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分析区域：京畿道及31个市郡 立法体系核心区域
： 京畿道议会、京畿道政府、31个市郡议会及京都-地方政策联动体系
议程：地方议会能否基于初步阶段、过程阶段和结果阶段的数据和证据，验证向超大型AX产业（半导体、人工智能、GTX、医疗保健、农业、能源等）转型的可行性？
黄金时间类型：机遇+机构风险
参考日期： 2026年8月28日
版本：区域AX黄金时间情报 v3.1
 

随着京畿道向AX的转型不断推进，京畿道议会的角色也必须随之改变。

京畿道2026年的原预算为40.0577万亿韩元，加上5月份最终确定的首份补充预算，总预算增至41.6799万亿韩元。该预算涵盖了第001至011期报告中分析的几乎所有“黄金时期”议程，包括人工智能、半导体、机器人、气候技术、京畿道北部地区的人工智能、半导体、机器人、城市铁路、护理服务、医疗服务以及基础设施建设。（京畿道新闻门户网站）

议会需要处理的政策也比以往更加复杂。半导体产业集群并非单一的产业政策，而是一个庞大的系统，涉及电力、水资源、交通运输、住房、教育、中小企业和环境等诸多方面的协同运作。就GTX项目而言，仅审查铁路预算无法评估其对居民区、商业区、住房和区域发展差异的实际影响。人工智能管理不应仅仅关注系统是否已引入，还必须核实使用了哪些数据、哪些决策是自动化的，以及这些决策对公民产生了哪些影响。

与以往相比，京畿道议会的制度基础得到了显著加强。自第十二届议会起，议员人数由156人增至167人，相应的政策支援人员编制也由78人增至83人。现行《地方自治法》允许任命最多相当于议员总数一半的专门政策支援人员，政策支援人员协助开展立法活动，例如收集、调查和研究立法资料，以及制定法令、预算和进行行政审计等。（京畿道教育厅）

截至2026年1月，京畿道议会秘书处共有379名工作人员，下设一个局、八个处和14个专门委员会办公室，其中包括预算分析处、立法处、数字程序处和立法支援处等。预算分析处负责编制2026年预算提案的14卷分析报告，并单独编制关于第一补充预算和结算的分析资料。（京畿道市政府）

更重要的变化是，京畿道议会自身也开始采用人工智能技术。2025年数字立法委员会一直在推动建立人工智能立法平台、基于区块链的移动立法支持系统以及人工智能聊天机器人“Sowon AI  ”。Sowon AI基于会议记录、法案和议会网站的信息，提供24小时问答功能。计划中的人工智能立法平台包括一站式法案处理、自动生成数据请求、会议视频实时字幕以及为工作人员提供人工智能助手等功能。（京畿道市政府）

2026年7月，《京畿道议会立法活动人工智能创新应用条例草案》再次公布立法公报。该条例草案涵盖人工智能伦理原则、人工智能的引入与应用、教育、效果评估以及安全管理等内容。这表明地方议会已开始将人工智能视为系统和问责制的一部分，而不仅仅是行政自动化工具。（京畿道市政府）

然而，国会使用人工智能和能够验证 AI·AX 政策是两回事。

• AI 会议记录搜索 ≠ AX 策略验证
• 增加政策支持人员数量 ≠ 确保各领域专业知识
• 预算分析 ≠ 结果验证
• 管理审计 ≠ 运行时监控
• 制定人工智能条例并不等于确保算法问责制。

因此，这项分析的关键结论是双重的。

京畿道议会已经拥有转型为人工智能议会所需的大部分基本资产，包括组织机构、政策支持官员、专家委员会办公室、预算分析、数字立法事务和人工智能条例。

另一方面，将第 001 号至第 011 号文件中确定的各项重大政策联系起来，持续核实从规划→执行→实际结果→区域差异→下一步政策调整的立法情报系统，尚未得到充分验证。

京畿道议会的黄金时期不在于其成员更多地使用人工智能。

关键在于，在未来两到三年内，我们能否摆脱立法机构比行政部门更晚收到报告的现状，过渡到以证据为基础的立法机构，通过数据首先发现政策变化，并不断核实计划、预算、执行和结果之间的差距。
 

