Rewiring the State — 국가를 재배선하다
📺 원본 영상: Rewiring the State — Eoin Mulgrew, 10 Downing Street 🎙️ 채널: AI Engineer 📅 정리 일자: 2026-05-19 ⚠️ Note: 본 리포트는 영상의 음성을 텍스트로 변환(STT)하여 정리한 것입니다. 화면에 표시된 자료(차트, 코드, 슬라이드 등)는 포함되지 않을 수 있습니다.
개요
영국 총리실(10 Downing Street) 산하 데이터사이언스팀(10DS)의 Eoin Mulgrew는 이 강연에서 공공 부문의 AI 도입을 가로막는 구조적 장벽을 진단하고, 이를 돌파하기 위해 고안한 이른바 ‘반란군 모델(Insurgency Model)‘을 소개한다. 정부 내부에서 외부인을 시장 수준의 급여로 채용해 고도로 자율적인 소규모 팀을 운영하는 이 실험적 접근법은, NHS 대기 목록 725만 명이라는 숫자로 상징되는 영국 공공 서비스 위기에 대응하기 위한 긴급 처방이기도 하다. 강연은 정책 시뮬레이션, 법령집 분석, 교육 AI, 교도소 보안 개선에 이르는 구체적 사례를 통해 이 모델이 실제로 어떤 성과를 내고 있는지를 보여주며, 동시에 기술 인재들을 향한 공개적인 채용 제안이기도 하다.
공공 서비스의 위기: 숫자로 보는 현실
영국의 공공 서비스가 처한 상황을 이해하려면 몇 가지 냉정한 수치를 직시해야 한다. 강연 시점 기준으로 NHS 대기 목록에는 725만 명이 올라있고, 법원에는 약 35만 건의 사건이 처리되지 못한 채 쌓여있으며, 도시와 지역의 개발을 좌우하는 건축 허가 결정은 다섯 건 중 네 건이 법정 기한 내에 처리되지 못하고 있다. 이는 단순한 행정 비효율의 문제가 아니라, 경제 성장과 국민 복지에 직결되는 구조적 위기다.
Mulgrew는 이 위기의 밑바닥에 팬데믹 이전부터 누적되어 온 공공 부문 생산성 문제가 있다고 진단한다. Tony Blair Institute의 추산에 따르면, AI를 통해 정부가 매년 거둘 수 있는 생산성 향상의 가치는 약 400억 파운드에 달한다. 그는 정부를 40만 명 규모의 복잡한 ‘산업(Industry)‘으로 바라보아야 한다고 주장하는데, 이 렌즈를 통해 보면 어떤 산업이 AI에 의해 가장 큰 변화를 겪을 것인가라는 질문에 대한 답은 자명해진다. 정부가 바로 그 대상이라는 것이다. 그리고 이 인식이 강연 전체를 관통하는 출발점이 된다.
정부가 기술 인재를 끌어들이지 못하는 이유
그렇다면 왜 정부는 지금껏 뛰어난 기술 인재를 확보하지 못했을까. Mulgrew는 이 문제를 솔직하게 인정한다. 보수 문제가 첫 번째다. 민간 빅테크 기업들과 연봉 경쟁을 벌이는 것은 구조적으로 어렵다. 그러나 이것만이 전부는 아니다. 정부 조직은 고도로 위계적이며, 관료주의적 절차는 의사결정을 느리게 만들고, 공공 책임성을 위해 설계된 각종 규제와 안전장치들은 민첩한 실행을 방해한다. 물론 이 규제와 안전장치들은 정부가 의회와 국민에게 궁극적으로 책임을 지는 조직이기에 합리적인 이유가 있다. 문제는 이 모든 요소가 결합될 때 만들어지는 환경이다. “세상에 흔적을 남기고 싶어 안달이 난” 유형의 기술 인재들에게 정부는 매력적인 선택지가 되기 어렵다는 것이다.
이 문제의 많은 부분은 영국만의 것이 아니다. 미국을 비롯한 여러 나라의 정부도 같은 어려움을 겪고 있다. Mulgrew는 이를 유조선의 방향을 바꾸는 것에 빗댄다. 10DS처럼 작은 팀이 이 거대한 시스템 전체를 단번에 바꾸는 것은 불가능하다. 그렇다면 무엇을 할 수 있을까. 이 질문에 대한 답으로 나온 것이 반란군 모델이다.
