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The Algorithmic State Architecture (ASA): An Integrated Framework for AI-Enabled Government

Created by
  • Haebom

저자

Zeynep Engin, Jon Crowcroft, David Hand, Philip Treleaven

개요

본 논문은 인공지능(AI) 기반 정부 시스템의 효과적인 서비스 제공을 위해 디지털 공공 인프라, 정책 데이터, 알고리즘 정부/거버넌스, 그리고 GovTech가 상호작용하는 통합 시스템을 개념화하는 새로운 4계층 프레임워크인 알고리즘적 국가 구조(ASA)를 제시한다. ASA는 이러한 요소들을 병렬적인 발전으로 다루는 기존 접근 방식과 달리, 상호의존적인 계층으로 위치시키고 특정한 상호 관계와 피드백 메커니즘을 강조한다. 에스토니아, 싱가포르, 인도, 영국 사례를 비교 분석하여 기반 디지털 인프라가 체계적인 데이터 수집을 가능하게 하고, 이것이 알고리즘적 의사결정 과정을 강화하여 최종적으로 사용자 중심 서비스로 나타나는 과정을 보여준다. 분석 결과, 성공적인 구현을 위해서는 모든 계층의 균형 있는 발전과 계층 간 통합 메커니즘에 대한 특별한 주의가 필요함을 밝힌다. 이 프레임워크는 디지털 정부 연구의 이전까지 연결되지 않았던 영역을 연결하고, 구현 성공에 영향을 미치는 중요한 의존성을 밝히며, AI 기반 정부 시스템의 성숙도와 발전 경로를 분석하기 위한 구조적 접근 방식을 제공함으로써 이론과 실제 모두에 기여한다.

시사점, 한계점

시사점:
AI 기반 정부 시스템의 효과적인 서비스 제공을 위한 통합적 프레임워크(ASA) 제시
디지털 공공 인프라, 데이터, 알고리즘, GovTech 간 상호의존성과 피드백 메커니즘 강조
성공적인 AI 기반 정부 시스템 구현을 위한 균형 있는 계층 발전 및 통합 메커니즘 중요성 제시
디지털 정부 연구의 다양한 영역을 통합하고 구현 성공 요인을 규명하는 데 기여
AI 기반 정부 시스템의 성숙도와 발전 경로 분석을 위한 구조적 접근 방식 제공
한계점:
제시된 프레임워크의 실제 적용 가능성 및 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요
다양한 국가적, 문화적 맥락에서의 ASA 적용 가능성에 대한 추가 검토 필요
분석에 사용된 사례 연구의 수와 범위에 대한 제한
ASA 프레임워크의 지속적인 발전 및 개선 필요
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