京畿道议会需要审查的行政规模与大多数其他地方议会相比，处于不同的层级。

仅2026年主预算就超过40万亿韩元，加上追加预算，总额超过41.6万亿韩元。京畿道机关下辖众多部门、局和公共机构，其政策范围广泛，涵盖人工智能、产业、经济、福利、交通、环境、农业、安全和教育等领域，其规模几乎与中央政府相当。（京畿新闻门户网站）

第十二届京畿道议会共有167名议员。因此，政策支援人员的编制人数增加至83人。除政策支援人员外，各常设委员会的专家办公室、预算分析科、立法科等专门机构也为立法活动提供支持。（京畿道教育厅）

然而，行政规模大并不一定意味着需要审查的文件很多。

更大的问题是，一个项目往往同时涉及多个委员会。

例如，龙仁半导体产业集群关乎未来产业和城市规划，也关乎输电网络和供水，还涉及交通、住房、环境以及中小企业的供应链。

GTX项目不仅是建设和交通委员会的议程，它还影响着车站周边的城市发展、区域经济、住房、青年就业，甚至南北差距。

对于人工智能来说，这一点尤其如此。

截至2026年4月，京畿道人工智能登记系统记录了187项人工智能服务，这些服务由京畿道、31个市郡以及公共机构运营，其中32个地方政府采用这些服务，81个机构运营。仅福利部门就占了66项。（京畿道政府）

因此，京畿道议会的核心问题不是缺乏常设委员会。

问题在于，虽然政策跨越了常设委员会的界限，但核查系统仍然按部门划分。

议会最传统的权力是制定法令、审议预算、进行行政审计以及质询行政部门。

在 AX 时代，这种权威依然至关重要。

但是，验证方法必须改变。

在之前的立法过程中，绩效可以根据项目计划、执行率和预算使用情况详情进行核实。

仅凭这一点在 AX 策略中是不够的。

• 人工智能项目启动 ≠ 人工智能政策结果
• 100% 的预算执行率 ≠ 问题解决
• 平台建设完成 ≠ 住户使用率
• 企业支持数量 ≠ 企业规模扩张
• 受训人数 ≠ 未来能力提升
• 铁路的开通并不等于居住环境的改善。

仅就京畿道人工智能局而言，其2026年预算为677亿韩元，并致力于实现三大目标：人工智能行政创新、以居民为中心的人工智能以及人工智能产业的重大转型。2026年7月，京畿道第十二届议会未来科学合作委员会收到了人工智能局的工作报告，并开始审查相关项目。（京畿道教育厅）

然而，人工智能政策评估并不仅仅止于确认 677 亿韩元的预算是否得到了妥善执行。

如果人工智能已经引入公共医疗保健领域，我们必须检查实际诊断时间、准确性和患者可及性是否有所提高。

如果引入了人工智能管理，我们需要考察处理民事投诉所需的时间以及公务员的工作时间是否有所减少。

如果你支持了一家人工智能公司，你需要看看它是否带来了收入、投资、就业和规模扩张。

换句话说，在 AX 时代，议会核查的单位必须从方案转向结果。

第一个变化是从事后审计转向持续验证。

传统的行政审计会对特定时期内实施的政策进行深入审查。

事实上，京畿道议会未来科学合作委员会对人工智能局、国际合作局、未来增长产业局以及其他相关公共机构进行了为期14天的行政审计，旨在为2025年做好准备。该委员会表示，其目标并非仅仅是简单的行政检查，而是为了促进未来产业的发展和政策的完善。（京畿道市政府）

