# 기술자료 (가상) — 공공부문 AI·데이터 핵심 개념 브리프

> 실습용 요약 재구성 연습을 위한 가상 기술 문서입니다. 수치는 예시입니다.

## 1. 생성형 AI(Generative AI)와 LLM
대규모 텍스트로 학습한 거대언어모델(LLM)이 질문에 맞춰 문장·표·코드를 새로 만들어 내는 기술. 검색이 "있는 문서를 찾아 주는 것"이라면 생성형 AI는 "문서를 새로 써 주는 것"이다. 그래서 그럴듯하지만 사실이 아닌 내용을 만들어 내는 환각(hallucination)이 구조적으로 따라온다. 공문·보고서에 쓰려면 반드시 원문 대조가 필요하다.

## 2. 프롬프트(Prompt)
AI에게 주는 지시문. 같은 요청도 역할·맥락·지시·형식·제약을 갖춰 쓰면 결과의 구체성과 정확성이 크게 달라진다. 행정 문서는 "누구에게 보고하는가(구청장·부서·주민)"에 따라 톤과 분량이 달라지므로, 프롬프트에 대상 독자를 반드시 적는다.

## 3. 공공데이터(Open Data)와 행정정보
공공기관이 생성·취득해 관리하는 데이터. 「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」(2013년 시행)에 따라 공공데이터포털(data.go.kr)로 개방된다. 민원 건수·처리일수·시설 위치처럼 개방 가능한 데이터와, 민원인 이름·연락처·주소처럼 개방할 수 없는 개인정보를 구분하는 것이 실무의 출발점이다.

## 4. 개인정보와 가명처리
살아 있는 개인을 알아볼 수 있는 정보(이름·연락처·주민등록번호·주소 등)는 개인정보다. 외부 생성형 AI 서비스에 개인정보를 입력하는 것은 제3자 제공에 해당할 수 있어 금지된다. 분석이 필요하면 이름을 ID로 바꾸고 연락처를 지우는 가명처리를 먼저 한다.

## 5. 보안 등급과 이용 환경
공공부문 생성형 AI 이용은 국가정보원 보안 가이드라인과 기관별 지침을 따른다. 인터넷망에서 쓰는 외부 AI 서비스에는 비공개 자료·내부 문서·개인정보를 넣지 않는다. 기관이 도입한 내부망 AI(공공 클라우드 기반)는 허용 범위가 다르므로 정보보안 담당 부서의 안내를 확인한다.

## 6. 품질·책임 관점의 시사점
- AI 초안은 "작성"이 아니라 "초안 생성"이다. 결재 문서의 책임은 작성자에게 있다.
- 수치·법령·날짜·기관명은 AI가 가장 자주 틀리는 항목이다. 원문과 대조한다.
- 확정되지 않은 원인·추정은 "가설" 또는 "(추정)"으로 표기해 단정과 구분한다.

## 7. 현장 실무에 주는 함의
생성형 AI 전환은 "문서를 빨리 쓰는 능력"보다 "무엇을 시키고 무엇을 검증할지 아는 능력"을 요구한다. 민원·행정 실무자는 회의 메모·민원 데이터·공공데이터를 읽고, AI가 만든 초안에서 틀린 곳을 찾아내는 역량이 점점 중요해진다.