[특별기고] 과학AI 혁신하려면 정부관료의 탑다운식 R&D 구조 바꿔야 작성일 11-18 32 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="KnzI56B3Jq"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8e855151bef272f1eabdb33817031231d3fa1a644a40ce7e2cdd91020b3c7c0e" dmcf-pid="9LqC1Pb0dz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="석차옥 서울대 화학과 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/dongascience/20251118151551211mzre.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="bPXNh75TMB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/dongascience/20251118151551211mzre.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 석차옥 서울대 화학과 교수 </figcaption> </figure> <p contents-hash="1cab5f55fdcefa8bc8dc7b702fbdc0dd497876eb7be6444a5948e2dd268be39b" dmcf-pid="2oBhtQKpJ7" dmcf-ptype="general">과학기술의 발전 속도는 그야말로 눈부시게 빠르다. 넷플릭스 영화 ‘삼체’를 보면 외계 문명이 지구보다 앞선 기술을 가졌지만 지구의 과학 발전 속도를 두려워한다. 그들은 인간의 과학 발전을 막기 위해 온갖 사악한 일을 벌인다. </p> <p contents-hash="89c8a5ce0758e8707bff25db758bfc837306f19df904b098d9f305cc4a2e17be" dmcf-pid="VgblFx9ULu" dmcf-ptype="general"> 이러한 과학기술 발전의 속도에 대한 설정이 단순한 상상이 아니라 지금 현실에서 실제로 일어나고 있다. 인공지능(AI)이 바로 그 가속화를 이끌고 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="190eb51a7c806ac889174c9d595dfeb0b26f815080d819f06a0d01f3c9b36bc7" dmcf-pid="faKS3M2uRU" dmcf-ptype="general"> 그런 점에서 이번 정부의 ‘과학기술 인재 확보 전략 및 연구개발 생태계 혁신 방안’ 발표는 매우 반가운 일이다. 과학기술과 AI 발전을 국가의 중심축으로 두겠다는 의지를 보여준 만큼 이제는 제도적 혁신이 실제 현장에서 구현되길 기대한다.</p> <p contents-hash="f54cd4922a598aebed61a3cbce9167e053a6a085f39ced117554c6fd94e6c41a" dmcf-pid="4N9v0RV7Jp" dmcf-ptype="general"> 100년 전 양자역학이 새로운 과학의 시대를 열었다면 지금은 AI가 그 역할을 하고 있다. 구글 딥마인드의 창업자 데미스 허사비스는 “지능의 문제를 먼저 해결하고 그 지능으로 나머지 문제를 해결하겠다”는 비전을 품고 회사를 세웠다. 2016년 알파고, 그리고 2018년 알파폴드가 등장하면서 인류는 과학의 새로운 전환점을 맞이했다. </p> <p contents-hash="18dfd7a7589c7eb99c9546d733b6208db20781d31cb683646e844bd5c1180d84" dmcf-pid="8N9v0RV7M0" dmcf-ptype="general"> 필자 역시 20년 넘게 단백질 구조를 연구해 왔지만 2020년 알파폴드2가 나온 뒤에야 인공지능이 과학의 패러다임을 완전히 바꿀 수 있음을 실감했다. 그때부터 ‘과학AI’의 필요성을 알리고 한국과학AI포럼을 결성하는 등 여러 활동을 이어오고 있다. 하지만 여전히 국가 연구개발(R&D) 지원 체계는 변화의 속도를 따라가지 못하고 있다.</p> <p contents-hash="eb4c4e63ecaf0c2228e17c3ec3dbb9335dec821db99615dcb19fd5e54a00f0dc" dmcf-pid="6j2TpefzM3" dmcf-ptype="general"> 지금 세계의 과학AI는 구글, 메타, 마이크로소프트 같은 거대 기업들이 주도한다. 이들은 방대한 자본과 계산 자원을 바탕으로 과학AI를 신약, 신소재, 에너지 등 첨단산업과 결합시키고 있다. 미국에서도 대학 연구자들이 빅테크와 협력하며 기업 중심의 생태계로 흡수되고 있다. 다시 말해 대학이 산업을 이끌던 시대에서 산업이 대학을 흡수하는 시대가 된 것이다.