然而，人工智能、工业和能源环境的变化速度远超一年。

因此，从现在起

• 年末赏金
• 而且
• 需要进行月度和季度运行时监控。

第二个变化是从文件验证转向数据验证。

如果只看业务部门提交的报告，最终看到的政策都是围绕行政部门选择的指标展开的。

委员会必须能够独立地将公共数据、统计信息、预算、项目绩效、公民投诉和区域指标联系起来。

第三点是从单个项目向系统验证的转变。

以007号的电力和供水为例，只有工业园区的预算不应该被审查。

Fab 建设进度 → 输电网络 → 供水 → 道路 → 公司入口应视为一条关键路径。

第四点是从技术中立的立法转向算法问责制。

当公共人工智能开始影响居民的福利、就业、安全和民事投诉时，委员会不应仅仅是一个批准人工智能预算的机构，而必须核实使用了哪些数据，是否存在歧视的可能性，人类是否干预了最终决定，以及公民是否可以要求解释。

京畿道议会已经开始从数字化立法事务过渡到人工智能立法事务。

在2025年数字立法委员会会议上，建立人工智能立法平台、基于区块链的移动立法支持系统以及人工智能聊天机器人“Sowon AI”被列为重点项目。人工智能立法平台包含法案处理、数据请求起草、会议视频实时字幕以及为工作人员提供人工智能助手等功能。（京畿道市政府）

Sowon AI是首个面向地方议会的AI聊天机器人，旨在让用户能够通过自然语言查询来查找会议日程、议程项目和会议记录。（京畿道教育厅）

2025年，京畿道市政府在15个部门试点推行了基于人工智能的设计平台。该系统旨在试点运行后评估其利用率、生产效率和预算节省潜力，以决定是否推广至所有部门。虽然这是一个小规模项目，但其遵循“引入→使用→效果评估→推广决策”的结构意义重大。（京畿道市政府）

京畿道议会立法活动辅助人工智能创新应用条例草案（2026年7月公布立法审查）不仅涵盖人工智能的应用，还包括伦理原则、培训、效能评估与改进以及安全管理等内容。（京畿道市政府）

另一个方向是关于人工智能政策本身的立法。

2026年，京畿道颁布了一系列法律，旨在将人工智能扩展到教育、城市和产业政策领域，其中包括《青少年人工智能伦理教育条例》、《数字包容条例》和《发展项目区数据集群建设支持条例》。（京畿道市政府）

换句话说，京畿道议会已经朝着两个方向发展：一个是使用人工智能的议会，另一个是监管人工智能的议会。

下一步是理事会核实人工智能政策的成果。

2022 年《地方自治法》全面修订后，韩国地方议会的专业水平达到了一个重要的转折点。

现行《地方自治法》第41条允许在地方议会成员总数的一半范围内任命专门的政策支持人员，政策支持人员负责协助开展立法活动，例如数据收集、调查研究以及法令、预算和行政审计。（政府立法部）

