과학기술 연구에 'AI 대전환' 시동…“맨해튼 프로젝트 수준 전략 필요”

인공지능 기술을 과학기술 연구에 본격 도입하자는 제안이 전문가들 사이에서 거세지고 있다. 기존의 분산된 소규모 연구지원 방식으로는 세계 수준의 혁신을 이루기 어렵다는 지적과 함께, 국가 차원의 전략적 투자와 명확한 목표 설정이 필요하다는 주장도 나왔다.

2025년 9월 4일 대전 한국에너지기술연구원에서 열린 과학기술정보통신부 주최 전문가 간담회에서는 인공지능(AI)을 과학기술 연구에 접목하기 위한 현실적 과제들과 발전 방향에 대한 논의가 오갔다. 김우연 한국과학기술원(KAIST) 교수는 미국의 ‘맨해튼 프로젝트’, ‘문샷’, ‘휴먼 게놈 프로젝트’ 등 역사적 사례를 언급하며, 국가적 위기 극복을 위해 과학기술을 전략적으로 활용해온 미국의 방식에서 배워야 한다고 강조했다. 그는 “2억~3억 원 단위로 연구 과제를 나눠 지원하는 현재의 방법으로는 의미 있는 기술 혁신을 이끌기 어렵다”면서, 대형 미션 중심의 플래그십 프로젝트가 필요한 시점이라고 말했다.

현장의 연구자들은 AI 연구 인프라 부족 문제도 지적했다. 김 교수는 고성능 그래픽처리장치(GPU) 같은 필수 설비를 확보하는 데 드는 행정 절차와 전력 사용 문제를 언급하며, 소규모 연구실 입장에서는 접근 자체가 쉽지 않다고 토로했다. 한국과학기술정보연구원(KISTI) 내 GPU 시설도 전국 연구자가 공유하다 보니 실제 활용 기회가 제한적인 상황이다.

이날 간담회에서는 정부의 AI 정책 방향이 특정 기술 분야에 쏠렸다는 현장의 우려도 제기됐다. 이에 대해 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 AI 기술이 어느 한 분야에 국한되지 않고, 기초과학부터 산업 전반에 걸쳐 기반이 되어야 한다는 점을 강조했다. 그는 “단순히 AI만 강화하는 것이 아니라, 과학과 제조 등 우리가 강점인 분야에서 1위를 목표로 삼아야 한다”며, 이를 위한 인프라 구축과 데이터셋 확보 등에 적극 나서겠다고 밝혔다.

전문가들은 정부출연 연구기관 등 기존의 상향식(bottom-up) 연구 구조 아래서는 AI 기반 기획력이 도입되기 어렵다고 보고 있다. 김정호 KAIST 교수는 구체적인 목표 설정 없이는 AI의 도입 역시 공허한 시도에 그칠 수 있다고 경고했다. “출연연 중심의 연구문화는 자율성이 장점인 동시에 목표설정의 불분명성이 단점일 수 있다”는 설명이다. 그는 AI 모델 자체보다는 데이터 샘플의 질과 도메인 전문 인력의 AI 수용 태도 역시 성패를 결정할 열쇠라고 덧붙였다.

정부는 이번 논의를 계기로 대학, 출연연, 산업계가 함께 참여하는 ‘AI for S&T 산학연 전문가 태스크포스(TF)’를 구성한 뒤, 그 결과를 토대로 ‘AI 기반 과학기술 혁신 전략’ 마련에 착수할 계획이다. 이 같은 흐름은 향후 과학기술분야에 AI의 뿌리 깊은 융합을 촉진하고, 특정 분야 중심의 글로벌 기술 경쟁력 확보로 이어질 가능성이 크다.