에만 사람이 처리해야 한다는 것입니다.

이러한 비전이 가져올 경제적 파급 효과는 상당합니다. 마슈마이어는 정부 기관의 인력을 대폭 감축하면 장기적으로 연금 부담도 크게 줄어들 것이라고 주장합니다. 그는 자신의 주된 목표는 해고가 아니라 업무 속도와 효율성 증대라고 강조합니다. 구체적인 예로, 그는 독일의 한 대도시에서 건축 허가 신청 건수가 30% 감소했음에도 불구하고 처리 시간이 두 배로 늘어난 사례를 언급합니다. 그는 이러한 비효율성은 누구도 이해할 수 없다고 말합니다.

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독일 행정 관료주의의 근본적인 문제는 무엇일까요?

독일 행정 문제의 근본 원인은 개별 공무원의 악의적인 행위가 아니라 시스템 자체의 제도적 논리에 있다. 모든 기관은 간소화와 관료주의 축소에 반하는 구조적 자기 이익을 추구한다. 이러한 현상은 행정학에서 잘 연구되어 왔으며, 조직이 자기 보존과 성장을 추구하는 경향을 설명한다.

기관의 자기 이익 추구는 여러 측면에서 나타납니다. 첫째, 행정부 전체는 그 중요성과 자원을 유지하거나 확대하는 데 관심을 갖고 있습니다. 둘째, 개별 부서와 직원들은 자신들의 전문성을 필수불가결하게 만드는 복잡한 조직 구조의 혜택을 누립니다. 셋째, 법적 요건과 절차는 깨뜨리기 어려운 경로 의존성을 만들어냅니다. 행정부는 법에 구속되어 있기 때문에 주로 대응만 할 수 있을 뿐, 적극적으로 행동하기는 어렵습니다.

이 시스템에서 흔히 간과되는 측면은 외부 컨설턴트의 역할입니다. 컨설팅 회사들은 관료주의의 복잡성을 이용해 이익을 얻는 비즈니스 모델을 개발해 왔으며, 장기적으로도 이러한 구조를 유지하는 데 주력하고 있습니다. 행정 구조가 복잡할수록 컨설팅에 대한 수요는 증가합니다. 따라서 이들 컨설턴트는 근본적인 단순화에는 관심이 없고, 기존의 복잡한 시스템을 최적화하여 수익을 창출하는 데 더 관심이 있습니다. 이는 문제 해결을 제공해야 할 사람들이 오히려 문제의 존재를 이용해 이익을 얻는 왜곡된 유인 체계를 만들어냅니다.

시정 조치의 부재는 상황을 더욱 악화시킨다. 정치 지도자들은 구조 개혁이 상당한 저항에 부딪히기 때문에 개혁을 시행할 능력이나 의지가 부족한 경우가 많다. 거의 모든 행정 구조와 법률 규정 뒤에는 현상 유지를 통해 이익을 얻는 특정 이익 집단이 숨어 있다. 이는 공론장에서 이중 잣대를 낳는다. 모두가 규제 완화와 관료주의 축소를 요구하지만, 막상 구체적인 사안이 논의될 때는 관련 당사자들이 기존 규정을 옹호하는 것이다.

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독일 관료주의의 실제 비용은 얼마입니까?

독일의 관료주의 규모는 엄청납니다. 연방 통계청의 2026년 1월 최신 자료에 따르면, 독일 기업들이 보고 의무로 인해 부담하는 관료적 비용은 연간 625억 유로에 달합니다. 이 수치는 전년 대비 소폭 감소했지만 여전히 매우 높은 수준입니다. 보고 의무 건수는 2025년 1월 12,390건에서 12,364건으로 줄어들었지만, 이는 미미한 개선에 불과합니다.

ifo 연구소의 보다 포괄적인 연구는 훨씬 더 충격적인 결론에 도달했습니다. 연구진은 관료주의의 직접적 및 간접적 비용을 모두 계산한 결과, 독일이 과도한 행정 절차로 인해 매년 최대 1460억 유로의 경제 생산량 손실을 입고 있다고 결론지었습니다. 이 추정치는 규정 준수에 따른 직접 비용뿐만 아니라 프로젝트 지연, 자본 묶임, 법적 불확실성으로 인한 간접 비용 및 기회 비용까지 고려한 것입니다.

