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"DNA 100만 개 동시 분석"…구글 딥마인드, '알파지놈' 공개

구글 딥마인드가 유전자 정보를 예측하는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. DNA 글자 100만 개를 한 번에 분석할 수 있는 등 기존 모델과 차별화된 기능을 갖췄다. 딥마인드는 26일 공식 블로그를 통해 AI 기반 DNA 서열 분석 모델 '알파지놈(AlphaGenome)'을 연구용 API 형태로 공개했다고 밝혔다. 누구나 비상업적으로 해당 모델을 이용할 수 있다. 알파지놈은 DNA 글자 100만 개를 읽고 각 염기 수준에서 정밀하게 예측할 수 있다. 긴 서열을 높은 해상도로 분석할 수 있어 멀리 떨어진 유전자 조절 영역까지 해석할 수 있다. 딥마인드가 해당 모델에 컨볼루션과 트랜스포머 구조를 탑재해 가능한 기능이다. 또 유전자가 언제, 어디서, 얼마나 작동하는지 나타내는 다양한 조절 정보를 예측할 수 있다. 변이 서열과 원래 서열의 차이를 빠르게 비교해 유전 변이가 미치는 영향을 1초 안에 평가하는 기능도 갖췄다. RNA가 잘리는 접합부까지 직접 예측할 수 있어, 스플라이싱 오류로 생기는 희귀 질환 분석에도 활용 가능하다. 딥마인드는 이 모델이 24개 예측 과제 중 22개에서 기존 최고 모델보다 높은 성능을 기록했다고 밝혔다. 조절 효과 예측 과제에서는 26개 중 24개에서 최상위 성능을 보였다고 설명했다. 이 모델은 기존 '엔포머(Enformer)' 기반으로 작동한다. 이용자는 단백질 코딩 영역에 특화된 '알파미스센스(AlphaMissense)'와 모델을 함께 사용할 수 있다. 이에 유전체 98%를 차지하는 비코딩 영역까지 분석할 수 있어 희귀 질환 연구에 활용 가능하다. 모델 학습에는 ENCODE, GTEx, FANTOM5 등 대규모 유전체 데이터가 사용됐다. 사람과 생쥐의 다양한 조직과 세포 데이터도 포함됐다. 딥마인드는 "알파지놈은 유전자 조절 과정을 전반적으로 이해할 수 있도록 학습됐다"며 "연구자들은 자신만의 데이터에 맞게 모델을 조정해 사용할 수 있다"고 설명했다. 미국 메모리얼 슬로언 케터링 암센터 케일럽 라로우 박사는 "긴 문맥, 염기 단위 정밀도, 다양한 유전체 분석을 한 번에 처리할 수 있는 첫 모델"이라며 "복잡한 유전 정보의 활용 가능성을 넓혀줄 것"이라고 말했다.

2025.06.26 09:56김미정 기자

이준석 "배경훈 과기정통부 장관 지명 축하…구조는 따져야"

이준석 개혁신당 대표가 배경훈 LG AI연구원장의 과학기술정보통신부 장관 지명을 환영하면서도 대기업 중심의 인공지능(AI) 정책이 IT 생태계의 고립을 초래할 수 있다고 경고했다. 이준석 개혁신당 대표는 25일 페이스북을 통해 배경훈 LG AI연구원장의 과기정통부 장관 지명에 대해 축하한다면서도 AI 정책의 구조적 설계가 또다시 '갈라파고스화'를 부를 수 있다고 평가했다. 그는 곧 열릴 인사청문회를 통해 산업계 인사 등용의 긍정성과 함께 구조적 위험을 따져봐야 한다고 밝혔다. 배 후보자는 이재명 대통령이 최근 단행한 과학기술정보통신부 장관 후보자로, LG의 AI 전략을 총괄해온 인물이다. 산업계 중심의 요직 등용 기조 속에서 발탁된 사례로, 조만간 인사청문회를 거쳐 공식 임명 절차를 밟을 예정이다. 이 대표는 "최근 AI 분야는 기술 자체보다 이를 활용한 부가가치 창출이 승부처"라며 "기술보다 활용과 비즈니스 모델 설계가 경쟁력의 본질이 됐다"고 강조했다. 이어 "유튜브도 기술보다 모델 설계가 탁월했던 플랫폼"이라며 AI도 이와 같다고 지적했다. 또 그는 모델이 상향 평준화된 지금 어느 기업의 모델을 국가 AI 전략의 축으로 둘지는 전략적 판단이 필요하다고 말했다. 이어 특정 대기업 중심 구조는 오히려 생태계를 편향시키고 활용력 자체를 제한할 수 있다고 분석했다. 이준석 개혁신당 대표는 "갈라파고스화는 단지 기술 문제라기보다 구조 문제"라며 "개인의 능력과 별개로, 구조적 방향성과 국가 전략에 대한 총체적 검증이 필요하다"고 밝혔다.

2025.06.25 16:01조이환 기자

글로벌 클라우드 최초…AWS, 정부 AI 연구용 GPU 인프라 공급

아마존웹서비스(AWS)가 과학기술정보통신부의 '인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'에 그래픽처리장치(GPU) 인프라 공급사로 선정됐다. 정부 주도 국가 AI 연구 사업에 인프라를 공급한 첫 글로벌 클라우드 기업이 됐다. AWS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '2025년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'에서 국내 주요 연구기관의 인공지능(AI) 연구·개발(R&D)을 위한 GPU 클라우드 인프라를 제공한다고 25일 밝혔다. 이번 사업은 국내 산학연 연구기관의 AI 개발 역량 강화를 위한 정부 주도 프로젝트로, 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 등 첨단 연구에 최적화된 고성능 클라우드 기반 GPU 인프라를 제공한다. 특히 AWS는 해당 프로젝트에서 최종 GPU 공급 사업자로 선정됐다. AWS는 23일부터 8개월간 고성능 AI 특화 서버를 국내 연구기관에 제공한다. 연구자들은 AWS 웹 콘솔을 통해 직접 서버 인스턴스를 생성하고 운영할 수 있으며, 개발 환경 구성과 데이터 관리도 자율적으로 수행할 수 있다. AWS는 이와 함께 ▲오프라인 교육 ▲개발 프레임워크 및 오픈소스 설치 지원 ▲데이터 백업 및 결과물 이관 등 전반적인 연구 환경 운영을 지원할 계획이다. AWS는 지난 3월 국가종합전자조달시스템(G2B)을 통한 공공기관 경쟁입찰 참가 자격을 획득한 바 있다. 이번 수주는 AWS가 국내 정부 사업에서 GPU 클라우드 인프라 공급사(GPUaaS)로 선정된 첫 사례로 글로벌 클라우드 서비스 기업이 정부 주도 AI 연구 지원에 공식 참여한 첫 사례라는 점에서도 의미가 크다. AWS는 이번 프로젝트를 계기로 국내 AI 연구 생태계에 실질적인 기여를 강화하고, 공공 부문과의 협력을 지속적으로 확대해 나갈 계획이다. 또한 자사의 AI·ML 서비스와 글로벌 우수사례(Best Practice)를 국내 연구자들과 공유하고, 국내 클라우드 보안 규정을 충족하는 안정적 환경에서 연구 데이터를 안전하게 처리할 수 있도록 인프라 투자를 이어가겠다고 밝혔다. 윤정원 AWS코리아 공공부문 대표는 "AWS는 전 세계 수백만 고객에게 신뢰받는 클라우드 서비스를 제공해온 경험을 바탕으로, 한국의 AI 연구 발전에 기여하게 되어 매우 기쁘게 생각한다"며 "글로벌 수준의 AI 인프라와 서비스를 바탕으로 국내 연구진이 세계적 수준의 컴퓨팅 환경에서 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.06.25 11:14남혁우 기자

