지방선거를 앞둔 예비 후보자가 지역구 신문과 온라인 커뮤니티 게시판을 훑으며 메모장을 채운다. 지역 주민의 불만을 수집하고 이를 정책으로 바꾸는 과정에 수주일의 시간과 수많은 보좌진의 인력이 투입된다. 현장의 목소리를 공약이라는 정제된 언어로 바꾸는 작업은 여전히 노동 집약적인 영역이다.

K-Gongyak의 기술 구성과 데이터 범위

K-Gongyak은 GPT-4o(OpenAI의 최신 대규모 언어 모델)와 Tavily API(실시간 웹 검색 및 데이터 수집 도구)를 결합한 공약 생성기다. 전국 17개 광역자치단체와 226개 기초자치단체를 대상으로 데이터를 처리한다. 출마 유형은 광역단체장, 광역의원, 기초단체장, 기초의원, 교육감까지 세분화하여 설정할 수 있다. 사용자가 정당 성향, 타겟 유권자층, 차별화 포인트를 입력하면 맞춤형 결과물이 도출된다. 생성되는 공약에는 단순한 문구뿐 아니라 예산 추정치, 실행 단계, KPI(핵심성과지표), 리스크 분석이 함께 포함된다.

데이터 기반 공약 설계로의 지형 변화

과거의 공약 수립은 보좌진의 경험과 정치적 직관에 의존했다. 지역 현안을 파악하기 위해 수동으로 자료를 찾고 이를 문장으로 다듬는 시간이 대부분이었다. 이제는 Tavily API가 실시간으로 수집한 지역 이슈가 GPT-4o의 추론 능력과 결합한다. 이는 생성형 AI의 고질적 문제인 할루시네이션(허구 정보를 사실처럼 말하는 현상)을 실시간 외부 데이터로 보완하는 구조다.

단순한 문장 생성을 넘어 예산과 KPI라는 경영학적 지표를 공약에 이식한 점이 핵심이다. 기존 공약들이 선언적인 문구에 그쳤다면, 이 도구는 실행 가능한 사업 계획서 형태로 결과물을 내놓는다. 정치적 수사에서 데이터 기반의 실행 계획으로 공약의 성격이 변하는 지점이다. 이는 정치 컨설팅 시장의 진입 장벽을 낮추고, 신인 정치인들이 기성 정치인과 대등한 수준의 정책 논리를 갖출 수 있는 포석이 된다.

개발자가 공개한 웹 환경의 UI(사용자 인터페이스)는 모바일보다 최적화되어 있으며, 현재 지속적인 수정 작업이 진행 중이다. 사용자는 깃허브 저장소를 통해 해당 도구의 구조를 확인하고 활용할 수 있다.