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대한민국 AI 정책·사업
국정감사 의견서

2026 국정감사 · 2027 예산심사

상임위원회와 예산결산특별위원회 17개
정책·사업군 62개
우선 검증근거 12개

질의안전수자료 요구서제도 개선안

소관 위원회 바로가기질의안·요구자료·시정요구

발간사

인공지능 정책의 성과는 현장에 남아야 합니다

인공지능은 기업의 생산방식과 사람들이 일하는 방식을 함께 바꾸고 있습니다. 대한민국이 이 변화에서 역량을 갖추려면 대규모 투자와 기술개발이 필요합니다. 동시에 그 역량을 누가 활용할 수 있는지, 기술의 진보가 누구의 기회로 이어지는지를 물어야 합니다. 국가의 경쟁력은 소수 기업의 성취와 함께 수많은 기업과 사람이 새로운 일을 시도하고 성장할 수 있는 토대에서 만들어집니다.

한국인공지능협회는 정부의 인공지능 지원이 다양한 기업의 실질적인 역량으로 남아야 한다고 생각합니다. 연산자원을 확보했다면 작은 기업도 필요한 시점에 사용할 수 있어야 합니다. 모델 개발을 지원했다면 다른 기업이 그 성과를 활용해 제품과 서비스를 만들 수 있어야 합니다. 컨소시엄에 이름을 올린 기업 수보다 참여기업이 실제로 확보한 자원과 권리, 컨소시엄 밖 기업에 열린 기회를 확인해야 합니다. 소버린 인공지능이라는 정책 목표도 이러한 이용 조건과 공공의 권리로 구체화될 때 설득력을 얻습니다.

현장의 인공지능 전환에는 수요처의 판단과 책임이 필요합니다. 기업과 공공기관이 해결할 문제를 정하고, 도입 전후의 변화를 확인하며, 지원이 끝난 뒤에도 운영할 수 있어야 합니다. 납품과 구축의 완료만으로는 이를 알 수 없습니다. 예산이 집행된 뒤 현장에 어떤 지식과 자산이 남았는지, 직원의 업무와 이용자의 경험이 어떻게 달라졌는지를 살펴야 합니다.

청년의 문제도 같은 관점에서 보아야 합니다. 첫 경력을 얻기 어려운 청년에게 창업만이 경험과 지원에 접근하는 통로가 되어서는 안 됩니다. 유급으로 배우고 일할 기회, 숙련된 동료와 함께 과제를 수행할 기회, 시도한 사업을 중단한 뒤 취업과 학습으로 돌아갈 기회를 마련해야 합니다. 창업은 고객의 문제를 발견하고 자신의 판단으로 도전할 수 있는 선택이어야 합니다. 정책의 설계와 운영에서 발생한 손실을 청년 개인의 준비 부족으로 돌려서도 안 됩니다.

이 의견서는 협회의 문제의식을 객관적인 자료 앞에 놓고 검토한 결과입니다. 확인된 집행 차질과 성과관리의 문제는 구체적으로 지적했습니다. 개선된 제도와 정부가 발표한 긍정적 성과도 함께 살폈습니다. 아직 입증하지 못한 주장에는 필요한 자료와 검증 질문을 붙였습니다. 기술적 도전에서 생기는 실패를 허용하면서도 수요 확인, 계약, 검수와 사후관리의 책임은 분명히 하는 것이 국정감사의 역할이라고 생각합니다.

국회와 정부가 이 자료를 통해 예산의 규모를 넘어 정책의 작동 방식을 점검하기를 바랍니다. 독립적인 스타트업과 중소기업이 성장하고, 수요기관이 스스로 기술을 운영하며, 청년과 노동자가 변화 속에서 다음 기회를 얻을 수 있도록 공공지원의 조건을 바꾸어야 합니다. 한국인공지능협회도 이러한 기준을 협회의 정책 제안과 사업 참여에 동일하게 적용하겠습니다.

2026년 9월 9일

한국인공지능협회 회장 김현철

핵심 의견

한국인공지능협회는 AI 재정이 기업의 성장과 현장의 운영 역량으로 이어지는지 국회가 점검해 주실 것을 요청합니다. 연산자원을 누가 실제로 사용하는지, 지원받아 개발한 모델을 다른 기업도 사업에 활용할 수 있는지, 수요기관이 지원 종료 뒤에도 서비스를 운영하는지가 핵심입니다. 청년 지원 역시 교육과 창업 건수에 더해 첫 경력과 이후의 고용을 확인해야 합니다.

정부는 통합 바우처, 제조 AI, 인재훈련과 공공조달 개선을 추진하고 있습니다. 그러나 국회 결산 분석과 고용영향평가에서는 자원 배분, 사업 일정, 보조금에 의존한 수요, 성과 측정의 문제가 드러났습니다. 이번 국정감사에서는 개선 여부를 확인하고, 다양한 기업이 진입하고 성장할 수 있도록 공공지원의 계약과 예산을 보완해야 합니다.

우선 요구사항

  1. 최종 수혜 공개전문기관 교부와 기업·연구자의 실제 수혜를 구분하고, 원청·참여기업·하도급 및 대기업집단·독립 중소기업별로 집계
  2. 공공 인프라 접근 보장소규모 신청 단위, 대기기간, 실사용 요금, 공급자 전환비용과 이의신청을 계약에 명시하고, 컨소시엄 밖 기업의 이용 실적 공개
  3. 수요처 중심 AX 설계현업 책임자가 문제·기준선·운영비·검수 기준을 먼저 정하고, 공급기업은 해당 조건에 따라 경쟁
  4. 청년의 유급 경력 확충실무·취업·창업을 선택할 수 있도록 지원하고, 사업자등록이나 대출 없이도 현장경험에 참여할 경로 마련
  5. 시정 실적에 따른 예산심사기술적 도전의 실패와 계약·검수·성과관리의 결함을 구분하고, 발주기관·운영기관의 책임까지 점검

적용 범위

자료 기준일은 2026년 9월 9일입니다. 17개 상임위원회와 예산결산특별위원회의 질의안, 62개 정책·사업군 등록부, 범정부 전수자료 요구서를 수록했습니다. 2026년 본예산의 AI 내역사업은 738개입니다. 다만 개별 사업의 원장·계약·수혜자·성과자료 전체를 확보한 전수감사 결과는 아니며, 공개자료 점검과 후속 검증에 필요한 자료요구를 함께 제시합니다.1

차례

근거자료와 상임위별 질의안, 요구자료를 함께 찾아볼 수 있도록 구성했습니다.

  1. 발간사 김현철 한국인공지능협회 회장
  2. 핵심 의견
  3. 조사 범위·증거 구분1
  4. 확인된 근거 K01–K122–4
  5. 소버린 AI·메가프로젝트·수요 중심 AX5–7
  6. 청년 노동·창업 대책과 공동질의8–10
  7. 상임위원회별 활용 안내11
  8. 17개 상임위원회별 질의·시정요구12–28
  9. 예산결산특별위원회29
  10. 62개 정책·사업군 등록부30–35
  11. 전수자료 요구서·판정·재질의36–38
  12. 예산심사·시정 일정39
  13. 협회 공동의견 문안40
  14. 주석
  15. 출처 및 CI 자료

조사 범위·증거 구분

1. 조사 범위와 판단 기준

예산·정책·민간투자의 구분

2026년 AI 본예산은 약 9.9조원, 738개 내역사업입니다. 정부의 AI 재정사업 분류에 따른 수치로, 이후 추경이나 지방 자체사업, 공공기관 투자, 정책금융, 민간 투자계획까지 합한 금액은 아닙니다. 인공지능행동계획의 1분기 점검 대상은 326개 정책권고입니다. 정책권고와 예산사업은 단위가 달라 일대일로 대응하지 않습니다.2

구분
검토 범위
추가 요구자료
2025년 결산
집행·이월·배분·성과관리
2026년 시정조치와 현재 실적
2026년 본예산·추경
예산·설계·진행 실적을 구분
확정액·변경내역·실집행액
2027년 정부 예산안
국회 심의 전 제안
요구액 산식·전년 성과·증액 근거
민간 투자·정책금융
재정지출과 별도 검토
납입·대출 실행·보증·공공부담
지방·공공기관 자체사업
중앙 AI 분류의 누락 여부
자체 원장·중앙지원 중복 여부

근거의 구분

  • 확인: 결산·평가·공고 원문에서 직접 확인한 사실. 해당 사실을 사업 전체의 실패로 확대 해석하지 않음
  • 위험: 사업설계에서 예상되는 문제. 실제 발생 여부와 영향을 추가 검증
  • 미확인: 인과관계나 규모를 입증할 자료가 부족한 주장
  • 제안: 협회가 요구하는 개선방안. 정부가 발표한 성과에는 ‘정부 발표’를 별도 표시

참고자료의 활용

첨부 정책자료의 규제, 투자·회수, 스타트업 제도 개선 의제를 참고했습니다. 본 의견서는 재정이 최종 수요와 고용에 도달하는 과정, 컨소시엄 밖 기업의 권리, 지원 종료 뒤의 운영을 중심으로 검토 범위를 넓혔습니다. 첨부 문서의 개별 통계와 법률 주장을 검증 근거로 그대로 인용하지는 않았습니다.3

국정감사 지적의 기준

  • 사업명·기준시점·당초 목표·실제 결과를 특정하고, 부처의 개선 답변과 후속자료를 대조
  • 현재 자료로 입증되지 않은 ‘전액 낭비’, ‘모든 정책 실패’, ‘AI로 인한 비자발적 창업’의 단정 배제
  • 지적의 근거와 범위, 시정 책임자와 완료 시점을 기록

확인된 근거 K01–K12

2. 우선 질의의 근거: 인프라와 공공 AX

K01.GPU 산업계 배분의 목표 미달[확인]

  • 2026년 5월 정부 GPU 10,056장 중 산업계 1,288장(12.8%) 배분. 산업계 계획 비중 30%에 미달하며, 국가 AI 프로젝트 비중은 58%4
  • 예비분 제외 수치. 일부 물량의 임시 개방과 8월 배분 예정은 별도 확인 필요. 국가 프로젝트 물량 전체를 대기업 수혜로 분류할 수 없음
협회 의견

확보량과 함께 독립 스타트업의 실사용 시간, 거절 사유, 자부담과 대기기간을 공개해야 합니다. 산업계 배분 비율만으로 소규모 기업의 접근성을 평가하기는 어렵습니다.

핵심 질의

산업계 배분 목표가 실제 사용으로 이어졌습니까? 5월 이후 월별 배분·사용·회수 실적과 독립 중소기업의 이용 비중을 제출해 주시기 바랍니다.

K02.국가 AI컴퓨팅 센터의 초기 설계와 지연[확인]

  • 2025년 출자예산 210억원 전액 이월, 두 차례 유찰. 개소 일정은 당초 2027년에서 2028년 하반기로 지연
  • 정부의 지분구조·위험부담 조건 완화 이후 계약과 일정, 공공 접근성의 확보 여부를 후속 점검
협회 의견

대규모 시설 운영에는 자본력과 전문성이 필요합니다. 운영자를 선정한 뒤에도 최종 이용자에게는 개방적인 신청창구·평가기준·요금을 적용할 수 있습니다. 변경 계약이 이를 보장하는지 확인해야 합니다.

K03.공공 AX의 짧은 성과평가 기간[확인]

  • 2025년 공공 AX 과제 다수가 10월 말 협약 체결. 연말 평가로 다음 연도 계속지원 여부를 정하는 구조에 대해 예산정책처가 문제 제기
  • 계약·구축 진도와 현업 사용·업무 개선의 지속성을 구분해 평가할 필요
핵심 질의

계속지원 판단에 반영한 실제 운영기간은 몇 주였습니까? 구축 완료만으로 성과를 인정한 과제와 현장 효과를 확인한 과제를 구분해 제출해 주시기 바랍니다.

