멀티에이전트 거버넌스: AI끼리 협의하는 공공정책의 미래

1. 거버넌스의 경계를 넘어: 정책 결정의 알고리즘화 선언

2025년, 정부의 회의실엔 인간만 있는 것이 아니다.
지방의회, 중앙행정, 국제기구의 정책 결정 테이블에는 이제
AI 시스템들이 ‘협의체 참여자’로 초대되고 있다.
단순한 보조 도구가 아니라, 독립적인 의사결정 주체로서의 AI 에이전트들이
공공 데이터를 기반으로 서로 정보를 교환하고, 예측하고, 타협하며
공공정책의 다자 협의 시스템에 ‘대리인’처럼 참여하는 시대가 도래했다.

우리는 이 새로운 구조를 ‘멀티에이전트 거버넌스(Multi-Agent Governance, MAG)’라고 부른다.
이는 단순한 디지털 전자정부 시스템이 아니라,
AI가 AI와 정책을 협의하는 자율적 협상 구조의 출현을 뜻한다.

---

2. 하나의 AI는 독재다: 다중 에이전트 체계의 태동

기존의 ‘싱글 AI 시스템’은 많은 문제를 낳았다.

• 특정 알고리즘 편향
• 데이터의 비대칭
• 설명 불가능성 문제
• 사회적 맥락의 배제

이를 극복하기 위한 전략으로 등장한 것이 바로
**‘다수의 AI가 서로 다른 가치, 데이터를 기반으로 협의하고 조정하는 시스템’**이다.
예를 들어, 환경부는 기후모델 AI를, 산업부는 에너지 효율 AI를, 국토부는 차량 흐름 AI를 운영하며
각 부처의 에이전트가 **‘자신의 관점에서 해법을 제안하고 논의하는 디지털 국무회의’**를 구성하는 형태다.

이 구조는 ‘편향된 단일 AI가 지배하는 모델’을 넘어서
**“복수의 AI 사이의 타협과 조율을 통해 인간과 공공성이 보장된 정책 결정”**을 가능케 한다.

---

3. 디지털 회의장: AI 에이전트의 협상 시뮬레이션 시스템

멀티에이전트 거버넌스 시스템은 실제 ‘디지털 회의장’처럼 구성된다.
각 AI는 자신이 대표하는 가치나 데이터를 가지고

• 정책안의 예상 효과
• 피해 집단 규모
• 비용 대비 편익
• 사회적 수용성 시뮬레이션
  등을 근거로 의견을 제시한다.

AI 간 협의는 게임이론, 강화학습, 깊은 기대치 알고리즘 등에 기반하며,
각 에이전트는 일정한 설득 능력과 타협 전략을 내장하고 있다.
결과적으로, 의사결정은 한 AI의 추론이 아닌, 다양한 에이전트들의 상호작용 결과물이 된다.

예를 들어, 캐나다 앨버타주의 'Policy Net 프로젝트'는
기후 변화 대응, 예산 조정, 보조금 정책 수립을
3개 에이전트 기반 합의 시뮬레이션 시스템을 통해 사전 검토하고 있다.

---

4. AI를 위한 정책은 어떻게 만들어지는가: 메타 거버넌스의 시대

AI 에이전트가 협의할 수 있으려면,
AI 간 협의의 룰을 설계하는 상위 규칙이 존재해야 한다.
이를 우리는 ‘메타 거버넌스(Meta-Governance)’라 부른다.
이 규칙은

• 어떤 데이터를 신뢰할 것인가
• 결정 과정에서 우선시할 가치(예: 생명, 비용, 효율)
• 설득 불가능한 극단 의견 처리 방식
• 인간 개입 기준
  을 정의한다.

2025년 현재, EU는
“AI 시스템 간 협의가 인간의 정책권을 넘어서는 것을 방지하는 디지털 윤리 헌장”
을 제정 중이며,
UN 산하의 AI Policy Lab은
AI 거버넌스 프레임워크 설계 도구상자를 오픈소스로 배포하고 있다.

---

5. 디지털 공론장: 인간과 AI가 함께 논의하는 구조

멀티에이전트 거버넌스는 인간을 배제하지 않는다.
오히려 **AI끼리 협의한 결과를 인간이 피드백하고 수정하는 ‘디지털 공론장(Digital Agora)’**을 지향한다.
이는 다음과 같은 단계로 구성된다:

1. 각 AI가 자신의 입장에서 정책 시뮬레이션 제안
2. 시민 패널 혹은 전문가가 의견 검토 및 질문
3. AI가 시뮬레이션을 조정해 재협의
4. 최종안 도출 후, 인간 정책결정자 승인 여부 판단

이 구조는 설명 가능성(XAI), 참여민주주의, AI 책임성이라는 세 가지 원칙을 통합하며,
AI가 독단적으로 정책을 내놓는 것을 방지한다.