[AI는 지금] 정부, '국가 파운데이션 모델' 추진…업계 "설계는 훌륭, 실행이 관건"

정부가 글로벌 생성형 인공지능(AI) 시장에서 독립적 경쟁력을 확보하기 위한 '독자 파운데이션 모델' 개발에 착수했다. 모델을 오픈소스로 공개해 민간 활용도를 극대화하겠다는 구상이다. 업계에서는 방향성과 의도에 대해 긍정적인 평가가 나오지만 실질 집행에 대한 지속적인 모니터링은 필요하다는 시각도 병존한다. 24일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 20일 정보통신산업진흥원(NIPA), 지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신기획평가원(IITP) 등과 함께 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 공식 발표했다. 해당 사업은 기존 '월드 베스트 거대언어모델(LLM)'로 불리던 기획의 정식 명칭으로, 다음달 7월 21일까지 국내 AI 정예팀 공모를 진행해 최대 5개 팀을 선발하고 단계별 압축 평가를 통해 상위팀으로 압축할 계획이다. 이번 사업은 최근 6개월 내 출시된 글로벌 최신 AI 모델 대비 95% 이상의 성능을 목표로 삼고 있다. 다만 고정된 성능 수치에 집착하기보다는 '무빙 타겟' 방식을 도입해 기술환경 변화에 따라 목표와 평가 기준을 유연하게 조정하는 전략을 채택했다. 과기정통부는 이와 같은 방식을 미국 방위고등연구계획국(DARPA)의 모델에 빗대어 'DARPA형'이라고 정의했다. 기술주권 위한 'K-AI 전략' 본격화…정예팀 자율 설계·정부 전폭 지원 구조 이 프로젝트를 위해 정예팀은 AI 모델 개발 전략과 방법론을 스스로 제시해야 한다. 정부는 GPU, 데이터, 인재 등 자원 항목에 대해 '희망 수요'를 정예팀이 먼저 요청하도록 하고 평가를 통해 적정 수준을 매칭 지원한다. 이 과정에서 오픈소스 공개 범위가 넓을수록 정부의 지원 매칭 비율은 높아진다. 그래픽 처리장치(GPU)는 당장 1차 추경 예산 1천576억원 규모를 활용해 민간 GPU를 임차해 지원한다. 팀 당 초기 지원 수량은 GPU 500장 수준이며 평가 결과에 따라 1천 장 이상까지 확대된다. 내년 하반기부터는 정부가 직접 구매한 첨단 GPU 1만 장을 본격 투입할 예정이다. 데이터는 공통수요와 개별수요로 나눠 지원된다. 정예팀이 필요로 하는 저작물 기반 학습데이터를 연간 100억원 규모로 공동구매하고 팀별 데이터 구축 및 가공은 연간 30억~50억원 수준으로 지원한다. 학습 효율성과 저작권 이슈를 동시에 감안한 전략이다. 인재 지원은 해외 우수 연구자 유치를 전제로 한다. 정예팀이 해외 팀이나 재외 한인 인재를 유치하면 정부가 연간 20억원 내외의 인건비 및 연구비를 매칭한다. 이 항목은 정예팀이 탈락하더라도 오는 2027년까지 지속 지원된다. 모델 성능 평가는 6개월 주기로 진행된다. 국민과 전문가가 함께 참여하는 콘테스트 기반 평가, 국내외 벤치마크 기준에 따른 검증 평가, 파생 모델 수를 기준으로 한 파생 평가 등을 결합한 입체적 방식이다. 단계평가를 통해 5개 팀에서 4개, 3개, 2개로 점차 압축하는 경쟁형 설계를 따를 예정이다. 모델 개발 완료 후에는 오픈소스를 통해 국내 AI 생태계 전반에 확산될 예정이다. 정예팀은 공모 시 '국민 AI 접근성 향상'과 '공공·경제·사회 전반의 AI 전환'을 위한 활용 계획을 함께 제출해야 하며 정부는 필요에 따라 이에 매칭해 후속 지원도 가능하다고 밝혔다. AI 안전성 확보도 주요 과제로 포함된다. 정부는 AI 안전연구소(K-AISI)와 협력해 파운데이션 모델의 신뢰성과 확장성을 검증하고 일정 수준 이상에 도달한 모델에 대해 'K-AI 모델', 'K-AI 기업' 등 명칭을 부여해 글로벌 시장에서의 공신력을 제고한다는 방침이다. 송상훈 과기정통부 정보통신정책실장은 "이번 프로젝트는 단순히 AI 모델을 만드는 데 그치지 않고 기술주권을 확보하고 모두가 활용할 수 있는 AI 생태계를 조성하는 출발점이 될 것"이라며 "정예팀들이 글로벌 수준의 독자 모델을 확보해 대한민국이 AI 강국으로 도약하는 기반을 마련하길 기대한다"고 밝혔다. 설계는 잘 했다…'기술·자원·평가' 운용이 진짜 시험대 업계에서는 정부의 독자 파운데이션 모델 추진을 대체로 긍정적으로 평가하고 있다. 국가가 주도해 자국 모델을 구축하려는 흐름은 이미 전 세계적으로 확산 중이며 한국의 이번 시도도 그 연장선에 있다는 분석이다. 실제로 국가 주도 모델 개발은 미국 오픈AI, 앤트로픽 등과 중국 딥시크 만의 경쟁 구도가 아니다. 프랑스는 오픈소스 기반 생성형 AI 기업 미스트랄을 중심으로 자체 모델을 개발하고 있으며 에마뉘엘 마크롱 대통령이 직접 나서 수천억 원대 민간 투자와 글로벌 협력을 이끌고 있다. 싱가포르 역시 '씨라이언(SEA-LION)' 프로젝트를 통해 동남아 현지 언어 기반 LLM을 개발 중이다. 최근에는 칠레 AI센터를 중심으로 아르헨티나, 브라질 등 남미 12개국이 연합해 '라탐-GPT' 개발을 공식화하며 오는 9월 공개를 예고한 상태다. 라지브 쿠마르 한국외국어대학교 연구교수는 "국가가 주도해 독자적인 파운데이션 모델을 개발하는 건 지금 전 세계적인 흐름으로, 한국 정부의 이번 시도는 매우 긍정적으로 본다"며 "인도도 스타트업 중심의 개발을 정책적으로 지원하면서 정부 차원에서 국내 생태계를 강화하려는 시도가 있다"고 말했다. 더불어 업계에서는 이번 프로젝트가 단순히 모델 하나를 만드는 데 그치지 않고 자원 배분 방식과 생태계 설계까지 포괄하고 있다는 점에 주목하고 있다. 'GPU·데이터·인재'라는 AI 핵심 자원을 수요 기반으로 자율 신청받고 이를 정부가 평가 후 매칭하는 구조가 민간 주도성과 정부 책임성을 동시에 확보하려는 시도로 보고 대체로 긍정적으로 반응하는 상황이다. 다만 실무 현장에서는 자원 지원이 선언에만 머물 경우 효과가 반감될 수 있다는 우려도 제기된다. 일례로 GPU의 경우 1천576억원 규모의 예산이 잡혀 있다 해도 실제 장비 임차·세팅·운영까지 이뤄지는 시간 차를 간과해선 안 된다는 게 중론이다. 단순한 GPU 확보가 아니라 팀별 물리적 접근성과 운영 안정성까지 감안한 체계 설계가 필요하다는 것이다. 데이터 항목도 비슷한 맥락이다. 정예팀이 요청하는 데이터에 대한 품질 기준과 저작권 검토 체계가 정비되지 않을 경우 향후 오픈소스 공개 과정에서 법적 리스크나 생태계 혼란을 야기할 수 있다. 특히 저작물 데이터의 공동구매가 연간 100억원 규모로 설정된 만큼, 명확한 선별 기준과 기술적 정제 절차가 병행돼야 한다는 의견이 나온다. 인재 유치 항목에 대해선 방향성은 맞지만 실질 효과는 제약이 클 수 있다는 관측도 있다. 단순히 해외 인재에게 연구비를 매칭 지원한다고 해서 국내에 안착하는 건 어렵다는 것으로 국내 기관의 위상, 프로젝트 자체의 매력도, 그리고 연구 독립성 등이 종합적으로 뒷받침돼야 할 것으로 관측된다. 오픈소스 정책 역시 마찬가지다. 오픈소스 정책이 산업 육성과 충돌하지 않도록 장기적으로는 파라미터 제한이나 일부 모듈 비공개 등에 대한 세분화된 가이드라인이 수립될 필요가 있다는 것이다. 한 업계 관계자는 "오픈소스를 전제로 한 모델 전략은 지금 시기에 필요하다"면서도 "오픈소스에 대한 구체적인 정의가 프로젝트가 진행되면서 확립돼야 할 것으로 보인다"고 말했다. "이어 기술 보호 없이 모든 걸 일괄적으로 공개할 경우 산업적 격차를 키울 수 있다"고 우려했다. 일각에서는 이 프로젝트가 '국가대표 AI'를 선발하는 성격인 만큼 평가 기준의 엄정성과 공정성이 핵심이라는 지적도 있다. 단순한 국내 경쟁이 아니라 세계적 기술 경쟁의 문턱을 넘는 출발점이 되려면 국제적인 벤치마크와 기술 평가 기준을 적극 반영해야 한다는 주장이다. 또 다른 업계 관계자는 프로젝트를 두고 "파운데이션 모델 구축을 위한 기술력과 역량은 충분하지만 자원이 부족했던 강소기업에게는 매우 훌륭한 육성 프로젝트로 보인다"며 "다만 기술적 발전이 빠른 만큼 평가 기준에는 국제적인 수준이 반영돼야 그 공신력이 확보되고 국가대표로서도 의미가 있을 것"이라고 말했다. 이와 함께 모델 규모에 대한 조건이 명확히 규정돼 있지 않다는 점도 일부에서 우려되는 대목이다. 개발 전략과 방법론을 정예팀이 자율적으로 제안하는 'DARPA형' 설계는 기술 진화에 유연하게 대응할 수 있다는 점에서 긍정적이지만 자칫 자원 격차에 따른 구조적 불균형을 초래할 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "모델 규모에 대한 규정이 자칫 잘못되면 큰 모델들만이 성능과 역량이 좋게 평가를 받을 것"이라며 "기울어진 운동장이 될 수도 있으므로 이를 방지하기 위한 노력을 기울여야 할 것"이라고 평가했다.

