AI가 정부와 시민 소통을 높이다: 의사소통 품질과 만족도에 미치는 영향

초록

본 연구는 AI 기반 언어 수정이 정부‑시민 서면 교류에서 인지‑정보적 품질과 관계‑구성적 품질을 동시에 향상시킨다는 가설을 검증한다. 중국의 5가지 소통 상황을 대상으로 시민 220명·공무원 214명을 설문조사했으며, AI‑보정된 메시지가 명료성, 정중성, 신뢰감 및 공감성을 높이는 반면 긴급성 전달에는 일관된 효과를 보이지 않았다.

상세 분석

이 논문은 정부‑시민 커뮤니케이션을 ‘인지‑정보적 품질’과 ‘관계‑구성적 품질’이라는 이원적 프레임으로 재구성한 점이 학술적 의의가 크다. 특히 AI가 언어의 명료성·정중성·공감성을 강화하면서도 긴급성·감정의 진정성은 손상될 가능성을 제시한 점은 기존 AI‑채팅봇 연구와 차별화된다. 연구 설계는 실제 행정 현장에서 발생할 수 있는 5가지 시나리오(서비스 요청, 정책 문의, 불만, 제안, 비상 상황)를 기반으로 한 비네트(vignette) 설문을 활용했으며, 시민과 공무원 양측의 인식을 동시에 측정한 것이 강점이다. 표본 규모(시민 220명, 공무원 214명)는 통계적 검증에 충분하지만, 표본이 모두 중국 내 대도시 중심이므로 문화적·제도적 차이에 대한 일반화에는 한계가 있다. 분석 방법으로는 짝지은 t‑검정과 혼합효과 회귀모형을 사용했는데, 이는 개인별 차이와 상황별 변이를 동시에 통제할 수 있어 결과의 신뢰성을 높인다. 다만, 비네트 설문은 실제 AI 적용 상황과 차이가 있을 수 있으며, 응답자의 사회적 바람직성 편향이 존재할 가능성을 간과했다. 결과는 AI가 명료성·정중성·신뢰·공감에서 유의미한 향상을 가져오지만, 긴급성 신호 전달에서는 일관된 효과가 나타나지 않았다고 보고한다. 이는 AI가 감정적 ‘강도’를 낮추는 대신 ‘긍정적’ 정서표현을 강화하는 메커니즘을 시사한다. 논문은 비판적 AI 문헌과 연계해 알고리즘이 민주적 표현을 억제할 위험을 언급하지만, 실증 결과가 이를 부정하거나 상황에 따라 다를 수 있음을 강조한다. 한계점으로는 단일 국가·문화에 국한된 표본, 비네트의 인공성, 그리고 AI 수정 알고리즘의 구체적 구현 방식이 공개되지 않은 점을 들 수 있다. 향후 연구는 다문화·다국가 비교, 실제 챗봇 로그 분석, 그리고 AI가 긴급성·부정적 감정을 어떻게 조정하는지에 대한 미시적 메커니즘을 탐구해야 한다. 정책적 시사점은 AI 도입 시 ‘정확성’뿐 아니라 ‘감정 전달’의 균형을 고려한 설계가 필요하다는 점이며, 공무원 교육에 AI 보조 도구 활용법을 포함시키는 것이 실무 효율성을 높일 수 있다.