K04.공통기반과 개별기관 발주의 시점 불일치[확인·위험]

  • 범정부 AI 공통기반은 2026년 3월 말 구축 완료. 그 전에 진행된 개별기관 AI 발주와의 중복 우려를 예산정책처가 지적5

중복 여부는 기능·보안·연계 요건을 대조해 확정해야 합니다. 모든 개별 발주가 중복이라는 의미는 아닙니다.

확인된 근거 K01–K12

3. 우선 질의의 근거: 수요와 사업관리

K05.제조데이터 거래의 구매보조금 의존[확인]

  • 2023–2025년 유료 거래액의 96.4%가 구매지원사업을 통해 발생. 구매지원이 없었던 2025년 유료 거래액은 110만원6
  • 해당 거래체계의 유료 실적에 한정. 무료 데이터 활용이나 제조 AI 전체의 경제적 가치를 측정한 수치는 아님
협회 의견

데이터 공급과 구매를 함께 보조한 실적만으로 시장 수요를 확인하기는 어렵습니다. 보조금 없는 재구매, 현업 사용과 비용 절감을 측정해야 합니다. 신규 구축과 기존 데이터 개선의 비용도 비교할 필요가 있습니다.

핵심 질의

보조금이 끝난 뒤 누가 자기 비용으로 다시 구매했습니까? 2026년 개선사업에서도 재구매와 실제 사용 실적을 공개할 수 있습니까?

K06.비교집단에 따라 달라지는 AI 바우처 고용효과[확인]

  • 한국노동연구원 분석에서 단순 비교 시 수요기업의 고용 증가 추정
  • 미선정 신청기업을 비교집단으로 삼고 사전 성장 추세를 통제하면 고용효과가 관측되지 않음. 공급기업도 유사한 양상7
협회 의견

이미 성장하던 기업을 선정한 효과와 지원이 새로 만든 효과를 구분해야 합니다. 이 결과가 생산성이나 기술도입의 가치까지 부정하는 것은 아닙니다. 고용·생산성·매출을 각각 평가하고, 유사한 비수혜 기업과 비교한 결과를 함께 제시해야 합니다.

K07.‘모두의 창업’의 예산 분산과 사후지원[확인]

  • 2026년 제1회 추경안 분석에서 기존 예산 활용의 적절성, 일반트랙 1·2차 예산 분산, 홍보·경진대회 비용 중복 우려, 탈락자 사후지원 부족 지적8
  • 추경안 분석 당시의 지적이므로 이후 확정 예산·공고의 시정 여부 확인 필요
핵심 질의

지적 이후 예산을 어떻게 정리했고, 탈락자의 취업·훈련·재도전을 각각 얼마나 지원했습니까? 선정자 실적과 함께 전체 참여자의 이후 경로를 제출해 주시기 바랍니다.

K08.통합 바우처와 기존 데이터 개선사업[확인]

  • AX 원스톱 바우처의 AI·클라우드·데이터 통합지원, AI 허브 데이터 업사이클링 추진 확인9, 10

이번 감사에서는 실제 이용 조건과 개선 성과를 확인해야 합니다. 통합지원이나 기존 데이터 개선사업이 없다는 전제로 질의해서는 현재 제도의 문제를 정확히 짚기 어렵습니다.

확인된 근거 K01–K12

4. 우선 질의의 근거: 생태계와 청년

K09.대기업 주관 컨소시엄의 외부기업 이용 조건[확인·미확인]

  • ‘모두의 AI’는 2026년 8월 SKT·카카오·KT 주관의 세 컨소시엄 선정. 정부는 스타트업 협업과 취약계층 접근성도 계획에 포함했다고 설명11
  • 비참여 기업의 접속·판매 조건, 수익배분과 고객 관계를 확인할 필요. 전국 AI 지원의 기업집단별 집중 규모는 별도 원장 확보 전까지 미확인

K10.독자 모델 평가의 생태계 기여 이행 여부[확인]

  • 8월 공개된 2차 단계평가에 모델 공개, 스타트업 지원, 현장 확산 항목 포함12
  • 실적과 향후 계획을 함께 평가하므로 실제 이행과 약속의 점수, 후속 예산 반영을 구분해 확인할 필요

K11.청년 진입경력 위축과 비자발적 창업[확인·미확인]

  • 한국은행은 AI 노출도가 높은 업종의 청년고용 위축을 관찰. 팬데믹 이후 채용 조정, 경력직 선호, 기업 내부훈련 감소도 함께 검토13
  • AI로 인한 고용 위축이 비자발적 창업과 지원금 손실로 이어졌다는 연쇄 인과는 현재 자료로 미입증
협회 의견

취업을 원한 청년에게 유급으로 경험을 쌓을 대안이 충분했는지 확인해야 합니다. 비자발적 창업의 규모는 참여 동기, 직전 고용상태, 부채와 후속 경로를 연결해 조사할 것을 제안합니다.

K12.제조 AI 초기 현장의 개선 성과[정부 발표]

  • 산업통상부는 170개 지원 현장 중 조기 착수한 42개 현장에서 평균 생산성 30.1% 개선, 불량률 15.5% 감소를 발표14
  • 초기 선정 집단의 평균이므로 전체 사업의 인과효과로 확대 해석할 수 없음
핵심 질의

전체 지원 현장의 결과 분포와 중단·악화 사례, 기준선과 측정방법을 함께 제출해 주시기 바랍니다. 유지보수와 추론비를 포함해도 개선효과가 남습니까?

우선 검증 순서

  • 1순위: K01·K02·K03·K05·K06·K07의 배분·집행·성과관리 결함과 시정 실적
  • 후속 점검: K09·K10의 계약 및 생태계 기여 이행, K11의 노동·창업 정책 연계
  • 긍정 성과도 전체 대상과 비교해 검증하고, 자료가 없는 부문에 임의의 실패율을 부여하지 않음

소버린 AI·메가프로젝트·수요 중심 AX

5. 소버린 AI의 공공지원 조건

소버린 AI를 공공지원의 목표로 삼으려면 이용자에게 어떤 권리를 보장할지 정해야 합니다. 국내 기업이 개발했다는 사실만으로 데이터 통제, 비용 예측, 서비스 연속성이나 공급자 교체가 보장되지는 않습니다. 협회는 다음 항목을 공공지원 계약의 성과 기준으로 제안합니다. 법률상 정의를 대체하려는 기준은 아닙니다.

기준
확인할 내용
검증 자료
데이터 통제
입력·결과·로그의 보관과 재학습 범위
계약·보관 위치·삭제·학습 제외 조건
사용권
중소기업의 상업적 이용과 수정 가능 여부
모델별 라이선스·가격·사용 제한
교체 가능성
모델·클라우드 교체 시 자산 반출
데이터·평가셋·작업흐름의 반출 조건·비용
서비스 연속성
공급중단·폐업 시 핵심 업무 유지
대체 운영·인수인계·필요 범위의 임치 계획
성능과 비용
실제 업무의 품질·오류·응답시간·비용
동일 업무·조건의 비교평가
생태계 접근
컨소시엄 밖 기업의 신청·연계 조건
공개 접속 규격·차별 사유·승인 기간
공공 환류
다른 기업이 활용한 기술·서비스·자산
외부 이용기업·상용 서비스·재사용 실적

모델 지원의 목적별 설계

  • 도전적 기초모델 연구: 장기 과학·기술 목표와 공개 가능한 연구 성과로 평가. 단기 매출만으로 중단 여부를 결정하지 않음
  • 산업 특화 모델: 현장 데이터의 적합성, 운영비와 현업 검증을 중심으로 지원
  • 응용서비스: 특정 국산 모델 사용의 일괄 강제보다 업무 적합성, 보안과 권리 요건으로 평가

대형 범용모델과 소형·특화모델, 공개모델 응용, 추론 최적화, 평가·데이터 기업이 각자의 역할로 성장할 수 있어야 합니다. 선정 기업 수와 함께 기술 방식, 산업 분야, 지역, 신규 진입과 독립기업의 분포를 관리할 필요가 있습니다.

컨소시엄 참여 조건의 개선

  • 사업별 공동 수행의 필요성을 명시하고, 단독 수행이 가능한 소규모 개발·평가는 별도 신청 허용
  • 주관사 교체, 독립기업의 중도 합류, 지식재산 배분과 하도급 정산 조건 표준화
  • 특정 협회 가입이나 독점 추천을 신청·이용 조건으로 설정하지 않도록 명시

소버린 AI·메가프로젝트·수요 중심 AX

6. 3대 메가프로젝트의 국회 점검 조건

산업통상부가 제시한 3대 메가프로젝트는 반도체, 피지컬 AI 로봇, AI 데이터센터입니다. 데이터센터 1단계 8.4GW와 약 550조원은 민간 투자·유치 계획의 맥락에서 제시됐습니다. 이미 지출된 정부 예산이나 현재 가동 중인 설비와 구분해 확인해야 합니다.15

프로젝트
점검할 위험
공공지원 조건
반도체
설비투자와 독립 설계·소부장 기업의 사업 기회 간 연계 부족
시제품 제작·설계도구·검증 접근, 공급망 진입과 실제 발주 공개
피지컬 AI·로봇
대형 현장 실증이 외부 부품·소프트웨어 기업의 반복 매출로 이어지지 않을 가능성
데이터·접속 규격, 모듈 단위 발주, 구매전환과 현장 노동자 참여
AI 데이터센터
민간 수익과 전력·용수·부지의 공공부담 간 불균형, 수요·일정의 불확실성
계통연계·착공·가동 공개, 공공부담 산식과 개방 요금·사용량·일정의 계약 반영

독립기업의 실제 수혜 확인

중소기업 배정 비율은 실제 계약과 이용 실적으로 확인해야 합니다. 중소기업 명의로 납품계약을 나누거나 이용하기 어려운 물량을 배정하면 명목상 실적과 현장의 효과가 달라질 수 있습니다.

  • 독립기업의 직접 계약액, 대금 수령, 자원 실사용과 후속 매출을 구분해 제출
  • 동일 기업집단의 내부거래는 별도 집계
  • 현금출자, 정책대출 위험, 보증, 기반시설과 특례의 공공부담을 재원별로 기록하되 민간 투자액 전체를 보조금으로 합산하지 않음

예결특위는 재원과 공공부담, 산자중기위는 독립기업의 참여와 후속 거래, 기후에너지환경노동위는 계통·자원·노동, 국토위는 입지·교통·지역 부담을 나누어 점검할 수 있습니다.

단계별 지원 심사

  • 설계: 공익 의무·민간 부담·이용 수요·대체안 비교 확인
  • 착공·구축: 지연 원인·공공지원 누계·회수 조건 점검
  • 운영: 이용률·독립기업 접근·서비스 품질·가격 검증

공공지원 약속을 위반했을 때의 시정·감액·환수 조건을 계약에 구체화해야 합니다. 정당한 기술적 실패까지 같은 기준으로 처리해서는 안 됩니다.

소버린 AI·메가프로젝트·수요 중심 AX

7. 수요처가 주도하는 AX 지원모델

AI를 도입하려면 기존 업무와 데이터를 정리하고, 직원이 새로운 절차를 익힐 시간과 운영비를 확보해야 합니다. 바우처 통합과 함께 수요처가 지원 종료 뒤에도 스스로 운영할 수 있는지까지 확인하는 검수체계가 필요합니다.

단계
책임과 산출물
다음 단계 지원 조건
문제 정의
현업 책임자가 대상 업무·기준선·현재 비용 명시
AI 필요성과 일반 소프트웨어·업무개선 대안 비교
준비
수요기관·독립 조력자가 데이터 권리·품질·운영비 점검
데이터 사용 가능성, 책임자·예산·직원 참여 확보
소규모 검증
복수 공급자가 같은 업무로 품질·비용·안전 비교
실제 사용자의 개선 확인, 실패 원인 기록
현장 운영
수요기관이 직원 교육·시스템 연계·운영 지침 마련
일정 기간 실사용, 오류·추가 노동시간 측정
확산·종료
수요기관·평가기관이 재계약·자가운영·중단 검토
6·12개월 후 사용·총비용·성과 추적

수요기관의 선택권과 책임

수요기업에 바우처를 주더라도 공급기업이 문제·가격·평가를 모두 정하면 실질적인 선택권은 약해집니다. 수요기관의 진단, 데이터 정비와 직원 교육에 예산을 배정하고, 공급자로부터 독립된 검수를 지원해야 합니다. 조력자의 비용도 자문 횟수에 그치지 않고 수요기관의 준비 결과와 연결할 필요가 있습니다.

