“AI 접목한 과학기술 혁신으로 성장한계 돌파해야” [AI 3대 강국, 3년에 달렸다]

과학기술 주요 기관장 한목소리
패스트팔로워 전략 통해 속도전
‘과학기술을 위한 AI’ 시대 도래
산학연 강점살려 R&D 협력 필요
‘혁신 가속화’ 제도·규제 개선 필수

디지털타임스 AI포럼에 참석한 과학기술분야 연구기관장들이 포럼 행사에 앞서 기념촬영을 하고 있다. 왼쪽부터 권석윤 한국생명공학연구원장, 오상록 한국과학기술연구원장, 민병권 국가과학기술연구회 융합전략본부장, 박장현 한국천문연구원장, 황종성 한국지능정보사회진흥원장, 노도영 기초과학연구원장, 김경만 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관, 김형철 소프트웨어정책연구소장, 윤지웅 과학기술정책연구원장, 조영철 한국정보보호산업협회장, 방승찬 대덕연구개발특구기관장협의회장. 박동욱기자 fufus@

인공지능(AI)과 과학기술 혁신을 앞세워 성장 한계를 돌파해야 한다는 주장이 나왔다. AI 적극 활용과 양질의 데이터 확보, 우수 AI 양성 등의 전략을 가동하는 동시에 과학기술을 더욱 고도화하면 새로운 기술주도 성장이 가능하다는 것이다.

정부는 AI 3강 뿐 아니라 5대 과학기술 강국으로 발돋움한다는 방침이다. AI를 다양한 연구·개발(R&D) 분야에 내재화해 임팩트 있는 연구성과 창출을 위한 AI 역량을 키워야 한다는 제언도 나왔다.

16일 디지털타임스가 한국지능정보사회진흥원, 대덕연구개발특구기관장협의회 주관으로 서울 은행회관에서 개최한 ‘AI 3대 강국, 3년에 달렸다’를 주제로 한 미래 포럼에서 과학기술 분야 연구기관장들은 AI 3대 강국 실현 전략과 AI와 과학기술 융합의 중요성에 대해 이같이 강조했다.

이날 행사에 참석한 10명의 주요 과학기술 분야 기관장들은 ‘3년에 달렸다’는 국가적 절박함과 명확한 도전적 목표에 깊은 공감을 표하며 AI 후발주자로서 우리나라가 패스트 팔로워(Fast Follower) 전략을 통해 속도전에 나서야 한다고 한 목소리를 냈다.

특히 AI는 연구 생산성과 효율성을 높여 과학기술 혁신을 주도하는 ‘과학기술을 위한 AI(AI for S&T)’ 시대가 머지 않아 올 것이라고 전망했다.

과기정통부는 AI를 국가 과학기술 혁신전략으로 활용하기 위해 내부적으로 TF를 구성해 가칭 ‘AI for S&T 국가전략’을 수립하고 있다.

오상록 한국과학기술연구원(KIST) 원장은 “미국과 중국이 AI 분야에서 앞서가는 상황에서 후발주자인 우리나라는 비효율적이고 중복적인 요소를 과감히 걷어내고, 국가 차원에서 무엇을 버리고, 무엇에 집중할지를 명확히 설정하는 선택과 집중 전략이 요구된다”고 말했다.

그러면서 “AI 인프라에 국가적 투자와 역량을 집중하고 있는 정부의 정책에 맞춰 출연연과 대학, 기업 등의 혁신 주체들이 각자의 강점을 살려 긴밀히 협력해 간다면 보다 빠르고 효율적으로 AI 3대 강국 목표에 다가설 수 있을 것”이라고 주장했다.

임기철 광주과학기술원(GIST) 총장은 “AI가 주도하는 문명 대전환 시대에 미국과 중국을 중심으로 혁신제국주의가 펼쳐지고 있다”며 “과학기술을 포함한 국가 전반에 도전과 혁신을 저해하는 제도나 규제를 개선함으로써 AI 혁신을 가속화하는 전략이 필요하다”고 피력했다.

과학기술 기관장들은 국가 차원에서 데이터 확보를 위한 플랫폼 구축을 통해 연구개발 현장에서 AI 활용을 극대화하는 데도 투자를 아끼지 말아야 한다고 주문했다.

박장현 한국천문연구원장은 “우주탐사와 천문관측 임무의 본질은 데이터를 수집·분석하는 데 있다”며 “초대형 연구시설에서 생성된 초거대 데이터는 AI를 통해 효율적으로 처리하고 활용할 수 있는 만큼 국가적 차원의 데이터 허브 구축에 적극 나서야 한다”고 지적했다.

이희승 한국해양과학기술원장은 “해양과학기술 분야에서도 AI 활용과 빅데이터를 활용하지 않고선 해양에서 일어나는 이상기후 등을 조기에 감지·예측할 수 없는 시대가 왔다”며 “그동안 축적한 방대한 데이터를 체계적으로 관리하고 효율적으로 운영하기 위한 해양과학 데이터 플랫폼 구축과 AI를 쉽게 활용할 수 있는 고품질 데이터 확보 기반 마련에 주력하고 있다”고 설명했다.

오상록 KIST 원장은 “AI는 앞으로 R&D 수행에 있어 단순한 보조 도구가 아니라, 문제 설정부터 연구 기획, 수행, 실험 설계, 검증 및 실증에 이르기까지 R&D 전 과정에 핵심적 역할을 할 것”이라면서 “R&D에 AI 활용은 연구 속도와 성과 수준을 동시에 끌어 올리는 촉매 역할을 한다는 점에서 AI 활용 기반의 R&D로 빠르게 전환해야 한다”고 강조했다.

권석윤 한국생명공학연구원장은 “AI를 얼마나 적재적소에 활용하느냐에 따라 연구성과 수준에 확연한 차이가 날 것”이라면서 “국가적 AI 인프라를 어떻게 활용할 지에 대한 구체적인 계획과 함께 연구자의 AI 활용 역량을 높이기 위한 교육도 마련해야 한다”고 말했다.

AI 인재양성을 위한 투자 확대 필요성도 제기됐다.

윤지웅 과학기술정책연구원(STEPI) 원장은 “AI는 이제 실험실과 연구실의 보조자가 아니라 새로운 과학적 발견의 주체로 떠오르는 등 ‘과학을 위한 AI시대’로 접어들고 있다”며 “이런 AI와 과학기술의 융합은 결국 우수한 과학기술 인재에 달려 있다”고 강조했다.

윤 원장은 이어 “기초과학과 AI를 아우르는 교육·연구 생태계를 설계하고, 이를 이끌어 갈 인재를 육성하는 장기적인 정책이 필요하다”면서 “기술보다는 긴 호흡을 갖고 사람의 깊이를 키우는 데 국가적 역량을 모아야 한다”고 덧붙였다.

노도영 기초과학연구원(IBS) 원장은 “아마도 기초과학 분야 연구자들이 AI를 가장 잘 활용해서 임팩트 있는 성과를 만들고 있다”면서 “세계적인 석학급 인재와 차세대 우수 인재를 양성하기 위한 투 트랙 인재육성 전략이 필요하다”고 말했다.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr