우리는 ‘규제’라고 하면 보통 정부가 시장을 통제하는 것을 떠올리는 경우가 많다. 그러나 규제는 시장만의 문제가 아니다. 정부도 스스로 규제를 받으며, 시민도 정부를 상대하는 과정에서 다양한 형태의 규제를 경험한다. 이를 ‘규정’이라 부른다. 법이 추상적인 명령이라면, 규정은 그것을 현실에 적용하는 구체적 원칙이다. 문제는 이 규정이 복잡해질수록 시민이 감당해야 할 행정부담이 커진다는 점이다. 미국 미시간대 포드정책대학원의 파멜라 허드(Pamela Herd) 교수와 도널드 모이나한(Donald Moynihan) 교수는 이를 ‘행정부담(administrative burden)’이라 부른다. 행정부담이란 정책을 이용하기 위해 시민이 감내해야 하는 시간적·심리적·금전적 비용이다. 규정이 어려울수록, 절차가 까다로울수록 시민은 더욱 큰 부담을 진다. 규정은 본래 적법절차를 위한 것이다. 그러나 대개는 과거의 사건이나 사고를 계기로 규정이 추가된다. 문제는 소수의 사례를 막으려 만든 규정이 모든 시민에게 일괄 적용되면서 오히려 불필요한 비용을 낳는다는 점이다. 정부의 규정은 강제력을 갖고 전 국민을 대상으로 한다. 사회적 비용이 결코 적지 않다. ◇ 디지털 정부의 역설…모두가 스마트폰을 가진 세상? 대표적 사례가 한국의 디지털 공공서비스다. 지금 대부분의 온라인 민원은 본인 명의 휴대폰 인증을 요구한다. 겉보기에는 편리하지만, 스마트폰이 없거나 익숙하지 않은 이들, 재외국민, 외국인에게는 높은 벽이다. 실제로 미국 교민인 필자는 지난해 말 미국에서 운전면허증을 갱신하면서 샌프란시스코 총영사관까지 직접 가야 했다. 온라인으로 수수료를 내야 했는데, 결제 과정에서 본인 명의 휴대폰 인증이 필수였기 때문이다. 한국 휴대폰이 없는 상황에서는 선택지가 없었다. 신분증 사본 제출이나 이메일 인증 같은 대안도 있었지만, 시스템은 애초에 그런 방식을

필자는 미국에서 활동하는 정책학자이자 데이터 과학자다. 존스홉킨스대 SNF 아고라 연구소에서 빅데이터와 인공지능을 활용해 미국 시민사회의 현황을 분석하는 프로젝트를 진행한다. 코드 포 아메리카라는 미국의 대표적인 시빅 테크에서 데이터 과학자로 일했으며, 지금도 미국 정부와 협력해 공공 서비스를 개선하는 다양한 현장 실험(field experiment)을 설계하고 실행한다. 핀테크는 간편 결제와 같은 각종 금융 서비스를 쉽게 이용할 수 있도록 돕는 기술 기반 서비스를 만든다. 마찬가지로 시빅 테크는 이용자가 공공 서비스를 더 쉽게 사용할 수 있도록 돕는 기술 기반 서비스를 개발한다. 미국에서는 핀테크처럼 시빅 테크도 하나의 산업으로 자리 잡았으며, 관련된 많은 서비스와 단체들이 존재한다. 예를 들어, 코드 포 아메리카는 캘리포니아 저소득층이 식료품을 구입하기 위해 정부에 작성해야 했던 온라인 신청서를 근본적으로 개선했다. 이 디지털 정책 신청 보조 도구(GetCalFresh)는 기존에 한 시간 걸리던 식품 할인권(food stamp) 신청서 작성 시간을 평균 10분으로 단축했다. 코드 포 아메리카는 약 200명이 일하는 일종의 대규모 시민 단체로, 미국의 국세청(IRS) 같은 연방정부와 15개 주정부와 협력한다. 필자는 코드 포 아메리카의 캘리포니아, 뉴욕, 콜로라도, 뉴멕시코 담당 데이터 과학자로 활동했다. 지금도 코드 포 아메리카와 캘리포니아 주정부와 긴밀히 연구 협력 중이다. 코드 포 아메리카 외에도 미국 정부 내에서 비슷한 역할을 수행하는 시빅 테크 기관으로는 백악관의 디지털 서비스청(USDS)이 있다. 이 기관은 코드 포 아메리카를 창립한 제니퍼 폴카가 오바마 행정부에서 백악관 과학기술정책 부문 CTO(차관급)으로 재직하며 설립했다. 디지털 서비스청에는 약 230명이 근무하며,

외식 경영 전문가 백종원은 식당을 잘 경영하기 위해서는 잔반통을 확인하는 것이 중요하다고 강조한다. 고객이 주문한 음식을 남겼는데, 식당 사장이 왜 남겼는지 확인하지 않으면 고객이 주문한 내용 중에서 어떤 부분이 만족스럽지 않았는지 확인하기 어렵기 때문이다. 무엇이 고객을 불편하게 만들었는지 알 수 없다면 재방문을 이끌기도 어렵다. 백종원은 이런 평소 신념에 따라 최근 장안의 화제가 된 <흑백요리사>에서도 어김없이 잔반통을 확인했다. 잔반통을 확인해야 하는 이유는 통계로 설명할 수 있다. 에이브러햄 월드는 20세기 초중반 유럽과 미국에서 활동했던 통계학자다. 그는 ‘데이터 과학’이라는 말이 존재하기도 전에 데이터로 현실의 문제를 풀어냈던 데이터 과학의 선구자다. 월드가 풀었던 대표적 문제 중 하나는 2차대전 당시 미국 정부를 도와 전투기, 폭격기의 생존율을 높인 것이다. 전투기, 폭격기는 전투의 양상을 바꿀 수 있는 중요한 전략적 무기다. 그러나 전투기와 폭격기 제조, 그리고 조종사와 같은 관련 인력 육성과 훈련 모두 높은 비용이 든다. 그래서 미국 정부는 전투기와 폭격기의 생존율을 높이는 방법을 찾는 데에 많은 관심이 있었다. 전투에서 살아 돌아온 비행기는 날개와 꼬리에 총격을 받은 경우가 잦았다. 이 제한된 표본을 보고 기체의 어느 부분을 더 견고하게 해야 전투기와 폭격기의 생존율을 높여진다고 묻는다면 보통 날개와 꼬리를 보강해야 한다고 대답할 것이다. 이런 사고가 단순하지만, 직관적이기 때문이다. 월드는 달랐다. 그의 사고는 깊었다. 그는 잔반통을 생각했다. 살아 돌아온 비행기뿐 아니라 격추당한 비행기를 생각했다. 그리고 격추당한 비행기들이 총격을 받았을 위치를 생각했다. 격추당한