국가통계는 사회통합 기능과 정책수립·평가기능을 갖추고 있는 국가의 중요한 공공재로서 통계법을 통해 엄격히 관리되고 있다. 특히 새로운 국가통계를 생산하기 위해서는 반드시 통계청의 통계작성 승인을 득해야 하므로 승인 기준과 품질 척도의 변화는 통계 생산자 모두에게 중요한 사안으로 볼 수 있다.
최근 국내외를 막론하고 AI 및 빅데이터 기술을 국가통계에 활용할 수 있는가에 관한 논의가 본격적으로 진행되는 추세다. 같은 맥락에서 실제 국가통계에 한시적으로 도입해 보거나 테스트하는 사례 또한 증가하고 있다. 이는 결국 AI 및 빅데이터 기술을 통계 생산에 활용할 시 국가통계로 승인 가능한지에 대한 고려로 확대된다. 국내 통계청 또한 올해 상반기 중 조사통계 심사에 맞추어져 있던 승인 심사 문항을 조사 통계 외 생산 방식에도 적용할 수 있도록 일부 개정하는 방안을 추진하고 있으며, 중장기적으로는 국가의 통계 관리 범위를 확대하기 위한 신규 제도 검토를 예고했다. 국가통계 승인 기준의 변화가 가시화되는 시점이다.
제도적 변화 조짐에도 불구하고 AI 및 빅데이터 기술은 그간 활용했던 통계적 기법과는 방법론의 구조, 평가 기준 등이 상이해 실제 도입에 대한 저항이 존재한다. 그런 연유에서 보고서는 해외의 앞선 논의와 실제 적용 사례를 소개하고 AI기술이 통계 생산에 활용될 시 예상되는 기술적 쟁점이 무엇일지 구체적으로 분석해봄으로써, 도입 촉진에 필요한 요소를 발굴하고 이를 달성하기 위한 방안을 제시하였다.
예상 쟁점 도출을 위해 국가통계에 AI 기술을 도입하는 이슈를 두 가지 시각으로 분리하였다. 조사통계에서 완전히 탈피해 빅데이터에 기반한 통계를 생산하는‘신규 통계 생산’의 시각과 조사통계 생산 과정을 그대로 수용하되 각 생산 과정의 효율성과 성능을 향상시키고자 AI를 도입하는 ‘통계 생산 프로세스의 현대화’가 그것이다. 서로 다른 두 시각에서 바라본 예상 쟁점은 다음과 같이 요약된다.
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