반란군 모델: 시스템 안의 이질적 거점
10DS가 선택한 전략의 핵심은 전체 시스템을 바꾸려 하지 않는다는 점이다. 대신 그 시스템 한가운데에 다른 규칙으로 운영되는 작은 거점을 만든다. 이 팀은 총리실의 직접적인 위임 아래 운영되며, 부처에 들어가 실행력을 발휘할 수 있는 이례적으로 강한 정치적 후원을 배경으로 한다. 급여는 민간 시장 수준에 근접하게 지급할 수 있고, 자율성도 상당히 높아 어느 부처에서 어떤 문제를 다룰지를 비교적 기회주의적으로 선택할 수 있다.
그러나 가장 핵심적인 차별점은 채용 방식이다. 10DS는 오직 외부인만을 채용한다. 기존 공무원 채용 절차는 여러 역량을 폭넓게 평가하도록 설계되어 있지만, 탁월한 기술 인재를 선발하는 데 최적화되어 있지 않다. 10DS는 기술적 역량에 초점을 맞춘 자체적인 혹독한 선발 과정을 운영하며, 합격률은 약 0.7~0.8%에 불과하다. 연구소, 빅테크, 상위 연구기관 출신을 비롯해 Y Combinator 창업자, 연쇄 창업가들이 이 문을 두드리고 있다. 이들 중 다수는 1년 전만 해도 공무원이 될 것이라고 상상조차 하지 못했던 사람들이다.
Mulgrew는 이 지점에서 흥미로운 논리를 제시한다. 장관의 책상을 거쳐가는 의사결정들은 지구상에서 가장 중요한 문제들 중 일부다. 그 문제들을 다룰 수 있다면, 그리고 최선의 성과를 낼 수 있는 환경이 보장된다면, 많은 사람들은 기꺼이 급여 삭감을 감수한다. 핵심은 “용병(Mercenary)“이 아닌 “선교사(Missionary)“를 채용하는 것이다. 돈은 중요하지만, 일이 힘들어졌을 때 사람을 자리에 붙잡아두는 것은 사명감이지 월급이 아니라는 것이다.
현장 밀착형 엔지니어: Forward Deployed Engineers
10DS의 운영 방식에서 주목할 또 다른 개념은 ‘전방 배치 엔지니어(Forward Deployed Engineer, FDE)‘다. 이들은 단순히 도구를 개발해 넘겨주는 것이 아니라, 직접 정책팀·법무팀·홍보팀·여론조사팀 등 다양한 운영 조직에 임베딩되어 그들의 업무 흐름과 고통 지점을 관찰하고, 함께 솔루션을 설계한다. 강연 시점 기준으로 10 Downing Street 역사상 최초의 FDE들이 실제로 배치되어 있었다.
이 방식의 가장 큰 강점은 속도다. 아이디어에서 구현까지 불과 몇 주 안에 새로운 기능을 사용자의 손에 쥐어줄 수 있다. 물론 모든 문제가 이렇게 빠르게 해결되지는 않는다. NHS 대기 목록이나 법원 적체처럼 복잡하고 대규모인 문제에는 10DS의 인력을 다른 팀에 장기간 파견하는 파트너십 모델을 취하기도 한다. 요컨대 문제의 난이도와 특성에 따라 전략을 유연하게 조합하는 것이다.
구체적 사례들: 실제로 무엇을 만들었나
정책 시뮬레이션 도구
10DS가 구축한 정책 시뮬레이션 도구는 정책 담당자들이 결정이 내려지기 전에 다양한 시나리오의 영향을 미리 테스트해볼 수 있게 한다.
10:40 - 정책 시뮬레이션 도구 화면 — 유니버설 크레딧 정책 변화가 가계 재정에 미치는 영향 분석 시나리오
예컨대 유니버설 크레딧(Universal Credit)과 관련된 다양한 정책 결정이 가계 재정에 어떤 영향을 미치는지를 사전에 모델링할 수 있다. 강연자는 이 도구가 인간 분석가를 대체하는 것이 아님을 강조한다. 오히려 훨씬 더 많은 의사결정이 고품질 모델링에 의해 뒷받침되고, 그 속도도 이전보다 압도적으로 빨라졌다는 점이 핵심이다. 의사결정자를 대체하는 것이 아니라, 그 결정의 근거가 되는 분석을 풍요롭게 한다는 발상이다.