</p> <p contents-hash="4bc4f7bad18a45c2c977e1fb5e8847528faf7a15b479a6f5f7031846f7080a1a" dmcf-pid="PAVyUd4qeF" dmcf-ptype="general"> 우리나라는 구글 같은 민간 연구 인프라가 없기 때문에 국가가 과학AI를 전략적으로 지원해야 한다. 단순히 ‘AI+X’의 조합형 사업이 아니라 과학AI를 국가 경쟁력의 핵심 축으로 육성해야 한다. 과학AI를 통해 기초과학과 첨단산업이 긴밀히 연동되는 구조를 만들어야 10년 뒤에도 세계와 경쟁할 수 있다. 지금의 10년은 과거의 100년과 맞먹는 시간이다.</p> <p contents-hash="b4084cadbe0b9d87d1cc684ec2f2dcd5a432b4106898cd9aaf64356ace15c38c" dmcf-pid="QcfWuJ8BRt" dmcf-ptype="general"> 그런데 우리나라의 R&D 성과가 투자 규모에 비해 낮다는 비판은 반복된다. ‘실패를 용인하는 평가 시스템’을 만들자는 논의가 있지만 근본적인 문제는 따로 있다. 진짜 문제는 평가가 아니라 탑다운(Top-down)식 과제 구조다. </p> <p contents-hash="dfc3c70571687792f085ac0eeeadc548c6a4aa0a7e94749463ab1bd4004aefbc" dmcf-pid="xk4Y7i6bi1" dmcf-ptype="general"> 기초연구를 제외한 많은 대규모 사업이 여전히 이 방식으로 추진되고 있다. 정부 부처가 미리 사업 목표를 정해놓고 연구자들이 그 안에 아이디어를 억지로 끼워 넣는 구조에서는 혁신이 나올 수 없다.</p> <p contents-hash="5dcc66f813736d0661be2f161675181dc7ab228e43dc00323263f7f2ea16531c" dmcf-pid="y7hRkZSre5" dmcf-ptype="general"> 각 부처는 국가 전략에 따라 세부 사업을 기획하며 ‘전문가 회의’를 거친다. 그러나 그 전문가들은 대부분 관료적 틀 속에서 제한된 시야로 계획을 세운다. 연구자는 주어진 틀 안에서 과제를 수주하고 지정된 목표 달성에 집중한다. 목표를 이루지 못하면 불이익을 받기에 과감한 도전 대신 안전한 연구를 택하게 된다. 이런 구조에서 어떻게 노벨 과학상이 나오겠는가.</p> <p contents-hash="a03ad4d0f45ee10cb017233aa4e3fb8f8cf9dc283ffb2d259351295f62a6a21d" dmcf-pid="WzleE5vmJZ" dmcf-ptype="general"> 과학기술이 하루가 다르게 변하는 시대에 3년 후, 5년 후의 세부 목표를 지금 정해두는 것이 과연 의미가 있을까. 미래를 정확히 예측할 수 있는 전문가는 없다. 사업 기획은 ‘예측 가능한 계획’이 아니라 ‘혁신을 위한 유연한 구조’로 바뀌어야 한다.</p> <p contents-hash="ffdd8b3b4e0ad07ed32f9f815f275b260c17154df241dbc9809fb9b059dfe50a" dmcf-pid="YqSdD1TsRX" dmcf-ptype="general"> 이제는 미들업(Middle-up) 방식의 자율적 연구 시스템으로 전환해야 한다. 국가 전략 분야라 하더라도 최전선의 연구자들이 세부 계획을 주도하고 정부는 이를 뒷받침하는 역할을 해야 한다. 단기 집중 지원이 필요한 경우는 최고 전문가 중심으로 세밀하게 기획하되 유행하는 트렌드에만 매몰되지 않아야 한다.</p> <p contents-hash="a79231f72267e8bd33abbc24b6e50e9043dcd92f5a3166129ec7266ecb61e1c0" dmcf-pid="GBvJwtyOLH" dmcf-ptype="general"> AI 시대의 과학기술 경쟁은 속도전이자 방향전이다. 지금처럼 과거의 방식으로 연구개발을 관리한다면, 아무리 많은 예산을 투입해도 세계를 따라잡기 어렵다. 이미 여러 부처가 내년부터 시작되는 다년 사업들을 준비하고 있어 우려가 크다. </p> <p contents-hash="dffae91ec6e006ee923fe7b378da988f4d1329b297fbd1cb2c8ba1e91cd44caf" dmcf-pid="HbTirFWIiG" dmcf-ptype="general"> 지금이라도 혁신을 서둘러 과학자에게 자율성을 부여해야 한다. 그래야만 대한민국에서도 노벨과학상이 나올 수 있다. 시간이 많지 않다.</p> <p contents-hash="f7913ca98443633a1489f6b311a992d777f3e29b4adb120e34aff29291db4b22" dmcf-pid="XKynm3YCRY" dmcf-ptype="general">[석차옥 서울대 화학과 교수 chaok@snu.ac.kr]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “‘로봇 밀도 세계 1위’ 한국, 피지컬 AI가 제조 인력난 해법으로 부상” 11-18 다음 [뉴스줌인] 삼성 1c 집중 증설…D램 탈환 노린다 11-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