京畿道议会为其167名议员配备了83名政策支援官员，使其人员编制接近法定上限。（京畿道教育厅）

与过去结构相比，这代表着制度上的重大进步。过去，地方议员必须根据个人能力来审查庞大的执行机构。

然而，AX 时代的问题不仅仅是人员短缺。

一名政策支持官员很难同时深入分析人工智能、半导体、电力市场、医疗数据、交通需求和气候融资等领域。

因此，仅靠个人工作人员模式是不够的，未来的立法专业知识还必须得到采纳，共享情报模式也必须采用。

换句话说，除了为个别成员指派政策支持官员外，还必须加强整个理事会在预算情报、产业情报、人工智能治理、区域差异和绩效分析方面可利用的专门职能。

从规模上看，京畿道是最适合展示该模式的地方议会。

将这些数字联系起来，就能清楚地说明验证能力的问题。

根据补充预算，京畿道2026年预算约为41.6799万亿韩元。（京畿新闻门户网站）

京畿道议会将由167名议员和83名政策支援人员组成。（京畿道教育厅）

截至2026年1月，京畿道议会秘书处现有组织人员379人，下设14个专门委员会办公室。（京畿道市政府）

截至2026年4月，仅京畿道公共部门就有187项人工智能服务。（京畿道政府）

仅人工智能局就下设4个部门、18个团队和98名员工，2026年预算为677亿韩元。（京畿道教育厅）

这里，包括半导体产业集群、GTX、公立医院、农业人工智能、北方发展以及气候和能源等在内的数十项复杂政策正在同步推进。

数字得出的结论很简单。

政策的复杂性已经远远超出了仅靠个别立法者的努力所能核实的范围。

因此，仅仅增加政策支持人员的数量是不够的。

必须通过数据和人工智能来增强议会的联合分析能力。

第一个问题是行政部门数据与立法部门数据之间的差距。

由于项目由行政部门负责执行，因此行政部门可以率先获取原始数据。如果委员会等到报告提交后再获取数据，就会出现信息滞后。

第二个问题是预算审查与结果核实之间的差距。

京畿道议会预算分析科编制了大量的预算和结算分析报告。然而，建立一个能够持续比较京畿道31个市郡最终政策结果的机制，仍然是一项独立的任务。（京畿道厅）

第三点是常务委员会内部的分工与趋同政策之间的差距。

半导体、GTX、人工智能、医疗保健和气候等议题涉及多个委员会。

第四点是政策支持人员的数量增长与其专业知识深度之间的差距。

这 83 个人是一笔重要的财富，但是在一个高度专业化的领域进行分析需要一个联合的专业组织。

第五个问题是人工智能应用与人工智能验证之间的差距。

虽然 Sowon AI 和 AI 立法平台可以提高议会事务的效率，但它们并不是能够自动验证行政部门 AI 的错误、偏见和性能的系统。

第六点是法令与实际算法治理之间的差距。

即使存在人工智能注册系统并颁布了相关法令，除非委员会区分高风险人工智能并对其进行单独核实，否则透明度可能仍然只是流于形式。

AX 理事会的核心基础设施不是会议室或计算机系统，而是立法数据层。

目前，议案、会议记录、预算、账目结算、行政审计和政策研究资料都积存在议会中。

行政部门包括公共数据、企业绩效、合同、补贴、人工智能注册信息和区域政策指标。

将这两者结合起来，就能实现一种新的验证结构。

例如，对于单个项目，您可以在一个屏幕上跟踪承诺/计划 → 条例 → 预算 → 合同 → 执行 → 区域效益 → 绩效指标 → 行政审计 → 下一个预算的顺序。

就人才而言，验证人工智能生成的分析结果的能力比让政策支持人员使用人工智能更重要。

• 统计标准是否相同？
• 你难道没有把相关性理解为因果关系吗？
• 你难道没有把预测就业人数当作实际就业人数来使用吗？
• 必须能够核实谅解备忘录中的投资金额是否按实际资本支出计算。

从制度上看，随着公共人工智能的增加，也有必要审查立法机关对算法审计的权限和程序。

京畿道人工智能注册系统通过公开人工智能的应用领域、技术类型、所用数据和数据来源，加强了透明度和问责制。如果将这些信息与道议会的审计和预算审查相结合，人工智能注册系统就能从单纯的公开清单发展成为一个有效的核查工具。（京畿道政府）

立法活动的最终目标也不是提高议员的工作效率。

这是为了验证该政策是否真正对居民有效。

即使人工智能立法平台能够快速生成数据请求，但如果它未能利用这些数据检测出政策错误，也很难将其视为人工智能立法平台。

即使 Sowon AI 成功找到了会议记录，如果居民无法知道他们所在地区投入了多少预算以及产生了哪些结果，透明度仍然有限​​。

因此，省级立法服务的下一阶段必须超越简单的搜索，能够显示“我们城市投资了哪些项目，投资了多少，以及实际发生了哪些变化？”