2025.06.24 11:21조이환 기자

이재명 정부, 배경훈·윤창렬 발탁…LG 전략 차질 '無'

이재명 정부가 LG 출신 인사 2명을 핵심 보직에 기용하며 그룹 전략에 어떤 변화가 생길 지 주목된다. 정부 입장에서는 현장형 실무 전문가를 얻은 셈으로, LG그룹이 인공지능(AI)과 글로벌 전략 인재를 배출했다는 평가를 받는다. 이재명 정부는 23일 배경훈 LG AI연구원장을 과학기술정보통신부(과기정통부) 장관 후보자로 지명하고 윤창렬 전 글로벌전략센터장을 국무조정실장으로 임명했다. 두 인물은 각각 지난 2020년과 2023년부터 LG 내 핵심 전략 조직을 이끌며 그룹 차원의 기술 및 정책 전략 수립을 주도해왔다. LG가 이들을 통해 'ABC 전략'의 실행력을 끌어올리고 있었던 만큼, 이번 인선으로 일단 내부 전략 수립 체계에 일시적 공백은 피할 수 없게 됐다. 배경훈 과기정통부 장관 후보자는 지난 2020년 LG AI연구원 창립 당시부터 초대 원장으로 발탁돼 4년 이상 그룹의 초거대 AI 전략을 실질적으로 설계하고 이끌었다. 지난 2021년 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)'을 최초 공개한 뒤 지난 2023년 상용화 및 지난해 '엑사원 3.0' 공개까지 주도하며 LG AI 경쟁력을 국제적 수준으로 확장시켰다. 올해 들어서는 수학·과학·코딩 특화 모델 '엑사원 딥' 출시와 오픈소스 모델 공개를 주도해왔다. 이처럼 4년간 LG의 AI 전략을 이끌어온 만큼 공백이 장기화될 경우 전략 연속성이 흔들릴 수 있다는 분석도 나온다. 업계 한 관계자는 "배 원장은 지난 4년간 LG의 AI 전략을 방향성과 실행 양면에서 총괄해온 인물"이라며 "장관 후보자 지명은 축하할 일이지만 내가 LG 입장이라면 업무 연속성에 대한 우려가 생길 것 같다"고 말했다. 윤창렬 국무조정실장 역시 LG그룹의 글로벌 대응 전략의 축이었다. 지난 2023년 7월 LG경영개발원 산하에 신설된 글로벌전략센터의 초대 센터장을 맡아 각 계열사의 통상 전략과 공급망 리스크 대응을 총괄했다. 외교·통상·규제 이슈에 정통한 관료 출신으로, LG 입장에서는 해외 사업 확장을 위한 '정책형 싱크탱크'를 운영해온 셈이다. 글로벌전략센터는 미래 연구개발(R&D)보다 현재 이슈 대응에 특화된 조직으로, 각국 규제·공급망 리스크·외교 전략에 실시간 대응하는 역할을 맡고 있다. 윤 후보자의 이탈은 LG가 글로벌 규제 환경 변화에 선제적으로 대응하는 체계에 일시적인 지연을 초래할 수 있다. 업계에서는 정부가 두 인물을 통해 산업과 정책, 기술을 넘나드는 실무형 전략가를 확보했다는 평가가 나온다. 배 후보자는 AI 정책·윤리·산업화 전반에 걸친 실무 경험을, 윤 후보자는 국정 조정과 외교 실무에 기반한 정책 감각을 보유한 인사다. 다만 LG그룹은 이번 인선을 계기로 핵심 전략의 두 축이 동시에 빠져나간 만큼 후속 리더십 공백과 전략 재정립이 시급한 상황이다. 특히 LG AI연구원은 '엑사원'의 지속 개발과 글로벌 확장 전략 등 대형 프로젝트를 연이어 추진 중이어서 의사결정 속도의 지체 없이 연속성을 유지하는 것이 중요하다. 업계 관계자는 "배경훈 후보자와 윤창렬 후보자 모두 LG에서 전략적 비전과 실행력을 상징하는 인물"이라며 "단기간 내 대체할 수 있는 인물이 없다는 점에서 그룹 차원의 대응이 필요할 것"이라고 말했다.