특히 중소기업(SME)의 부담이 심각합니다. 독일상공회의소연합(DIHK)이 요식업계를 대상으로 실시한 연구에 따르면, 이 분야 기업들은 125건의 법적 의무를 준수해야 하며, 그중 43%는 업계 특화 의무입니다. 더욱 심각한 것은 이러한 의무의 40~70%가 실제 사업 운영과는 무관하며, 단지 행정적 요건에 불과하다는 점입니다. 요식업계 중소기업들은 연 매출의 평균 2.5%를 행정 절차에 투입해야 하는데, 이는 연간 12,000유로에서 60,000유로에 달하는 금액입니다. 많은 사업주들이 정부 규정을 준수하기 위해 주당 평균 14시간의 초과 근무를 하고 있습니다.

국제 비교에서 독일은 특히 저조한 성적을 보입니다. OECD 자료에 따르면 독일은 특히 건설 및 인프라 프로젝트와 관련하여 승인 및 계획 절차 소요 시간에서 선진국 중 상위 3분의 1에 꾸준히 이름을 올리고 있습니다. 독일에서 세금 신고서 제출에 소요되는 시간은 연간 218시간으로, 스웨덴의 122시간보다 거의 두 배나 높습니다.

마슈마이어의 요구가 지나치게 단순하다고 여겨지는 이유는 무엇일까요?

네, 충격적인 이미지이긴 하지만, 대중을 움직이게 하는 효과적인 방법이죠! 언론은 이 점을 더 적극적으로 활용해야 합니다!

마슈마이어의 주장은 언뜻 보기에 매우 단순해 보일 수 있지만, 자세히 살펴보면 비현실적이고 위험할 정도로 단순화된 것임을 알 수 있습니다. 인공지능으로 공공 행정을 거의 완전히 대체하자는 요구는 근본적인 법적, 기술적, 사회적 현실을 무시하는 것입니다. 이는 제대로 된 개혁 전략이라기보다는 현대 정부의 복잡성을 제대로 이해하지 못한 채 품어낸 희망사항에 불과합니다.

마슈마이어의 발표는 기술적 한계를 완전히 무시하고 있습니다. AI 시스템은 명확한 규칙이 있는 구조화된 작업을 효율적으로 처리할 수 있지만, 복잡한 개별 사례 결정, 재량권 행사, 그리고 상충하는 이해관계의 균형을 맞춰야 하는 상황에서는 금세 한계에 도달합니다. 공공 행정은 바로 이러한 복잡한 균형 결정으로 특징지어지며, 이는 단순히 알고리즘으로 구현할 수 없습니다. AI는 특정 상황에서 텍스트를 분류하고, 문서를 검토하고, 사례를 사전 분류하고, 불일치 사항을 표시할 수 있지만, 법적 구속력이 있는 결정을 내리는 책임을 기계에 단순히 위임할 수는 없습니다.

법적 난관은 상당합니다. 공공 행정은 엄격한 데이터 보호 및 규제 요건을 준수해야 합니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 자동화된 결정, 특히 법적 효력이 있거나 정보 주체에게 중대한 영향을 미치는 결정에 대해 높은 기준을 제시합니다. GDPR 제22조에 따르면 정보 주체는 일반적으로 자동화된 처리에만 기반한 결정의 대상이 되지 않을 권리가 있습니다. 이는 특히 중대한 결정에 적용됩니다.