공급기업에 모든 위험을 떠넘겨서도 안 됩니다. 수요기관의 데이터 미제공, 업무 변경, 보안심사 지연을 기록하고 그에 따른 기간과 비용을 조정해야 합니다. 결과물·모델·학습데이터의 권리는 기존 자산과 새로 만든 자산을 구분해 합의할 것을 제안합니다.

성과평가 항목

  • 선정·구축 건수와 만족도에 더해 실제 처리시간, 오류·재작업, 총운영비, 매출 또는 공공서비스 편익 측정
  • 인력 감축이 발생하는 경우 채용·배치전환·임금·업무강도를 함께 조사하고, 비용 절감과 고용 창출을 구분해 보고
  • 농업의 작기, 의료의 검증·적용 과정, 제조의 계절성과 물량을 반영해 평가기간 설정
  • 다년도 지원은 단계별 운영 검증을 거쳐 결정하고, 기간 연장만으로 계속지원 여부를 판단하지 않음

청년 노동·창업 대책과 공동질의

8. 청년 노동과 창업: 먼저 확인할 사실

국가데이터처의 2026년 5월 청년층 부가조사에서 15–29세 고용률은 43.8%로 전년보다 2.4%포인트 낮았습니다. 재학 중 직장체험 비율은 41.1%입니다. 첫 일자리를 그만둔 사유로는 보수·근로시간 등 근로여건 불만족이 44.4%로 가장 높았습니다. 청년 정책은 취업 건수와 함께 경험의 질, 임금과 근로조건을 다뤄야 합니다.16

구분
확인된 사실 또는 가설
점검 과제
확인
청년 취업·경력 형성의 어려움, AI 노출 업종의 변화 관찰
초급 직무·기업훈련 변화에 대응
확인
창업사업의 단계별 사업자등록 의무
고객 검증 전 등록 유인 점검
미확인
취업 실패에 따른 비자발적 창업 규모
참여 동기와 이용 가능한 대안 조사
미확인
사업성 부족으로 유실된 AI·청년 창업지원금 총액
개별 성과·정산·재취업 추적, 손실 유형 구분

‘모두의 창업’ 최신 공고의 조건

  • 일반·기술트랙은 3라운드, 로컬트랙은 2라운드 진출 시 사업자등록 필수
  • 기술트랙 GPU·시제품 지원, 1차 참여자의 재도전 멘토링·아이디어 보완 가점 포함17

국회가 확인할 것은 등록 전에 고객의 문제와 지불 의사를 충분히 검증하는지, 창업을 중단한 참여자가 취업과 유급 현장경험으로 이동할 수 있는지입니다. 재도전 지원이 경진대회 재참여에 집중돼 있다면 다른 경력 경로까지 넓혀야 합니다.

지원금 손실의 유형별 대응

  • 관리 실패: 허위·중복 청구, 미이행, 부실 검수 등에 대한 조사·시정·환수
  • 사업 실패: 성실하게 시도했으나 시장을 확인하지 못한 경우 조기 중단과 경력 전환 지원
  • 기술적 실패: 장기 연구에서 축적한 지식과 자산의 재사용을 별도 평가

생존율만 높이려 하면 폐업을 미루거나 형식적인 실적을 유지할 유인이 생깁니다. 창업 중단의 원인과 이후의 활동을 함께 확인해야 정책의 손실과 성과를 구분할 수 있습니다.

청년 노동·창업 대책과 공동질의

9. 청년 대책: 유급 경력과 선택적 창업

정부는 청년 뉴딜의 직무훈련·일경험·회복지원을 추진하고 있습니다. 2027년 정부 예산안에는 청년 AI 첫 일자리 경력지원 750명·145억원, K-뉴딜 아카데미 5만명·4,895억원이 제시됐습니다. 대상과 단가가 다른 사업이므로 인원·예산의 단순 비율로 성과를 평가할 수는 없습니다. 국회는 훈련 이후 유급 경력을 얻는 경로와 실제 일자리 확보를 점검해야 합니다.18, 19

제안 1. 청년 AI 현장경력 지원

사업자등록 없이 참여하는 유급 근로·학습 경로를 기존 첫 일자리 지원과 연결할 것을 제안합니다. 청년이 중소기업·공공기관의 실제 업무에서 데이터 정비, 업무분석, 모델 평가와 서비스 구현을 맡고 경력을 인정받도록 설계해야 합니다.

  • 현업 책임자·숙련 멘토 지정, 근로계약·적정 임금·사회보험·멘토 시간 반영
  • 훈련 역량이 부족한 중소기업의 공동 멘토 활용, 공급기업의 유급 과제·평가 비용 인정
  • 기존 근로자의 저임금 대체 여부 점검, 종료 후 6·12개월 취업 유지·임금·직무 관련성 공개

제안 2. 창업 전 고객검증 지원

  • 등록 전 8–12주간 고객 인터뷰·시제품 사용 실험·원가·권리 검토 지원
  • 발표자료보다 독립 고객의 문제와 실제 사용으로 평가
  • 검증 실패 시 잔여 사업화 예산 집행을 중단하고, 참여자의 취업·훈련·다른 프로젝트 이동 지원
  • 창업을 선택한 팀에 사업화·투자·대출의 적합성을 단계별 심사

제안 3. 재직자 전환과 청년 진입의 연계

AI 도입기업의 숙련 근로자가 청년을 가르치는 시간을 지원 비용에 반영할 것을 제안합니다. 자동화되는 초급 과제와 함께 검증·고객 대응·안전·업무 재설계의 새 직무를 발굴해야 합니다. 직원 감시나 성과압박의 증가는 교육 이수 실적과 별도로 조사할 필요가 있습니다.

예시 예산 [협회 제안·확정 예산 아님]

항목
산식
금액
임금 지원
1,000명 × 6개월 × 월 250만원
150억원
멘토·사용자 부담분·연산·실증
1,000명 × 6개월 × 월 100만원
60억원
독립 평가·매칭
사업 운영 가정액
10억원
합계
1,000명·6개월 기준
220억원

단가는 직무·근로시간·사업주 부담에 따라 조정해야 합니다. 기존 750명 사업의 운영모델을 보완·통합할 수 있는지 우선 검토할 것을 제안합니다.

청년 노동·창업 대책과 공동질의

10. 청년·창업 공동 서면질의안

수신

고용노동부·중소벤처기업부·교육부

관계 기관은 동일한 익명 연결키로 통계를 작성해 주시기 바랍니다. 개인정보 제공·연계는 적법한 절차에 따라 필요한 범위로 한정해 주시기 바랍니다.

1.취업을 원한 청년에게 다른 선택지가 있었습니까?

창업지원 신청자의 연령, 직전 고용상태, 취업 준비기간과 신청 동기를 조사하고 있습니까? 취업·일경험·창업 중 희망 경로와 실제 안내한 지원을 구분해 제출해 주시기 바랍니다. 조사하지 않았다면 올해 참여자에 대한 기초조사 계획과 일정을 밝혀 주시기 바랍니다.

  • 확인 목적: 취업난과 비자발적 창업의 관계를 검증할 기초자료 확보. 개별 신청자의 의지나 심리를 단정하는 자료로 사용하지 않음

2.등록·창업 건수만으로 성과를 보고하고 있습니까?

사업자등록 수를 성과지표로 쓰는 사업과 단계별 등록 의무를 제출해 주시기 바랍니다. 유료 고객·사용검증 요건, 등록 후 휴·폐업·무매출·취업 전환을 함께 제시하고, 여러 사업의 중복 참여를 제거한 실인원도 밝혀 주시기 바랍니다.

  • 확인 목적: 선정·수료자와 전체 참여자의 경로를 함께 확인. 장기 연구형 창업의 무매출은 일반 사업화 실패와 구분

3.중단·탈락 이후의 경로를 관리합니까?

정당한 사업 중단과 협약 위반을 구분하는 기준을 제출해 주시기 바랍니다. 사업성이 낮다고 밝힌 참여자가 취업·훈련지원에서 불이익을 받습니까? 탈락자에게 창업 재도전 외에 제공한 유급 경력 경로와 이용 실적을 밝혀 주시기 바랍니다.

4.훈련 수료가 첫 경력으로 이어집니까?

AI 훈련기관별 모집·중도탈락·수료·관련 직무 취업·6개월 유지 인원과 임금 분포를 제출해 주시기 바랍니다. 취업률 분모에서 제외한 인원과 사유, 교육기관 자체 채용과 단기 보조금 일자리의 포함 여부도 밝혀 주시기 바랍니다.

5.2027년 지원사업은 어떻게 연결됩니까?

청년 AI 첫 일자리, K-뉴딜 아카데미, K-디지털 트레이닝, 일경험과 창업지원 사이의 이동 경로·중복수급 기준을 표로 제출해 주시기 바랍니다. 훈련 정원과 별개로 확보한 유급 현장 자리의 기업·직무·기간을 공개할 수 있습니까?

상임위원회별 활용 안내

11. 상임위원회별 활용 안내

각 위원회의 질의는 소관 기관이 답변할 수 있는 범위로 구성했습니다. 범정부 의제는 주관 상임위가 조정과 제도를, 연관 상임위가 현장의 결과를 확인하도록 배분했습니다. 예결특위는 이를 예산의 중복 증액, 부담 이전과 이월 문제로 연결해 심사할 수 있습니다. 위원회 명칭은 기준일의 국회도서관 분류를 반영했습니다.20

우선 의제
주관 위원회
연관 위원회
GPU·독자 모델·모두의 AI
과방위
산자중기위·정무위·예결특위
제조데이터·현장 AX·청년 창업
산자중기위
기후에너지환경노동위·교육위·예결특위
청년 첫 경력·기업훈련
기후에너지환경노동위
산자중기위·교육위·성평등가족위
공공 AI 공통기반·조달
행안위·재정경제기획위
과방위·법사위
데이터센터 공공부담
기후에너지환경노동위
산자중기위·국토위·예결특위
의료·교육·농업의 현장 효과
해당 소관 상임위
과방위·예결특위

질의 후 확인할 사항

  • 확인된 사실과 공고 조건을 제시한 뒤 전체 분모와 정부의 개선조치 확인
  • 후속 자료, 책임 부서와 완료 시점을 특정하고, ‘적극 검토’ 답변에는 규정·공고·계약·예산 중 변경 수단과 일정 재질의
  • 수치가 없는 부문은 자료 제출로 사실을 확정한 뒤 지적 범위 결정
  • 공공서비스는 접근성·품질·오류·비용을 함께 평가하고, 보건·법률·안전 분야의 인간 검토·이의제기 비용 반영

답변자료의 충분성

대표 성공기업과 사례집만으로는 전체 성과를 확인하기 어렵습니다. 전체 대상과 기간, 중단·실패를 포함한 결과 분포, 산출 근거를 함께 받아야 합니다. 운영기관의 자체 설문과 독립 평가도 구분할 필요가 있습니다.

영업비밀이 포함된 계약은 비식별 요약과 적법한 국회 열람을 병행해 검증할 수 있도록 요구해 주시기 바랍니다.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

12. 국회운영위원회

범정부 AI 정책의 총괄 책임과 국회의 검증 역량

검토 의견

행동계획 이행점검은 부처 자체점검과 분과 검토로 추진 상황을 확인합니다. 운영위에서는 대통령비서실 등 소관 기관을 통해 총괄 조정과 성과보고의 책임체계를 확인할 필요가 있습니다. 개별 부처 집행은 해당 상임위와 연계하고, 국가인공지능전략위원회 자체를 운영위의 직접 피감기관으로 전제하지 않도록 해야 합니다.

