정부가 1조6000억원 이상을 쏟아부은 공공 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 사업에서 중복 구축과 부실 검증, 오류 방치 등 심각한 문제가 발견됐다. 감사원은 12일 발표한 '인공지능 산업 육성 실태(AI 학습용 데이터)' 감사 결과에서 과학기술정보통신부, 행정안전부, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 등이 운영하는 사업의 개선 필요성을 강조했다.

특히, 과기정통부가 2017년 이후 구축한 908종의 데이터와 26개 지방자치단체 및 공공기관이 구축한 313종의 데이터 간에 사전 공유 체계가 전혀 없어 중복 데이터가 생성됨으로써 수십억원의 예산이 낭비됐다. 예를 들어, 한국도로공사가 수집한 야생동물 데이터의 42%가 기존 과기정통부 데이터와 유사하며, 서울시와 대전 서구의 생활폐기물 데이터 역시 각각 63%, 58%가 중복된 것으로 확인됐다. 또한, 식품의약품안전처가 구축한 알약 자동 식별 데이터 1411종도 기존 데이터를 토대로 한 중복으로 나타났다.

품질 관리 측면에서도 여러 문제가 드러났다. 도로공사의 '도로주행 CCTV 학습 데이터셋'은 AI 학습 필수 정보인 차량 위치 좌표(어노테이션)를 누락하여 자율주행 차량 학습이 불가능한 상태로 확인되었다. 서울시의 '대형폐기물 학습 데이터'는 박스를 '가방'으로 오기한 비율이 무려 23.4%에 달해 높은 오류율을 보였다. 더불어, NIA가 제공한 데이터의 29.5%를 납품한 65개 업체가 이미 폐업한 상황에서 오류 민원이 접수되었음에도 불구하고 그 문제는 방치된 것으로 밝혀졌다.

감사원은 이러한 문제를 해결하기 위해 유사 데이터 구축 중단, 활용 가능한 데이터의 생산 증대, 데이터 구축 후 사후 관리 주의 개선 등을 요구했다. 이는 향후 정부의 AI 데이터 구축 사업의 신뢰성과 효율성을 담보하는 데 필수적인 조치가 될 것으로 보인다. 정부가 해당 사업에 대한 충분한 사후 관리를 강화하지 않는다면, 국민의 세금이 낭비되는 일이 반복될 수 있다는 경고가 필요하다.