정부가 1조6000억 원 이상을 투자하여 진행한 공공 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 사업에서 중복 구축, 부실 검증, 그리고 오류 방치 등의 문제가 발생한 것으로 드러났다. 감사원은 이러한 내용을 담은 감사 결과를 발표하며, 관련 기관들에게 사후 관리 및 사업 방식 개선을 요구했다.
감사원 보고서에 따르면, 과학기술정보통신부(과기정통부)는 2017년부터 시작된 AI 데이터 구축 사업에서 908종의 데이터를 구축했으며, 26개 지자체와 공공기관이 313종의 데이터를 추가로 구축했다. 그러나 이들 간의 사전 공유 체계가 마련되어 있지 않아, 수십억 원 규모의 중복 데이터가 생겨나 예산 낭비를 초래했다. 예를 들어, 도로공사가 구축한 야생동물 데이터의 42%가 과기정통부가 이미 구축한 데이터와 유사했으며, 서울시와 대전 서구의 생활폐기물 데이터 또한 각각 63%, 58%가 기존 데이터와 중복되는 것으로 나타났다.
품질 관리 측면에서도 심각한 문제가 발견됐다. 도로공사가 만든 ‘도로주행 CCTV 학습데이터셋’에서는 AI 학습에 필수적인 차량 위치 좌표가 누락되어 자율주행 여부를 학습할 수 없는 상태로 밝혀졌다. 서울시의 ‘대형폐기물 학습데이터’는 박스와 탁자 이미지를 ‘가방’으로 오인하는 비율이 무려 23.4%에 달했다. 더욱이, 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공개한 721종의 데이터 중 29.5%는 납품한 65개 업체가 이미 폐업한 상태였다. 이들 데이터에 대한 오류 민원도 발생했으나, 관리자 측에서 방치되거나 종결 처리된 사례가 다수였다.
이와 같은 결과는 정부의 데이터 구축 및 활용 시스템이 시급히 개선되어야 함을 시사한다. 감사원은 유사 데이터 구축, 부실한 품질 관리 체계, 사후 관리 미비에 대한 사업방식 개선을 요구하며, 향후 데이터 활용 가능성을 높이기 위한 다양한 방안을 마련할 것을 촉구했다. 이는 AI 산업의 성장을 도모하기 위한 중대한 과제라는 점에서, 정부와 관련 기관들이 긴밀히 협력해야 할 때임을 강조하고 있다.