例如，龙仁市居民不仅应该能够看到半导体产业集群的投资计划，还应该能够看到输电网络、供水和交通运输进程的进展情况。

延川的农民必须能够核实自人工智能农业示范以来产量、损失和收入发生了怎样的变化。

议政府居民应该能够核实自人工智能产业集群被指定以来，实际的企业数量和就业人数增加了多少。

那时，立法数据不再是议员的资料库，而是省内居民进行政策核查的基础架构。

京畿道议会核查能力之所以重要，另一个原因是京畿道31个市郡之间存在差异。

虽然从京畿道的总体平均水平来看，该政策似乎取得了成功，但如果按地区细分，则可能会出现完全不同的结果。

第 002 号报告指出了人工智能可及性差距。

第 010 号报告指出，各地区在获得医疗和护理服务方面存在差异。

第 011 号报告分析了高科技产业和研发集中在南方的风险。

因此，议会今后需要更多地关注31个市郡的分布情况，而不是京畿道的平均水平。

例如，187 项人工智能服务的数量令人印象深刻。

然而，按地区比较各市县的此类设施数量、实际利用率以及居民的行政时间或福利获取情况的改善程度，是有意义的。（京畿道政府）

即使大都会委员会审议了整个预算，但如果他们不核实区域差异，也可能会错过分配的结果。

因此，京畿道议会AX的核心是从平均治理转向分配治理。

第一个原因是第十二届京畿道议会于 2026 年 7 月新成立。

现在正是基于数据和人工智能，从零开始设计新的四年立法运作体系的最佳时机。在第十二届国会中，随着议员人数的增加，政策支持官员的编制也将扩充至83人。（京畿道教育厅）

第二个原因是人工智能在京畿道政府部门的迅速普及。

截至2026年4月，已有187项人工智能服务注册。展望未来，人工智能很可能在福利、医疗、交通和行政等领域的更多应用将影响居民的实际决策。（京畿道政府）

第三个原因是京畿道议会自己的AI平台目前正在开发中。

在它最终只具备简单的文档创建和搜索功能之前，可以在其结构中加入政策差距检测和绩效验证功能。

第四个原因是京畿道将在未来几年进入大型投资的关键阶段。

龙仁半导体、GTX、北方发展、公立医院、农业AX等目前均处于规划和投资阶段。

现在就开始跟踪关键路径远比完成后才心存感激重要得多。

因此，2026 年至 2028 年是京畿道议会从使用 AI 的议会过渡到验证 AX 的议会的黄金时期。

12-1. 基层地方政府黄金时段应用案例①——坡州市

坡州就是一个很好的例子，说明了为什么在地方议会层面进行 AX 政策核查是必要的。

2026年，坡州市将原有的信息通信部门改组为人工智能政策局，直接隶属于副市长，并加强了人工智能事务的整体管理和协调职能。该市正在制定2027-2029年智能信息社会综合规划，并建立中长期人工智能发展战略，以应对从数字化转型到数字化转型的“应用人工智能”（AX）时代。（坡州市议会）

因此，坡州市议会地方行政委员会于2026年7月直接审议了《坡州市智能信息化条例部分修订》和《坡州市人工智能框架条例部分修订》。该委员会还审议了人工智能政策局重组后智能信息化专员和人工智能委员会的重组方案。（坡州市议会）

本案的意义在于，在行政部门启动人工智能政策后，立法部门同时对组织、官员、委员会和法令进行核查，而不仅仅是查看预算。

坡州的下一个黄金时代将更进一步。

市议会不仅要持续跟踪人工智能政策官员推动了哪些项目，还要持续跟踪从人工智能项目→使用数据→预算→实际利用率→行政效率→市民成果的整个过程。

特别是坡州市可以作为基层地方政府AX立法倡议的示范区，因为GTX-A、高科技产业、边境地区、农业和人口增长等不同的政策问题同时存在。

12-2. 基本地方政府黄金时间应用案例②——水原特区

水原展示了一种不同类型的验证任务。

水原市计划到2026年推进31个人工智能相关项目，总投资额达49亿韩元，并推行以“人工智能市民大厅”、“人工智能产业大厅”、“人工智能管理大厅”、人工智能教育和人才培养为核心的人工智能基础社会战略。此外，水原市还在积极推动公务员接受强制性人工智能培训。（水原市政府）

