방법론
정책개발 단계마다 AI와 사람의 역할, 입력과 검토 기준을 설계합니다.
Open source R&D project
AI를 활용한 정책개발을 연구하고, 만들고, 공유합니다.
AIPOL은 정책 문제의 정의부터 근거 조사, 대안 개발, 의견 수렴과 검토까지 AI를 활용하는 방법과 도구를 연구·개발하는 오픈소스 프로젝트입니다.
What we develop
정책개발 전 과정을 위한 공동 연구 기반
하나의 완성된 서비스가 아니라, 연구자와 정책 실무자가 사례를 만들고 검증하며 함께 개선하는 기반을 개발합니다.
연구 엔진
정책 레버, 근거, 검토 절차와 프로토콜을 재현 가능한 코드로 표현합니다.
활용 도구
온라인 연구, 전문가 워크숍, 시민 참여와 현장 실험에 쓸 도구를 개발합니다.
공개 지식
사례, 프롬프트, 실행 조건, 실패와 한계를 오픈소스로 축적합니다.
History
연금개혁 정책실험에서 시작된 연구개발
첫 프로젝트를 수행하며 필요한 방법과 기술을 만들었고, 이를 다른 정책 연구에서도 재사용할 수 있는 공통 기반으로 발전시키고 있습니다.
연금개혁 연구 착수
정책연구팀과 AI팀이 독립 연구를 시작했습니다.
프레임워크 개발
프로토콜, 방어장치와 합성 시민 사전 실험을 코드화했습니다.
공개 기반 구축
방법론·사례·도구를 공유할 프로젝트 사이트와 저장소를 정비했습니다.
첫 현장 적용
한국정책학회 플래그십 세션에서 검증할 예정입니다.
Korea + AI policy development
한국어 AI 역량을 정책개발 역량으로 연결합니다.
한국은 독자 AI 파운데이션 모델 개발과 오픈소스 생태계 확산을 추진하고 있습니다. AIPOL은 국내 AI 모델을 정책개발의 근거 조사, 대안 탐색, 의견 구조화와 검토 과정에 적용하고 검증하는 공개 사례를 축적해 한국이 AI 기반 정책개발의 선도 사례를 만드는 데 기여하고자 합니다.
한국어 정책 맥락
법·제도·사회적 맥락을 다루는 한국어 AI의 실제 정책 연구 활용 가능성을 검증합니다.
독립 모델 비교
LG EXAONE, Solar, HCX 등 서로 다른 국내 모델의 제안과 검토 특성을 비교합니다.
공개 검증
성과뿐 아니라 모델 차이, 오류, 비용과 한계를 사례와 코드로 공유합니다.