많은 AI 시스템의 투명성 부족은 법치주의 원칙에 위배됩니다. 행정 결정은 이해하기 쉽고 정당화될 수 있어야 합니다. 그러나 AI 시스템은 종종 의사 결정 과정이 불투명한 "블랙박스"처럼 작동합니다. 이는 법적 감독과 기본권 보호에 심각한 문제를 야기합니다. 잘못된 AI 결과, 이른바 "환상" 현상, 그리고 훈련 데이터의 편향으로 인한 결과의 잠재적 편향은 추가적인 위험을 초래합니다.

구체적으로 어떤 어려움들이 공공행정 분야에서 인공지능의 광범위한 활용을 가로막고 있습니까?

공공 행정 분야에서 인공지능(AI)의 광범위한 활용을 가로막는 장애물은 많고 근본적인 문제들입니다. 그중에서도 가장 큰 장애물은 규제 명확성 부족입니다. 많은 AI 프로젝트가 법적 요건을 어떻게 충족해야 할지 불분명하여 기획 단계에서부터 실패합니다. 개인정보보호법(GDPR) 및 기타 규정에 대한 불확실성으로 인해 공공기관은 AI 솔루션 도입을 주저하는 경우가 많습니다. 표준화된 지침과 민감한 데이터 처리 경험 또한 부족한 실정입니다. 공공기관은 데이터 보호 위반에 대한 정당한 우려를 갖고 있는데, 이는 최대 3천만 유로 또는 전 세계 연간 매출액의 6%에 달하는 막대한 벌금으로 이어질 수 있기 때문입니다.

데이터 품질은 또 다른 핵심 과제입니다. AI 시스템의 성능은 학습에 사용된 데이터의 질에 달려 있습니다. 공공 행정 분야에서 데이터는 종종 파편화되고 표준화되지 않았으며 여러 시스템에 분산되어 있습니다. 연방, 주, 지방 정부에 책임이 분산된 독일의 연방 구조는 이러한 문제를 더욱 악화시킵니다. 각기 다른 수준에서 일관성이 없는 규정은 AI 프로젝트 구현을 더욱 어렵게 만듭니다.

숙련된 인력 부족과 공공기관 내 기술 전문성 결여는 AI 도입을 크게 저해하는 요인입니다. 많은 지자체가 AI 프로젝트를 실행할 재정적 자원과 인력 모두 부족한 상황입니다. 연방 통계청 자료에 따르면 2035년까지 공공 부문 종사자의 3분의 1이 은퇴할 것으로 예상됩니다. 이는 지식 손실을 초래하고 인력 부족 현상을 더욱 악화시킬 것입니다. 동시에 디지털 및 AI 기술을 갖춘 젊은 인재 또한 부족한 실정입니다.

정치적, 조직적 관성 또한 과소평가해서는 안 됩니다. 독일에서는 행정 개혁을 시행하는 것이 전통적으로 어렵습니다. 분산된 국가 구조와 고도로 분산된 연방 정부의 책임은 목표 지향적인 행정 개혁을 위한 토대를 제공하지 못합니다. 독일에는 여러 정부 부처를 통합하는 일관된 행정 정책이 없습니다. 행정 정책에 대한 의회의 관심도 지금까지 충분히 발달하지 못했습니다.

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행정 업무 자동화를 서두를 경우 어떤 위험이 따르나요?

지나치게 빠르고 포괄적인 자동화는 다양한 위험을 내포하고 있으며, 그 위험성은 매우 심각할 수 있습니다. 그중 가장 중요한 것은 체계적인 차별의 위험입니다. AI 시스템은 훈련 데이터에서 편향과 왜곡을 습득하고 이를 대규모로 재현할 수 있습니다. 예를 들어, 차별적인 패턴을 포함하는 과거의 행정 결정들을 훈련 데이터로 사용하면 AI는 이러한 차별을 영속화하게 됩니다. 특히 문제가 되는 점은 이러한 체계적인 오류를 감지하기 어렵고, 특정 인구 집단에 구조적인 불이익을 초래할 수 있다는 것입니다.

