캐나다 AI 거버넌스 혁신 - 전담 장관 임명, 공공·민간 생태계 변화 가속화

Donghwi Shin

Published: 16:46, 24 Sep 2025 (Updated: 23:00, 22 Jan 2026)

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Editor Pick
- 에반 솔로몬 'AI 및 디지털 혁신 장관' 임명으로 연구 강국에서 상용화 강국으로 전환 선언
- 공공부문 생성형 챗봇 도입, 3억 달러 규모 AI 컴퓨트 액세스 펀드로 민간 지원 확대

캐나다가 2025년 5월 13일 '인공지능 및 디지털 혁신 장관' 에반 솔로몬을 임명한 지 4개월여가 지나면서, 정부 주도의 AI 정책 실행과 IT 생태계 전반에 구체적 변화가 나타나고 있다. 이번 직제 개편은 연구 강국이던 캐나다가 상용화·서비스 단계로 무게중심을 이동하겠다는 전략적 선언으로 평가받는다.

Minister of AI and Digital Innovation Evan Solomon by Toronto Stars

공공부문 AI 도입 가속화 현황

AI 장관 임명 이후 공공부문의 대화형 서비스 시험 도입이 크게 빨라졌다. CRA를 비롯하여 CANChat 시범 서비스를 통해 AI의 활용도를 높이고 있다. 서비스 범위 확장을 위해 노력하는 가운데, AI 활용 서비스의 안정성과 더불어 프라이버시를 생각하며 제한적이면서 조심스럽게 접근하는 모습이다. 다른 한편으로는 부처별로 맞춤형 AI 서비스를 단계적으로 확대하고자 하는 계획을 준비하고 있다.

CRA의 생성형 챗봇 베타 서비스

국세청(Canada Revenue Agency, CRA)에서는 2025년3월24일부터 디지털 서비스를 개선하고 사용자가 쉽게 서비스를 이용할 수 있도록 돕기 위해 생성형 인공지능 챗봇을 테스트 하고 있다. 챗봇 서비스를 통해 자선단체, 개인소득세, CRA 게정 접속 등과 관련된 내용을 24시간 연중 무휴로 답변할 수 있도록 서비스하고 있다.

어느 국가나 비슷하겠지만 세무에 관한 내용은 복잡하고 관련 자료들을 찾아가기 쉽지 않은 것이 사실이다. CRA에서는 GenAI 서비스를 통해 사용자가 세무에 대한 질문을 기반으로 관련 자료/메뉴들을 쉽고 빠르게 접근할 수 있도록 기능을 제공하고 있다.

위와 유사한 서비스는 AgPal Chat 서비스가 있다. AgPal은 캐나다 농업에 관한 시장 및 연구 정보 등을 한데 모아서 농부와 농업 관련 기업에게 제공하는 서비스이다. AgPal에서 제공하는 AgPal Chat 서비스는 농업에 관한 정보를 효과적으로 찾아주는 AI 서비스로 AgPal에서 제공하는 정보를 비롯하여 농업 지원, 자금 등과 관련된 다양한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 제공하고 있다.

CANChat 서비스

CANChat는 SSC(Shared Services Canada)의 AI 프로그램을 통해 개발한 생성형 AI 도구로 LLM 모델을 기반으로 직원의 업무 생산성 향상을 목표로 두고 있다. CANChat은 LLM을 기반으로 두고 있는 만큼 텍스트를 기반으로 하는 다양한 업무에 활용 할 수 있으며 주관 부서에서 중요한 점으로 언급하는 것은 캐나다에서 훈련한 모델인 만큼 캐나다 생각하는 가치를 담을 수 있으며 통제력을 강화하여 외국 기술의 의존성을 줄일 수 있을 것으로 예상하고 있다. 또한 프롬프트 자체를 AI 학습에 활용하지 않아 비밀 누설 위험을 낮추고 생성된 AI 문서 역시 직원이 최종 검토해야 한다는 제한을 두고 있다.

당연한듯 보이는 위와 같은 내용이 현실에 적용될 때, 이와 같은 관점의 차이가 결정적으로 큰 변화로 나타날 수 있다. 모든 것을 한꺼번에 AI로 대체한다는 생각으로 접근하기 보다는 사람의 생각보다 피드백 그리고 AI의 조화를 이끌어 낼 수 있기 때문이다. 캐나다 ‘CANChat’ 사례는 정부 AI 활용에서 생산성과 보안 사이 균형 잡기가 가능함을 보여준다. 특히 공공분야에서 신뢰받는 AI 환경 조성이 필수임을 재확인시킨다. 국내도 향후 공공 AI 도입 시 이 같은 다층 보안 대책과 실사용자 중심 설계가 반드시 고려되어야 한다는 지적이다.

캐나다 연방 정부의 AI 활용 예시

연방정부에서는 AI를 어떻게 활용하고 있는지 다음과 같은 사례들을 공개하고 있다. 캐나다 이민난민시민부 산하 고급 분석 솔루션 센터에서는 AI 모델을 활용하여 임시 및 영주권 신청을 분류, 자동으로 적격자 판별 가능한 신청자를 찾는다. 이를 통해 700만 건 이상의 일상적인 사건 처리의 효율을 높이고 담당자는이 더욱 복잡한 사건에 집중할 수 있도록 했다. 간단한 사례이지만 이민자들이 많고 이민자들의 행정 처리의 지연으로 어려움을 겪고 있는 사람들이 많으므로 이와 같은 절차는 앞서 언급한 업무 효율성의 향상에 상당히 기여하는 사례라고 할 수 있다.

또 다른 사례로 캐나다 교통부의 사전 적재 항공화물 타겟팅 프로그램이라 불리우는 Pre-load Air Cargo Targeting (PACT)이 있다. 캐나다로 향하는 항공기에 화물을 적재하기 전에 항공사는 PACT 시스템을 사용하여 캐나다 교통부에 화물 데이터를 제출하도록 한다. 캐나다 정부는 PACT 프로그램에서 AI를 활용하여 적재 화물에 대한 위험을 사전에 파악하며 전체 항공편의 검사율이 6%에서 100%로 증가하여 화물에 의한 여객과 항공편의 안전성이 크게 향상 되었다고 발표하고 있다. 이는 AI를 활용하여 검사 화물 수가 10배 가량 증가하여 나타난 현상으로 데이터를 효과적으로 사용하기 위해 정규화된 데이터 제출과 검증이 즉각적인 효과로 나타나는 상황이라 할 수 있다.

캐나다 사례에 비추어 보면 우리나라는 정부 기관의 AI 활용은 아직 초기 단계이며 공공기관 대상 대규모 생성형 AI 도입 사례는 아직 미미하다 할 수 있다. 다만 최근 과학기술정보통신부를 중심으로 AI 기술 연구 지원과 규제체계 마련이 활발하게 논의되고 있는 만큼 앞으로 보다 발전적이며 효율성 높은 AI 적용 방향성을 논의하고 도입해 나갈 수 있는 시장이 열려 있다고 할 수 있다. 나아가서는 우리나라의 적용 사례를 Case Study로 하여 적극적인 AI 도입을 고민하는 캐나다의 진출까지도 생각해볼 수 있을 것이다.