2025.06.23 16:02조이환 기자

"한국형 GPT의 필수요소"…정부, AI 학습용 데이터 민간서 직접 모은다

과학기술정보통신부(과기정통부)가 자체 초거대 인공지능(AI) 모델 개발에 필요한 학습 데이터를 확보하기 위해 민간과 공공의 데이터 보유 기관을 직접 모집한다. 데이터부터 인재, 그래픽 처리장치(GPU)까지 핵심 인프라를 일괄 지원해 한국형 파운데이션 모델을 만들겠다는 전략의 일환이다. 과기정통부는 다음달 21일까지 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여할 데이터 공급기관을 공개 모집한다고 23일 밝혔다. 이번 사업은 내년부터 본격화되는 정부의 대표 AI 전략 과제로, 공모를 통해 선발될 개발팀에 GPU, 데이터, 인재 등 자원을 집중 지원할 예정이다. 이번 모집은 개발팀이 활용 가능한 고품질 유·무료 데이터를 확보하기 위한 조치다. 공급기관은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 보유하고 있어야 하며 저작권이나 소유권 등 적법한 권원이 확보돼야 한다. 공급 여부는 선발된 개발팀의 실제 수요를 바탕으로 협약을 통해 확정된다. 협약은 과기정통부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)과 한국지능정보사회진흥원(NIA), 한국데이터산업진흥원(K-Data) 등이 사업관리기관으로 참여해 체결한다. 이용 범위·기간·형태 등은 사전에 규정된다. 이후 데이터는 AI허브 내 전용 스토리지를 통해 공유되거나 직접 제공되는 방식이다. 데이터를 무상 제공하는 기관에는 광학문자인식(OCR) 처리, 중복 제거 등 기초 지원과 법률 검토·가공비 등 실비 보전이 지급된다. 유상 제공의 경우 정예 개발팀에 한정된 비상업적 활용 요건을 바탕으로 적정 가격을 협의해 비용을 보전받는다. 상용화 전환 시는 별도 협의가 필요하다. 참여 기관에 대한 인센티브도 구성됐다. 데이터 바우처 사업 등 정부사업 참여 시 가점 부여가 검토되고 AI 기반 서비스의 우선 도입 기회도 제공된다. 데이터 유통에 관심 있는 기관에는 AI 허브를 통한 상품 등록과 거래 활성화도 지원된다. 다만 과거 정부지원 사업을 통해 구축한 데이터는 이번 사업에 활용할 수 없다. 계약 이후 법률적 분쟁이 발생할 경우 당사자 간 계약서 기준에 따라 책임을 나누게 된다. 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 "고품질 데이터는 인공지능 성능을 좌우하는 핵심 자산"이라며 "이번 협력을 계기로 민관 데이터 연대가 더욱 확대되길 기대한다"고 밝혔다.

2025.06.23 15:18조이환 기자

정부, '국가대표 AI' 만든다…글로벌 수준 모델 개발에 '총력'

대한민국 정부가 인공지능(AI) 기술 자립과 생태계 확장을 목표로 국내 정예팀을 뽑아 독자 모델 개발에 나선다. 글로벌 기업 중심의 AI 주도권 구도를 견제하고 기술 주권을 확보하기 위해서다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 공식 출범하고 다음달 21일까지 참여 정예팀 공모에 착수한다고 20일 밝혔다. 과기정통부 외에도 정보통신산업진흥원, 한국지능정보사회진흥원, 정보통신기획평가원이 공동으로 추진하는 이번 사업은 기존 '월드베스트 거대언어모델(World Best LLM)' 프로젝트의 공식화다. 이번 공모는 성능·전략·파급효과 등을 기준으로 최대 5개 정예팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 통해 점진적으로 압축하는 방식으로 진행된다. 최신 글로벌 AI 모델 성능의 95% 이상 달성을 목표로, 참여팀은 자체적인 개발 전략과 방법론을 자유롭게 설계할 수 있다. 프로젝트는 일괄지원이 아닌 6개월 단위 경쟁형 압축 방식을 도입해 민첩한 기술 진화를 유도한다. 지원 자원은 그래픽 처리장치(GPU), 데이터, 인재라는 세 가지 축으로 구성된다. GPU는 올해부터 내년 상반기까지 민간 GPU 임차 형태로, 이후엔 정부 구매 GPU를 활용해 정예팀당 최대 1천 장 이상이 단계별로 지원된다. 데이터는 저작물 중심의 공동구매와 개별 가공 작업에 연간 최대 150억원 규모의 예산이 투입된다. 인재 분야는 해외 연구자 유치 시 연 20억원 한도 내에서 인건비와 연구비를 매칭해 준다. 특히 대학·대학원생의 참여를 필수로 명시하며 미래 인재 양성을 병행하는 구조다. 동시에 참여팀은 국민 AI 접근성 향상, 공공·경제·사회 전환(AX) 기여계획도 함께 제출해야 한다. 오픈소스 수준에 따라 정부 매칭 비율과 자부담 비율이 달라지는 구조도 설계됐다. 프로젝트는 단순한 기술개발에 머무르지 않는다. 국민 대상 사용성 평가, 컨테스트형 단계 심사, 벤치마크와 한국어 성능·안전성 검증 등 다층적 방식으로 완성도를 높인다. 우수한 모델에는 'K-AI' 명칭 부여 등 글로벌 브랜딩도 병행한다. 안전성 확보를 위해 AI안전연구소(K-ASIS)와의 협력도 예정돼 있다. 이 밖에 공공영역은 물론 국방·안보 등 민감 분야 활용도 계획에 포함돼 있다. 정부는 개발된 모델을 오픈소스화해 민간 AI 서비스 생태계 확산에도 적극 활용할 방침이다. 송상훈 과학기술정보통신부 정보통신정책실장은 "이번 프로젝트는 AI 기술 주권 확보와 모두의 성장을 위한 생태계 구축이 목표"라며 "글로벌 수준의 독자 AI 모델을 통해 대한민국이 진정한 AI 강국으로 도약하길 기대한다"고 밝혔다.

