사회복지사를 위한 공익기술 안내
영어 원문: Notes on Public Interest Technology for Social Workers (2026년 10월 9일 게시)
저는 보통 저 자신을 전산사회과학자이자 공익기술자(public interest technologist)로 소개합니다. 두 용어 모두 사회복지학계에서는 널리 쓰이지 않으며, 비교적 최근에 등장한 개념입니다. 전산사회과학의 창립 선언문으로 가장 자주 인용되는 논문은 2009년에 발표되었고, 공익기술(public interest technology)이라는 용어는 대체로 2016년 이후에 확산되었습니다. 이 글에서는 각 용어가 무엇을 의미하는지, 제가 제 연구에서 두 개념을 어떻게 활용하는지, 그리고 공익기술이 기술만능주의(technosolutionism)와 어떻게 다른지 설명합니다. 이 글은 두 분야에 대한 확정적 정의가 아닌 한 개인의 설명으로 읽어 주시기 바랍니다.
전산사회과학
David Lazer와 동료들이 2009년 Science에서 설명했듯이, 전산사회과학은 사람들이 남기는 디지털 흔적과 이를 대규모로 분석하는 데 필요한 전산 방법론을 통해 사회생활을 연구합니다. 제 연구 방법론의 대부분은 이 분야에서 비롯되었습니다. 온라인 커뮤니티와 공공 문서에서 사람들이 작성한 글을 분석하기 위한 자연어 처리(NLP), 그리고 서비스가 어디에 존재하고 어디에 없는지를 파악하기 위한 지리공간 분석이 그것입니다. International Migration Review에서 저와 동료들은 온라인 이주 포럼을 통해 이주 연구자들에게 자연어 처리를 소개했으며, Journal of the Society for Social Work and Research에서는 임상 사회복지 인력의 인종적, 민족적, 언어적 다양성과 주민들의 거주지로부터의 거리를 측정했습니다. 저는 Chris Bail과 Matt Salganik이 2017년에 시작한 Summer Institutes in Computational Social Science(SICSS)를 통해 이 분야의 많은 부분을 배웠으며, 처음에는 참가자로, 이후에는 SICSS-NYU Silver의 주최자로 참여했습니다. 현재는 Society for Social Work and Research의 데이터 과학 및 AI 특별관심그룹(SIG)을 공동 기획하고 있습니다.
이러한 방법론은 실질적인 이유에서 제 연구에 매우 적합합니다. 이민자, 난민, 소수 언어 집단은 종종 확률 표본 조사에서 표본 수가 너무 적어 단독 분석이 어렵거나, 설문이 영어로만 제공될 경우 완전히 배제되기도 하므로, 이들에 대해 알고자 하는 많은 정보를 다른 기록에서 찾아야 합니다. 특정 언어로 정신건강 서비스가 제공되는지 여부와 거주지와의 거리는 서비스 제공자 디렉터리와 기관 웹사이트에 기록되어 있으며, 지리공간 분석 방법을 통해 이러한 기록을 주변 인구에 대한 센서스(Census) 데이터와 연결할 수 있습니다. 사람들이 영어가 아닌 언어로 자신의 필요를 표현하는 방식은 온라인 포럼과 공공 문서에 나타나며, 자연어 처리를 통해 이러한 방대한 양의 텍스트를 읽고 분석하는 것이 가능해집니다.
공익기술
이 용어는 대체로 재단들을 통해 2016년경부터 널리 퍼졌습니다. Ford Foundation은 공익기술을 “기술이 책임감 있게 만들어지고 사용되도록 일하며”, “공익을 위해 기술이 개선될 수 있는 부분을 지적하고, 때로는 특정 기술이 과연 만들어져야 하는지에 의문을 제기하는” 사람들의 분야로 설명합니다. Ford Foundation은 디자이너, 변호사, 예술가, 활동가, 그리고 영향을 받는 지역사회 구성원들을 기술자로 간주하며, 이 분야가 “공익법(public interest law)의 틀을 본떠 만들어졌다”고 밝히고 있습니다.
Ford Foundation, Hewlett Foundation, New America가 2019년에 출범시킨 Public Interest Technology University Network(PIT-UN)은 “공익을 증진하고, 공공의 혜택을 창출하며, 공동선을 촉진하기 위한 기술 전문성의 연구 및 적용”이라는 보다 간결한 학술적 정의를 사용합니다. 미시간대학교는 21개 창립 회원교 중 하나였으며, Ford School의 Science, Technology, and Public Policy program이 그 중심 역할을 하고 있습니다. Tara Dawson McGuinness와 Hana Schank는 Power to the Public(2021)에서 2025년 PIT-UN 보고서에 인용된 바와 같이 “공익을 증진하고 공동선을 도모하기 위한 디자인, 데이터, 전달 체계의 적용”이라는 보다 실천적인 정의를 제시합니다. 오랫동안 이 분야에 대해 글을 써 온 Bruce Schneier는 이 일을 하기 위해 “컴퓨터공학 학위가 반드시 필요한 것은 아니다“라고 덧붙입니다. 그가 염두에 두는 사람들은 기술, 정책, 법률 분야 출신으로 정부, 비영리단체, 연구기관, 기업, 언론 등에서 일하고 있습니다.