주요 질의

  1. AI 핵심 정책이 부처별 실적으로 나뉘어 보고될 때, 같은 기업·시설·교육생을 중복 집계하지 않도록 누가 통합 관리합니까? 대통령실에 보고되는 지표에서 투자 발표, 예산 교부, 실제 서비스 이용을 구분하고 있습니까?
  2. 대규모 AI 지원계획을 조정할 때 독립 스타트업, 중소 수요기업, 현장 노동자의 의견은 어떤 방식으로 반영됩니까? 참석자 명단과 함께 수용·미수용 의견 및 이유를 제출해 주시기 바랍니다.
  3. 국회가 부처별 AI 사업을 연결해 검증할 수 있도록 공통 사업 식별자와 수혜·성과자료를 제공할 계획이 있습니까? 국회 내부의 AI 도입도 출처 확인과 비밀자료 보호를 갖추고 있습니까?

요구자료

  • 범정부 과제 책임분장표, 대통령실 보고 성과지표의 정의, 중복 조정·정책 변경 사례
  • 이해관계자 의견의 수용·미수용 내역, 국회 내부 AI 계약·평가 기준
  • 개인정보·보안사항을 분리한 국회 열람 자료

시정요구

  • 핵심 사업의 발표·확정·집행·사용·성과를 구분한 보고 서식 적용, 총괄 부서의 분기별 미이행·조정사항 보고
  • 국회예산정책처·입법조사처 공동 검증을 위한 자료 표준화

재질의

예상 답변

“위원회에서 점검 중”

어느 과제가 실제 이용자의 결과를 확인했고, 어느 과제는 회의·계획 수립만으로 정상 추진으로 판정됐는지 구분해 주십시오.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

13. 법제사법위원회

법률 AI의 정확성과 권리구제, 감사 지적의 후속조치

검토 의견

법무부가 공개한 AI 맞춤형 법률구조 플랫폼의 운영 관련 행사로 도입 사실을 확인했습니다. 오류율과 국민 피해 규모는 추가 자료가 필요합니다. 상담 건수와 함께 정확한 권리구제로 연결됐는지 점검해야 합니다.21

주요 질의

  1. AI 법률안내에서 잘못된 법령·절차·기한을 안내한 사례를 어떻게 수집하고 수정합니까? 사건 접수와 전문 상담으로 연결된 비율, 연결 실패와 정정 소요시간을 제출해 주시기 바랍니다.
  2. 상담기록을 모델 학습에 사용하는지, 사건 관련 민감정보가 어디에 남는지, 공급기업을 바꾸면 기록과 지식자료를 인계할 수 있는지 계약으로 확인했습니까?
  3. 감사원의 AI 관련 감사·처분요구와 부처별 이행상황을 종합 제출해 주시기 바랍니다. 납품업체가 폐업하거나 계약이 종료된 경우 데이터 오류의 시정 책임이 발주기관에 남도록 계약과 검수체계를 마련했습니까?

요구자료

  • 기능별 사용 범위·인간 검토 기준, 검증용 사건 유형·오류 분류, 정정·민원 처리 대장
  • 상담에서 법률구조·소송지원으로의 연결 통계, 계약상 로그·권리·유지보수 조항
  • 감사원의 AI 관련 처분요구별 이행 증빙

시정요구

  • 중요한 권리·의무 안내의 출처·기준일·인간 상담 연결, 이의제기·정정 절차 마련
  • 공공 데이터·모델의 하자보수와 후속 운영 책임을 표준계약에 반영

재질의

예상 답변

“최종 판단은 사람이 한다”

사람에게 전달되기 전 잘못된 안내로 이탈한 이용자는 어떻게 파악합니까? 인간 검토에 필요한 인력과 시간을 실제로 편성했습니까?

점검 범위

개별 사건 판단과 사법부의 독립성을 존중하는 범위에서 도입·운영·계약·권리구제를 점검합니다.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

14. 정무위원회

금융 AI 진입과 공적 지원 플랫폼의 거래 조건

검토 의견

금융위는 AI 방어기술 활용의 망분리 제약을 인정하고 규제개선을 추진하고 있습니다. 개인정보위도 가명정보 활용의 실무 부담을 줄이는 지침을 개정했습니다. 심사와 준수 비용이 기업 규모별로 어떻게 다른지, 개선 이후 실제 출시가 늘었는지 확인할 필요가 있습니다.22, 23

주요 질의

  1. 금융 AI 실증·서비스의 신청부터 심사, 실제 개시까지 걸린 기간을 기업 규모별로 제출해 주시기 바랍니다. 승인되었지만 출시하지 않은 서비스의 사유와 비용을 파악합니까?
  2. 공적 지원을 받은 플랫폼이 외부 AI 기업의 연계와 판매 조건을 정할 때, 자사 서비스 우대·끼워팔기·과도한 전환비용을 점검하고 있습니까? 실제 계약자료에 근거한 조사·상담 현황을 제출해 주시기 바랍니다.
  3. 국민성장펀드 등 AI 관련 금융지원의 출자·대출·보증·민간투자를 구분해 제출해 주시기 바랍니다. 대규모 시설과 독립 성장기업에 대한 실제 집행, 동일 기업집단 노출, 민간투자 대체 가능성을 어떻게 관리합니까?24

요구자료

  • 실증·샌드박스 전 단계 원장, 보완요구·소요기간, 기업 규모별 규제준수 비용
  • 공적 지원 플랫폼의 비차별·데이터 이동 조건
  • 정책금융의 약정·실행·상환·최종 수혜 현황

시정요구

  • 소규모 기업의 공동 법률·보안 검증 지원, 심사기준·표준답변·처리기간 공개
  • 사유 없는 반복 보완 축소, 공적 지원 플랫폼의 객관적인 연계 기준과 이의신청 절차 마련

재질의

예상 답변

“중소기업도 참여할 수 있다”

신청 가능 여부가 아니라 실제 신청·통과·출시·매출을 기업 규모별로 제시해 주시기 바랍니다.

점검 범위

특정 기업의 불공정행위 여부는 계약과 거래자료를 확인해 판단합니다.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

15. 재정경제기획위원회

AI 예산 분류와 조달 개선의 실제 계약 실적

검토 의견

조달청은 AI 제품의 시장 진입, 전문심사와 공공구매를 지원하고 조달업무에도 AI를 적용하는 개선방안을 발표했습니다. 국회에서는 제도 발표 이후 실제 규정 적용, 신규 기업의 계약과 대금 지급까지 이어졌는지 확인해야 합니다.25

주요 질의

  1. AI로 분류한 내역사업의 정의와 판단 근거를 제출해 주시기 바랍니다. 기존 정보화·시설·교육사업의 어느 부분이 AI인지, 분류 변경만으로 늘어난 금액이 있는지 확인할 수 있습니까?
  2. AI 제품의 납품실적 요건 완화와 전문심사는 실제로 언제 적용됐습니까? 신규 독립 중소기업의 등록·응찰·계약·재구매를 단계별로 제출해 주시기 바랍니다. 등록 제품 수만으로 성과를 보고하지 않도록 해 주시기 바랍니다.
  3. AI 구독·추론 서비스의 사용량 변동, 모델 변경, 보안요건 변경을 반영할 계약방식이 있습니까? 도입비만 낮추고 이후 운영·이전비가 커지는 계약을 어떻게 걸러냅니까?

요구자료

  • 재정경제부·기획예산처 등 소관 기관의 AI 분류 원장·기준, 세제지원의 별도 적용 근거·추계
  • 조달 제도 적용일, 최초 계약기업·재구매 통계, 원청·하도급 대금
  • 구독·사용량·공급자 이전비를 포함한 표준계약

시정요구

  • 기능 단위 분리 발주 가능성 검토와 통합 책임 명시, 실증 후 구매 심사의 기준·기한 사전 제시
  • 예산·조달·성과 식별자 연계, 지원 없이도 발생했을 지출과 정책의 추가 효과 구분

재질의

예상 답변

“입찰 공정성 때문에 기존 실적이 필요하다”

같은 위험을 시험성적·소규모 단계계약·기능 검증으로 확인할 수 있는지 검토한 자료를 제출해 주시기 바랍니다.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

16. 교육위원회

AI 교육자료의 학습효과와 청년의 현장경력

검토 의견

교육부의 2026년 계획에는 AI 교육자료 자율 선택, K교육 AI, AI 중점학교와 인재 양성이 포함돼 있습니다. 과거 AI 디지털교과서 계획을 현재의 의무 적용체계로 전제하지 않고, 학교의 실제 선택·계약·사용과 교육 효과를 확인해야 합니다.26

주요 질의

  1. 교육청·학교의 AI 교육자료 계약액, 실제 수업 사용, 미사용·해지·전환 비용을 제출해 주시기 바랍니다. 기초학력과 취약학생의 결과를 구분해 평가했습니까?
  2. 교사의 업무시간과 학생의 이해를 확인했습니까? 학습로그의 수집량을 성과로 쓰지 말고, 학습 개선·오류·교사 추가 업무를 함께 제시하십시오. 학생 정보가 공급자 변경 시 인계·삭제되는지 검수했습니까?
  3. 대학의 AI 인재양성·실습 예산이 청년의 실제 직무경험으로 연결됩니까? 비수도권 대학과 작은 기업의 유급 공동과제, 멘토 확보, 취업 유지 실적을 제출해 주시기 바랍니다.

요구자료

  • 교육청·학교별 계약·활성 사용·해지 원장, 학습효과 평가 설계와 전체 결과
  • 학생 정보·학습기록 계약조항, 교원·학생 의견 반영 내역
  • AI 교육과정별 수료·유급 실습·직무 관련 취업 자료

시정요구

  • 교사·학생의 사용평가를 구매·갱신에 반영하고, 공개 접속 규격·학습기록 이동성 확보
  • 대학·기업 공동과제의 근로·학습 조건과 경력인정 명시, 학과·정원 확대와 현장 자리 확보를 함께 심사

재질의

예상 답변

“학교의 자율 선택”

그 선택에 필요한 독립적인 효과·가격·권리 정보를 누가 제공했고, 미사용 비용에 대한 책임은 어떻게 나누었습니까?

17개 상임위원회별 질의·시정요구

17. 과학기술정보방송통신위원회

GPU·모델·데이터 지원의 개방성과 실제 사용

검토 의견

K01–K03은 배분·일정·평가 구조의 확인된 문제입니다. K09–K10에서는 신규 서비스와 독자 모델의 생태계 기여를 점검할 수 있습니다. 개발팀의 모델 성능과 외부 기업의 실제 이용을 각각 평가하고, 후속 지원 조건에 반영해야 합니다.

주요 질의

  1. 정부 GPU를 신청한 독립 스타트업 중 실제로 쓴 기업은 몇 곳입니까? 배정량과 사용량, 기종별 시간, 자부담, 대기기간, 거절·반납 사유를 월별로 제출해 주시기 바랍니다. 작은 학습·추론 작업에 맞는 신청 단위가 있습니까?
  2. 독자 모델의 생태계 기여 평가에서 이행 실적과 계획의 점수를 구분해 주십시오. 공개 라이선스, 외부 상용 이용, 독립기업의 비용 절감이 확인됐습니까? 국가 지원 종료 후 조건 변경에 대한 약정이 있습니까?
  3. ‘모두의 AI’ 참여 컨소시엄 밖 기업도 연결·판매할 수 있습니까? 주관사의 심사·수수료·고객정보 조건을 공개해 주시기 바랍니다. AI 허브 데이터는 수정·권리·최신성의 책임자가 누구입니까?