개인적 정의의 상실은 또 다른 핵심 문제입니다. 행정적 결정은 종종 개인의 상황, 어려운 처지, 특별한 경우 등을 고려해야 합니다. 표준화된 알고리즘 처리 방식으로는 이러한 특수성을 제대로 반영할 수 없습니다. 복잡한 사회적 현실을 이분법적인 결정으로 축소하는 것은 불의와 사회적 고통을 초래합니다. 이는 법치주의의 핵심 원칙인 개인적 정의의 원칙에 위배됩니다.

자동화된 의사결정의 투명성 부족은 국가 기관에 대한 신뢰를 약화시킵니다. 시민들이 당국이 특정 결정을 내린 이유를 이해하지 못하고, 담당자와 직접 소통할 수 없을 때 좌절감과 소외감을 느끼게 됩니다. 불투명한 기계에 좌우된다는 느낌은 민주주의를 위협할 수 있습니다. 공공 행정은 인간적인 면모를 잃고 비인간적이고 기술 관료적인 기구로 전락하게 됩니다.

기술 제공업체에 대한 의존은 새로운 위험을 초래합니다. 중요한 행정 기능이 특정 기업의 독점적인 AI 시스템에 의존하게 되면, 국가는 민간 기업에 의존하게 됩니다. 이는 기술적 의존성과 데이터 주권 모두에 영향을 미칩니다. 제공업체의 시스템 오류, 보안 취약점 또는 재정적 문제는 국가의 업무 수행 능력을 직접적으로 저해할 수 있습니다. AI가 일상생활에 점점 더 깊숙이 통합됨에 따라 의존성은 증가하고 있으며, 종종 AI의 한계에 대한 이해 부족이 동반됩니다.

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공공행정 분야의 기존 AI 프로젝트 경험은 무엇을 보여주는가?

공공 행정 분야에서 인공지능(AI) 도입의 현실은 냉혹합니다. AI는 이미 많은 민간 기업에서 프로세스 최적화를 위해 활용되고 있지만, 공공 행정 분야에서의 AI 적용은 여전히 ​​초기 단계에 머물러 있습니다. 대다수 기관은 기술, 데이터 보호, 적용 가능성 등에 대한 근본적인 질문들을 해결해야 하는 실험적 또는 탐색적 단계에 있습니다.

많은 행정 절차는 고도로 표준화되어 있어 혁신적인 접근 방식이 설 자리가 거의 없습니다. 기업은 신기술에 민첩하게 대응할 수 있지만, 공공기관은 엄격한 법적 틀에 얽매여 변화의 속도가 더딥니다. 연구에 따르면 이론적으로 인공지능 기술을 통해 행정 직원의 최대 82%가 업무에서 대체될 수 있지만, 공공 행정 분야에서 성공적인 인공지능 프로젝트는 드뭅니다. 이론적 잠재력과 실제 구현 사이의 격차는 엄청납니다.

기존의 몇몇 시범 프로젝트들은 확장성이 부족한 고립된 해결책에 그치는 경우가 많습니다. 데이터 보호 규정, IT 표준 부족, 그리고 정치적 신중론 등이 이러한 프로젝트들을 가로막고 있습니다. 오스트리아의 KärntenGPT 프로젝트는 야심찬 접근 방식의 한 예로, 대규모 인력 감축에도 불구하고 기술적 대체를 통해 행정 기능이 유지될 수 있는지를 입증하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 일종의 초기 스트레스 테스트로 여겨지며, 장기적인 영향은 아직 불확실하지만, 상당 부분 자동화된 행정 시스템이라는 비전이 적어도 부분적으로는 기술적으로 실현 가능하다는 것을 보여줍니다.

이전 디지털화 노력의 한계는 구조적인 문제에 있습니다. 많은 프로젝트에서 개별 도구나 조치가 부적절했던 것이 아니라 전체적인 구조에 결함이 있었음이 드러났습니다. 포괄적인 프로세스 분석, 명확한 데이터 표준, 투명한 정당성 확보 메커니즘이 없다면 새로운 모순, 법적 소송, 통제 악순환이 발생하여 기대했던 가속화 효과를 상쇄하게 됩니다. 결국 AI는 비용 절감의 원천이 아니라 오히려 비용 증가 요인이 됩니다.