PIT-UN의 정의는 전문성을 적용하는 데 중점을 둡니다. Ford Foundation의 정의에는 특정 기술이 과연 존재해야 하는지를 결정하는 것까지 포함되며, 저는 바로 이 두 번째 부분에 가장 크게 의지하고 있습니다.
이 분야 또한 빠르게 변화했습니다. 2025년 3월 미국 연방조달청(GSA)은 내부 이메일에서 해당 부서를 “중요하지 않음“으로 규정한 후 사내 디지털 서비스 팀인 18F를 폐지했고, DOGE를 신설한 2025년 1월 행정명령은 U.S. Digital Service의 명칭을 United States DOGE Service로 “공식 변경“했습니다. PIT-UN은 현재 “New Venture Fund의 재정 후원 프로젝트“로 운영되고 있습니다. 연방정부 내부에서 이러한 일을 하기를 희망하는 사람들에게 그 경로는 몇 년 전보다 덜 확실해진 것으로 보입니다.
배경
저는 한국의 두 마을에서 자랐으며, 컴퓨터와 인터넷은 제가 더 넓은 세상을 처음 접하는 통로였습니다. 초등학교 방과 후 프로그램에서 HTML 웹사이트를 만들었고, 2018년에는 주로 자연어 처리를 위해 Python을 배우기 시작했습니다. 저는 20대에 이민자 및 난민과 함께 일하면서 언어 접근성 문제에 관심을 갖게 되었습니다. 사회언어학자 Ingrid Piller는 언어를 교육, 고용, 의료, 복지에서의 “핵심적인 문지기 메커니즘“으로 설명하는데, 이는 제가 현장에서 본 바와 정확히 일치했습니다. 장벽은 대개 이용자들이 사용하는 언어에 적응하지 못한 기관 그 자체였습니다.
제가 만든 도구들은 이러한 배경에서 비롯되었습니다. Immigrant Support Atlas는 미국 전역의 이민자 지원 기관과 정신건강 치료 접근성을 지도화합니다. langaccess는 웹사이트가 영어가 아닌 다른 언어를 어떻게 처리하는지 검사하는 Python 패키지입니다. 제가 이사로 활동하는 한국의 난민 단체 Migration to Asia Peace와 함께 난민을 위한 다국어 정보 서비스인 MAP Refugee News를 개발하고 있으며, 전체 목록은 저의 Data & Tools 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
공중과 간접 이해관계자
전산사회과학은 연구가 어떻게 수행되는지를 설명하고, 공익기술은 그 연구가 누구를 위한 것인지, 제가 그것을 어떻게 평가하는지, 그리고 누가 그에 대해 발언권을 가지는지를 설명합니다. 저는 연구가 어떻게 진행되었는지 이야기할 때는 전자를 사용하고, 어떤 도구가 왜 존재하는지 이야기할 때는 후자를 사용합니다.
John Dewey의 공중에 대한 정의는 이 두 번째 부분을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. The Public and Its Problems(1927)에서 공중은 “거래의 간접적 결과에 영향을 받아 그 결과를 체계적으로 관리해야 할 필요가 있다고 여겨지는 모든 이들로 구성”됩니다. 번역되지 않은 복지 혜택 통지서를 받은 제한적 영어 능력 보유자는 기관과 소프트웨어 공급업체 간의 계약 당사자가 아니었음에도 그 결과를 고스란히 감당하며 살아갑니다. 가치 민감 디자인 또한 “시스템과 전혀 또는 거의 상호작용하지 않지만 그럼에도 시스템의 영향을 받는” 사람들을 뜻하는 간접 이해관계자라는 범주를 통해 동일한 점을 지적합니다.
사회복지와 기술
사회복지는 이러한 유형의 연구에 더없이 자연스러운 보금자리라고 생각합니다. NASW Code of Ethics는 “사회적 맥락 속 개인의 복지와 사회 전체의 복지에 대한 이중 초점”을 전문직의 본질로 명시하고 있으며, 환경 속 인간 사고방식은 이웃 동네뿐만 아니라 웹사이트나 알고리즘에도 동일하게 적용됩니다. 2017년의 Standards for Technology in Social Work Practice는 사회복지사들에게 특히 “제한된 영어 능력”을 가진 사람들을 위한 기술 접근성을 옹호할 것을 요구합니다. 기준 2.20에 대한 이들의 해석은 제 연구와 매우 가깝습니다: 사람들이 서비스나 혜택을 받기 위해 텍스트 기반 신청 양식을 사용해야 할 때, 사회복지사는 “영어가 아닌 다른 언어를 선호하는 사람들을 돕기 위한 방안을 고려해야 한다”는 것입니다.
