복지실천과 인공지능(AI)

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 코로나19 팬데믹, 디지털 전환, 인구 고령화 및 1인가구 급증으로 대변되는 뉴노멀 시대에 복지실천 현장에서 급증하는 인공지능(AI) 활용을 비판적으로 검토하고, 사회안전망 재구성의 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 특히 뷰티복지, 웰니스, 웰에이징이라는 삶의 질 중심 트렌드를 학제적 관점에서 연결하여 이론적·실천적 지침을 마련하고자 하였다
한국을 비롯한 국제사회는 고독사 예방 AI 안부전화, 위기 징후 탐지, AI 돌봄로봇 등 다양한 사회안전망 실험을 진행 중이며, AI 기본법 제정 등 법·제도적 정비에 나서고 있다. 그러나 네덜란드 아동수당 스캔들과 같은 해외 사례에서 보듯, 부적절한 데이터 의존과 알고리즘 편향은 특정 집단을 과잉 감시하고 취약계층을 복지에서 배제하는 인권 침해와 분배 왜곡 등의 심각한 다차원적 부작용을 내포하고 있다
본 연구는 뉴노멀 시대의 복지실천이 기술에 종속되지 않고 인간의 존엄성과 사회적 연대를 중심으로 재구성되어야 함을 강조하며, 향후 AI 복지서비스의 실증적 효과 분석과 역량 측정 지표 개발 등의 후속 과제를 제안한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This research aims to critically examine the rapidly increasing use of artificial intelligence (AI) in welfare practices in the new normal era, characterized by the COVID-19 pandemic, digital transformation, population aging, and a surge in single-household populations, and to propose directions for reconstructing social safety nets. In particular, it seeks to connect quality-of-life trends such as beauty welfare, wellness, and well-aging from an interdisciplinary perspective, and to establish theoretical and practical guidelines.
International communities, including South Korea, are conducting various social safety net experiments, such as AI-powered safety calls for preventing lonely deaths, crisis sign detection, and AI-powered care robots, and are embarking on legal and institutional developments, such as the enactment of AI basic laws. However, as seen in overseas examples like the Dutch child allowance scandal, inappropriate reliance on data and algorithmic biases contain serious multidimensional side effects, including human rights violations and distributional distortions that lead to excessive surveillance of specific groups and exclusion of vulnerable groups from welfare.
This research emphasizes that welfare practices in the new normal era should be reconstructed around human dignity and social solidarity, rather than relying on technology, and proposes subsequent tasks such as empirical effectiveness analysis of AI welfare services and the development of capability measurement indicators.