LLM이 작성한 복지 신청 급증, 공공 서비스에 '에이전트 홍수' 우려

Public services are increasingly strained by LLM-written appeals for benefits

AI 에이전트가 복지 신청, 정책 이해, 의견 표명 등 공공 서비스 이용을 돕는 사례가 늘면서, 대규모 언어 모델(LLM)이 저비용으로 텍스트를 생성해 서비스 수요가 급증하는 '에이전트 홍수(agentic flooding)' 현상이 현실화되고 있다는 연구가 나왔다. 연구진은 11개 관할권에서 84건의 잠재적 홍수 사례를 수집해 분석했으며, 특히 재정적 매력이 크지만 복잡한 서비스가 가장 큰 위험에 노출됐다고 지적한다. 정부의 대응 방안으로는 수수료 부과 같은 마찰 유발 조치가 가장 빠르지만, 이는 공공 서비스의 형평성을 해칠 수 있다. 연구는 이러한 상충 관계 없이 홍수를 완화할 수 있는 단기적 조치를 제안한다.