최근에 4차 산업혁명시대와 지능정보사회의 도래에 관한 논의가 증가하고 있다. 그에 따라 정부에 관해서도 기존의 전자정부, 디지털정부, 유비쿼터스 정부, 스마트정부 등을 지나 소위 “지능형 정부”라는 말로 정부의 기능 및 역할의 변화를 강조한다. 이는 제4차 산업혁명이 단순한 기술 혁명의 수준을 뛰어 넘어 로봇을 포함한 사물인터넷(IoT, Internet of Things)의 발달과 빅 데이터(Big Data) 활용을 가능케 하는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 발달로 정부활동의 변화를 촉진하게 됨을 시사한다.
이처럼 정부활동의 새로운 변화를 겪게 되는 지능정보사회의 진입을 가능케 하는 제4차 산업혁명시대의 대표적인 기술인 인공지능만 해도 이제까지 “단순한 제어프로그램 수준인 1세대 인공지능”과 “경로탐색과 DB 서치 등을 활용한 2세대 인공지능”의 활용과 대응 방향을 논하다가 지난해 알파고와 이세돌 간의 바둑 대국을 통해 널리 알려진 “머신러닝(Machine Learning)으로 대변되는 3세대 인공지능”시대가 열리면서 기존의 전문가시스템(Expert System)처럼 방대한 운용규칙을 준비하는 대신 “컴퓨터가 스스로 어떤 판별이나 예측 비법을 익히게 하는” 머신러닝에 보다 많은 관심을 갖게 되면서 의사결정과 노동 등에서 사물과 인간과의 관계를 고민하게 되었다.
더 나아가서 4차 산업혁명시대가 도래하면서 “기존의 신경망분석(Neural Network Analysis)의 발전된 형태로서 더 추상화된 고급 지식을 익힐 수 있는 딥러닝(Deep Learning)에 기반 한 4세대 인공지능”의 발달이 가시화됨에 따라 알고리즘에 기초한 3세대 머신러닝에서는 “데이터를 어떻게 추상화하여 로직을 찾을지”를 인간이 정해서 알려준 반면에 4세대 딥러닝에서는 “기계가 직접 데이터를 변형하고 살핌으로써 스스로 통찰력(insight)을 찾아내게 됨”에 따라 모든 분야에서 인간의 역할에 대한 재고가 요구되고 있다. 또한 그동안 간과되었던 엄청난 규모의 빅 데이터를 각종 활동을 분석 및 평가할 수 있는 재료로 활용할 수 있는 컴퓨팅 파워가 발달하면서 딥러닝의 수준을 초월하는 인공지능이 발전하게 되었음을 시사한다.
이러한 변화는 4차 산업혁명 기술의 근간이 되는 인공지능에 기초한 사물인터넷 및 빅 데이터 활용의 진보가 가져다 줄 지능정보사회에서의 정부의 역할과 기능 및 그에 따른 정책의 변화 등에 대한 정확한 분석 및 평가가 새롭게 요구되고 있기 때문에 기존의 정책분석이나 정책평가와 관련된 이론과 방법에 대한 새로운 연구의 방향을 탐색해야 함을 암시해 주고 있다.(『2017 한국정책학회 소식지』가을호, pp.20-21.참조)