도시 OS·디지털 트윈으로 행정·교통·안전을 ‘실시간 최적화’하는 설계도
데이터 수익화와 윤리·거버넌스까지…AI 도시는 기술이 아니라 운영체계의 문제

서강대학교 가상융합전문대학원 현대원 원장(이미지 출처: 메타X)

글로벌 IT미디어 메타X에 따르면, 『AI 기반 도시 프리미엄 리포트(AI ENABLED CITY·현대원, 김재필)』는 스마트시티를 “센서와 데이터의 도시”로 규정하며 그 한계를 먼저 짚는다. 데이터는 쌓였지만 판단은 여전히 사람에게 머물렀고, 시스템은 연결됐으나 학습하지 못했다는 것이다. 보고서는 이 지점을 출발점으로 삼아, AI가 도시의 보조 도구가 아니라 운영의 중심 엔진이 되는 ‘AI 기반 도시(AI-enabled City)’ 전환을 전략적으로 정리한다.

핵심 개념은 ‘Urban AI’다. 단순 자동화 수준을 넘어, 도시 전반에 AI를 내재화해 상황을 인지하고(Perception) 미래를 예측하며(Prediction) 대응을 스스로 조정하는(Autonomy) 체계로 진화해야 한다는 주장이다. 다시 말해 스마트시티가 ‘연결(Connectivity)’에 방점을 찍었다면, AI 도시는 ‘자율적 운영’으로 무게중심을 옮긴다.

리포트는 구현 경로도 비교적 구체적으로 제시한다. 도시 전역의 센서·관측 인프라가 ‘감각’을 맡고, 데이터를 통합해 학습·판단하는 AI 브레인이 ‘도시 OS’ 역할을 한다. 여기에 디지털 트윈이 결합되면, 실제 도시를 멈추지 않고도 정책을 시뮬레이션하고 효과를 검증하는 ‘가상 실험실’이 된다. 머신러닝·딥러닝·강화학습, 그래프 신경망(GNN) 등 알고리즘이 교통 흐름, 에너지, 안전, 재난 대응 같은 복합 문제에 어떻게 접목되는지도 큰 그림에서 설명한다.

눈에 띄는 대목은 ‘AI 도시를 비용으로만 보지 않는다’는 관점이다. 데이터 자산화를 전제로 데이터 마켓플레이스, API 기반 서비스, 프리미엄 공공서비스 구독 모델 등 수익화 시나리오를 함께 놓고, 해외 사례를 통해 실행 가능성을 점검한다. 도시 운영을 고도화하는 동시에 재정 지속가능성까지 함께 설계해야 한다는 메시지다.

동시에 기술 낙관론에 기대지 않고, 윤리·제도 리스크를 별도의 축으로 다룬다. 개인정보 보호, 알고리즘 편향, 감시와 안전 사이의 긴장 같은 문제를 전제로 AI 윤리영향평가(EIA), 데이터 신탁(Data Trust), 시민 참여형 거버넌스 모델 등을 대안으로 제안한다. 특히 ‘시민 신뢰’를 AI 도시의 핵심 인프라로 규정한 점은, 기술보다 운영 원칙이 먼저라는 문제의식을 선명하게 만든다.

마무리는 한국형 로드맵이다. 토론토 퀘이사이드 같은 해외의 성공·실패 사례를 참고해 “기술을 먼저 깔고 나중에 설득하는 방식”이 아니라, 신뢰를 우선하고 시민 체감 성과를 쌓는 장기 전략이 필요하다고 강조한다. 결국 AI 도시의 성패는 도입 장비나 플랫폼 명칭이 아니라, 도시가 어떤 방식으로 판단하고 책임질 것인지에 달려 있다는 결론이다.

이 리포트는 중앙정부·지자체 정책 담당자, 도시·AI 전략을 고민하는 공공기관, AI·데이터·플랫폼 기업과 투자자, 도시 연구자들에게 ‘AI 시대 도시 운영’의 기본 설계도를 제공한다. 도시는 더 이상 관리의 대상에 머무를 것인가, 아니면 스스로 학습하고 조정하는 운영 주체로 전환할 것인가. 보고서는 그 질문을 정면으로 던지며, 실행 조건을 한 번에 묶어 보여준다.

[출처 : METAX, https://metax.kr/article/1065597695334775]

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