AI-Driven Consensus Formation and High-Conflict Policy Governance: An Analysis of vTaiwan's Mechanisms
Abstract
본 연구는 고갈등 정책 환경에서 인공지능(AI) 기반 숙의 메커니즘이 갈등을 완화하고 합의를 구조화하는 방식과 조건을 분석한다. 이를 위해 대만의 디지털 참여 플랫폼 vTaiwan에서 AI 숙의 도구인 pol.is가 활용된 우버(Uber) 정책 논의 사례를 검토하였다. 기존 오프라인 공청회나 온라인 공론장은 참여 기회의 확대에도 불구하고 대립적 의사소통 구조로 인해 정서적 양극화와 찬반 이분법이 고착되는 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로서 AI가 숙의의 조건을 재설계하는 ‘매개적 거버넌스 기제’로 작동함을 이론적·경험적으로 규명한다. 분석 결과, pol.is는 첫째, 비동기적 반응 구조와 탈인격화된 의사소통 설계를 통해 정서적 대립을 구조적으로 억제하였으며, 둘째, 주성분 분석(PCA)을 활용한 의견 지형의 가시화를 통해 참여자가 전체 논의 구조를 조망하고 성찰적 사고를 수행할 수 있는 조건을 형성하였다. 셋째, 교집합 식별 알고리즘은 갈등을 찬반 대립의 제로섬 게임이 아닌 조건부 선호 조정의 문제로 재구조화하여, 압도적 반대가 부재한 ‘거친 합의(rough consensus)’를 도출하는 데 기여하였다. 본 연구는 AI 기반 숙의를 민주적 의사결정을 자동화하는 기술이 아니라, 인간의 숙의 역량을 보완·증강하는 증강된 숙의(Augmented Deliberation)의 관점에서 위치시키고, 고갈등 정책 이슈에서 이러한 메커니즘의 제도화 조건과 한계를 함께 제시한다.
Fields of Study & Subjects
E-Government and Public Services
Social Media and Politics
Ethics and Social Impacts of AI
Publication details
- Journal / source
- Korean Journal of Political Science
- Volume
- 34
- Issue
- 1
- Pages
- 1–25
- Publication date
- 1 February 2026
- Language
- KO