2025.06.20 13:37조이환 기자

[현장] 국가 AI 연구거점, '스케일링 이후' 기술 해법 제시…학계 성과 첫 공개

국가 인공지능(AI) 연구거점이 차세대 AI 모델 구현을 위한 핵심 연구 성과를 공개해 기술 확장성과 실용 가능성을 입증했다. 국가 AI 연구거점은 19일 서울 양재동 서울AI허브에서 상반기 연구성과 공유 행사 'AI 이노베이션 쇼케이스'를 개최하고 연구진의 최신 기술 성과를 발표했다. 거대 모델의 구조적 한계, 로봇의 행동지능, 초고차원 멀티모달 데이터 처리 등 각 분야에서 현실 적용을 겨냥한 기술들이 대거 제시됐다. 이번 행사에는 한국과학기술원(카이스트), 고려대학교, 포항공과대학교, 연세대학교 등 연구에 참여한 대학들이 참석했다. 기업 차원에서는 네이버클라우드, LG전자, HD현대 등 12개 파트너사가 참여해 산업 연계 가능성도 함께 논의했다. '뉴럴 스케일링' 성능 둔화…거대 AI, 정체 돌파구는? 국가 AI 연구거점은 정부 주도의 AI 기술 주권 확보를 목표로 지난해 10월 출범한 대형 연구거점 사업이다. 카이스트, 고려대, 연세대, 포항공대 등 국내 주요 대학들이 공동으로 참여하고 있으며 현재는 김기응 카이스트 교수가 센터장을 맡아 연구단을 이끌고 있다. 이날 진행된 1세부 학술 발표는 거대 AI 모델이 안고 있는 구조적 한계를 어떻게 극복할 것인가에 방점이 찍혔다. 고비용·고자원 구조로 대표되는 '뉴럴 스케일링 법칙'을 넘어 효율성과 실용성을 동시에 잡으려는 기술들이 집중 소개됐다. 첫 발표를 맡은 양은호 카이스트 교수는 '오토리그레시브(Auto-Regressive)' 기반 이미지 생성의 속도 병목을 정면으로 겨냥했다. 기존에는 고해상도 이미지 생성에 시간과 자원이 과도하게 소모됐지만 이번 연구에서는 새로운 생성 방식으로 속도를 대폭 개선했다는 것이다. 고속 생성이 가능해지며 멀티모달 모델의 응용 범위도 넓어질 전망이다. 이어 조성현 포항공대 교수는 생성형 AI를 활용해 3D 모델의 품질을 자동으로 높이는 기술을 선보였다. 텍스처가 깨지거나 기하 구조에 오류가 있는 저품질 3D 모델을 AI가 직접 감지하고 수정하는 방식이다. 산업용 시뮬레이션이나 디지털 트윈 환경에서 바로 활용할 수 있을 만큼 실용성이 강조됐다. 이병준 고려대 교수는 학습 효율성에 주목했다. 그는 강화학습 기반의 실시간 최적화 전략을 모델 학습 과정에 적용해 자원 소모를 크게 줄였다고 밝혔다. 계산 자원이 자동으로 조정되는 구조를 통해 학습 비용을 줄이고 에너지 사용량까지 낮춘 것이 핵심이다. 마지막으로 발표를 진행한 노알버트 연세대 교수는 생성형 AI의 맹점인 과적합 문제를 다뤘다. 디퓨전 모델이 가진 기하학적 특성을 활용해 메모라이제이션 현상을 분석하고 이를 조기에 감지할 수 있는 새로운 평가 지표를 제안했다. 생성 결과물의 신뢰도와 안정성을 확보하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. "말 알아듣는 로봇"…언어·비전 기반 행동지능 실험 '본격화' 이어진 2세부에서는 언어·비전 기반 파운데이션 모델을 실제 로봇 시스템에 적용하는 연구 성과들이 발표됐다. 기존 로봇 제어 방식이 가진 한계를 넘어 개방형 환경에서 자연어 명령을 이해하고 자율적으로 행동할 수 있는 '지능형 로봇' 구현 가능성이 제시됐다. 조민수 포항공대 교수는 좌장으로서 세션을 열며 오픈셋 환경에서도 일반적인 인지 작업을 수행할 수 있는 기술의 필요성을 강조했다. 그는 '객체 인식'과 '행동 유도성 추론'을 결합한 학계의 최신 접근들을 소개하며 언어-비전-행동이 통합된 로봇 에이전트가 현실에 등장할 준비가 되고 있다는 점을 강조했다. 윤국진 카이스트 교수는 '애니 6D(Any 6D)' 프레임워크를 통해 외부 3D 모델 없이 낯선 물체의 위치와 회전을 실시간으로 예측하는 기술을 시연했다. 시연 영상에서는 이전에 본 적 없는 컵을 로봇이 잡고 회전시키는 장면이 소개돼 눈길을 끌었다. 그는 "영상만으로 자세를 추정해 로봇이 즉석에서 물체를 인식하고 조작할 수 있다"며 "복잡한 사전 모델링 없이도 동작이 가능하다"고 강조했다. 뒤이어 발표에 나선 임재환 카이스트 교수는 로봇이 혼자서 시도하고 실패하면서 배우는 환경이 필요하다며 행동지능 강화를 위한 시뮬레이션 기반 학습 시스템을 소개했다. 해당 시스템은 언어와 시각 정보를 동시에 받아들이고 물리적 제약까지 고려해 스스로 계획을 세우고 실행하는 구조다. 최성준 고려대 교수는 실패한 행동 시연 데이터를 의도적으로 학습에 활용하는 접근을 제시했다. 그는 "실패는 무시하는 게 아니라 전략적으로 학습에 써야 한다"며 "실제로 실패 데이터를 반영했을 때 로봇이 예외 상황에서 훨씬 높은 복원력을 보였다"고 설명했다. 현실을 예측하는 AI…초고차원 생성 모델 '실험 가속' 마지막 학술 발표인 제3세부 세션은 초고차원 멀티모달 데이터를 통합해 현실 세계의 물리적 제약을 반영하는 생성형 AI 모델을 개발하는 연구 성과에 초점이 맞춰졌다. 좌장을 맡은 예종철 카이스트 교수는 "현실 세계를 시뮬레이션 가능한 수준으로 이해하고 재현할 수 있는 고차원 파운데이션 모델 구축이 목표"라며 "다양한 데이터 형태에 대응하는 생성·예측 모델의 잠재적 파급력에 주목해야 한다"고 강조했다. 이어 발제한 김승룡 카이스트 교수는 비디오 생성과 이해에서 핵심 요소로 '모션' 기술을 지목하며 개별 프레임 속 포인트의 시공간적 움직임을 정밀하게 추적하는 모델을 제안했다. 이 모델은 시각적 모션의 단기·장기적인 연속성을 학습하며 사람의 개입 없이도 임의 지점의 움직임을 예측하고 생성할 수 있다. 특히 비디오 생성 모델 내부의 '어텐션' 패턴을 분석해 특정 레이어가 모션 정보를 인코딩하고 있다는 점을 밝혀내기도 했다. 이창희 고려대 교수는 시계열 데이터를 위한 파운데이션 모델 구축 방향을 공유했다. 그는 도메인 특성에 맞는 다변량 시계열 구조를 반영하지 않으면 생성형 AI가 실제 데이터를 제대로 대체할 수 없다고 진단했다. 이에 그는 시계열용 그래프 기반 토큰 인베딩 구조와 이벤트 기반 성능 평가 지표 등을 도입해 정확도와 실용성을 모두 확보하는 모델을 제안했다. 이창희 교수는 "단순히 텍스트 형태로 수치를 나열하는 방식으로는 시계열 데이터의 특성을 반영할 수 없다"며 "시계열 데이터는 이벤트 기반의 비선형적, 인과적 구조를 띠기 때문에 이를 제대로 포착하지 않으면 파운데이션 모델이라고 해도 실제 활용에는 한계가 있다"고 말했다.

