▲ 공간정보세상 칼럼니스트 사공호상 전 국토지리정보원 원장   ©커넥트 데일리

(커넥트 데일리=사공호상 전 국토지리정보원장) 미국 지리원(USGS)는 올 초에 기관 차원의 인공지능(AI) 전략을 처음으로 내놓았다. 국토 관측과 지도 제작, 지질·수자원 데이터를 다루는 미국의 대표 공간정보 기관이 AI 도입 원칙을 공식 문서로 명문화한 것이다. 

이 전략의 추진 방향은 다섯 가지다. 첫째, AI 전문인력 양성을 위하여 교육프로그램을 확대하고 전문인력을 채용하여 내부역량을 강화한다. 

둘째, 기관 내 분산되어 있던 AI 거버넌스와 소통체계를 확립하고 부서 간 긴밀한 협업구조를 구축한다. 

셋째, AI가 도출한 결과물이 신뢰성과 정확성을 철저히 검증하고 사용한 툴과 목적을 투명하게 공개하는 것은 물론 보안과 윤리지침을 철저히 준수한다. 

넷째, AI 모델 훈련과 개발을 위해 컴퓨터 자원을 확충하고 AI가 바로 학습하고 활용할 수 있는 형태로 데이터를 정비한다.

다섯째, 지구과학적 문제를 해결하는데 AI 적용을 전방위적으로 확대하고 기관의 생산성을 높이기 위해 행정을 자동화한다. 

USGS의 전략은 단순히 AI 기술을 많이 쓰겠다는 차원을 넘어, 공공의 이익을 위한 공간데이터의 신뢰성을 어떻게 유지하면서 AI를 안전하고 책임감 있게 조직 전체에 이식할 것인가에 대한 구체적인 거버넌스 틀을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있다.

이런 흐름은 미국만이 아니다. 영국 국가지도기관 오드넌스 서베이(OS) 역시 2026년 전망에서 신뢰를 쌓기 위한 책임 있는 AI 체계가 표준이 될 것이라고 내다봤다. 공간정보 선진국들이 약속이나 한 듯 'AI에는 거버넌스가 따라야 한다'는 메시지를 던지고 있다. 

GeoAI 거버넌스가 중요한 이유는 공간정보와 AI 결합에 따른 위험 때문이다. 위치 데이터는 특정 지역이나 계층을 과대 또는 과소하게 할 수 있고, 그 편향이 AI 모델을 거쳐 행정이나 의사결정에 그대로 옮겨질 수 있다. 위성영상을 자동 판독해 건물과 지형을 추출하는 작업에서 오류가 나면, 재난 대응이나 도시계획처럼 안전과 직결된 영역으로 그 오류가 번진다. 정부가 만드는 지도는 권위(Authority)를 갖기에, 결과물의 오류는 발견되기 전까지 사실처럼 통용된다. 기술이 빠를수록 검증과 책임 체계가 함께 단단해져야 하는 이유다.

한국도 공간정보에 AI를 본격 결합하는 국면에 들어섰다. 최근 국토교통부는 디지털트윈국토 플랫폼을 여러 기관으로 확산하고, 민간 공간정보의 보안규제를 완화하는 시행령 개정안을 입법예고 했다. 데이터와 기술은 빠르게 채워지는 데 비해, 공간정보에 특화된 AI 거버넌스 논의는 좀처럼 보이지 않는다.

AI가 가속되고 있는 지금, 데이터를 여는 속도에 맞춰 그 데이터를 책임 있게 다루는 규칙도 함께 마련해야 한다. 국토교통부와 국토지리정보원은 공간정보에 특화된 GeoAI 거버넌스 즉, 학습데이터의 품질·편향 점검 기준과 자동 생성물의 검증 절차, 오류에 대한 책임 소재 등을 데이터 개방 정책과 한 묶음으로 설계할 필요가 있다. AI를 가장 잘 쓰는 기관은 가장 빨리 도입한 곳이 아니라, 빠르게 도입하면서도 신뢰를 지킨 곳이다.

사공호상(司空昊相)

▲ 커넥트 데일리 사공호상 편집위원장(전 국토지리정보원장)     ©커넥트 데일리