요구자료

  • GPU 신청·선정·실사용 원장, 기종·서버·기간별 가격·최소 단위, 센터 최신 일정·계약
  • 모델 지원협약·라이선스·기여평가 근거, 외부 연계·수익배분 규칙
  • 데이터셋별 검수·오류·수정 이력

시정요구

  • 소규모·단기 이용과 장기 연구의 배분 구분, 운영사·이용자 선정의 이해충돌 관리와 이의신청·외부 검증 마련
  • 실제 업무의 품질·비용·안전으로 모델 비교, 신규 데이터 구축과 기존 자산 개선의 비용효과 비교

재질의

예상 답변

“중소기업도 컨소시엄에 있다”

이름이 포함된 기업 수 외에 직접 자원·계약·지식재산·고객을 확보한 독립기업 수를 제출해 주시기 바랍니다.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

18. 외교통일위원회

AI ODA의 현지 수요와 지원 종료 후 운영

검토 의견

외교부는 2026년 7월 AI ODA 전략, 8월 부처·기관 간 통합 기획·성과관리 협의를 공개했습니다. 수원기관이 종료 후에도 서비스를 사용할 수 있도록 비용·인력·언어·데이터 조건을 갖췄는지 점검해야 합니다.27

주요 질의

  1. AI ODA의 사업 제안자는 국내 공급사입니까, 현지 수요기관입니까? 현지 기관이 승인한 문제 정의, 운영비, 인력 배치와 데이터 이용 조건을 제출해 주시기 바랍니다.
  2. 사업 종료 후 현지에서 사용되는 서비스와 중단된 서비스를 구분합니까? 국내 납품액·교육 인원 외에 현지의 서비스 개선과 자력 운영을 어떻게 평가합니까?
  3. 독립 AI 중소기업이 해외 실증과 조달에 진입할 수 있습니까? 대형 원청의 참여기업으로만 남지 않도록 직접 계약·기술권리·대금 지급·현지 고객 관계를 어떻게 보장합니까?

요구자료

  • AI·디지털 ODA 제안·검토·선정 원장, 수원기관 수요 확인서, 3년 운영비·재원
  • 유지보수·현지화·데이터 권리 계약, 종료 후 활용 평가
  • 기업 규모별 계약·정산, 무상·유상 원조의 사업 연계 내역

시정요구

  • 현지 필요·개발성과와 한국 기업의 수출성과를 구분해 평가, 공용 구성요소·현지 운영인력 지원
  • 통일부 소관 AI·데이터 사업의 인도적·행정적 목적, 자료 신뢰성과 민감정보 보호 별도 점검

재질의

예상 답변

“수원국 요청 사업”

그 요청이 어떤 현장기관·이용자의 필요를 반영했고, 종료 후 운영비를 누가 승인했는지 문서로 확인해 주십시오.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

19. 국방위원회

국방 AI 실증의 구매·운영 전환

검토 의견

국방부는 2026년 AI 인프라, 드론 산업 생태계와 대·중소기업 상생을 추진방향으로 제시했습니다. 이 의견서의 점검 범위는 계약·검증·예산·보안·기업 참여 구조이며, 군사적 운용 성능 자체를 판정하지는 않습니다.28

주요 질의

  1. AI 실증과 연구개발이 실제 조달·운영으로 이어진 비율을 제출해 주시기 바랍니다. 실증 종료 뒤 소요 판단·시험·보안검토·구매까지의 단계별 대기기간과 중단 사유는 무엇입니까?
  2. 작은 기업이 시험에 필요한 안전한 데이터·환경을 이용할 수 있습니까? 보안상 제한의 사유와 대체 검증방식을 사전에 안내합니까?
  3. 모델·소프트웨어가 납품 뒤 바뀌는 상황에 유지보수·검증 예산이 있습니까? 원청과 참여기업의 지식재산, 대금, 후속 수출 권리를 계약에서 어떻게 나눕니까?

요구자료

  • 비공개 열람을 포함한 과제 단계별 현황, 실증·구매 전환율·산식, 검토 소요기간
  • 기업 규모별 원·하도급 계약, 시험환경 이용조건
  • 운영·갱신·대체 비용, 장애·성능변경 관리절차

시정요구

  • 실증 착수 시 후속 구매 판단의 책임자·기준·시점 명시, 보안 제한과 대체 검증방식 사전 안내
  • 공통 기능의 모듈화·검증된 부분의 단계계약 검토, 영세 참여기업에 대한 보안비용의 일방 전가 방지

재질의

예상 답변

“국방 특수성 때문에 오래 걸린다”

필수 시험기간과 행정 대기기간을 분리하고, 줄일 수 있는 대기 단계의 개선일정을 제출해 주시기 바랍니다.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

20. 행정안전위원회

공통 AI 기반과 개별기관 사업의 중복·운영 책임

검토 의견

K04는 공통기반 구축과 개별기관 발주의 시점을 대조할 직접 근거입니다. 기능과 비용을 비교해 불필요한 중복을 확인하되, 기관 고유 업무와 보안상 필요한 기능까지 빠지지 않도록 점검해야 합니다.

주요 질의

  1. 중앙·지방·공공기관의 AI 발주를 공통기반과 기능별로 대조한 목록이 있습니까? 같은 모델 접속·문서검색·인증·보안 기능을 각각 구축한 사례의 사유를 제출해 주시기 바랍니다.
  2. 완료된 AI 서비스가 실제 민원·행정업무에서 얼마나 쓰입니까? 활성 이용자, 처리시간, 오답·민원 재접수와 인간 상담 대기시간을 제출해 주시기 바랍니다.
  3. 사업비 교부 후 실제 납품·대금 지급과 운영비를 구분해 관리합니까? 단체장이나 담당자 교체, 공급업체 폐업에도 업무와 데이터가 이어지는 인수인계 조항이 있습니까?

요구자료

  • 기관별 AI 계약·기능·중복 검토표, 공통기반 이용·미이용 사유
  • 비식별 사용 로그, 업무시간·오류 측정 기준, 운영비·갱신·종료 현황
  • 공급자 변경·데이터 인계 계획

시정요구

  • 발주 전 공통기반 적용 검토와 업무·보안상 예외 사유 기록
  • 민원서비스 현업 책임자·운영예산 확보, 이의제기·인간 상담 연결, 지역사업 유지보수·교육 공백 점검

재질의

예상 답변

“기관마다 업무가 다르다”, “만족도가 높다”

공통 기능과 고유 기능의 설계·비용 비교를 제출해 주시기 바랍니다. 만족도는 어떤 표본에서 산출했습니까? 응답률과 미이용자·오류 경험자의 포함 여부를 밝혀 주시기 바랍니다.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

21. 문화체육관광위원회

창작·관광 AI의 이용 권리와 실제 수요

검토 의견

문체부는 AI 학습 공정이용 안내서를 발간했고 콘텐츠 제작·관광 AI를 지원하고 있습니다. 안내서를 개별 학습·이용에 대한 일괄 허용으로 해석할 수는 없습니다. 소규모 기업과 창작자가 이용 권리를 확인하고 거래할 수 있는지 점검해야 합니다.29, 30, 31

주요 질의

  1. 정부 지원으로 구축·확보한 문화 데이터와 저작물의 이용 조건을 중소기업이 이해하고 사용할 수 있습니까? 상업이용·재학습·해외 서비스·재배포 범위를 명시했습니까?
  2. AI 콘텐츠 제작지원의 결과물이 실제 유통·판매됐습니까? 제작물 수와 분리해 독립 고객의 구매, 반복 이용, 권리 분쟁과 후속 비용을 제출해 주시기 바랍니다.
  3. 관광 AI는 방문객·지역 사업자의 어떤 문제를 해결했습니까? 예약·이동·안내의 개선, 영세업체 부담, 장애·외국어 접근성을 측정했습니까? 공급사의 서비스 홍보와 지역의 편익을 구분합니까?

요구자료

  • 권리정리 비용·표준계약·이용허락 범위, 지원작 유통·매출·분쟁·중단 현황
  • 관광 수요처의 사전 확인·운영비, 기업 규모별 선정·직접 계약
  • 창작자·근로자의 작업조건 변화

시정요구

  • 권리자·기업이 참여하는 이용허락·정산 체계와 공공 확보 권리 공개
  • 작품·서비스의 목적과 고객 가치로 평가, 전통적 제작역량과 AI 활용역량을 함께 축적할 재교육·보상 설계

재질의

예상 답변

“저작권은 기업 책임”

공공지원이 요구한 학습·제작을 수행할 수 있는 권리와 비용을 기획 단계에서 확인했습니까?

17개 상임위원회별 질의·시정요구

22. 농림축산식품해양수산위원회

일반 농어가와 외부기업의 AI 이용 조건

검토 의견

국가 농업AX플랫폼은 7월 민간참여자를 선정하고 실시협약을 체결했습니다. 스마트농업 기업의 GPU·데이터 지원과 농업로봇 연구개발도 추진 중입니다. 일반 농가와 플랫폼 밖 기업이 실제로 이용할 수 있는 조건인지 확인해야 합니다.32, 33, 34

주요 질의

  1. 플랫폼에 참여하지 않은 농가·AI 기업도 데이터와 서비스를 이용할 수 있습니까? 농가 규모별 요금·기기 호환·계약 해지·데이터 이동 조건을 제출해 주시기 바랍니다.
  2. AI 시설·로봇 도입 뒤 농가의 소득과 노동시간이 개선됐습니까? 기기값 외에 통신·구독·수리·교체비를 포함하고, 같은 작기·품목·규모의 비교 결과를 제시하십시오.
  3. 수산·항만·물류 분야 AI도 실제 어업인과 현장 운영자의 수요로 선정합니까? 시범사업 뒤 운영비와 데이터 권리가 누구에게 남는지 제출해 주시기 바랍니다.35

요구자료

  • 농업AX 실시협약·공공부담·개방요금, 농가·기업별 신청·실사용·반납
  • 데이터 권리·호환 규격, 작기별 성과·총운영비
  • 해양수산 AI 실증·운영·종료 원장, 유지보수 대응시간

시정요구

  • 장비 직접 구매와 공동이용·서비스형 공급의 비용 비교, 도입 첫해 교육·현장 지원 반영
  • 재배·해양 환경별 검증기간 확보, 공급자 교체를 위한 데이터·장비 호환성 마련

재질의

예상 답변

“첨단 농장·실증단지를 만들었다”

단지 바깥 일반 농가가 실제 이용한 수와 자부담, 후속 계약을 제시해 주시기 바랍니다.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

23. 산업통상자원중소벤처기업위원회

제조 AX의 지속 수요와 창업 중단 후 경력

검토 의견

K05의 제조데이터 거래는 보조금 의존, K07의 창업사업은 예산·사후관리의 문제를 보여줍니다. K12의 초기 긍정 성과와 중소제조 멀티 AI 에이전트 사업도 함께 보면서, 지원이 지속 매출과 현장 역량으로 이어지는지 확인해야 합니다.36

주요 질의

  1. 제조데이터의 유료거래 중 자기 비용으로 구매한 비중과 반복 구매는 얼마입니까? 구매보조가 끝난 뒤 이용이 줄어든 이유를 조사했고, 2026년 개선안의 효과를 측정하고 있습니까?
  2. 제조 AX 전체 과제에서 공급계약 종료 6·12개월 뒤 쓰고 있는 비율을 제출해 주시기 바랍니다. 성공사례 평균뿐 아니라 중단·악화·추가 비용을 포함하십시오. 수요기업 현업 책임자가 직접 검수했습니까?
  3. ‘모두의 창업’에서 예산 분산과 탈락자 지원 지적을 어떻게 시정했습니까? 사업자등록 전에 수요를 검증하고, 창업이 맞지 않는 청년을 유급 실무·취업으로 연결하는 절차가 있습니까?

요구자료

  • 제조데이터 구매재원·실사용·재구매 원장, AX 수요·공급기업 계약·성과
  • 컨소시엄 내 역할·권리·정산, 창업 본예산·추경 변경 대응표
  • 코칭·홍보·대회·직접지원 비용, 탈락·중단자의 후속 경로

시정요구

  • 수요기업의 문제정의·데이터 정비·직원 교육과 독립 검수 지원, 제조 AI의 2년 이상 운영성과를 단계별 추적
  • 창업 등록 수 중심 평가 보완, 정당한 중단의 인정과 취업 연계를 공고에 명시

재질의

예상 답변

“혁신에는 실패가 따른다”

기술적 실패와 수요 확인·정산·검수 실패를 구분한 기준이 있습니까? 실패 원인이 다음 공고와 운영기관 평가에 반영됐습니까?