2025.06.19 16:30조이환 기자

[현장] 코코링크, 외산 대체 고성능 서버 개발…AI 기술 독립 본격화

국내 기업이 인공지능(AI) 인프라의 핵심 요소인 고성능 서버를 순수 국산 기술로 개발하며 AI 주권 확보에 본격 시동을 걸었다. 외산 중심 슈퍼컴퓨팅 구조에 의존해 온 국내 IT 인프라에 의미 있는 전환점이라는 평가다. 코코링크는 19일 서울 양재 엘타워에서 기자간담회를 열고 고밀도 연산 서버 신제품 '클라이맥스-408(Klimax-408)'을 공개했다. 이 제품은 과학기술정보통신부 국책과제를 통해 개발된 PCIe 5.0 기반 고성능 컴퓨팅 서버로 설계부터 제작까지 전 과정을 국내 기술로 완성했다. 클라이맥스-408은 대규모 AI 학습, 대규모언어모델(LLM), 자율주행, 고성능컴퓨팅(HPC) 환경에 최적화됐다. PCIe 5.0 스위칭 기술을 기반으로 그래픽처리프로세서(GPU)·신경망처리프로세서(NPU)를 최대 8장까지 장착할 수 있으며 총 144개의 데이터 전송 통로(레인)를 통해 고속 연산 처리를 지원한다. 이 제품은 특히 쿠다(CUDA) 기반 병렬 연산 최적화 기술에 특화돼 있다. GPU 간 직접 통신을 활용하는 피어투피어(P2P) 구조를 구현해해 AI 모델 학습 속도를 높이고 연산 병목을 최소화했다. 회사 측은 코드 최적화를 전제로 할 경우 엔비디아 NV링크 기반 서버와 비교해도 최대 99% 수준의 연산 성능을 구현할 수 있다고 밝혔다. 이동학 코코링크 대표는 "우리는 단순한 하드웨어 사양이 아니라 실제 AI 연산 환경에 맞춰 소프트웨어와 구조 최적화를 함께 고려했다"며 "특히 HPC나 산업용 응용에서 쿠다 기반의 통합 최적화 역량이 강력한 경쟁력이 될 것"이라고 강조했다. 성능과 함께 아니라 경제성도 강점이다. 클라이맥스-408은 동일한 연산 조건에서 전체 시스템 구성 비용을 외산 고성능 서버 대비 최대 3분의 1 수준까지 줄일 수 있다는 것이다. NV링크 기반 고성능 GPU는 1장당 3만 달러(약 4천만원)를 넘지만 PCIe 기반 구조에서는 NV링크 스위치가 불필요하고 GPU 선택 폭도 넓어 가격을 대폭 낮출 수 있다는 설명이다 하드웨어 구성의 유연성도 특징이다. 다양한 GPU 및 국산 NPU와의 호환성을 확보했으며 AI와 HPC를 아우르는 복잡한 연산 환경에 현실적으로 적용 가능한 범용 시스템으로 완성도를 높였다. 장애 대응 측면에서도 외산 서버 대비 차별화된 강점을 갖췄다. 코코링크는 국내 제조 기반과 자체 A/S망을 토대로 모든 규모의 장애 상황에 대해 8시간 이내 대응이 가능한 기술 지원 체계를 구축하고 있다. 이 대표는 "외산 장비는 수리 절차가 길고 부품 수급에 수 주~수 개월이 걸리기도 하지만, 우리는 대체 장비를 즉시 투입할 수 있는 국내 서비스 인프라를 갖췄다"고 밝혔다. 코코링크는 이번 클라이맥스-408 출시를 계기로 AI 컴퓨팅 센터, 공공 데이터센터 등 국가 인프라 사업에도 본격 진출할 계획이다. 제품 공개 이전에도 일부 공공기관 및 대형 데이터센터와 비공식 기술 검토를 진행한 것으로 알려졌으며, 향후 조달청 혁신제품 등록을 통해 정식 입찰 및 공급을 본격화할 방침이다. 이 대표는 "이제까지가 준비 단계였다면 이제는 실질적인 도입과 확산에 집중할 것"이라며 "앞으로도 한울반도체 및 한울소재과학과 함께 국산 서버가 국내 AI 인프라의 핵심 자원으로 자리잡을 수 있도록 총력 대응하겠다"고 말했다.

2025.06.19 13:15남혁우 기자

KAIST-네이버AI랩, 창의성 강화한 AI 기술 개발..."뻔한 건 안그려"

KAIST(총장 이광형)는 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 네이버 AI 랩과 공동으로 추가 학습 없이 인공지능(AI) 생성 모델의 창의적 생성을 강화하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 이 기술은 '뻔한' 이미지는 절대 그리지 않는다. 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 내부 특징 맵을 증폭해 창의적 생성을 강화하는 식이다. 연구팀은 모델 내부의 얕은 블록들이 창의적 생성에 중요한 역할을 한다는 것을 발견하고, 특징 맵을 주파수 영역으로 변환 후 높은 주파수 영역에 해당하는 부분의 값을 증폭했다. 이 결과 연구팀은 노이즈나 작게 조각난 색깔 패턴의 형태가 유발되는 것을 확인했다. 권다희 연구생(박사과정, 공동제1저자)은 "얕은 블록의 낮은 주파수 영역을 증폭했더니 창의적 생성이 강화됐다"고 설명했다. 연구팀은 또 생성 모델 내부 각 블록 별로 최적의 증폭 값을 자동으로 선택하는 알고리즘도 개발했다. 이 알고리즘은 사전 학습된 스테이블 디퓨전 모델의 내부 특징 맵을 적절히 증폭해 추가적인 분류 데이터나 학습 없이 창의적 생성을 강화한다. 한지연 연구생(박사과정, 공동제1저자)은 "SDXL-터보 모델에서 발생하는 모드 붕괴 문제를 완화, 이미지 다양성이 증가한 것을 확인했다"고 말했다. 최재식 교수(교신저자)는 "생성 모델을 새로 학습하거나 미세조정 학습하지 않고 생성 모델의 창의적인 생성을 강화하는 최초의 방법론ˮ이라며 "학습된 인공지능 생성 모델 내부에 잠재된 창의성을 특징 맵 조작을 통해 강화할 수 있게 됐다"고 덧붙였다. 최 교수는 또 “이번 연구는 기존 학습된 모델에서도 텍스트만으로 창의적 이미지를 손쉽게 생성할 수 있게 됐으며, 이를 통해 창의적인 상품 디자인 등 다양한 분야에서 새로운 영감을 제공하고, 인공지능 모델이 창의적 생태계에서 실질적으로 유용하게 활용될 수 있도록 기여할 것"으로 기대했다. 연구결과는 국제 학술지 `국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR)'에서 지난 15일 발표됐다. 연구는 KAIST-네이버 초창의적 AI 연구센터, 과학기술정보통신부의 재원으로 수행됐다.

2025.06.19 11:37박희범 기자

국가AI위원회, 尹 정권 얼룩 지우기 가속?…과기정통부, 조직 재편 추진 '주목'

이재명 정부 출범 후 국가인공지능위원회(국가AI위원회)에 대한 전면 개편안이 과학기술정보통신부(과기정통부)에 의해 제안됐다. 19일 업계에 따르면 과기정통부는 지난 18일 세종시에서 국정기획위원회 경제2분과에 업무보고를 통해 기존 대통령 직속 위원회 형태의 국가AI위원회를 법적 근거 기반의 상설기구로 전환할 것을 건의했다. 국가AI위원회 구조 개편 외에도 과기정통부 내 'AI정책실' 신설, 각 부처 국과장급 AI 전담부서 설치 등 조직 재편 방안이 포함됐다. 다만 해당 보고 내용이 확정된 것은 아니다. 이 보고는 기존 국가AI위원회의 실효성 한계를 보완하겠다는 문제의식에서 출발했다. 실제로 민간 전문가를 중심으로 소수 정예화하고 민관 및 부처 간 AI 정책 조율 기능을 강화하는 것이 주요 골자다. 대통령을 위원장으로 하는 것은 기존과 같으나 최근 임명된 하정우 AI미래기획수석을 간사로 배치하는 재편 구조가 제시됐다. 위원회가 개편될 경우 내년 시행 예정인 AI기본법을 뒷받침할 정책 집행 기반이 마련될 수 있게 된다. 과기정통부는 해당 법의 부칙 조항을 근거로 시행 이전에도 위원회와 자문단 구성이 가능하다는 해석을 제시하며 관련 준비에 착수한 상태다. 다만 정부 차원의 결정은 아직 공식적으로 확정되지 않았다. 동시에 과기정통부는 내부에 'AI정책실'을 신설해 정책 기획, 예산 확보, 법적 조율 등 핵심 기능을 집중 운영하겠다고 제안했다. 더불어 AI 활용 확산을 위해 타 부처에도 전담 부서 설치를 건의했다. 국산 범용 AI 모델 개발도 보고서에 포함됐다. 과기정통부는 국내 정예 기업 중심으로 프로젝트 팀을 구성해 글로벌 AI 파운데이션 모델 성능의 95% 수준 달성을 목표로 제시했다. 이와 함께 국산 신경망 처리장치(NPU) 기반 반도체 생태계 조성도 추진 의지를 나타냈다. 정부 관계자는 "이번 업무보고는 부처별로 공약 이행을 위한 기초 자료를 정리한 초안"이라며 "해당 내용이 국정과제로 채택될지와 채택된다면 어떤 방식으로 추진될지는 아직 정해진 바 없다"고 말했다. 더불어 염재호 부위원장의 사임을 포함한 국가AI위원회 인선 개편 가능성도 일각에서 언급되고 있다. 다만 이와 관련한 정부의 공식 입장은 확인되지 않았다. 또 다른 정부 관계자는 "그런 소문이 업계에 오가고 있다는 것은 들었다"며 "정부 내부에서 공식적으로 확인된 바는 없는 것으로 안다"고 말했다.