법령집 분석: 150만 파운드를 아끼다
내각(Cabinet Office)은 영국 전체 법령집에 대한 분석이 필요해지자 외부 법무법인에 이 작업을 의뢰하려 했다. 예상 비용은 약 150만 파운드. 강연자는 이 법령집의 양이 “아프리카 코끼리 네 마리를 쌓아 올린 높이만큼의 법률 문서”라고 표현했다. 그러나 10DS의 엔지니어 한 명이 내부 법무팀에 몇 주간 임베딩되어 이 문제를 해결했다.
11:45 - 법령집 분석 사례 화면 — 내부 법무팀에 임베딩된 엔지니어가 구축한 UK 법령 AI 분석 도구
절약된 돈 자체도 의미 있지만, 더 큰 가치는 지속성에 있다. 외부 법인에 맡겼다면 그 결과물은 새로운 법과 규정이 만들어지는 속도보다 느리게 완성되었을 것이고, 결국 일정 시점이 지나면 작업을 다시 반복해야 했을 것이다. 이제 그 팀은 스스로 언제든 사용할 수 있는 도구를 손에 넣었다. 잠재적으로는 이 도구를 오픈소스로 공개해 다른 정부 부처와도 공유할 수 있다. 문제를 해결하는 것을 넘어, 문제를 해결하는 능력 자체를 조직 내에 내재화한 사례다.
배달 레드티밍 도구: PMO를 주머니에
정부의 모든 주요 프로젝트와 공약에 대한 이행 보고서가 총리실로 들어온다. 이를 더 효과적으로 검토하기 위해 10DS가 만든 것이 ‘배달 레드티밍(Delivery Red-teaming)’ 도구다. 이 도구는 일종의 PMO(프로젝트 관리 오피스)를 이행 담당자들의 손에 직접 쥐어주는 방식으로 작동한다. 이행 보고서의 내용을 더 깊이 파악할 수 있도록 도울 뿐 아니라, 보고를 올린 팀에 대한 ‘두 번째 의견(Second Judgment)‘을 제공하기도 한다.
12:39 - 배달 레드티밍 도구 화면 — 이행 보고서 검토 및 낙관 편향 자동 감지 PMO 도구
구체적으로 이 팀이 평소에 지나친 낙관 편향(Optimism Bias)을 보이지는 않는지, 리스크를 ‘황색(Amber)‘으로 과도하게 분류하는 경향이 있는지, 제시한 완화 조치들이 실제로 효과가 있었는지 등을 자동으로 플래그 세운다. 단순한 AI 활용 사례를 넘어, 정부 내부의 의사결정 구조에 투명성을 더하는 시도라는 점에서 의미가 크다.
공개 대시보드: 국민에게 보여주는 이행 현황
강연 시점 기준으로 몇 달 전까지 영국 정부는 국민이 직접 볼 수 있는 이행 현황 대시보드를 단 한 번도 공개한 적이 없었다. 그러나 두 달 만에 두 개를 공개했다. 그 중 하나는 Matt Clifford가 작성한 AI 기회 행동 계획(AI Opportunities Action Plan)의 이행 현황을 추적하는 것으로, 영국이 AI 선도국으로서의 입지를 얼마나 구축하고 있는지를 누구나 온라인에서 확인할 수 있게 했다.
13:50 - AI 기회 행동 계획 공개 대시보드 — Matt Clifford 초안 기반 영국 AI 선도국 이행 현황 추적
그리고 공개 발표는 하지 않았지만 강연 시점에서 약 2주 반 후 출시 예정이었던 공공 서비스 하나를 언급하기도 했다. 수백만 명이 사용하게 될 이 서비스는 구상에서 출시까지 두 달이 걸렸는데, 일반적인 정부 프로젝트였다면 사전 조사(Discovery) 단계에만 1년 이상 소요되었을 것이라고 강조했다.
파트너십과 생태계: 씨앗이 자라나다
10DS의 영향력은 총리실 내부에만 머물지 않는다. 이 팀에서 파생된 조직들이 정부 곳곳에 뿌리내리고 있다는 점이 이 모델의 진정한 장기적 가치다. Mulgrew는 AISI(AI Safety Institute), AI 인큐베이터(Incubator for AI), 그리고 Justice AI를 주요 파트너로 언급한다.