尽管该政策的规模仍然小于京畿道人工智能局的政策，但值得注意的是，地方政府已经开始将人工智能从特定部门的信息化项目扩展到整个市政管理的运营模式。

目前，市议会的角色不应该是“积极推进人工智能”或“削减预算”这种二元对立。

这 31 个项目必须按市民服务、行政效率、产业发展、教育和高风险决策进行分类，并对每个项目应用不同的指标。

例如，在人工智能教育中，能力的提升比参与人数的增加更重要。

在人工智能管理中，减少工作时间比增加系统数量更重要。

对于人工智能公民服务而言，实际问题解决率比用户数量更重要。

如果人工智能被用于选择福利领取者或评估安全风险，则其准确性、偏见和异议程序也必须得到验证。

因此，水原式黄金时间不是将 31 个 AI 项目作为 31 个单独的项目进行审核，而是将它们作为一个整体的 AI 项目组合进行验证。

如果该模型得以建立，便可扩展为一个通用的 AX 审计系统，供京畿道 31 个市郡的议会使用。

第一个损失是政策监管滞后。

如果行政部门迅速推动人工智能和高科技产业发展，而立法部门在年终工作报告和行政审计中才姗姗来迟地发现问题，那么政策变更的成本就会增加。

第二点是预算的机会成本。

如果重复开展实际影响甚微的项目，就会错失将预算分配给更重要的“黄金时期”任务的机会。

第三点是算法问责制。

如果公共人工智能发展到影响居民的程度之后才制定透明度、异议和人工审查规则，那么错误的决策可能已经积累起来了。

第四点是区域差异。

如果政策评估继续只关注京畿道的总体平均值，那么南北之间、城乡之间实际的结果差异将无法被发现。

第五个阶段是展现专业技能的时候。

国会在半导体、人工智能、生物、气候、医学和数据方面的专业知识不是一朝一夕就能建立起来的。

第六点是省内居民的信任。

如果市议会未能核实项目公告与实际结果之间反复出现的差异，不仅对行政部门的信任，而且对整个地方政治的信任都可能减弱。

京畿道议会实际上具备成为韩国首个为地方议会创建 AX 模式的条件。

它规模很大。

设有专门的委员会办公室。

政策支持人员数量已增至 83 人。

有一个专门负责预算分析的机构。

会议记录、议程项目和预算数据已积累了大量数据。

目前也在推广人工智能立法平台。

通过连接此资产，您可以创建一个立法情报操作系统。

例如，如果一位议员问：“龙仁半导体产业集群是否按计划进行？”，这不仅仅是简单的搜索结果。

它是一种显示投资→选址→电力→水→交通→公司搬迁→中小企业→就业的当前状态和滞后项目的方法。

如果问“GTX-A 对坡州有什么影响？”，答案是：用户 → 通勤时间 → 人口 → 商业区 → 企业 → 住房。

它展现了变化。

如果问“人工智能护理是否有效？”，则验证将按以下顺序进行：服务使用→风险检测→人工干预→住院/急诊→健康结果。

如果这种情况发生，议员提出的问题本身也会发生变化。

从“你花了多少钱？”转变为“那么发生了什么变化？”

京畿道议会 需要建立立法AX智能运行时。

具体而言，议会质询的结构必须从“项目名称→预算→执行率”改为“问题→政策→预算→实施→结果→差距→调整”。

这是立法AX。

机会 + 机构风险

将京畿道议会评价为“准备不足的议会”是不准确的。

委员会成员人数已增至167人，政策支持人员人数将增至83人。目前已设立专家委员会办公室和预算分析机构，并持续编制2026年预算提案、补充预算和结算的专家分析报告。（京畿道教育厅）

针对人工智能局的工作报告和行政审计工作已经展开。（京畿道教育厅）

议会自身向人工智能的转型也相当迅速。

具体变更已确定，包括人工智能立法平台、Sowon AI、人工智能设计平台以及人工智能应用条例。（京畿道市政府）

因此，这就为准备就绪奠定了基础。

问题是，该资源是否与 mega-AX 策略的实时验证系统相连。

仅根据目前可获得的证据，很难得出结论，认为已经建立了一个持续的跨委员会政策情报机制来解决半导体、GTX、人工智能、医疗保健、农业和区域差异问题。

所以最终结论是：

机会 + 机构风险c.