2025.06.19 11:19조이환 기자

"우승하면 최대 30억"…과기정통부, AI R&D 전쟁에 불 지폈다

과학기술정보통신부(과기정통부)가 인공지능(AI) 기술력 강화를 위해 수십억 규모의 경진대회를 연다. 과기정통부는 '2025년 인공지능 챔피언 대회' 참가팀을 다음달 23일까지 모집한다고 18일 밝혔다. 대회는 기술 시연을 포함한 경쟁 형식으로 진행되며 최종 우수팀에는 최대 30억원의 후속 연구비가 지원된다. 이번 대회는 생성형 AI, 피지컬 AI, 에이전트 등 고도화된 기술뿐 아니라 헬스케어, 금융, 에너지, 교육, 재난대응 등 다양한 융합 분야까지 자유 주제로 참가가 가능하다. 참가 자격은 기업, 대학, 연구기관, 연구조합 등 누구에게나 열려 있으며 연구팀 단위로 구성해 접수할 수 있다. 참가 희망자는 대회 공식 누리집을 통해 구현제안서 등 관련 서류를 제출해야 하며 서류 심사를 통해 최대 100개 팀이 본선에 진출한다. 본선 진출팀은 일정 수준의 AI 연구 환경을 제공받아 기술을 고도화한 뒤 중간 심사를 거쳐 본 대회에 참여하게 된다. 중간 심사에서는 최대 20개 팀이 선정되며 본 대회에서는 전문가 평가를 통해 최종 우수 연구팀이 결정된다. 이들에게는 국가 연구개발사업과 연계된 후속 과제가 주어지며 오는 12월부터 최대 30억원 규모의 연구비가 지원된다. 대회 설명회는 다음달 8일 오후 3시 서울 용산 나인트리 프리미어 로카우스 호텔 5층 플로리스홀에서 열린다. 현장 참석이 어려운 이들을 위해 한국정보통신기술협회 유튜브 채널을 통한 생중계도 병행된다. 자세한 대회 운영 방식과 접수 절차는 과기정통부, 정보통신기획평가원, AI 챔피언 대회 공식 누리집을 통해 확인할 수 있다. 황규철 과학기술정보통신부 소프트웨어정책관은 "우수한 AI 인재들이 자유로운 환경에서 연구하고 경쟁과 협력을 통해 기술 역량을 끌어올릴 수 있을 것"이라며 "성과를 국민과 공유하고 더 많은 인재들이 인공지능에 관심을 가질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.06.18 15:04조이환 기자

공공 데이터-민간 기술 '융합'…정부, AI 확산 위한 '10대 협업 프로젝트' 착수

과학기술정보통신부가 공공 분야 인공지능(AI) 도입 확대를 위해 민관협력 기반의 신규 사업을 추진한다. 부처 간 데이터 연계와 기업 기술력을 접목해 공공 서비스의 효율성과 국민 체감도를 동시에 끌어올리겠다는 전략이다. 과기정통부는 18일 세종시 정보통신산업진흥원에서 '부처협업 기반 AI 확산 사업'의 2025년도 신규 과제 착수보고회를 개최한다. 이번 사업은 총 열 개 과제로 구성됐으며 과기정통부, 정보통신산업진흥원, 각 수요 부처, 민간 기업 등이 공동 참여한다. 이번에 선정된 과제는 ▲전자상거래 수입물품 안정성 판단 ▲연안해역 영상 위험 인식 ▲112 신고 긴급성 분석 ▲AI 행정비서 ▲화학 공정 위험 예측 ▲맞춤형 아이돌봄 매칭 ▲정밀 노지농업 ▲공정 하도급계약 작성 ▲군인연금 민원 대응 ▲기록정보 검색 등으로, 공공업무 효율화와 국민 체감도 향상을 함께 노렸다. 과기정통부는 지난해 말 중앙행정기관을 대상으로 수요 조사를 거쳐 과제를 기획했고 지난 3월부터 두달간 수행 기업을 공모해 최종 참여 기관을 확정했다. 각 과제에는 연간 약 9억원의 사업비가 2년간 투입되며 올해는 부처 데이터를 기반으로 AI 서비스를 개발하고 내년에는 테스트베드 실증을 거쳐 현장 적용을 추진한다. 사업 수행기관은 관세청, 해양경찰청, 경찰청, 인사혁신처, 환경부, 여성가족부, 농촌진흥청, 공정거래위원회, 국방부, 행정안전부 등이다. 민간기업은 데이터월드, 플럭시티, 와이매틱스, 와이즈넛, 스위트케이, 진인프라, 무한정보기술, 미디어젠, 한국클라우드, 솔트룩스 등의 민간 기업이 컨소시엄 형태로 참여한다. 착수보고회는 오전 10시부터 오후 4시 30분까지 진행된다. 청렴교육, 사업비 집행 교육, 사업계획 공유와 회계 자문까지 포함한 종합 프로그램으로 구성됐으며 총 120여 명의 관계자가 참석할 예정이다. 과기정통부는 본 사업을 통해 공공부문 AI 도입 속도를 높이고 민간 기술력과 부처 데이터를 유기적으로 연결해 국가 차원의 AI 전환을 가속하겠다는 방침이다. 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 "AI 전환 속도가 국가 경쟁력을 좌우하는 시점에서 공공부문의 선도적 활용이 필수"라며 "부처와 민간의 역량을 결집해 공공 영역에서 AI 확산에 총력을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.06.18 10:00조이환 기자

새 정부 출범, 'AI 100조' 시대 열린다…AI 안전연구소 "G3 도약, 신뢰성 확보가 핵심"