AISI: 세계 최초의 AI 안전 평가 기관
AISI(AI Safety Institute, 강연 STT에서는 “ESA”로 오인식됨)는 프론티어 AI 모델을 평가하는 세계 최초의 정부 기관으로, Mulgrew가 영국의 자랑스러운 성과 중 하나로 꼽는 곳이다. 10DS는 AISI 창립 초기부터 펠로를 파견해 사이버보안 워크스트림 구축 등을 지원했다. 초기 펠로 중 한 명인 Dr. Harry [원문 불명확, STT 오인식 추정]은 AI 에이전트에게 자율성과 도구를 부여했을 때 실제로 어떤 행동을 하는지를 안전하고 고립된 환경에서 테스트할 수 있는 INSPECT 도구 개발을 이끌었다.
AI 인큐베이터: 스핀오프의 성공
DSIT(과학혁신기술부, 강연 STT에서는 “DCET”로 오인식됨) 산하의 AI 인큐베이터는 사실상 10DS 프로그램의 스핀오프다. 공공 부문 전반에 걸쳐 새로운 AI 솔루션을 인큐베이팅하는 이 팀의 기술 창립 멤버 대부분이 10DS 출신 펠로들이다.
최근 주목할 협업 사례가 Extract다. Extract는 DeepMind와 협업하여 Gemini 기반으로 구축한 도구로, 건축 허가 신청서의 방대한 양, 특히 손으로 작성된 서류와 손으로 그린 지도까지를 디지털화한다.
16:36 - Extract 도구 화면 — DeepMind 협업 Gemini 기반 건축 허가 신청서(손글씨·손그림 포함) 디지털화 시스템
이 도구는 총리가 런던 테크 위크(London Tech Week)에서 직접 공개했으며, 현재 잉글랜드 모든 지방 자치단체에 순차적으로 배포 중이다. 건축 허가 결정의 적시성 개선은 경제 성장과 직결되는 문제다. 강연자는 장기적으로는 더 많은 허가 결정을 AI가 자동으로 처리할 수 있게 하겠다는 포부도 밝혔다.
교육 AI: 모두를 위한 세계 수준의 교사
교육 격차 해소를 위한 AI 튜터 개발도 10DS가 관심을 두고 있는 영역이다. 사회경제적 배경에 관계없이 모든 아이에게 세계 수준의 교사를 제공할 수 있다는 전망은 매우 흥미롭지만, 신중하게 접근해야 하는 영역이기도 하다. 아이들이 교실 환경에서 AI와 안전하게 상호작용할 수 있는지를 포함해 다양한 프론티어 모델들을 여러 벤치마크로 평가하고 있으며, 이 맥락에서 특히 중요한 지표로 언급된 것은 학생에게 가해지는 인지 부하(Cognitive Load)다.
17:35 - 교육 AI 튜터 평가 — 인지 부하(Cognitive Load) 벤치마크 기반 프론티어 모델 안전성 평가 화면
강연 시점에서는 약 70명의 교사들이 학생 역할을 맡아 수행하는 초기 테스트가 진행 중이었다. Mulgrew는 직접 경쟁 제품을 만들기보다는, 학교들이 다양한 AI 튜터 제품을 채택할 때 따를 수 있는 벤치마크와 안전장치를 마련하는 것이 현재 방향임을 밝혔다.
Justice AI: 교도소에 전방 배치된 엔지니어
Justice AI는 법무부(MOJ) 산하에 새롭게 설립된 팀으로, 창립자는 10DS 출신 펠로인 Dan James다. 이 팀 역시 FDE 모델을 채택하고 있지만, 임베딩되는 곳은 정책팀이 아니라 교도소와 형사 사법 시스템이다. 가석방 담당자, 교도소 관리자들과 함께 일하며 교도소 내 마약 반입 차단, 수작업으로 이루어지던 비효율적 프로세스 개선, 전반적인 교도소 보안과 안전 강화를 위한 AI 솔루션을 개발하고 있다.
Mulgrew는 현재 펠로인 Will의 이야기를 생생하게 전한다. 하버드를 중퇴하고 창업해 Y Combinator까지 진출했던 그는 조금 전까지 캘리포니아에서 여유로운 시간을 보내고 있었다. 그런데 입사 2주차에 HMP Wandsworth(완즈워스 교도소) 앞에서 교도소 열쇠를 손에 쥐고 서있는 사진을 찍었다.