한국의 디지털 거버넌스 파일럿인 ‘K-Agora’는
이 모델을 적용해 시민 참여형 AI 협의 모델을 개발 중이다.

---

6. 공공성 대 알고리즘: 이익 충돌의 알고리즘적 중재 실험

AI가 협의할 수 있다고 해서 항상 합의되는 것은 아니다.
특히 공공정책은 이익 충돌의 집합소다.

• 기후 대응 vs 산업 성장
• 안전 vs 개인 정보 보호
• 신속한 실행 vs 공정한 절차

이런 문제에서 AI 에이전트는

• 각 가치에 점수를 부여하고
• 이익/손해 시나리오를 예측하고
• 다수 피해 최소화를 기반으로 협의
  하는 복합 모델을 사용한다.

그러나 이는 알고리즘이 가치를 ‘수치화’하는 행위이며,
그 자체가 윤리적 판단의 기술적 대체를 야기한다.
이 지점에서 우리는 멀티에이전트 거버넌스의 기술적 가능성과 철학적 한계를 동시에 인식해야 한다.

---

7. 에이전트의 정치: 설계된 시민성과 알고리즘 권력

누가 AI 에이전트를 설계하는가?
어떤 데이터를 넣는가? 어떤 가치 함수를 사용하는가?

멀티에이전트 시스템은 인간처럼 보이는 협의 구조를 갖지만, 사실상 그 배후에는 개발자의 정치적 선택이 숨어 있다.
즉, **AI 협의체는 ‘기계 시민’이 아니라 ‘설계된 대리인’**이며,
그들의 결정에는 특정 집단의 이해관계가 반영될 수 있다.

이것은 AI의 중립성이라는 신화를 넘어,
우리가 정책 설계자이자 기술 감시자로서 **‘시민적 데이터 리터러시’**를 가져야 함을 의미한다.

---

8. 신뢰할 수 있는 협의: AI를 투명하게 하는 거버넌스 인프라

멀티에이전트 거버넌스가 실효성을 가지려면
결정 과정이 설명할 수 있고, 검증할 수 있어야 한다.

이를 위해 도입되는 기술들은 다음과 같다:

• 블록체인 기반 협의 로그 기록 시스템
• 협의 시각화 도구 (decision map viewer)
• 공공 설명 인터페이스 (Explain Bot)
• 사회적 피드백 학습 모듈 (Human-in-the-loop)

이러한 기술은 시민이 ‘왜 이 정책이 결정되었는가?’를 추적할 수 있게 만들어,
AI가 결정한 것이 아닌 시민이 결정한 것처럼 느끼도록 한다.
‘신뢰’는 기술이 주는 것이 아니라,
신뢰를 구축할 수 있도록 기술을 디자인하는 방식에서 비롯된다.

 

 

 

9. 멀티에이전트 거버넌스의 세계화: 초국적 정책 조정 실험

 

기후변화, 팬데믹, 난민, 국제 해양자원 같은 문제는
국가 단위를 넘어선 거버넌스를 요구한다.

EU, UN, APEC 등 초국적 기구는
각국의 AI 정책 에이전트를 연결해
국가 간 이해를 조정하고, 공동 시나리오를 만드는 실험을 시도 중이다.

2025년 ‘Global Policy Protocols’ 프로젝트는

• 국가별 기후 정책 AI를 연결
• 각국의 경제 모델, 사회 저항 지수, 기후 시뮬레이션을 종합
• 국제 기후협정 초안을 AI 간 협의로 구성하는 데 성공했다.

이는 국제 외교의 미래가 “인간 외교관 + AI 대리인” 구조로 변모할 수 있음을 시사한다.

---

10. AI 민주주의를 위한 조건: 인간-기계 공생 거버넌스

멀티에이전트 거버넌스는 궁극적으로
기계가 인간을 대신하는 체계가 아니라,
기계가 인간의 협의 구조를 확장하고 심화시키는 체계여야 한다.

우리는 이제

• 단순한 디지털 전자정부를 넘어
• 다중 AI 협의 구조를 설계하고
• 그 안에서 인간의 가치를 중심축으로 두는
  ‘포스트 거버넌스’ 시대의 초입에 서 있다.

거버넌스의 본질은 권한의 분배가 아니라,
신뢰와 책임의 구조화다.
AI가 그 일부가 된다면,
우리는 기술을 다스리는 것이 아니라,
기술과 함께 다스려지는 새로운 민주주의를 상상해야 한다.