사회복지학 연구자들은 지난 10년 동안 이러한 주장을 펼쳐 왔습니다. Grand Challenges for Social Work의 2015년 워킹 페이퍼는 Lauri Goldkind와 Lea Wolf의 말을 인용합니다: 사회복지는 기술적 변화가 기존의 불평등을 재생산하거나 심화시키지 않도록 보장할 “독보적인 위치에 있으며 윤리적 의무를 지니고 있다“는 것입니다. Goldkind는 이후 사회복지 교육의 역량 모델을 직접 차용한 공익기술자의 핵심 역량에 관한 PIT-UN 프로젝트를 이끌었습니다. 폭력 예방을 위해 컴퓨터과학자들과 협력해 온 Desmond Upton Patton은 이러한 협력에 필요한 바를 다음과 같이 설명했습니다: “우리는 반드시 지역사회의 지지와 공감을 얻어야 합니다.” 2026년 9월, CSWE는 AI 및 기술에 관한 전국 자문위원회를 구성했습니다.
기술만능주의
공익기술은 복잡하고 뒤얽힌 사회적 상황을 소프트웨어가 해결할 수 있는 문제로 손쉽게 치환해 버리는, Evgeny Morozov가 비판한 기술만능주의와 혼동되기 쉽습니다. Mark Latonero 또한 기업들의 “선한 목적을 위한 AI” 프로그램을 두고 그 화려한 홍보가 “기술만능주의 냄새를 풍긴다“고 지적하며 비슷한 비판을 제기했습니다.
제가 이해하는 바에 따르면 그 차이는 일이 어디서부터 시작되는가에 있습니다. 기술만능주의는 도구에서 출발하여 문제를 찾습니다. 반면 공익기술은 영향을 받는 사람들로부터 출발하며, 아무것도 만들지 않는 것 또한 하나의 선택지로 고려합니다. Langdon Winner의 “Do Artifacts Have Politics?“(1980)는 그 이유를 여전히 가장 명확하게 설명해 줍니다. 그는 우리가 기술을 오직 “도구와 용도”로만 판단한다면 정말 중요한 “많은 것에 눈이 멀게 될 것”이라고 경고합니다. 그가 제시한 기계식 토마토 수확기의 사례에는 어떠한 음모도 개입되어 있지 않으며, 오직 “정치적, 경제적 권력의 뚜렷한 흔적을 담고 있는 깊이 뿌리박힌 패턴”만이 존재할 뿐입니다.
실제 실천에서 이는 도구를 만들기 전에, 전문 통역사를 배치하거나 사무소에 인력을 더 충원하는 것이 도구보다 사람들에게 더 나은 도움이 될 수 있는지를 먼저 묻고, 영향을 받는 사람들을 의사결정 과정에 참여시키는 것을 의미합니다. Design Justice Network는 이를 두 번째 원칙으로 명시하고 있습니다: “우리는 디자인 과정의 결과로부터 직접적인 영향을 받는 이들의 목소리를 중심에 둡니다.” MAP과의 번역 작업에서도 저는 각 언어 커뮤니티의 검토자가 중요한 번역본을 출판 전에 승인하는 작업 절차를 구축하고 있습니다.
미시간에서 가장 잘 알려진 공익기술 사례 중 일부는 AI를 전혀 사용하지 않습니다. 디자인 스튜디오 Civilla와 협력하여 미시간주 보건복지부는 식비, 생계비, 의료, 보육 지원을 위한 통합 신청서를 기존의 전국 최장 분량이었던 42페이지에서 “18페이지로 대폭 줄였으며“, 시범 카운티의 신청자들은 기존 45분 대신 약 20분 만에 작성을 마칠 수 있었습니다. 공공부조의 자동화 시스템을 연구한 Virginia Eubanks는 그 대안의 비용에 대해 다음과 같이 설명합니다: “이러한 시스템을 제대로 구축하는 것은 믿을 수 없을 만큼 어렵고 엄청난 자원이 소모되는 일이며, 엉성하게 구축하는 것은 처음에만 더 저렴하고 빠를 뿐입니다.”
