인공지능 시대의 정책학자 역할 재조명:전통적 정책학 이론과 Caplan의 ‘두 집단’ 이론 적용을 중심으로 (Reframing the Role of Policy Scholars for the Age of AI: Classic Policy Theories and Caplan’s “Two-Communities” Perspective)

서지정보

· 발행기관 : 중앙대학교 국가정책연구소
· 수록지 정보 : 국가정책연구 / 39권 / 1호 / 163 ~ 191페이지
· 저자명 : 최한별

초록

인공지능(AI)으로 대표되는 지능정보기술의 급속한 확산이 복잡한 사회문제 해결을 위한 정책학에 새로운 가능성과 도전 과제를 제시하고 있다. 본 연구는 이러한 환경 변화 속에서 Lasswell, Lindblom, Pressman & Wildavsky 등이 주창한 전통적 정책학 이론이 지닌 현대적 함의를 살펴보는 한편, Caplan의 ‘두 집단’ 이론을 적용하여 연구자와 정책결정자 간 소통 단절 문제가 어떻게 재조명될 수 있는지 탐구하였다. 우선 지능정보기술 기반 ‘데이터주도 정책’의 가능성과 한계를 검토하고, 전통 정책학의 문제중심접근, 점증주의, 집행론이 여전히 갖는 의의를 논의하였다. 이어 Caplan의 이론을 확장해 기술 전문가라는 제3집단이 등장함으로써 복잡해진 지식 생태계를 살펴본 뒤, 세종시 공공자전거 사례에서 디지털트윈 기술이 정책 의사결정에 적용되는 과정을 살펴보았다. 사례에서는 정책학자가 기술자와 정책입안자 사이에서 데이터를 효과적으로 해석･전달하고, 시뮬레이션 결과를 정책목표와 결합하여 설득력 있게 제시함으로써 정책 효율성과 실행 가능성을 동시에 높일 수 있음을 확인하였다. 이는 전통적으로 정책학이 제시해 온 이론이 인공지능 시대에도 유효함을 시사하며, 궁극적으로 정책학자가 윤리･사회적 가치까지 고려하는 ‘중개자’로서 활동할 때 복잡한 사회문제 해결과 민주적･투명한 거버넌스 구현에 실질적으로 기여할 수 있음을 보여준다.

영어초록

The rapid proliferation of AI and big data has introduced new opportunities and challenges for policy studies addressing complex societal issues. This study revisits the contemporary relevance of classic policy theories—particularly those of Lasswell, Lindblom, and Pressman & Wildavsky—while drawing on Caplan’s “two communities” theory to shed light on enduring communication gaps between researchers and policymakers. The analysis begins by examining the potential and limitations of data-driven policymaking in today’s intelligent information environment, arguing that problem-oriented approaches, incrementalism, and implementation theory remain crucial. Caplan’s framework is then extended to incorporate a newly emerging third community: technology experts, whose involvement adds further complexity to the policy knowledge ecosystem. To illustrate these dynamics, the study analyzes the application of digital twin technology in Sejong City’s public bicycle program, focusing on how it supports policy decision-making. The findings suggest that both efficiency and feasibility can be enhanced when policy scholars effectively mediate between technologists and policymakers—by interpreting data accurately and linking simulation results persuasively to policy goals. This outcome reinforces the ongoing relevance of incremental learning and collaborative implementation in the AI era, which is the central tenet of classic policy theory. Ultimately, the study argues that policy scholars, when acting as ethical and socially conscious bridge builders, can make a meaningful contribution to solving complex public problems and fostering more democratic, transparent governance.

참고자료

· 없음