17개 상임위원회별 질의·시정요구

24. 보건복지위원회

의료·복지 AI의 환자·수급자 편익과 오류 구제

검토 의견

복지부는 응급의료·원격협진, 복지급여 자격심사·자동지급, 상담·돌봄에 AI를 적용하는 계획을 제시했습니다. 실제 임상·복지 효과는 추가 검증이 필요합니다. 연구·승인·도입·수가·실제 사용을 연결해 어디에서 지연되거나 효과가 달라지는지 확인해야 합니다.37

주요 질의

  1. 의료 AI 지원사업의 연구, 평가·인허가, 현장 사용, 비용 지급 단계를 연결한 원장이 있습니까? 환자 결과와 의료진 추가 업무, 전체 비용을 비교 평가했습니까?
  2. 복지급여를 AI로 안내·심사할 때 대상자를 놓치거나 잘못 제외한 사례를 어떻게 발견합니까? 수급자의 이의제기·인간 재검토·정정과 소급 구제 절차를 제출해 주시기 바랍니다.
  3. 돌봄 AI가 인력 부족을 보완했습니까? 기기 배치 수 외에 실제 응답·연결·출동, 고립 완화, 돌봄노동자의 부담과 서비스 중단을 측정합니까?

요구자료

  • 사업·제품별 연구·현장 적용 단계표, 비교평가 설계·결과, 현업 사용·총비용
  • 환자·수급자 집단별 오류·접근성, 인간 재검토·정정 통계
  • 기기·서비스 계약·유지비, 데이터 권리·보안 조건

시정요구

  • 환자·수급자 결과와 업무 효율의 구분 평가, 현장기관의 연계·검증·교육 비용 지원
  • 인간 상담·재검토 통로와 이용 거부 시 불이익 방지 장치 마련, 관련 규제·인허가 절차 준수

재질의

예상 답변

“정확도가 높다”

어느 집단·업무의 정확도이며, 놓친 사례와 불필요한 개입의 비용을 포함했습니까? 실제 업무와 독립 검증에서 재현됐습니까?

17개 상임위원회별 질의·시정요구

25. 기후에너지환경노동위원회

AI 전환의 전력·노동 비용과 청년의 첫 경력

검토 의견

데이터센터 확대에는 실제 가동과 공공 인프라 부담의 확인이 필요합니다. 노동 분야에서는 K11과 청년 대책을 바탕으로 훈련·고용·창업의 연결을 점검할 수 있습니다. AI 홍수 대응 등 환경사업도 예측이 실제 경보와 현장 조치로 이어졌는지 검증해야 합니다.38

주요 질의

  1. 데이터센터 계획용량, 계통 신청·확정용량, 실제 가동을 구분해 제출해 주시기 바랍니다. 전력망·용수 등 공공투자 부담과 대체 입지·효율화 방안을 비교했습니까?
  2. AI 훈련 수료자 중 관련 직무의 첫 유급 일자리를 얻고 유지한 청년은 몇 명입니까? 기업은 AI 투자와 함께 신입 훈련·멘토링 기회를 늘렸습니까? 2027년 첫 일자리 지원의 실제 채용처를 확보했습니까?
  3. AI 도입 뒤 업무강도·감시·배치전환·임금·산재 위험을 조사합니까? 홍수 등 환경 AI는 예측 정확도와 별도로 실제 경보 전달·대피·현장 조치의 시간을 검증합니까?

요구자료

  • 데이터센터별 계통·용수·가동·공공부담 원장
  • 훈련·유급경력·취업 유지 통계, 고용주별 멘토·훈련시간, 도입 전후 직무·임금·업무강도 조사
  • 예보 오류·전달·현장 조치 자료. 인구·기간이 다른 비율은 별도 집계

시정요구

  • AI 투자 지원과 인력 전환계획 연계, 유급 경력·멘토 비용 인정과 반복 훈련 경로 축소
  • 데이터센터 기반시설 비용·효율·이용 조건 공개, 환경 AI의 인간 판단·현장 대응 연계 검증

재질의

예상 답변

“장기적으로 일자리가 늘어난다”

전환기에 첫 경력을 잃는 청년과 직무가 바뀌는 노동자의 올해 대책·대상·예산을 제출해 주시기 바랍니다.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

26. 국토교통위원회

AI 도시·모빌리티의 운영비와 기존 자산 재사용

검토 의견

국토부는 원주·천안아산을 첫 K-AI 시티 시범도시로 제시했습니다. 신규 실증의 최종 성과를 판정할 단계는 아닙니다. 기존 스마트도시 자산의 재사용과 시민의 교통·생활 문제에 대한 평가 기준을 먼저 확인해야 합니다.39

주요 질의

  1. K-AI 시티의 기능 중 기존 스마트도시 플랫폼·센서·데이터로 구현할 수 있는 부분을 구분했습니까? 신규 구축과 재사용의 비용을 비교한 자료를 제출해 주시기 바랍니다.
  2. AI 교통·도시서비스의 현업 운영자는 누구이며, 사업 종료 뒤 구독·통신·관제·유지비를 누가 부담합니까? 시민 이동시간·안전·접근성이 실제로 개선되는지 어떻게 검증합니까?
  3. 다른 도시나 독립기업이 서비스를 재사용할 수 있습니까? 데이터·접속 규격·운영 절차를 특정 공급자에게 종속시키지 않도록 계약에 어떤 조건을 넣었습니까?

요구자료

  • 시범도시별 기존 자산·신규 구축 대응표, 기능별 사업·운영비, 시민 수요조사·기준선
  • 안전·오류·이용 중단 결과, 타 도시 재사용·공급자 교체 조건
  • 교통·모빌리티 실증의 후속 운영 현황

시정요구

  • 공통 기능 재사용과 도시 고유 수요의 모듈별 설계 검토, 실증 중 이용과 일상 운영 실적 구분
  • 확산 지원 전 후속 운영주체·재원·검증 계획 보완

재질의

예상 답변

“도시의 혁신성이 높다”

혁신 기술의 수가 아니라 시민의 어떤 시간·비용·위험이 얼마나 줄어드는지, 그 결과를 측정할 책임자를 제시해 주시기 바랍니다.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

27. 정보위원회

공공 AI 보안검토의 기준·기간·결과 재사용

검토 의견

국가정보원은 국가·공공기관 AI보안 가이드북을 제공하고 있습니다. 지침의 존재만으로 과도한 심사 지연을 단정할 수는 없습니다. 위험에 맞는 검토인지, 기관·기업이 요건과 기간을 예측할 수 있는지 비공개 자료를 포함해 확인해야 합니다.40

주요 질의

  1. 공공 AI 도입의 보안검토를 기능·데이터 민감도·외부 연결 범위별로 구분합니까? 단계별 처리기간과 보완요구 사유를 비식별 집계로 제출해 주시기 바랍니다.
  2. 동일한 구성과 통제를 다른 기관이 반복 검증하는 경우, 기존 평가결과를 재사용할 수 있습니까? 변경된 모델·기능만 추가 검증하는 절차가 있습니까?
  3. 소규모 기업도 보안요건을 사전에 시험할 수 있는 환경과 안내를 제공합니까? 데이터·문서 외부 전송, 권한 오용, 공급망 변경을 어떤 책임체계로 점검합니까?

요구자료

  • 민감내용을 제외한 심사 분류·기간·반복 보완 통계, 평가 재사용·변경 검토 기준
  • 기업 규모별 시험 지원, 승인 후 점검·사고 대응 절차
  • 공급계약의 권한·로그·업데이트 통제 조항

시정요구

  • 필요한 보안통제를 유지하면서 공통요건·사전검증·처리기준 명확화
  • 저위험 활용과 민감 시스템 구분, 변경분 검토·결과 재사용의 범위 설정, 공개 가능한 운영통계 별도 제공

재질의

예상 답변

“보안상 공개가 어렵다”

구체적인 취약점이나 시스템 정보가 없는 총괄 기간·사유 통계까지 비공개할 근거를 설명하고, 필요한 부분은 국회 비공개 열람으로 제출해 주시기 바랍니다.

17개 상임위원회별 질의·시정요구

28. 성평등가족위원회

디지털 피해 구제와 경력복귀의 AI 활용

검토 의견

정부는 디지털성범죄 피해 통합지원단과 범정부 협의체 운영을 공개하고 있습니다. 관련 AI 탐지·삭제 지원은 처리 건수와 실제 피해 감소를 구분해 검증해야 합니다. 여성·돌봄 부담자·학교 밖 청년의 AI 경력 접근도 함께 점검할 필요가 있습니다.41

주요 질의

  1. 디지털 피해 대응에 AI를 사용하는 사업과 기능을 제출해 주시기 바랍니다. 탐지부터 신고·심의·삭제·재유포 대응까지 시간을 연결해 관리합니까? 실제 삭제와 탐지 건수를 구분합니까?
  2. 피해자가 기관마다 같은 설명과 자료 제출을 반복하고 있습니까? 자동화가 상담·법률·심리지원 인력의 부담을 줄였는지, 오탐과 누락을 어떻게 정정하는지 제출해 주시기 바랍니다.
  3. 경력복귀·청소년 자립 지원의 AI 교육이 유급 직무와 연결됩니까? 돌봄시간·이동·디지털 접근 때문에 참여하기 어려운 사람의 이탈 사유와 대안을 파악합니까?

요구자료

  • 피해지원 업무별 AI 도입·연계 현황, 처리·삭제·재유포 통계, 오탐·누락 정정과 이용자 부담
  • 성별·연령·돌봄 조건별 훈련 참여·이탈·취업 유지
  • 유급 직무 확보 현황과 참여 지원조건

시정요구

  • 탐지 성능과 피해 구제 결과를 연결해 평가하고 민감자료 재사용 관리
  • 경력복귀 훈련에 유급 현장 자리·돌봄·시간 지원·멘토링 결합, 임금근로·협업·교육 복귀 경로 마련

재질의

예상 답변

“여성 참여 비율을 달성했다”

누가 중도 이탈했고 어떤 직무·임금으로 이동했는지, 훈련 뒤 경력이 실제로 회복됐는지 제출해 주시기 바랍니다.

예산결산특별위원회

29. 예산결산특별위원회

AI 예산의 최종 지급·사용·성과와 증액 근거

검토 의견

738개 내역사업의 전체 규모와 일부 결산상 문제는 확인했으나, 수혜·실사용·성과를 연결한 원장은 아직 필요합니다. 예결특위에서는 부처별 자료를 모아 이 공백을 확인해 주시기 바랍니다. 예산 교부와 최종 집행, 민간 투자계획과 재정지출을 구분해야 합니다.

주요 질의

  1. 2026년 본예산 AI 738개 내역사업에 대해 2025년 대응사업, 2026년 추경·변경, 2027년 요구사업을 연결한 원장을 제출해 주시기 바랍니다. 신설·통합·이관·종료·AI 재분류를 구분하십시오.
  2. 국가가 집행한 것으로 보고한 금액 중 전문기관 보유·이월·미정산 금액은 얼마입니까? 최종 수혜자 대금 지급과 GPU 실사용까지 연결한 실집행률을 별도로 제출해 주시기 바랍니다.
  3. 결산·평가 지적을 받은 사업의 2027년 증액 요구에 어떤 시정조치를 반영했습니까? 동일한 기업·성과·자산을 여러 사업의 증액 근거로 중복 활용하지 않았습니까?

요구자료

  • 전수 사업원장, 최종 집행·수혜·공공부담, 중복지원·성과 공유내역
  • 비교 가능한 성과평가, 지적·시정·예산 반영표
  • 운영·철거·이전·갱신비를 포함한 생애비용

시정요구

  • 정책분류·예산 코드를 연결한 AI 사업 부속명세 제출, 신규 플랫폼·센터의 재사용·운영비 계획 심사
  • 시정 이행을 증액 판단에 반영하고, 집행 조건·부대의견은 국회 예산심사 권한과 관계 법령에 맞게 검토

재질의

예상 답변

“AI 3강을 위해 시급하다”

집행 준비가 된 부분과 데이터·입지·운영주체가 준비되지 않은 부분을 구분하십시오. 준비되지 않은 금액을 먼저 늘려야 할 이유와 대안을 제출해 주시기 바랍니다.

