AI 예산 배분의 함정과 미래

AI 요약

2026년 5월 arXiv에 발표된 런던정경대학(LSE) 연구진 등이 참여한 논문은 Claude, GPT-4o, DeepSeek, Grok 등 4개 LLM에 대해 스페인과 독일의 국가 사회 예산을 동일한 프롬프트로 모델·국가별로 6회씩 질의해 총 48개의 독립적 예산 할당 결과를 OECD 참고 예산과 비교해 분석했습니다. 모든 LLM은 연금을 실제 유럽 지출 수준의 약 3분의 1로 과소 배분한 반면 주택은 약 4배, 고용은 약 2배로 과대 배분하는 등 실제 지출 구조와 다른 체계적 편향을 보였고, 모델들은 예산을 특정 항목에 집중하거나 분산하는 패턴으로 나뉘었으며 Claude만이 국가별 맥락에 통계적으로 유의한 민감성을 보였습니다. 연구진은 LLM이 공공 예산 책정에서 전문가의 심의를 보조할 수는 있으나 대체할 수 없다고 결론내리고, 한국의 행정안전부·기획재정부 등 AI 도입 현황을 거론하며 AI 산출물을 독립적으로 검토·감시하고 투명성·검증 체계를 갖출 것을 제시했습니다.