"연구기관 전문성 살려 공공 분야 소버린 AI 모델 만들어야"

작성일 08-13

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 대전서 토론회…"독자 개발로 인한 비효율·데이터 보안은 과제" 
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 국가 공공분야 소버린 AI 토론회 [촬영 박주영]
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 (대전=연합뉴스) 박주영 기자 = "정부출연 연구기관(출연연)은 수십년간 기술 분야별로 연구개발(R&amp;D) 전문성과 데이터를 구축해온 만큼, 자체 인프라와 인력을 활용해 특화된 AI 플랫폼을 만들 수 있을 것으로 기대됩니다."
 유원필 한국전자통신연구원(ETRI) 인공지능창의연구소장은 13일 대전 본원에서 열린 '국가 공공분야 소버린 AI(국가 자립 인공지능) 토론회'에서 "지금은 데이터 주권 확보를 위해 출연연이 시급히 해결해야 할 과제를 고민해야 할 때"라며 이같이 말했다. 
 이날 토론회는 국가과학기술연구회(NST) 산하 23개 출연연이 모여 공공분야 중심 소버린 AI 특화모델 개발 방향을 공유하고, 실질적인 연구개발(R&amp;D) 협업 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 
 ETRI는 자체 개발한 언어·시각 생성 모델을 바탕으로 출연연의 연구성과와 데이터, 노하우를 활용해 과학자처럼 사고할 수 있는 멀티모달 파운데이션 모델 개발을 제안했다.
 발표에 나선 권오욱 ETRI 지능정보연구본부장은 "바이오, 천문·우주 등 분야를 중심으로 AI 과학자를 만들어 연구 비용과 시간을 단축하자는 논의가 나오고 있다"며 "미국 에너지부는 지난해 11월 연구소별 산재한 데이터를 사용할 수 있는 'FASST'를 제안했고, 유럽위원회도 연구 혁신 도구로서의 AI에 대한 논의를 본격화하고 있다"고 강조했다. 
 이어 "ETRI는 출연연의 연구 역량을 결합한 '소버린 AI 과학자'를 개발하는 방안을 구상하고 있다"며 "출연연 연구 분야 특화 AI 모델을 결합해 가설을 만들고 절차 계획 수립, 연구논문 생성까지 가능한 다학제 집단지성 'Co-Scientist'를 개발할 계획"이라고 밝혔다. 
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 <img alt="소버린 AI 특화모델 제안하는 권오욱 ETRI 지능정보연구본부장 [촬영 박주영]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/13/yonhap/20250813173233157mnel.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="peog4nuSZc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/13/yonhap/20250813173233157mnel.jpg" width="658">
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 소버린 AI 특화모델 제안하는 권오욱 ETRI 지능정보연구본부장 [촬영 박주영]
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 한국생명공학연구원은 대규모 바이오·의료 데이터를 이용해 소버린 바이오 AI를 개발하고, AI로 설계·예측한 유용물질에 대해 전주기 유효성을 검증할 수 있는 인프라를 구축할 방침이다. 
 이규선 생명연 연구전략본부장은 "AI 바이오 신약 기업들의 공통된 의견이 데이터가 부족하다는 것"이라며 "공공 주도로 데이터를 공유하고 활용할 수 있는 공공 플랫폼을 구축할 계획"이라고 밝혔다. 
 한국한의학연구원은 한의 분야 데이터 부족에 기인한 '환각'(Hallucination·AI가 잘못된 정보를 그럴듯하게 제시하는 오류) 현상을 해결하고, 환자의 개인정보 보호 문제를 고려한 한의 프라이빗 생성형 AI 모델을 제안했다. 
 연구자들은 데이터 주권과 인공지능의 신뢰성 확보를 위해서는 국가 전략 기술로서 소버린 AI 모델 개발이 필수적이라고 입을 모았다. 
 신현길 국가독성과학연구소 박사는 "독성 규제 분야에서 국제적으로 컨소시엄 형태의 공동 연구가 이뤄지고 있는데, 국내 데이터를 국외 기관과 공유하는 것이 우리 기관의 보안 정책상 어긋나 참여를 보류하기로 했다"며 "소프트웨어를 외부 기술에 의존하게 되면 기술 비용이 증가하고, 이용자가 많을수록 성능이 빠르게 향상되는 역설이 일어난다. 자체 데이터와 독립적인 클라우드 인프라에 대한 고민이 필요한 시점"이라고 힘주어 말했다. 
 다만 출연연이 저마다 독자적인 AI 플랫폼을 개발하는 것이 비효율적일 수 있고, 그런데도 데이터 보안 등 문제로 인해 협업 연구가 현실적으로 쉽지 않다는 지적도 나왔다. 
 이경하 한국과학기술정보연구원(KISTI) 센터장은 "KISTI는 슈퍼컴퓨터를 보유하고 있고, 학습할 데이터와 그래픽처리장치(GPU)도 지원할 수 있어 출연연 연구자들이 공동으로 활용할 수 있다"며 "출연연이 왜 각각 AI 특화모델을 만들어야 하는지에 대해 의구심이 있을 것이다. 출연연별로 각기 법령 고시가 돼 있고, 규정상 데이터를 공유하기 어려워 저작권·보안 이슈 등 문제를 해결할 거버넌스 논의가 우선돼야 한다"고 제언했다.
 유원필 소장은 "최근 글로벌 빅테크가 자체 AI 모델 개발을 위해 막대한 자금과 인력을 투입하는 것을 보면, 개별 출연연이 도메인 특화 AI 플랫폼을 단독으로 개발하는 것은 인프라나 인력 등 투입 자원 측면에서 비현실적이라는 생각도 든다"며 "출연연이 원팀으로 체계적으로 문제를 해결하지 않으면 어려운 상황"이라고 말했다. 
 이어 "출연연 공통의 모듈형 에이전트를 개발하고, 출연연별로 도메인 특화 에이전트를 개발하는 것이 하나의 대안이 될 것"이라고 제안했다. 
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