62개 정책·사업군 등록부

30. 정책·사업군 점검 등록부

등록부에는 공개자료로 확인한 62개 정책·사업군을 수록했습니다. 정책·내역사업·지원제도·다부처 사업군을 질의 단위로 묶었으므로 행 수를 독립 예산사업 수로 보거나 예산을 합산할 수는 없습니다. 개별 계약의 집행·성과 검증 범위는 해당 근거자료가 다룬 부분에 한정됩니다.

  • 근거 구분: 결산·평가 / 추진·공고 / 계획·제도 / 2027안 / 연관 확인
  • 자료번호 S01–S48은 말미 출처와 연결. 후속자료 확보 시 등록번호별 예산 코드·결과 추가

A. 범정부 체계·연산·모델·데이터

번호
정책·사업군·담당
근거
점검사항
A01
AI 재정사업 분류
예산 당국·관계부처
분류 현황
738개 원장·분류 변경·누락
A02
인공지능행동계획
국가AI전략위·관계부처
이행점검
일정 이행과 최종 성과 구분
A03
정부 GPU 확보·활용
과기정통부·NIPA
결산
규모별 배분·실사용·대기
A04
GPU 임차 지원
과기정통부·NIPA
결산
유휴·공급자 변경·개발 연속성
A05
국가 AI컴퓨팅 센터
과기정통부·정책금융기관
결산
지연 시정·공공 접근·요금
A06
독자 AI 파운데이션 모델
과기정통부·NIA
평가체계
기여 실적·라이선스·외부 사용
A07
AI 허브 학습용 데이터
과기정통부·NIA
추진
S21·S22
중복·권리·품질·실제 재사용
A08
데이터 업사이클링
NIA
공고
개선 전후 사용성과·보수 책임
A09
AX 원스톱 바우처
과기정통부·NIPA
공고
통합지원의 이용 조건·운영 지속
A10
모두의 AI
과기정통부
선정
외부기업 연계·수익배분·접근
10/10

우선 소관 과방위·운영위·재정경제기획위·예결특위

  • A07의 전 부처 데이터 중복·품질 문제 규모는 별도 원장과 감사원 원문으로 확정
  • 일부 데이터 결함을 전체 데이터 예산의 손실로 확대 해석하지 않음

62개 정책·사업군 등록부

31. 점검 등록부: 공공·규제·보안

번호
정책·사업군·담당
근거
점검사항
B01
공공 AX 선도과제
과기정통부·수요부처
결산
협약·운영·평가기간과 계속지원
B02
범정부 AI 공통기반
행안부·NIA 등
결산
공통 기능·이용·중복 발주
B03
행정·공공 클라우드 네이티브 전환
행안부 등
정책
기존 자산 재사용·AI 사업 중복
B04
AI 공공조달 진입·구매 지원
조달청
제도
최초 계약·재구매·독립기업 비중
B05
조달업무 AI 에이전트
조달청
계획
평가·가격 업무 오류·인간 검토
B06
AI 보안 유망기업 육성
과기정통부·KISA
공고
실증 후 구매·해외 진출·독립성
B07
공공 AI 보안 가이드·검토
국가정보원 등
제도
위험별 심사·중복검토·기간
B08
금융 AI 활용·망분리 개선
금융위 등
추진
신청부터 실제 출시까지 경로
B09
금융 AI 에이전트 지침
금융위
제도
책임·오류·중소기업 준수비용
B10
가명정보 활용 지원·지침
개인정보위
제도
일관된 해석·처리기간·접근비용
10/10

우선 소관 행안위·과방위·정무위·재정경제기획위·정보위

규제 개선은 현장의 비용과 위험을 함께 검토해야 합니다. 통제의 일괄 면제와 기존 요건의 준수 비용을 낮추는 지원은 효과가 다르므로 구분해 심사할 필요가 있습니다.

공통 확인사항

  • 공공기관의 AI 제품 구매와 조달청 자체 업무의 AI 도입을 별도 집계
  • 보안·개인정보 지침은 예산사업 여부와 별개로 기업의 정책 접근에 영향을 주므로 포함
  • 다기관 사업은 주관·협조·집행·평가 책임자를 원장에 각각 기록

62개 정책·사업군 등록부

32. 점검 등록부: 산업·메가프로젝트

번호
정책·사업군·담당
근거
점검사항
C01
반도체 메가프로젝트
산업통상부 등
계획
설계·소부장 접근·실제 발주
C02
피지컬 AI·로봇 메가프로젝트
산업통상부 등
계획
데이터·모듈·실증 후 구매
C03
AI 데이터센터 메가프로젝트
산업통상부 등
계획
계획·확정·가동·공공부담 분리
C04
국산 AI 반도체 육성·실증
과기정통부 등
정책
실사용 성능·소프트웨어·후속 수요
C05
M.AX·AI 팩토리
산업통상부
추진·정부 성과
전체 현장·총비용·중단 포함
C06
중소제조 멀티 AI 에이전트
중기부
선정
수요처 역할·현업 운영·권리
C07
스마트공장·스마트제조혁신
중기부
결산·공고
S04·S19
수준별 지속 운영·인력 전환
C08
제조데이터 거래·활용
중기부
결산
보조 없는 구매·재사용
C09
지역 제조 AI센터
중기부·지방정부
추진
기존 시설 활용·일반기업 접근
C10
K-문샷 등 과학혁신 AI
과기정통부 등
정책
S02·S22
과학적 성과·재현·공유 인프라
10/10

우선 소관 산자중기위·과방위·기후에너지환경노동위·국토위·예결특위

대규모 시설·장기 연구·현장 사업화는 목표와 검증기간이 다릅니다. 매출·고용의 단일 지표로 평가하지 않도록 구분해야 합니다.

집중도 산출 시 유의사항

  • 자금 지원·시설 운영계약·연산자원 이용·후속 발주를 거래별 분모에 따라 별도 집계
  • 대기업집단별 합계, 독립 중소기업의 직접 수혜와 원청 아래 참여 수혜를 구분
  • 집중도와 선정 목적·경쟁·대체 가능성·생태계 환류를 함께 검토

62개 정책·사업군 등록부

33. 점검 등록부: 창업·성장·직업훈련

번호
정책·사업군·담당
근거
점검사항
D01
모두의 창업
중기부·창진원·소진공
추경안 분석·공고
S07·S08
예산 통합·등록 단계·후속 경로
D02
예비·초기·도약 창업패키지
중기부
연관 확인
S08 p.31
D01과 예산·대상·중복 관계
D03
TIPS·프리·포스트팁스 사업화
중기부
연관 확인
S08 p.31
민간선별·이해충돌·직접 성과
D04
초격차 스타트업 DIPS
중기부
연관 확인
S08 p.31
장기 기술개발·사업화 지원 연계
D05
지역창업패키지·창업중심대학
중기부
추경안 분석
지역 집중·수요·연내 집행
D06
모태펀드·창업 관련 자펀드
중기부
추경안 분석
조성·출자·투자 실행 분리
D07
혁신창업사업화·재도약 자금
중기부
추경안 분석
융자·보조 구분·부채·재기
D08
국민성장펀드 AI 관련 투자
금융위 등
추진
직접·간접·대출·집단 노출
D09
K-디지털 트레이닝 AI 캠퍼스
고용부
추진
수료·관련 취업·임금·유지
D10
AI 특화 공동훈련센터
고용부
추진
재직자 유급훈련·직무 전환
10/10

우선 소관 산자중기위·기후에너지환경노동위·정무위·교육위

D02–D04는 최신 통합공고의 병행 제한 목록에서 연관 사업의 존재를 확인한 범위입니다. 전체 선정·성과평가의 검증을 위해서는 세부 공고·협약·집행 원장이 필요합니다.

창업지원 손실 추정의 조건

  • 휴·폐업 시 과제 이행, 자산·지식 재사용, 취업 전환, 고용·거래 효과와 부정·미정산을 구분
  • 일반 창업사업도 포함된 등록부이므로 해당 사업 전체 예산을 AI 예산으로 합산하지 않음

62개 정책·사업군 등록부

34. 점검 등록부: 청년·교육·문화

번호
정책·사업군·담당
근거
점검사항
E01
청년 뉴딜·일경험·회복 지원
고용부
추진
참여 동기·유급경력·취업 유지
E02
청년 AI 첫 일자리 경력지원
고용부
2027안
실제 직무·채용처·중복 방지
E03
K-뉴딜 아카데미 확대
고용부
2027안
훈련 정원과 유급 직무 연결
E04
학교 AI 교육자료 활용
교육부·교육청
정책
자율 선택·미사용·학습 효과
E05
K교육 AI
교육부
계획
공통 기능·교사 수요·권리
E06
AI 중점학교·미래인재 양성
교육부
정책
접근 격차·교원 역량·실습
E07
AI 학습 저작권 안내·권리 지원
문체부
제도
이용 조건·분쟁·소기업 비용
E08
AI 게임콘텐츠 제작지원
문체부·콘진원
공고
실제 유통·독립 고객·권리
E09
관광 데이터·AI 활용
문체부 등
공고
관광 수요·영세업체·운영비
E10
국가 농업AX플랫폼
농식품부
협약
비참여 농가·기업 접근·요금
10/10

우선 소관 기후에너지환경노동위·교육위·문체위·농해수위·성평등가족위

E01–E03은 대상·지원단가·연도가 다릅니다. 예산을 인원으로 나눈 단가만으로 효율성을 판단하지 않도록 유의해야 합니다.

청년 정책의 공통 분모

  • 신청·선정·실제 참여·중도 이탈·수료·유급 직무 진입·취업 유지를 단계별로 집계
  • 단계별 실인원과 중복 제거 기준 명시
  • 직전 고용상태·희망 경로 조사, 목적에 필요한 범위의 민감정보 처리

62개 정책·사업군 등록부

35. 점검 등록부: 생활·안전·공공서비스

번호
정책·사업군·담당
근거
점검사항
F01
스마트농업 GPU·데이터
농식품부
추진
현장 사용·데이터 개방·기업 접근
F02
농업로봇·드론 연구개발
농식품부·농진청
추진
표준·실증·소규모 농가 편익
F03
해양수산·물류 AX
해수부
정책
현장 수요·운영비·실증 후 사용
F04
응급의료·협진 등 의료 AI
복지부 등
정책
적용 단계·환자 결과·총비용
F05
복지급여·상담 AI
복지부
정책
누락·잘못된 제외·인간 재검토
F06
돌봄 AI
복지부 등
정책
실제 연결·인력 부담·접근성
F07
K-AI 시티
국토부·지방정부
선정
기존 자산·후속 운영·재사용
F08
AI 홍수예보·도시침수 대응
기후부 등
추진
예측·전달·현장 조치 연결
F09
국방 AI 인프라·산업 생태계
국방부 등
정책
시험·보안·구매 전환·권리
F10
AI ODA
외교부·KOICA 등
정책
현지 수요·자력 운영·중복
F11
AI 맞춤형 법률구조 플랫폼
법무부 등
운영 관련
오류·구조 연결·상담기록
F12
디지털성범죄 대응·자립 지원
성평등부 등
연관 확인
세부 AI 과제 특정·피해 구제·경력
12/12

우선 소관 농해수위·복지위·국토위·기후에너지환경노동위·국방위·외통위·법사위·성평등가족위

F12는 연관 정책의 확인에 해당합니다. 지원단 전체를 AI 사업으로 보거나 전체 성과를 AI 효과로 집계하지 않도록 세부 기능·계약부터 제출받아야 합니다.

