한국의 정부 조직에서 인공지능(AI) 발전이 더딘 가장 근본적인 문제는 데이터 관리 방식과 보고서 작성 문화에 있다는 지적이 나왔다. 원문 자료에 따르면, D 드라이브에 파편화되어 저장되거나 수명을 다하면 사라지는 데이터, 그리고 ‘음슴체’와 1페이지 요약에 집중하는 보고 문화가 AI의 잠재된 패턴 학습 능력을 저해하고 있다는 것이다. 이는 결국 AI의 지능 격차를 심화시키고 국가 경쟁력 약화로 이어질 수 있는 심각한 문제점으로 분석된다.
현행 정부 조직의 데이터 관리 방식은 AI 학습에 치명적인 약점을 가지고 있다. ‘그 자료 어디 있어?’라는 질문에 김 과장의 컴퓨터 D 드라이브에 있다는 답변이 나오고, 심지어 컴퓨터 비밀번호를 묻는 상황은 데이터가 조직적으로 관리되지 않고 개인의 파편화된 저장 공간에 흩어져 있음을 보여준다. AI는 무수히 많은 데이터를 학습하여 잠재된 패턴을 찾아내는 능력을 발휘하는데, 충분히 확보되지 않은 데이터는 ‘과적합’ 현상을 일으켜 AI의 판단을 흐리게 한다. 제대로 만든 주사위가 여러 번 굴렸을 때 특정 숫자가 나올 확률이 비슷해지는 것처럼, AI도 방대한 데이터를 통해 정확한 패턴을 인식해야 한다. 하지만 한국 정부의 데이터는 D 드라이브에서 포맷과 함께 사라지며, 이 과정에서 수많은 맥락, 암묵지, 과정들이 함께 소실된다. 이는 미래에 활용될 AI의 잠재력까지 함께 포맷되는 결과를 초래한다.
보고서 작성 문화 또한 AI 발전을 가로막는 요인으로 지목된다. 높은 사람에게 올라갈수록 보고서는 짧아져야 한다는 인식으로 인해 1페이지 보고서가 선호되며, 연차가 높은 공무원일수록 1페이지 보고서를 능숙하게 작성하는 것을 자랑으로 여긴다. 또한, 자간·장평을 세밀하게 조정하고 문장은 모두 개조식, 즉 ‘음슴체’로 작성하는 방식이 일반적이다. 하지만 이러한 방식은 ‘엉성한 사고를 숨기기 쉽다’는 비판을 받고 있다. 실리콘밸리의 아마존이 사용하는 ‘6 페이저(6 Pager)’ 규칙은 이러한 문제점을 극복하기 위한 대안으로 제시된다. 아마존에서는 구성원 모두가 6페이지 분량의 메모를 작성하며, 회의 참석자 전원이 첫 30분간 이 메모를 읽는 데 사용한다. 이 메모는 도입부, 목표, 원칙, 사업 현황, 교훈, 전략적 우선순위, 부록으로 구성되어 명확한 논리 구조를 갖추고 있다. 제프 베이조스 창업자는 “파워포인트의 불릿 포인트 뒤에는 많은 엉성한 사고를 숨길 수 있다”며 “서술 구조를 가진 완전한 문장을 써야 할 때는 엉성한 사고를 숨기기 어렵다”고 강조했다. 이처럼 서술체는 더 나은 사고와 중요한 것에 대한 이해를 강제하며, AI 학습에도 백만 배 낫다고 평가된다.
또한, 실리콘밸리의 협업 시스템은 클라우드와 위키 엔진 기반의 공개 게시판을 기본으로 한다. 재무 및 인사 부서를 제외한 거의 모든 부서가 게시판을 공개로 설정하여 모든 참가자가 ‘맥락’을 이해할 수 있도록 한다. 이는 문서를 공유하는 것을 넘어 ‘맥락’ 자체를 공유하는 것을 의미하며, AI가 학습할 수 있는 방대한 양의 논의 과정과 자료를 축적하는 기반이 된다. 클라우드를 사용하고 게시판을 공개로 두면 개인이 만든 자료와 검토한 참고 자료가 조직 내에 고스란히 쌓여 AI의 학습 효율을 극대화할 수 있다. 이와 반대로, 파편화된 문장만 마지못해 제공하는 조직과 모든 맥락과 참고 자료를 넘겨주는 조직 간의 AI 지능 격차는 상상하기 어렵다는 점을 시사한다. 1페이지 요약은 잉크값이 비싼 싸구려 잉크젯과 같아 장기적인 효율을 고려했을 때 총소유비용(TCO) 측면에서 비효율적이라는 분석이다.
결론적으로, 한국 정부 조직은 데이터 관리의 중앙 집중화와 체계적인 축적, 그리고 ‘음슴체’와 1페이지 요약에서 벗어나 서술체 기반의 상세한 보고서 작성 문화를 도입해야 한다. 이러한 근본적인 변화를 통해 정부는 훨씬 더 뛰어난 인공지능을 활용할 수 있는 기반을 마련하고, 국가 경쟁력을 강화하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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