16일，심수시가 전 시 정무시스템에 딥시크 빅모델을 전면 가동, 사용한다고 밝혔다. 17일에는 첫기로 70명의 정무 AI ‘신입’이 정식 일터에 나섰다고 선포했다.

심수시 뿐만 아니라 전국의 여러 지역에서 정무봉사시스템에 딥시크를 접목하면서 능률을 높이고 원가를 낮추고 있다. 딥시크는 어떤 변혁을 몰고 올가?

청화대학교 공공관리학원 교수 맹경국은 딥시크가 정무봉사에서 환영받는 리유에 대해 다음과 같이 소개했다. 생성형 인공지능이 이 몇년간 신속한 발전을 가져왔다. 특히 개인의 생활, 사업, 학습에서 매우 좋은 효과를 거두었다. 하지만 정무령역을 보면 실제상 각 지방에서 모두 탐색을 하느라 했는데 총체적인 효과는 여전히 좋지 않다.

그 원인을 따져보면 우선 정무정경이 요구하는 정무의 각종 처리가 일종의 권위성, 신뢰성이 구현되고 아주 정확해야 한다. 생성형 빅모델은 실제상에서 환각이 존재하며 그 생성은 일종의 블랙박스로 해석이 불가하다. 때문에 정무정경중 응용에 문제들이 존재한다. 오류가 나타나기도 하고 정확하지 않을 때도 있어 여러 지방에서 정무 빅모델 응용을 추진할 때 고민, 우려를 했다. 이번에 딥시크가 혜성처럼 등장하면서 많은 면에서 부분적 문제가 해결되였다고  할 수 있다. 례를 들어 딥시크는 기술적으로 생성에만 그치는 것이 아니라 추리의 기능도 가지고 있다.

딥시크 자체가 사유화를 진행해 딥시크를 배치할 수 있다. 딥시크의 저비용, 고성능이 사유화 배치를 할 수 있기에 딥시크의 혁신응용으로 빠른 시간내에 정무령역에서 보급되여 정무에서의 절박한 수요를 해결할 수 있다. 게다가 딥시크의 중국어 처리 능력이 강해 중문정경에서 사용하기에 적합하다. 정무령역에서 앞으로 봄날을 맞이하게 될 것으로 전망된다.

딥시크와 접목하면 도시의 봉사가 균등화될가? 확실히 딥시크와 같은 혁신응용은 미발달지역에 선로변경, 추월의 기회를 제공할 수 있다. 모두의 시작은 같기에 좀더 빨리 기획하고 포치해 정무시스템과 서로 접목한다면 분명히 괜찮은 효과를 거둘 수 있었을 것이다.

발달지역에서는 현재 앞다투어 딥시크의 다양한 응용을 내밀고 있다. 이런 응용은 복제해 미발달지역에 리용할 수 있다. 이런 의의에서 론하면 딥시크는 정무봉사령역에서 지역간 격차를 줄이기도 한다. 딥시크든 기타 빅모델이든 접목 사용하는 과정에서 필경 기술의 환경을 요구하고 자금의 투입, 지어 각급 간부들의 정보소양을 요구한다. 하기에 이러한 격차축소는 일종의 추세일 수 있다. 하지만 지역발전 면에서 딥시크 분포에서의 일종 격차를 근본적으로 해결하자면 보다 많은 정책 설계된 사업을 하는 것으로 정무봉사중의 차이들을 미봉해야 할 수 있다.

‘AI 공무원 근무’는 어떠한 사전 대비가 필요하고 어떤 도전에 직면하게 될가? 대규모 공무원을 대체할 수 있는가에 대해 맹경국은 딥시크가 당면의 정경에서 부분적 일의 고리, 일의 사항에 대해 대체할 수 있다고 개인적으로 판단한다고 표했다. 더 큰 규모로 공무원을 대체하는 것은 시기상조이며 계속 지켜봐야 한다고 덧붙였다.

정무정경 속의 개인비밀문제, 안전문제에 대해서는 확실히 빅모델이 이러한 문제를 대처하는 면에서 아직 많은 문제가 존재한다. 환각문제, 해석불가성 문제, 계산법 자체가 초래하는 불공평 운행 문제, 지어 계산법 차별 문제도 포함된다. 만약 언어자료 안에 가치관 문제, 의식형태 문제와 같은 문제들이 많다면 정무응용에 심각한 도전을 가져올 수도 있다.　 

중앙TV뉴스