추가 확인 범위

  • NTIS 연구과제 원장, 지방비 자체사업, 공공기관 자체투자, 보안·비공개 사업의 전체 대조
  • 신규·재분류·이관 사업을 포함한 전수목록 확정. 미확보 자료를 사업 실패의 근거로 간주하지 않음

전수자료 요구서·판정·재질의

36. 범정부 전수자료 요구서

제목

2025–2027년 AI 관련 정책·재정·조달·정책금융 사업 및 성과자료 제출 요구

대상

예산 당국, 관계부처와 산하기관

다음 자료를 국회가 정한 기한까지 제출해 주시기 바랍니다. 지방정부·공공기관 자체사업은 중앙지원과 구분해 취합하고, 보유하지 않은 항목에는 ‘미보유’와 사유를 기재해 주시기 바랍니다.

제출 범위

  • 2026년 AI 본예산 738개 내역사업 전체와 2025년 대응사업, 2026년 추경의 추가·종료·이관, 2027년 정부 요구안의 대응관계
  • AI 명칭이 없어도 모델·데이터·연산·응용·훈련·안전·규제·조달을 주요 내용으로 하는 사업의 포함·제외 기준
  • 정책권고·실행과제, 예산사업, 조달계약, 연구과제, 정책금융 거래의 개별 표와 연결키
  • 다수 사업에 연결된 계약금액의 귀속 규칙. 정부 출자·보조·융자·보증·민간자금·지방비의 구분
제출표
필수 항목
검증 목적
사업 기본
연도·회계·세부/내역 코드·정책권고 ID·주관/집행/평가 기관·기간
전수 범위·책임·개편 추적
재원·집행
본예산·추경·전용·이월·교부·최종 지급·미정산·운영비
재정 단계·실제 집행 구분
참여·계약
익명 기업 ID·규모·지역·집단소속·원청/참여/하도급·역할·금액
독립기업 접근·수혜 경로
접근·자원
신청·탈락·대기·배정·실사용·요금·반납·사유
배정과 실제 이용 구분
성과·종료
전체 대상·기준선·목표·측정일·비교집단·중단·6/12개월 결과
선택 편향·지속성·실패 원인
평가·시정
평가기준·위원 이해충돌·지적·시정책임·완료일·예산 반영
운영기관 책임·후속 개선

작성 형식

  • 검색·집계 가능한 표와 항목 정의서 제출. PDF 요약·성공사례집으로 대체하지 않음
  • 원본·정정본, 기준일·단위·결측 사유·중복 제거 방식·기업 분류 기준일 명시
  • 영업비밀·개인정보는 비식별 집계와 적법한 국회 열람 자료로 구분

전수자료 요구서·판정·재질의

37. 사업별 추가 요구자료와 판정 기준

GPU·모델·데이터

  • GPU 기종별 장수·이용시간·이용률, 할당·작업·장애·설정·대기시간 구분. 장기 학습의 합리적 예약은 유휴 낭비와 구별
  • 모델의 버전·라이선스·지원자산·외부 이용, 데이터의 버전·권리·검수·오류 수정·재사용 실적 연계

AX·조달

  • 현업 책임자, 사전 문제정의·기준선·AI 외 대안, 총운영비·검수서·사용 로그·교육, 종료 후 사용·해지·이전비
  • 공급기업 매출과 수요기관 편익의 구분, 수요기관의 데이터 미제공·업무 변경 등 책임 기록

청년·창업·훈련

  • 참여 동기·직전 고용상태·희망 경로, 등록 의무 단계·부채·보증 발생, 실증·유료 고객·중단 사유·취업·훈련 이동·6/12개월 상태
  • 제외 표본·추적 누락률 제출, 훈련기관의 취업 집계와 행정자료의 대조 가능 범위 확인
확인되는 상황
잠정 판단
후속 조치
접근·사용이 목표에 미달
배분·조건의 결함 가능성
원인별 시정과 현재 실적 확인
동일 기능·자산에 사유 없는 중복 지급
중복·검수 문제 가능성
계약·지급 증빙 대조
성공집단만 공개, 분모·기준선 미제출
성과 입증 불충분
증액 근거 보완·독립 평가
종료 뒤 중단, 운영비·책임자 부재
지속 운영 설계의 결함 가능성
확산 전 운영체계 보완
연구목표 미달, 성실 수행·재사용 성과
기술적 실패 가능성
학습·전환·후속지원 별도 판단
허위 자료·미이행·부당 청구 증빙
관리상 위반 여부 검토
적법 절차에 따른 조사·시정·환수

정량 기준은 산업·사업 목적과 사전 약정에 맞춰 정해야 합니다. 임의의 이용률·폐업률만으로 낭비를 판정하지 않고, 부처 반론과 후속자료를 검토해 최종 판단의 근거·범위·시점을 기록할 것을 제안합니다.

전수자료 요구서·판정·재질의

38. 정부 답변에 대한 공통 재질의

정부 답변
재질의
중소기업도 지원 대상
신청·선정·실사용·후속 매출을 독립 중소기업 기준으로 제출해 주시기 바랍니다.
컨소시엄에 스타트업 참여
직접 지급·자원·의사결정·지식재산·고객 관계를 실제로 확보했습니까?
높은 집행률
전문기관 교부와 최종 지급·실사용을 구분한 집행률입니까?
고용·매출 증가
지원 전 추세와 유사 비수혜 기업을 비교했습니까? 전체 분모와 중단 사례도 제시할 수 있습니까?
성과에 시간 필요
현 단계의 중간목표·책임자·검증일정을 사전에 정했습니까?
기업 영업비밀
비식별 집계와 국회 열람으로도 제출할 수 없는 사유를 항목별로 밝혀 주시기 바랍니다.
혁신을 위한 실패 허용
성실한 기술 실패와 수요·계약·검수 관리의 실패를 어떤 기준으로 구분합니까?
신규 사업으로 개선
변경 공고·계약 조항과 개선 전후 이용·성과를 제출해 주시기 바랍니다.
청년의 도전 지원
취업을 희망하거나 창업을 중단한 청년에게 어떤 유급 경력 대안을 제공했습니까?
총괄기관의 관리
부처 간 중복을 조정하거나 사업을 변경한 사례와 책임자를 밝혀 주시기 바랍니다.

개선 답변의 후속 확인

  • 공고 변경: 적용일 이후의 실제 이용·성과 확인
  • 도입 초기 사업: 현 단계의 준비 수준·공익 조건 점검
  • 장기 운영 사업: 지원 종료 뒤 사용과 현장 효과를 중심으로 심사

사업 운영기관의 책임

기획의 수요 적합성, 공고 접근성, 심사 이해충돌, 협약 기간, 대금 지급과 사후관리도 운영기관의 평가에 반영해야 합니다. 기업의 성과만 평가하면 기관의 지연과 부실 검수를 고치기 어렵습니다. 협회가 운영에 참여하는 사업에도 같은 기준을 적용할 것을 제안합니다.

예산심사·시정 일정

39. 2027년 예산심사와 시정 일정

예산 조정 방향 [협회 제안]

조치
적용 대상
확인 조건
시정 후 확대 검토
접근·운영·고용효과 입증이 미흡한 계속사업
개선 계약·현재 실적·평가 설계
준비 범위부터 단계 지원
신규 센터·플랫폼·대형 실증
입지·데이터·운영주체·수요·비용
기존 예산 재배분 검토
중복 홍보·별도 플랫폼·반복 구축
실제 중복과 통합·재사용 가능성
현장 역량 보강
수요기업 준비·교육·유지보수·전환
현업 책임자·성과·운영 계획
청년 경력 경로 보강
훈련·유급 직무·선택적 창업
실제 직무·임금·멘토·고용 유지
장기 연구 보호
도전적 기초모델·과학 AI
연구목표·재현성·지식 축적

요구일로부터 30일 원장과 시정 책임 확정

  • 부처별 기본원장·미보유 항목, 주요 결산 지적의 시정 여부·책임자·완료일 제출
  • 개인정보·영업비밀의 구체적 제출 방식을 조율하되 원장 자체를 사례집으로 대체하지 않음

60일 중복·접근·성과의 우선 표본 검증

  • GPU·공공 AX·제조데이터·창업·훈련을 우선 검증하고, 미선정·중단·해지 사례 포함
  • 지표 정의·분모·증빙 대조. 전수자료 취합과 심층 표본검증의 범위를 구분해 결과 기록

90일 예산·계약·공고에 반영

  • 개방 접근·현업 검수·운영비·유급 경력·오류 수정·공급자 교체 조건 반영
  • 시정 이행과 사업 목적에 따라 증액·통합·유지·감액 의견 확정, 후속 6·12개월 성과 공개일 지정

실행 수단

공고·계약·평가기준은 소관 부처의 행정조치로, 신규 재정과 지원대상 변경은 예산·사업계획 심사로 검토할 수 있습니다. 개인정보 연계·강제 공개·권리 제한은 법적 근거에 대한 별도 입법 검토가 필요합니다. 국감 부대의견만으로 새 의무가 생기는 것은 아닙니다.

협회 공동의견 문안

40. 협회 공동의견 문안

우리 협회는 인공지능 정책의 성과를 실제 현장의 역량과 기회로 평가할 것을 요구합니다. 국가가 연산자원을 확보하고 모델을 개발하며 산업의 전환을 지원하는 일은 필요합니다. 그 투자가 다양한 기업의 성장, 수요기관의 운영 역량, 청년의 첫 경력으로 이어지도록 지원 조건과 책임체계를 구체화해야 합니다.

국회예산정책처의 결산 분석과 독립적인 고용영향평가에서는 GPU 배분의 목표 미달, 사업 일정과 평가기간의 불일치, 제조데이터 거래의 보조금 의존, 고용성과 해석의 한계가 확인됩니다. 정부가 통합지원과 제도 개선을 추진하고 있다는 사실도 함께 보아야 합니다. 국정감사는 이러한 보완이 실제 이용과 성과로 이어졌는지를 검증하는 자리가 되어야 합니다.

첫째, AI 사업의 예산·계약·최종 수혜·성과를 연결한 원장을 제출해야 합니다. 대기업집단과 독립 중소기업, 원청과 참여기업의 실제 수혜를 구분하고, 투자 발표와 실제 집행을 혼동하지 말아야 합니다.

둘째, 공적 지원을 받은 인프라·모델·플랫폼에는 개방적인 이용 조건과 생태계 기여 의무를 명시해야 합니다. 컨소시엄 밖의 기업도 객관적인 기준으로 참여하고, 자신의 데이터·기술·고객 관계를 발전시킬 수 있어야 합니다. 협회 역시 특정 단체의 독점 창구나 추천권을 요구하지 않습니다.

셋째, AI 전환 사업은 수요처의 문제와 현업 책임자가 제시한 기준에서 시작해야 합니다. 데이터 정비, 직원 교육, 유지보수와 운영비를 포함해 지원하고, 종료 뒤에도 실제 사용과 효과를 확인해야 합니다. 공급기업과 수요기관, 전문기관의 책임을 함께 명확히 해야 합니다.

넷째, 청년이 사업자등록 없이도 실무 경험을 얻을 기회를 늘려야 합니다. 유급 현장경력, 취업, 재교육, 선택적 창업이 연결돼야 합니다. 창업을 중단한 청년의 경력까지 정책의 책임 범위에 넣어야 합니다.

마지막으로, 도전적 연구의 실패와 부실한 기획·집행·검수를 구분해야 합니다. 성실한 도전에는 학습과 재기의 기회를 주고, 확인된 관리 실패에는 책임과 시정을 요구해야 합니다. 각 상임위원회가 그 근거를 확인하고 다음 예산과 제도에 반영해 주시기 바랍니다.

주석

아래는 문서 전체의 각주를 번호순으로 모은 목록입니다.

출처

공식 발표·공고는 정책의 존재와 정부 설명을 확인한 자료로, 독립적인 인과평가와 구분됩니다. 날짜와 위치는 원문 확인 범위에 따라 기재했습니다. 온라인 자료의 최종 열람일은 2026년 9월 9일입니다.

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S48스타트업얼라이언스 · 2026.9.7.2026 국정감사 정책자료(첨부파일: 정책자료 엔젤.pdf)사용자 제공 209쪽 PDF. 목차, AI 규제 및 지역 AX 부분. 비교 자료로만 사용