AI가 인허가를 판단하는 시대 - 도시계획 실무자가 보면 오히려 더 위험하다

 

260605(보도자료) 토지개발 인허가 가능 여부를 AI로 사전 진단해 드립니다(국토정보정책과).pdf

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국토부 AI, 토지개발 가능 여부까지 판단…혁신일까, 새로운 리스크일까

국토교통부가 공공 AI 전환 사업을 본격적으로 추진하면서 토지 개발과 인허가 가능 여부를 사전에 분석해주는 시스템을 도입한다. 총 107억 원이 투입되고, 2026년 일부 지자체에서 시범 운영 후 2027년 전국 확대가 목표다.

겉으로 보면 행정 혁신에 가깝다. 민원 처리 속도를 줄이고, 복잡한 인허가 과정을 단순화하겠다는 방향 자체는 분명 의미가 있다. 하지만 도시계획과 개발 실무 기준에서 보면 이 시스템을 단순한 효율 개선으로만 보기에는 한계가 있다.

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1. AI가 하겠다는 일

이번 시스템의 핵심은 사실 단순하다. 토지의 각종 데이터를 AI가 자동으로 분석해 개발 가능 여부를 미리 알려주는 구조다.

용도지역, 건폐율, 용적률, 각종 법령과 조례를 종합해서 어떤 인허가가 필요한지, 기간과 부담금은 어느 정도인지까지 안내하는 방식이다. 정부는 이를 통해 민원 준비와 행정 처리 기간을 약 30% 줄일 수 있다고 보고 있다.

표면적으로는 상당히 강력한 변화다. 과거처럼 개별 법령을 일일이 확인하지 않아도 기본적인 판단이 가능해지기 때문이다.

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2. 도시계획 입장에서 달라지는 지점

도시계획 업무는 단순히 “가능/불가능”을 나누는 구조가 아니다. 법적 기준 위에 물리적 조건, 행정 해석, 심의 판단, 지역 상황까지 동시에 얹혀 있는 구조다.

이번 시스템은 이 중에서 법령과 데이터 영역을 상당 부분 자동화한다는 점에서 의미가 있다. 특히 용도지역, 도시관리계획, 각종 규제 정보를 하나의 플랫폼에서 통합해 보여주는 구조는 분명 접근성을 높일 수 있다.

또 하나는 도시관리계획 변경 사항이 실시간으로 반영된다는 점이다. 기존처럼 고시 내용을 따로 확인해야 하는 방식에서 벗어나, 일정 수준의 동적 관리가 가능해진다는 의미다.

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3. 하지만 AI가 판단하지 못하는 영역이 있다

문제는 여기부터다.

AI는 기본적으로 “문서화된 규칙”을 기반으로 판단한다. 하지만 실제 개발 인허가 과정에서는 문서 밖 요소가 훨씬 중요하게 작용하는 경우가 많다.

대표적으로는 구거나 배수로 같은 현황 요소, 진입도로 확보 가능성, 경사도에 따른 공사 난이도, 인접 토지와의 관계, 민원 발생 가능성 등이 있다. 이런 요소들은 데이터로는 표현되기 어렵고, 현장 확인 없이는 판단이 불가능하다.

결과적으로 AI가 “가능”이라고 판단한 토지가 실제로는 사업성이 떨어지거나 인허가 과정에서 막히는 경우도 충분히 발생할 수 있다.

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또 하나는 도시계획위원회나 건축위원회 심의다. 이 단계는 수치 기반 판단이 아니라 정책 방향과 공공성, 경관, 안전성 등을 종합적으로 고려하는 정성적 판단 영역이다.

이 부분은 AI가 대체하기 어렵다. 결국 최종 판단은 사람의 해석과 설득 구조에 의해 결정된다.

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4. 가장 중요한 부분은 책임 구조

이 시스템에서 가장 중요한 포인트는 기술보다 책임 구조다.

AI는 분석 결과를 제공할 뿐 법적 책임을 지지 않는다. “가능성이 높다”는 판단이 실제 인허가 승인으로 이어지지 않더라도, 그 결과에 대한 책임은 사용자에게 남는다.

즉, 구조적으로 보면 AI는 판단을 보조하지만 책임은 회피하는 형태다. 이 부분은 향후 실제 운영 과정에서 가장 많은 논란이 될 가능성이 있다.

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5. 행정 효율인가, 책임 분산인가

이 시스템은 행정 입장에서는 분명 효율적이다. 사전 검토 부담이 줄어들고, 민원 대응도 단순해질 수 있다.

하지만 다른 관점에서 보면 민원인에게는 “쉽게 보이지만 실제 책임은 남아 있는 구조”가 된다. AI 결과를 기준으로 판단이 이뤄지는 것처럼 보이지만, 최종 리스크는 여전히 개인이나 사업자가 부담하는 구조다.

이 지점에서 단순한 기술 도입으로 보기 어려운 이유가 생긴다.

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6. 결론

국토부의 AI 시스템은 분명 의미 있는 변화다. 초기 개발 검토 단계의 접근성을 높이고, 행정 효율을 개선하는 효과는 분명 존재한다.

하지만 도시계획 인허가의 본질은 여전히 복잡한 규제 구조와 정성적 판단, 그리고 현장 변수에 있다. 이 영역은 AI가 완전히 대체하기 어렵다.

결국 이번 변화는 “판단을 대신해주는 기술”이라기보다 “판단을 쉽게 보이게 만드는 도구”에 가깝다.

그리고 그 차이는 생각보다 크다.