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Government Challenges, Responses, and Civil Servant Competencies in the Age of AI : A Human-Centered Multilevel Meta-Governance Framework
인공지능(AI) 시대 정부의 도전과제의 대응 및 공무원의 필요역량 : 인간중심 다층-메타 AI 거버넌스를 중심으로

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  • 발행기관
    위기관리 이론과 실천 바로가기
  • 간행물
    한국위기관리논집 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제21권 제12호 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.61-86
  • 저자
    Changbin Woo
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A482086

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원문정보

초록

영어
This article treats AI’s spread in the public sector not as a deployment problem but as a challenge of preserving and reconfiguring human agency and responsibility. Drawing on Sunstein’s second-order agency, Floridi’s distributed morality, Santoni de Sio and Van den Hoven’s meaningful human control (MHC), and Te’eni’s Human-in-Command (HIC) model, it proposes a multilevel meta-governance framework for human control over AI. It maps Wirtz et al.’s (2019) four challenge types onto four dimensions: meta-decision-making, distributed responsibility governance, control-by-design, and continuous learning and adaptation. On this basis, it specifies public-servant competencies—technical (data/AI literacy, operating HITL/HOTL structures, and bridging technologists and policymakers), ethical (sensitivity, normative reasoning, responsibility ethics), and governance (policy and institutional design, multi-stakeholder collaboration, meta-governance). It concludes that success in the AI era depends less on deploying more algorithms than on sustaining human-centered control and accountability.
한국어
본 연구는 인공지능(AI)이 공공부문에 확산되며 제기되는 쟁점을 기술 도입이 아니라 인간의 주체성과 책임성을 재구성하는 문제로 파악한다. 이를 위해 선스타인의 이차적 주체성, 플로리디의 분산된 도덕성, 산토니 데 시오와 판 덴 후번의 의미 있는 인간통제, 티에니의 인간지휘 모델을 통합하여 인간중심 다층-메타 AI 거버넌스 모형을 제안한다. 이어 비어츠 등이 제시한 기술적, 법·제도적, 윤리적, 사회적 도전과제를 이 모형으로 재해석해, 각 도전과제가 메타 의사결정, 분산된 책임 거버넌스, 통제 설계 원칙, 지속적 학습과 적응이라는 네 축과 어떻게 연결되는지 분석한다. 이러한 분석을 바탕으로 공무원에 게 요구되는 역량을 기술(데이터·AI 리터러시, 인간개입/인간감시의 수행, 기술자·정책자 간 연계) 역량, 윤리(윤리적 감수성, 규범적 숙고, 책임윤리) 역량, 거버넌스(정책·제도 설계, 다중 이해관계자 협치, 메타거버넌스) 역량으로 체계화한다. 본 연구는 AI 시대 정부의 성패가 알고리즘 보유가 아니라 인간중심 의 통제와 책임 구조를 설계하고 운영할 수 있는 구체적인 역량의 중요성을 강조한다는 점에서 이론적·실 천적 의의를 갖는다.

목차

Abstract
I. 서론
Ⅱ. 이론적 배경과 인간중심 다층-메타 AI거버넌스 모형
1. 이론적 배경
2. AI 시대의 인간통제와 책임을 위한 통합 모형: 인간중심 다층-메타 AI 거버넌스 모형
III. 정부의 도전과제와 인간중심 다층-메타 AI거버넌스 모형에 의한 대응
1. 기술적 도전과제와 인간중심 다층-메타 AI거버넌스 모형에 의한 대응
2. 법‧제도적 도전과제와 인간중심 다층-메타 AI거버넌스 모형에 의한 대응
3. 윤리적 도전과제와 인간중심 다층-메타 AI거버넌스 모형에 의한 대응
4. 사회적 도전과제와 인간중심 다층-메타 AI거버넌스 모형에 의한 대응
IV. 도전과제에 대응하기 위해 필요한 공무원의 역량
1. 기술 역량: 의미 있는 인간통제를 위한 기술 이해와 개입 능력
2. 윤리 역량: 분산된 도덕성 속에서 공공가치를 유지하는 능력
3. 거버넌스 역량: AI를 둘러싼 제도‧조직‧사회 구조를 설계하고 조정하는 능력
V. 결론
References
국문초록

키워드

인공지능(AI) 공공부문 AI 인간중심 AI 거버넌스 다층-메타 거버넌스 공무원 역량 공공가치 artificial intelligence (AI) public-sector AI human-centered AI governance multilevel meta-governance civil servant competencies public value

저자

  • Changbin Woo [ Institute of Social Science, 1, Kangwondaehak-gil, Chuncheon-si, Gangwon-do, Korea ] The 1st author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    위기관리 이론과 실천 [Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    사회과학>행정학
  • 소개
    위기관리 이론과 실천(Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis; CEM-TP)은 위기관리에 관한 제 학문분야간 협동적 연구 공동체(Research Network)로서 전통적 안보 위기, 재난 위기(자연재난, 인위재난), 국가핵심기반 위기 등에 관한 제학문적 연구를 촉진하고 제 학문분야 연구자간 협력의 토대를 구축하기 위하여 위기관리 이론과 실천 편집위원회 구성이 완료된 2005년 2월 14일에 설립되었다. 현재 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)에 참여하고 있는 연구자들의 학문 분야는 행정학, 사회학, 정치외교학, 신문방송학, 사회복지학, 법학, 심리학, 정보학, 지리학, 경찰행정학, 소방행정학, 경호학, 토목공학, 건축학, 의학, 간호학, 보건학, 기상학, 안전공학, 전산학, 지역개발학 등이 있으며, 따라서 한국의 위기관리 연구를 가장 폭 넓게 반영하고 있는 연구 공동체라 할 수 있다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 조직으로는 편집위원회가 있으며, 편집위원회가 본 연구 공동체를 대표하고 있다. 따라서 위기관리 이론과 실천의 각종 연구 및 출판 활동은 편집위원회가 맡고 있으며, 현재 편집위원회는 46명의 위원으로 구성되어 있다. 또한 편집위원회는 위기관리의 제학문적 연구를 촉진하고 연구자간 협력을 위한 학술지로 <한국위기관리논집>을 발행한다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 회원은 개인회원과 기관회원으로 구분된다. 개인회원은 본 회의 설립 목적과 취지에 찬동하는 위기관리 연구자 및 실무자로 구성되고, 기관회원은 위기관리 연구 및 실무에 관련된 정부기관, 연구기관, 대학도서관 등으로 구성된다

간행물

  • 간행물명
    한국위기관리논집 [Crisisonomy]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2466-1198
  • eISSN
    2466-1201
  • 수록기간
    2005~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 350 DDC 351

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