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서울AI재단 10주년, AI 도시 서울을 실험장으로 키운다

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서울AI재단이 창립 10주년을 맞아 서울을 글로벌 AI 선도도시로 만들겠다는 비전을 밝혔다. MIT 센서블시티랩, 케임브리지대 맥스웰센터 등과 협력해 안전, 관광, 고령층 이동, 공공 공간 활용 같은 도시 문제를 AI로 분석하겠다는 방향이다.

  • 1

    서울AI재단은 2016년 서울디지털재단으로 출범했고 지난해 서울AI재단으로 이름을 바꿈

  • 2

    현재 AI 정책 연구, 데이터 분석, 공공 AI 컨설팅, 시민 AI 교육, 글로벌 협력 사업을 수행 중

  • 3

    MIT 센서블시티랩과 센서블시티서울을 설립해 도시 문제를 AI로 연구하고 있음

  • 4

    향후 AI 행정혁신, 글로벌 협력, 시민 AI 동행, AI 문화 확산을 중심으로 사업을 확대할 계획

서울AI재단의 다음 10년은 ‘AI 도시’ 쪽으로 감

  • 서울AI재단이 창립 10주년을 맞아 서울을 글로벌 AI 선도도시로 만들겠다는 비전을 밝힘

    • 김만기 이사장은 앞으로 10년이 서울이 세계 주요 도시와 함께 AI 혁신을 이끄는 시기가 될 거라고 봄
    • 핵심은 세계 수준의 연구와 시민 일상을 연결하고, AI 혜택이 모든 시민에게 고르게 닿게 만드는 것임
  • 서울AI재단은 원래 2016년 서울디지털재단으로 출발했음

    • 서울시의 디지털 전환과 스마트도시 정책 지원을 위해 만들어졌고, 지난해 서울AI재단으로 이름을 바꿈
    • 배경에는 오세훈 서울시장이 발표한 AI 3대 강국 진입을 위한 7대 핵심 전략이 있음
    • 현재는 AI 정책 연구, 데이터 분석, 공공 AI 컨설팅, 시민 AI 교육, 글로벌 협력 사업 등을 맡고 있음
  • MIT 센서블시티랩과의 협력이 상징적인 축임

    • MIT 센서블시티랩은 센서와 데이터를 기반으로 도시를 분석하는 스마트 시티·건축환경 분야 연구기관임
    • 지난 2월 서울 상암동 에스플렉스센터에 네 번째 글로벌 연구소인 센서블시티서울을 열었음
    • 김 이사장은 이 협력이 서울을 세계 AI 도시 혁신의 실험장으로 끌어올리는 전환점이었다고 평가함

ℹ️참고

> 여기서 말하는 AI 도시는 단순히 행정 챗봇을 붙이는 수준이 아니라, 이동·안전·관광·공공 공간 같은 도시 문제를 데이터와 AI로 분석해 정책에 연결하겠다는 쪽에 가까움.

도시 문제를 AI 연구 주제로 삼겠다는 얘기

  • 김만기 이사장과 카를로 라띠 MIT 센서블시티랩 소장은 서울이 스마트시티를 넘어 AI로 도시 문제를 푸는 단계로 진화했다고 봄

    • 기술, 인프라, 행정 혁신만큼 중요한 키워드로 포용성을 꼽음
    • 시민 누구나 AI의 혜택을 누려야 진짜 AI 도시라는 관점임
  • 협력 과제도 꽤 구체적인 도시 이슈로 내려옴

    • 서울AI재단은 MIT 센서블시티랩과 안전, 관광 등 서울의 주요 도시 현안을 AI로 분석 중임
    • 케임브리지대 맥스웰센터와는 피지컬 AI 기반 도시·건물 환경 혁신 연구를 추진하고 있음
    • 연구가 논문이나 행사에서 끝나는 게 아니라 시민이 체감하는 도시 변화로 이어져야 한다는 점을 강조함
  • 라띠 소장은 서울이 가진 인구 구조 문제도 중요한 연구 주제라고 봄

    • 고령층의 이동, 청년들의 활동 공간, 기후 변화에 따른 공공 공간 활용 같은 실제 문제에 AI가 쓰일 때 가치가 생긴다는 입장
    • 특히 낮은 출생률과 높은 고령화를 겪는 서울에서 공동체가 어떻게 유지될 수 있는지 연구하는 건 세계적으로도 의미가 있다고 말함

기술 맥락

  • 서울AI재단의 방향은 AI 모델 자체를 만드는 것보다, 도시 운영 레이어에 AI를 어떻게 붙일지에 가까워요. 안전, 관광, 이동, 공공 공간처럼 데이터가 계속 쌓이는 영역에서 문제를 정의하고 정책으로 연결해야 하거든요.

  • MIT 센서블시티랩과 협력하는 이유도 도시를 센서와 데이터로 읽는 경험이 필요하기 때문이에요. 스마트시티는 기술을 설치하는 것만으로 끝나지 않고, 시민의 이동과 공간 사용이 실제로 어떻게 바뀌는지 해석해야 의미가 생겨요.

  • 피지컬 AI가 언급된 것도 흥미로운 지점이에요. 행정 문서나 민원 응답처럼 디지털 안에서 끝나는 AI가 아니라, 건물과 도시 환경처럼 물리적인 공간의 변화까지 다루겠다는 뜻에 가깝거든요.

  • 서울 같은 대도시는 고령화, 저출생, 기후 변화가 한꺼번에 겹쳐 있어서 AI 적용이 꽤 까다로워요. 그래서 단순 자동화보다 누가 혜택을 받고 누가 소외되는지를 같이 보는 포용성 얘기가 계속 나오는 거예요.

공공 AI는 화려한 모델 발표보다 실제 도시 문제를 얼마나 잘 정의하느냐가 더 중요함. 서울이 고령화, 저출생, 기후 변화 같은 문제를 AI 연구의 실험장으로 삼겠다는 점은 개발자에게도 꽤 현실적인 레퍼런스가 될 수 있음.

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