制度风险并不意味着议会无法正常运作。

风险在于政策制定的速度和复杂性正在加速增长，超过了现有的立法核查周期。

在未来的运行时分析中，至少需要持续跟踪以下证据。

1. 实际核定编制和当前政策支持人员数量
2. 政策支持官员的专业方向分布
3. 每位立法者的政策分析支持
4. 专家委员会办公室领域分析人员
5. 预算分析和政策绩效分析的数量
6. 人工智能立法平台实际建设和运营的时间安排
7. 立法者和政策支持人员的人工智能平台使用率
8. Sowon AI 的使用情况、准确率和错误率
9. 人工智能生成的数据验证过程
10. 立法者和工作人员的人工智能培训完成率
11. 人工智能伦理与安全事件
12. 行政部门人工智能注册服务数量
13. 高风险人工智能应适用单独的议会审查费率
14. 人工智能企业中算法和数据披露的程度
15. 行政审计中提出问题的执行率
16. 重复土地测量项目比率
17. 预算分析后的实际调整金额
18. 大型项目计划与实际过程差距
19. 投资协议 - 实际投资转化率
20. 预期就业人数 - 实际就业人数差距
21. 31个城市和县的政策结果披露率
22. 常设委员会间联合政策核查次数
23. 省级议会与市/县议会之间的数据合作案例数量
24. 省内居民获取和利用政策信息
25. 通过议会分析修改实际政策的案例

目前最大的数据缺口是，虽然京畿道议会产生的大量会议记录、预算、账单和审计材料都已单独公开，但仍然缺乏将单一政策从规划到预算、执行、绩效、审计和重新设计等各个环节联系起来的综合披露系统，以实时呈现。

运行时链

地方事务 → 政策规划 → 条例 → 预算 → 合同与执行 → 区域产出 → 成果 → 理事会核实 → 政策差距 → 预算与条例调整 → 重新核实

这项分析的首要证据是京畿道议会正在核实的规模。京畿道2026年主要预算获批40.0577万亿韩元，在首次追加预算后增至41.6799万亿韩元。包括人工智能、半导体、机器人、气候、交通和护理服务等领域的未来转型项目，都将在该预算框架内同步实施。（京畿道新闻门户网站）

第二个证据是，与以往相比，议会专业知识的制度基础得到了加强。随着第十二届议会议员人数的增加，政策支持人员的编制人数也从78人增加到83人。《地方自治法》允许任命最多相当于议员总数一半的专门政策支持人员，《实施条例》则将政策支持人员的职责界定为数据收集、调查、研究以及为各项立法活动提供支持。（京畿道教育厅）

第三项证据是专门的分析机构。截至2026年1月，京畿道议会设有议会秘书处，拥有379名工作人员和14个专门委员会办公室，其中预算分析科负责单独编制2026年预算提案、补充预算提案和结算分析报告。（京畿道市政府）

第四点是议会自身向人工智能（AX）的转型。议会正在推进人工智能立法平台、Sowon AI和移动立法支持等数字化立法基础设施的建设，并于2026年7月公布了一项关于人工智能使用中的伦理、教育、效果评估和安全等方面的条例草案，供立法机关参考。（京畿道市政府）

第五点是，作为核查对象的行政部门人工智能已经发展到相当规模。截至2026年4月，京畿道人工智能注册系统已登记了187项服务、32个采用该技术的地方政府和81个运营机构。（京畿道政府）

第六点是实际的立法核查工作已经启动。未来科学合作委员会正在对人工智能局进行工作报告和行政审计，2026年新一届委员会也在审查该局的组织架构（由4个部门、18个团队和98名员工组成）以及价值677亿韩元的预算项目。（京畿道教育厅）

本次分析留下的结构性见解

关于京畿道议会 AX，首先要区分的是“使用 AI 的议会”和“验证 AX 的议会”是不同的。

• 人工智能可以总结会议纪要。
• 您可以准备一份数据请求表。
• 您可以比较不同的法令草案。
• 您还可以搜索预算数据。
• 这提高了议会的效率。

然而，仅凭这一点还不能得出结论，认为议会的固有职能得到了加强。

立法机关的竞争力关键在于它能否及早、准确、独立地核实行政部门推行的政策。

例如，假设我们正在验证一个半导体巨型集群。

当行政部门报告“数千亿韩元的投资”时，国会再次引用相同的数字并不构成核实。

大会必须提出的问题是： 

• 实际投资金额是多少？
• 公司已经开始施工了吗？
• 何时供电？
• 输水管道建设进展如何？
• 有多少中小企业进入了供应链？
• 实际雇用了多少年轻人？
• 问题是，区域经济影响出现在哪些地方。