공공행정 분야에서 인공지능을 활용할 수 있는 현실적인 사례는 무엇일까요?

여러 어려움에도 불구하고, 마슈마이어의 극단적인 요구와는 거리가 먼, 공공 행정 분야에서 인공지능을 활용할 수 있는 합리적이고 실용적인 분야들이 분명히 존재합니다. 가장 유망한 접근 방식은 단계적 접근법을 따릅니다. 첫째, 지원 시스템과 자동화된 예비 검토 시스템을 구축하고, 둘째, 인간의 감독 하에 반자동화된 의사 결정을 시행하며, 마지막으로 명확하게 정의된 영역에서 더욱 자동화를 도입하는 것입니다.

표준화된 챗봇과 디지털 비서는 시민 서비스 지원을 위한 좋은 출발점이 될 수 있습니다. 이러한 도구는 폐기물 수거, 양식, 운영 시간 등에 대한 자주 묻는 질문에 답변을 제공할 수 있습니다. 나아가 오픈 소스 솔루션이나 지자체 IT 서비스 제공업체와의 협력을 통해 문서 분류, 예약 관리, 신청서 처리와 같은 간단한 자동화 프로세스를 비용 효율적으로 구현할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 법적 또는 윤리적 위험 없이 실질적인 부가가치를 제공합니다.

문서 추출, 정보의 타당성 검증, 책임 소재 파악, 위험도에 따른 사건 우선순위 지정 등은 인공지능을 활용할 수 있는 유용한 분야입니다. 인공지능은 최종 결정을 스스로 내리는 것이 아니라, 의사결정을 준비하고 문제점을 지적하는 보조 시스템으로 설계된다면 이러한 분야에서 진정한 도움을 줄 수 있을 것입니다. 궁극적인 책임과 의사결정 권한은 인간에게 있어야 하며, 인간은 인공지능의 제안을 비판적으로 검토하고 필요에 따라 이를 뒤집을 수 있어야 합니다.

일부 영역에서는 AI가 사기 탐지나 특별한 주의가 필요한 사례 식별과 같이 패턴과 이상 징후를 인식하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 AI를 인간 전문가를 대체하는 도구로 이해해서는 안 되며, 오히려 보조적인 지원 도구로 활용해야 합니다. 시스템은 투명하고 추적 가능해야 하며, 편향 여부를 정기적으로 점검해야 합니다. 기회와 위험에 대한 체계적인 검토를 통해 영향 측정, 거버넌스 및 위험 관리가 성공과 실패를 좌우하는 중요한 요소임을 알 수 있습니다.

진정한 관료주의 축소를 달성하려면 무엇이 필요할까요?

진정한 행정 개혁의 열쇠는 완전한 기술적 개편이 아니라, 업무에 대한 근본적인 비판과 프로세스 최적화에 있다. 인공지능을 도입하기 전에, 어떤 규정, 검증 절차, 그리고 문서화 요건이 여전히 의미 있고 필요한지 검토하는 것이 필수적이다. 수많은 규정들이 수십 년에 걸쳐 축적되어 왔지만, 그 필요성에 대한 체계적인 검토는 제대로 이루어지지 않았다. 정부가 실제로 제공해야 하는 서비스는 무엇이며, 이러한 서비스를 어떻게 가장 효율적으로 조직할 수 있는지에 대한 근본적인 비판이 바로 개혁의 필수 전제 조건이다.

자동화보다는 프로세스 간소화 및 표준화에 우선순위를 두어야 합니다. 비효율적인 아날로그 프로세스를 단순히 디지털 방식으로 복제하는 것은 무의미합니다. 대신, 절차를 근본적으로 재고하고 사용자 관점에서 설계해야 합니다. 데이터는 정부에 한 번만 전송하면 되고 이후에는 내부적으로 공유할 수 있다는 "일회성" 원칙이 핵심입니다. 하지만 이를 위해서는 부서 간 장벽과 연방 정부 내 갈등을 극복해야 합니다.

