과기부총리 "목표 없는 AI는 테스트하다 끝난다"

출연연 동시다발 AI 개발에 공개 지적



(서울=연합뉴스) 조승한 기자 = 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 12일 과학기술 분야 출연연구기관의 인공지능(AI) 개발에 대해 "목표를 구체화하고 하나의 레퍼런스를 만들고 확산시켜야 하는데 동시다발적으로 하겠다고 하면 테스트하다 끝날 것"이라며 구체화가 필요하다고 강조했다.

배 부총리는 이날 세종 국가과학기술연구회(NST)에서 열린 과학기술분야 출연연구기관 업무보고에서 "대형언어모델(LLM)이 모든 문제를 풀 수 있는 게 아니고 여러 기술이 필요하다"며 "AI를 어떻게 활용할지 목표설정을 잘해야 할 것 같다"며 이같이 지적했다.

이날 오후 업무보고는 NST 산하 한국전자통신연구원(ETRI) 등 과기출연연 13곳을 대상으로 진행됐다.

업무보고에서는 NST 산하 23개 출연연 모두 올해 목표로 AI 모델 개발을 제시하며 최근 주목받는 AI 개발에 뛰어들겠다는 계획을 제시했다.

배 부총리는 한국에너지기술연구원이 제시한 언어모듈 기반 에너지 효율 15% 향상 AI에 대해 "에이전트가 분야별로 저 수준으로 되려면 (규모가) 더 큰 이야기"라며 "그렇게 접근해서는 실제 에이전트 AI를 만들기도 어렵고 현장 적용도 어려울 것"이라고 지적했다.

그러면서 그는 "대화형 AI를 만들기도 어렵고, 설비 자율운전 AI도 목표를 좁혀도 어려울 것"이라며 여러 AI를 동시다발적으로 만든다는 접근으로는 성과가 전혀 나오지 않을 것이라고 비판했다.

배 부총리는 ETRI가 보고한 로봇 AI 파운데이션 모델 개발에 대해서도 "로봇지능도 필요하고, 멀티모달, 행동지능도 필요한데 정의를 잘해야 한다"며 "달성하려는 목표를 명확히 해야 하는데 수요처를 예측해서 할 수 있는 부분을 먼저 할 건지, 판단 지능을 강화할 건지 어떤 부분을 특화할지 보완하면 좋을 것"이라고 말했다.

그러면서 그는 ETRI의 범용 인공지능(AGI)에 대해서도 "미래 AGI라면 더 높은 목표를 설정해야 하는 것 아닌가"라며 그 정도 수준이 아니라면 잘 할 수 있는 기관에 몰아주고 피지컬 AI 파운데이션 모델, 특화 모델 등에 집중하는 게 나을 것 같다고 지적했다.

배 부총리는 출연연이 AI 전환을 위해서는 AI가 잘 읽을 수 있는 데이터를 체계적으로 모으는 것이 첫 번째 숙제라며 관련 ETRI에 AI 데이터 생성 플랫폼을 만들어 전문가가 검수받은 수준으로 튜닝하고 학습에 활용할 수 있는 체계를 준비하면 어떠냐고 제안했다.

그는 "ETRI가 파운데이션 모델 개발에만 집중하지 말고 데이터를 생성할 수 있는 체계를 만들어야 할 것 같다"며 "미국의 제네시스 미션에서도 그게 중요한 키"라고 강조했다.

그러면서 그는 NST에 출연연 AI 데이터를 만들 태스크포스(TF)를 꾸릴 것을 주문하기도 했다.

배 부총리는 이날 유튜브 생중계 중 올라온 "민간기업의 AI와 다른 국가 연구기관의 차별성이 필요한데 지금은 늘어난 AI 예산 먹는 늪지대 하마 같다"는 댓글을 소개하며 "잘 새겨들어야 할 것 같다"고 언급하기도 했다.

그는 한국원자력연구원에는 차세대 소형모듈원자로(SMR)의 안정성과 효율성을 알리는 동시에 상용화를 앞당길 방안을 주문했다.

한국기초과학지원연구원에서는 구축이 지연되고 있는 다목적방사광가속기 경우 4월경 공사 업체를 선정할 예정이며 2029년 12월 준공은 어렵지만 공기를 적기에 맞추기 위해 노력하고 있다고 보고했다.

배 부총리는 "SMR과 가속기, 핵융합은 국민 관심이 많은데 연구 성과가 필요한 시점에 적절하게 나오는 게 중요하다"며 "투자가 더 필요한 부분은 과감히 투자할 수도 있는 만큼 부처와 적극 소통해달라"고 말했다.

shjo@yna.co.kr