빅테크와 기술자본주의
Luis Suárez-Villa의 용어인 기술자본주의는 창의성과 연구가 기업의 소유물이 되는 “기술과 과학에 기반한 새로운 형태의 자본주의”를 설명합니다. AI 또한 동일한 패턴을 따르며, Meredith Whittaker는 “The Steep Cost of Capture“에서 최근 AI의 발전이 “소수의 거대 기술 기업의 손에 쥐어진 고도로 집중된 데이터와 컴퓨팅 자원의 산물”이라고 주장합니다. 산업계로 진출하는 신규 AI 박사학위 소지자의 비율은 2004년 21%에서 2020년 거의 70%로 증가했으며(Ahmed, Wahed, and Thompson, 2023), 2024년에 출시된 주요 AI 모델의 거의 90%가 산업계에서 나왔습니다(Stanford AI Index 2025). 2026 AI Index는 이에 대해 하나의 반론을 덧붙입니다: 2022년부터 2024년까지 미국과 캐나다의 신규 AI 박사 학위자는 22% 증가했으며, 그 증가분을 이끈 졸업생들은 “산업계가 아닌 학계로 진출했다”는 점입니다.
저는 공익기술자가 이러한 구조의 바깥에 홀로 설 수 있다고 생각하지 않습니다. 저 또한 기업의 상용 언어 모델과 테크 기업들의 클라우드 크레딧을 사용하고 있으며, 공공 대안들조차 이들에 의존하고 있습니다. 연방정부의 NAIRR pilot은 NVIDIA, Microsoft, Amazon, Google, OpenAI, Anthropic의 컴퓨팅 자원을 연구자들에게 제공합니다. 대신 저는 이러한 의존성을 가시화하고 중요한 부분을 공공의 영역에 두기 위해 노력합니다: 오픈 소스 코드, 공공 저장소에 기탁된 데이터, 그리고 제가 없어도 지역사회 단체가 스스로 운영할 수 있는 도구를 만드는 것입니다. Mozilla의 public AI를 위한 논거는 그 이유를 명확하게 밝힙니다: “우리 사회가 AI에 필요로 하는 모든 것을 몇몇 기업에만 의존해 만들 수는 없습니다.”
거부와 잠식
“the master’s tools will never dismantle the master’s house“라는 Audre Lorde의 경고는 단호한 거부의 필요성을 역설합니다. Erik Olin Wright는 anticapitalist strategy에 관한 후기 저작에서 자본주의를 파괴하기, 길들이기, 저항하기, 탈출하기로 구분하며, 기존 체제의 “틈새와 균열 속에서” 보다 민주적이고 참여적인 관계를 구축하여 마침내 체제를 대체해 나가는 자본주의 잠식하기(eroding capitalism)의 결합을 주장했습니다. 제 자신의 입장을 설명하기에 가장 적절하다고 찾은 개념은 Phil Agre의 “critical technical practice“입니다. 그는 이것이 “한 발은 디자인이라는 공예 작업에 딛고 다른 한 발은 성찰적 비판 작업에 딛는 분열된 정체성을 요구한다”고 말했습니다. 저는 소수 기업에 대한 AI의 집중을 비판하면서도 그들의 모델을 활용하여 이민자를 위한 공익 도구를 만들고 있으며, 이러한 모순이 쉽게 해소된다고 생각하지 않습니다. Iris Marion Young의 social connection model은 이에 대한 사고의 틀을 제공합니다: “불의를 낳는 구조적 과정에 자신의 행동으로 기여하는 모든 행위자는 이러한 불의를 시정하기 위해 노력할 책임을 집니다.”
기계 번역
기계 번역은 왜 도구 자체보다 판단이 더 중요한지를 잘 보여줍니다. 건강보험개혁법(ACA) 제1557조를 이행하는 2024년 규칙에 따르면, 개인의 권리나 접근성에 중대한 영향을 미치는 텍스트에 기계 번역을 사용하는 보건 프로그램은 “자격을 갖춘 인간 번역사의 검토를 거쳐야 합니다.” 반면 2025년 7월 영어를 공식 언어로 지정한 행정명령 14224호 이후, 법무부는 연방 기관들에 “비필수적인 다국어 서비스를 최소화하라“고 지시하며 비용 절감을 위한 “인공지능과 기계 번역의 책임 있는 사용”을 권장했습니다. 법무부는 또한 언어 접근성 지침을 제공하던 연방 웹사이트인 “lep.gov의 운영을 일시 중단“했습니다. 동일한 기술이 두 문서에 모두 등장하지만, 한쪽에서는 엄격히 점검해야 할 대상으로, 다른 한쪽에서는 언어 서비스 예산을 절감할 근거로 쓰이고 있는 것입니다.
제가 사용하는 의미에서의 공익기술자는 이 두 가지 용도를 명확히 구분하고, 접근성을 실질적으로 넓히는 기술을 만드는 사람이며, 여기에는 특정 도구를 만들지 않기로 결정하는 것 또한 포함됩니다.