조치를 실행에 옮길 정치적 의지가 매우 중요합니다. 관료주의 축소가 실패하는 이유는 문제에 대한 이해 부족 때문이 아니라, 제도적 저항을 극복하려는 정치적 의지가 부족하기 때문입니다. 새로운 규제가 제정될 때마다 기존 규제 하나가 폐지되는 자동 규제 축소와 같은 구속력 있는 메커니즘이 필요합니다. 규제에 유효기간을 도입하여, 만료 후 적극적인 갱신이 이루어지지 않으면 자동으로 효력이 상실되도록 하는 것도 규제 밀도의 지속적인 증가를 막는 데 도움이 될 수 있습니다.

정보를 통해 사회적 압력을 형성하는 것 또한 필수적입니다. 시민들은 관료주의가 혁신을 얼마나 저해하고, 일자리를 파괴하며, 번영을 어떻게 훼손하는지 이해해야 합니다. 진정한 개혁의 시급성에 대한 광범위한 대중의 인식이 생겨날 때 비로소 정치인들은 행동에 나설 수밖에 없을 것입니다. 규제의 실제 비용과 영향에 대한 투명성은 매우 중요합니다. 기술적인 기적적인 해결책을 기대하기보다는, 우리는 깨어나 지속적인 정보 제공을 통해 이 시스템에 대한 사회적 압력을 구축해야 합니다.

책임감 있는 디지털화 전략은 어떤 ​​모습이어야 할까요?

공공행정 현대화를 위한 합리적인 전략은 몇 가지 원칙을 준수해야 합니다. 첫째, 기술이 아닌 사람을 중심에 두어야 합니다. 인공지능(AI)의 활용 자체가 목적이 되어서는 안 되며, 명확한 목표, 법적 요건, 그리고 윤리적 원칙과 조화를 이루어야 합니다. 기술 혁신, 법적 틀, 그리고 조직의 책임이 현명하게 결합될 때에만 AI는 공공행정 강화에 기여할 수 있습니다.

둘째로, 인공지능의 역량과 한계에 대한 현실적인 평가가 필요합니다. 인공지능은 도구일 뿐 만병통치약이 아닙니다. 사용자가 결과를 적절히 해석하고 활용할 수 있도록 시스템은 충분한 투명성을 확보하여 설계되어야 합니다. 특히 공공 행정 분야에서 인공지능 활용은 고위험군으로 분류되어 엄격한 규제를 받기 때문에 이러한 투명성은 더욱 중요합니다. 관련 직원들은 인공지능 시스템의 한계와 역량을 이해하고 지출 내역을 정기적으로 검토할 수 있도록 교육을 받아야 합니다.

셋째, 단계적이고 반복적인 접근 방식이 필요합니다. 대규모 변혁 프로젝트 대신, 명확하게 정의된 영역에서 시범 프로젝트를 먼저 수행하고 평가한 후, 성공적일 경우 확대 적용해야 합니다. 이러한 프로젝트는 처음부터 법적으로 타당하고 투명하며 모든 이해관계자가 참여할 수 있도록 설계되어야 합니다. 성공 측정은 효율성 향상뿐만 아니라 의사 결정의 질, 시민 만족도, 법적 확실성까지 포함해야 합니다.

넷째, 디지털 주권을 보존해야 합니다. 국가는 민간 기술 제공업체에 전적으로 의존해서는 안 됩니다. 이를 위해서는 자체 전문성에 투자하고, 가능한 한 오픈 소스 솔루션을 활용하며, 데이터 보호 및 핵심 시스템 통제에 대한 명확한 계약을 체결해야 합니다. 정부는 인공지능 없이도 핵심 기능을 수행할 수 있는 역량을 유지하여 회복력을 확보해야 합니다.