GTX的情况也是如此。

它已被打开这一事实即为输出。

最终结果是居民的通勤时间是否减少了。

农业人工智能也是如此。

结果显示，该系统已应用于 220 个农场。

最终结果是农药使用量、劳动时间、损失和收入是否发生了变化。

国会的AX必须是能够追踪产出与结果之间关系的能力。

另一个重要因素是议会的信息地位。

行政部门直接执行政策。

因此，它首先拥有数据。

如果委员会接收并分析各业务部门准备的报告，那么从结构上讲，必然会造成延误。

因此，未来的议会需要一个独立的证据层。

委员会必须能够独立分析公共数据、预算、披露信息、统计数据、行政数据、地方新闻、民事投诉、项目进度等。

在这种情况下，议员提出的问题也会随之改变。

如果你之前问的是“这个项目进展顺利吗？”，那么接下来就会问“自上个季度以来，供水流程已经落后计划四个月；这会对工厂运营进度造成什么影响？”

你可以先提供证据，然后再提问，就像这样。

这是反向证据监督。

而且，这一架构不应止步于京畿道议会。

以坡州市议会为例，基层地方政府也已开始着手制定人工智能政策、基本人工智能条例和智能信息规划。（坡州市议会）

接下来，所有 31 个市县议会都必须核实各自的人工智能和人工智能应用开发项目。

然而，让 31 个地方议会各自聘请半导体、人工智能、算法、数据、气候和医学领域的专家是不合理的。

因此，值得考虑制定一项计划，创建一个结构，让京畿道议会牵头建立大都会议会的情报 → 31 个地方议会的共享证据。

例如，如果京畿道议会创建了 GTX 影响分析模型，坡州、高阳、城南、龙仁和华城市的议会就可以输入他们当地的数据并使用它。

如果人工智能算法审核标准得以建立，水原、坡州、议政府等地的市议会就可以使用相同的标准来验证人工智能项目。

如果建立半导体供应链指标，龙仁、华城、平泽、利川和安城等市的市议会就可以相互比较。

这是立法情报网络。

在这种情况下，地方议会，也就是负责审查行政部门提交材料的机构。

你可以加入一个能够独立发现区域变化并首先质疑政府的组织。

最重要的原则，在第 001 号至第 011 号中反复得到验证，在这里也再次出现。

• 计划≠执行
• 投资协议≠实际投资
• 预期就业人数 ≠ 实际就业人数
• 设施建设≠政策结果
• AI 应用 ≠ AX 转型。

必须不断核实这五个≠的最后一个机构之一是地方议会。

因此，京畿道 AX 黄金时间 12 个主题的最终结果归结为验证者的准备情况。

无论一个行业发展多么迅速，如果缺乏核查机制，有缺陷的政策也会迅速蔓延。

反之，如果国会试图阻止所有变革，它可能会错过黄金时期。

我们需要的不是赞成或反对。

这是一个根据证据，加快推进速度快的事情并及早纠正错误事情的委员会。

黄金时代论题——京畿道议会的“人工智能黄金时代”并非在于议员和工作人员更多地使用人工智能。关键在于，在未来两到三年内，能否将涵盖半导体、人工智能、GTX、医疗保健、农业和区域发展不平衡等领域、预算超过40万亿韩元的各项政策，按照“规划→预算→执行→结果→区域差距”的顺序，持续有效地衔接各项政策，从而实现议会从被动等待行政部门报告，转变为主动利用数据识别问题的循证立法机构。如果京畿道是韩国最大的人工智能示范区，那么京畿道议会也需要成为韩国首个立法智能示范议会。