공무원 2만 명이 AI를 직접 만든다…승인보다 검증이 먼저다

행정안전부는 2026년 9월 8일 국무회의에 공무원의 AI 활용 직접개발 활성화 방안을 보고했다. 행정안전부의 공식 발표 에 따르면 정부는 행정 현장의 문제를 AI로 해결할 실무형 인재인 ‘AI 챔피언’을 2030년까지 2만 명으로 늘리고, 시제품 실험은 별도 사업계획 승인 없이 시작할 수 있도록 할 계획이다.

이번 조치는 2만 명에게 즉시 무제한 개발 권한을 준다는 뜻이 아니다. 2만 명은 2030년까지의 양성 목표이며, 이데일리가 확인한 단계별 운영안 은 최소한의 자체 확인을 거친 실험·검증 단계와 기관이 정확성·보안·개인정보 보호를 확인하는 실제 업무 적용 단계를 구분한다. 개발 착수의 행정 문턱은 낮추지만 배포와 운영의 책임은 소관 부서와 기관에 남기는 구조다.

2만 명은 현재 인원이 아니라 2030년 양성 목표다

AI 챔피언은 외부 개발자를 일괄 대체하는 직군이 아니라, 자신이 담당하는 행정 문제를 정의하고 AI를 이용한 해결책을 기획·구현하는 내부 실무 인재다. 반복 작업을 줄이는 도구나 업무용 시제품을 직접 만들고, 검증된 결과를 조직 안에서 공유·확산하는 역할이 정책의 중심에 놓여 있다.

ZDNet Korea의 9월 8일 보도 는 정부가 AI 챔피언을 전체 행정·공공기관 직원의 약 2%인 2만 명 규모로 2030년까지 육성하고, AI 정부 실험실의 동시 이용 규모를 현재 약 200명에서 2027년 6000명으로 확대할 계획이라고 전했다. 따라서 제목의 ‘2만 명이 직접 만든다’는 표현은 이미 2만 명이 개발에 투입됐다는 현황이 아니라, 현장형 개발 역량을 그 규모까지 넓히겠다는 정책 방향을 가리킨다.

정부는 고숙련 단계인 ‘AI 챔피언 블랙’ 인증자에게 5급 조기승진제의 첨단과학기술인재 분야 성과심사 가점을 주고 있다. 앞으로 우수 성과자에게 특별성과 포상금, 연수·학습 기회와 추가 학습비를 제공하는 방안도 확대할 계획이다. 인재 수만 늘리는 것이 아니라 직접개발 활동을 인사와 학습 체계에 연결하려는 조치다.

문제 정의와 시제품 제작은 별도 사업 승인 없이 시작한다

새 절차는 직접개발 산출물을 실험·검증, 운영관리, 정보화사업의 세 단계로 나눈다. 첫 단계에서는 공무원이 업무상 문제를 정의하고 시제품을 구현한다. 사전심의나 별도 사업계획 승인 대신 최소한의 자체 확인만으로 착수하게 해, 작은 실험까지 정식 정보화사업의 기획·승인 절차를 기다리던 부담을 줄이는 방식이다.

개발 기반은 AI 정부 실험실이 제공한다. 현재 인터넷망 중심인 실험실을 업무망으로 확대하고 AI 코딩 도구, 개발환경, GPU처럼 개인이나 단일 부서가 확보하기 어려운 자원을 지원할 계획이다. 공공데이터와 행정서비스는 API와 MCP 등 표준화된 방식으로 제공해 기존 데이터와 기능을 시제품에 연결할 수 있도록 한다.

여기서 승인 절차의 간소화는 실험 착수에만 적용된다. 예산과 조직 운영을 수반하는 대규모 시스템이나 국민이 직접 사용하는 서비스까지 승인 없이 출시할 수 있다는 의미가 아니다. 영향 범위가 커지면 정식 정보화사업으로 전환되고, 소관 기관이 구축과 운영을 책임져야 한다.