19:42 - Justice AI 펠로 Will의 사진 — HMP Wandsworth(완즈워스 교도소) 앞에서 교도소 열쇠를 들고 서있는 전방 배치 엔지니어
Mulgrew가 이 프로그램을 통해 전달하고자 하는 메시지가 이 사진 한 장에 담겨있다. “좋은 일을 산업에서 해왔다면, 환영합니다. 우리와 함께하면 국가의 열쇠를 드리겠습니다.”
확장의 딜레마: 거대한 실험의 다음 단계
Q&A에서 나온 가장 중요한 질문 중 하나는 이 모델을 어떻게 확장할 것인가였다. Mulgrew의 답변은 솔직하다. 현재 10DS의 방식은 시스템을 우회하기 위한 일종의 ‘해킹(Hack)‘에 가깝다. 소규모 엘리트 팀이 증명해낸 것들이 그 자체로 가치 있지만, 이것이 유조선 전체를 돌릴 수 있는 방법은 아니다. 이 예외적인 운영 방식이 진정한 변화로 이어지려면, 결국 일반적인 표준(Business As Usual)이 되어야 한다. 그 자체가 목표 중 하나라는 것이다.
향후 12~24개월의 야망은 보다 수평적(Horizontal)인 접근으로 전환하는 것이다. 현재 10DS가 다루는 것은 상대적으로 표적화된 특정 사례들이다. 하지만 공무원 40만 명의 대다수는 정책 입안자가 아니라 콜센터 직원, 교도관, 간호사들이다. 경찰관들이 가장 싫어한다는 녹취록 작성, DWP(고용연금부, Department for Work and Pensions)나 HMRC(국세청, HM Revenue and Customs)의 대규모 콜센터 운영과 같이 시스템 전반에 걸쳐 반복적으로 수행되는 프로세스들을 AI로 대규모 전환하는 것이 다음 단계의 과제다.
Q&A 핵심 논점
강연 후 이어진 Q&A에서 몇 가지 중요한 논점이 더 드러났다.
정책 시뮬레이션 도구의 ‘확증 편향(Confirmation Bias)’ 위험에 대한 질문이 나왔다. 즉, 정책 입안자가 원하는 답을 얻을 때까지 도구를 조작할 위험이 있지 않냐는 것이다. Mulgrew는 이에 대해 배포 전 모델 레드팀(Red-team) 과정을 통해 이런 위험을 사전에 점검하고 있으며, 도구를 사용하는 법무사나 사회학자 등의 전문가 팀에게도 이 위험성에 대한 교육을 제공한다고 답했다. 노르웨이 출신 참석자가 국가 간 협업에 대해 질문했을 때, Mulgrew는 미국의 TechForce, US Digital Service, 싱가포르 정부 등과 대화를 나누고 있다고 밝혔다. 아직 충분히 하지 못하고 있다는 솔직한 고백과 함께.
마무리: 국가의 열쇠를 쥐는 사람들
이 강연은 기술 발표가 아니다. 정확히 말하면 채용 피치(Recruitment Pitch)다. Mulgrew 스스로도 마지막에 그렇게 인정했다. 그러나 그 안에는 공공 부문 혁신에 대한 진지한 철학이 담겨 있다. 전체 시스템을 한 번에 바꾸려는 시도는 번번이 실패했다. 그렇다면 시스템 안에 다른 규칙으로 작동하는 작은 팀을 심고, 그 팀이 성과를 내면서 새로운 팀들을 낳고, 그 팀들이 또 자신들의 흔적을 남기게 한다면 어떨까. AISI가 그렇게 자라났고, AI 인큐베이터가 그렇게 탄생했으며, Justice AI가 그 계보를 잇고 있다.
돈도, 기술도, 정치적 의지도 그 어느 때보다 준비되어 있다. 남은 것은 세상에 흔적을 남기고 싶은, 그리고 그 흔적이 총리실을 거쳐 국가 전체에 미치기를 바라는 사람들이다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | Rewiring the State — Eoin Mulgrew, 10 Downing Street |
| 채널 | AI Engineer |
| 리포트 작성 | 2026-05-19 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
💬 본 리포트는 영상 내용을 바탕으로 재구성되었습니다. 정확한 내용은 원본 영상을 참조해 주세요.