실제 업무 적용 전에는 기관이 안전성과 품질을 확인한다

속도를 높이는 구간과 책임을 강화하는 구간이 다르다. 시제품을 실제 업무에 쓰는 운영관리 단계에서는 소관 부서와 기관이 필요성, 이용 범위, 정확성, 보안, 개인정보 보호를 확인하고 운영 책임을 맡는다. AI가 잘못된 결과를 냈을 때 행정 판단에 미칠 영향과 입력 가능한 데이터의 범위, 장애·수정 관리 주체도 이 단계에서 다뤄져야 한다.

여러 기관이 함께 쓸 수 있는 과제나 기능은 행정안전부가 통합 관리할 계획이다. 규모가 크거나 국민 대상 서비스로 발전한 결과물은 정식 정보화사업으로 전환한다. 같은 시제품이라도 한 부서의 제한적 보조 도구인지, 기관 공동 기능인지, 대국민 서비스인지에 따라 검증과 운영 책임이 달라지는 구조다.

검증 체계 자체는 아직 완성된 상태가 아니다. 정부는 2026년 하반기에 ‘공무원의 인공지능 활용 직접개발 및 산출물 관리 지침’을 제정하고 소프트웨어 취약점과 개인정보 관련 안전 점검기준을 마련할 예정이다. 업무망 AI 정부 실험실과 보안 점검 시스템은 2027년 구축이 목표다.

공공 GitLab은 개발 기록과 재사용의 관문이다

과제 문서와 소스코드, 프롬프트, 데이터 명세, 시험 결과 등은 공공 개발산출물 저장소인 공공 GitLab에 등록해 관리한다. 개인 PC나 부서별 저장 공간에 결과가 흩어지는 일을 막고, 다른 공무원이 기존 프로젝트의 개발 과정과 시험 근거를 확인하도록 하기 위한 장치다.

AI 정부 실험실은 2026년 7월 3일 시범운영을 시작했다. 행정안전부 집계상 9월 3일 기준 공공 GitLab 가입자는 2073명, 등록 프로젝트는 770개였고 이 가운데 376개가 다른 공무원도 활용할 수 있도록 공개됐다. 이는 2만 명 양성 목표와 구분되는 초기 운영 실적이다.

저장소 공개가 곧바로 업무 사용 승인을 뜻하지는 않는다. 다른 기관이 코드를 재사용하려면 적용하려는 업무의 데이터 조건, 정확성 시험, 개인정보 처리 방식과 유지관리 주체를 별도로 확인해야 한다. 공공 GitLab은 검증을 대신하는 곳이 아니라 검증에 필요한 변경 이력과 산출물을 남기는 기반에 가깝다.

면책은 모든 실패가 아니라 절차를 지킨 실험을 보호한다

정부는 정해진 절차와 기준을 준수한 실험을 적극행정 면책제도와 연계할 계획이다. 고의나 중대한 과실이 없다면 새로운 시도가 기대한 성과를 내지 못하거나 개발 과정에서 문제가 생겼다는 이유만으로 공무원 개인에게 책임이 전가되지 않도록 하겠다는 취지다.

따라서 면책의 핵심 조건은 결과의 성공 여부가 아니라 절차 준수다. 필요한 자체 확인과 기록을 남기고, 실제 업무 적용 전에 기관 검증을 거쳐야 보호 논리가 성립한다. 시제품을 빨리 만들도록 허용한 것과 검증되지 않은 도구를 임의로 운영하도록 허용한 것은 서로 다른 조치다.

정책의 방향과 단계는 제시됐지만 현장에서 적용할 세부 기준은 남아 있다. 어떤 시제품이 최소한의 자체 확인만으로 착수할 수 있는지, 정확성과 보안을 어떤 방식으로 입증할지, 여러 기관이 공동 활용할 때 최종 책임을 누가 맡을지는 하반기 관리 지침에서 구체화돼야 한다. 이후에는 2027년 업무망 실험실과 보안 점검 체계가 계획대로 구축되는지가 직접개발의 속도와 안전성을 함께 좌우하게 된다.

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