"새 정부가 들어선 가운데 100조 규모의 인공지능(AI) 투자 공약이 조명되고 있습니다. 이같은 진흥책의 추진과 동시에 기술이 초래할 수 있는 리스크를 관리해야 산업의 지속성과 확장성이 확보됩니다. 미래 세대의 먹거리를 위한 철저한 안전 설계를 위해 적극적으로 지원하겠습니다." 김명주 AI 안전연구소장은 4일 경기도 판교 그래비티 조선 서울에서 열린 '2025 슈어 AI 테크 컨퍼런스'에 참가해 이재명 대통령 당선에 따른 연구소의 방향성에 대한 기자의 질문에 이같이 말했다. 이번 행사는 슈어소프트테크가 AI 검증 기술의 현재와 미래를 공유하고 산업 전반의 안전 및 신뢰성 확보 전략을 모색하기 위해 마련한 자리다. 김 소장에 따르면 한국 AI 연구소는 세계 여섯 번째로 출범한 AI 안전기관이다. 지난해 11월 국내에서 최초로 설립된 이 기관은 영국, 미국, 일본, 싱가포르, 프랑스 등 10여 개국이 운영하는 AI 안전연구소들과 함께 글로벌 위험 기준 마련과 평가 체계 구축을 위한 협력에 참여하고 있다. 이날 발표는 AI 산업의 변곡점을 만든 역사적 사건들에 대한 회고로 시작됐다. 김 소장은 지난 2023년 처음 등장한 '챗GPT'가 산업의 방향성을 근본적으로 바꿨다고 진단했다. 출시 두 달 만에 1억명 사용자를 돌파한 '챗GPT'는 초기엔 '검색엔진 종말론'을 불러올 정도의 파괴력을 보였고 이에 구글은 마이크로소프트(MS)와의 검색 점유율 격차 축소를 우려해 급히 '바드'를 출시하며 글로벌 기술 경쟁이 본격화됐다. 김 소장은 "이 과정에서 구글의 AI 부사장이자 딥러닝 창시자인 제프리 힌턴이 안전성을 우려해 사임했다"며 "당시 구글은 자체 개발한 '람다' 모델의 위험성을 인지하고도 경쟁에서 밀릴까 봐 결국 공개를 강행했다"고 말했다. 이어 "통제 수단 없이 기술을 출시한 결정은 거버넌스 부재 상태에서 진행되는 AI 개발의 한계를 보여준 사례"라고 분석했다. 이어 그는 AI의 잠재 리스크를 인식한 글로벌 과학자 그룹이 지난 2023년 '개발 중단 서한'을 발표했던 사례도 언급했다. 미래생명연구소(FLI)의 주도로 작성된 이 서한에는 일론 머스크, 유발 하라리 등 주요 인사가 참여했으나 실제 개발 중단으로 이어지지는 않았다. 다만 이 서한을 계기로 미국, 유럽, 한국에서 본격적인 AI 규제 입법이 추진되기 시작했다. 실제로 AI 리스크에 대한 실증적 접근은 확대되고 있다. 매사추세츠 공대(MIT)는 증거 기반 리스크 저장소(Risk Repository)를 통해 1천800개 이상의 사례를 유형별로 정리했다. 이 중 AI가 직접 야기한 사례는 전체의 34%에 달한다. 김 소장은 "이 자료를 바탕으로 한국형 리스크 분류체계를 세분화하고 있다"며 "이달 말 200~300개 항목의 1차 리스크 맵을 공개할 계획"이라고 밝혔다. 그는 영국 AI안전연구소가 최근 발표한 분류체계도 언급했다. 이 체계는 ▲기술적 결함(Malfunction) ▲악의적 활용(Misuse) ▲사회 구조적 영향(systemic Impact)으로 위험을 구한다. 이는 각각 AI 개발 오류, 사용자의 악의적 활용, 노동시장이나 정치 등 사회적 외부효과로 이어지는 위험을 뜻한다. 이 같은 글로벌 기준을 토대로 국내 AI안전연구소도 평가모델을 정비 중이다. 구체적으로는 리스크 맵 기반으로 모델을 개별 테스트하고 그 결과를 전문가나 AI가 자동으로 평가해 통합 보고서를 작성하는 프로세스를 도입한다. 이 보고서는 각 위험에 대한 정책적 기술적 완화 방안까지 제시한다. 실제 사례로는 지난 2월 연구소가 중국계 AI 모델 '딥시크'에 대해 긴급 대응한 사례가 소개됐다. 이 모델은 중국 사회주의 체제에 불리한 질문에 답변하지 않는 등 편향성을 드러냈으며 연구소는 이를 설 휴가를 중단한 후 즉시 분석해 과학기술정보통신부에 보고서를 제출했다. 보고서에는 편향 제거를 위한 기술적 보정 방안이 포함됐다. AI 안전 평가의 기준 역시 지속적으로 진화하고 있다. 기존 소프트웨어의 안전성 검증이 기능 성능 보장에 집중됐다면 AI 평가에서는 개발자의 의도와 상관없는 오용 가능성까지 고려한 '건전성' 개념이 확대되고 있다. 유럽연합은 이 개념을 '신뢰성(Trustworthiness)'으로 확장해 기술의 사회적 수용 가능성까지 평가 대상에 포함시켰다. 이에 따라 각국은 AI 인증 체계 구축에 속도를 내는 상황이다. 영국은 이를 위해 지난 2023년 세운 AI 안전연구소의 명칭을 올해 초 'AI 보안연구소'로 변경했다. 현재 미국, 프랑스, 싱가포르, 케냐 등도 자체 안전연구소를 통해 여러 사업을 추진 중이다. 대선이 끝나 이재명 대통령이 취임한 가운데 향후 AI 정책을 위한 제언에 대해 묻는 기자의 질문에 김 소장은 "AI 산업이 장기적 지속 가능성과 확장성을 확보하라면 진흥과 함께 리스크 관리가 병행돼야 한다"며 "이를 위해서는 안전 설계를 처음부터 고려해야 한다"고 말했다. 이어 "우리는 선제적으로 리스크 완화 방안을 제안해 철저히 지원할 계획"이라고 밝혔다. 김 소장은 지난해 AI안전연구소 초대 소장으로 부임해 오는 2027년까지 임기를 이어갈 예정이다. 연구소는 과학기술정보통신부와 대통령실 등 정부 유관 부처와 함께 리스크 완화 방안 마련을 위한 협업을 지속할 것으로 전망된다. 기업과의 협력도 병행 중이다. 최근 LG전자와 AI 안전을 위한 파트너십을 맺었으며 해외 주요 기업들과도 공동 평가 및 안전 기준 정립을 위한 협력을 추진하고 있다. 참여 기업들은 자사 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 연구소와 함께 검증 체계를 구축하고 있다. 김 소장은 "우리는 평가기관을 넘어 국내 AI 기업의 국제 경쟁력 확보를 위한 전략적 거점이 되고자 한다"며 "향후 국내 기업의 해외 진출 시 안전보고서를 통해 신뢰성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.06.04 13:50조이환 기자

무하유, AI면접서비스 '몬스터' TTA AI 신뢰성 인증 획득

무하유(대표 신동호)는 인공지능(AI) 면접 서비스 '몬스터'가 과학기술정보통신부와 한국정보통신기술협회(TTA)가 주관하는 AI 신뢰성 검·인증(CAT) 1.0을 획득했다고 4일 밝혔다. CAT은 국내 AI 시스템의 신뢰성과 경쟁력 확보를 위해 마련된 제도로, ▲안전성 ▲보안성 및 회복탄력성 ▲설명가능성 및 예측가능성 ▲편향 및 공정성 ▲책무성 및 투명성 ▲안정성 및 견고성 등 6대 항목을 기준으로 심사와 검증을 거쳐야 한다. 몬스터는 이 모든 항목을 충족하며 CAT 1.0 인증을 획득했다. 무하유의 '몬스터'는 대화형 AI 면접 서비스로 지원자의 답변을 실시간 분석해 직무 적합도와 조직 적합도를 평가하고 면접관의 결정을 지원한다. 사람 면접관처럼 자연스럽게 꼬리질문을 생성하며 자기소개서 기반 맞춤형 문항 구성도 가능하다. 이와 함께 지원자의 개별 경험을 바탕으로 추가 질문을 생성해 역량 검증까지 수행한다. 무하유는 '몬스터' 외에도 AI 서류평가 서비스 '프리즘'을 함께 제공하고 있다. 프리즘은 연 120만 건 이상의 자기소개서를 분석해 직무 및 기업 적합도를 평가하며, 구조적 결함과 내용 분석을 통해 채용 적합성을 진단한다. 현재 스타트업은 물론 금융권과 대기업까지 약 700여 개 기업이 몬스터와 프리즘을 채용 과정에 도입하고 있다. 신동호 무하유 대표는 "AI 신뢰성이 특히 중요한 채용 분야에서 CAT 인증을 통해 몬스터의 설명 가능성과 안전성을 인정받았다는 점에서 매우 뜻깊다"며 "앞으로도 AI 신뢰성 요구사항을 충족하고 지속적으로 준수함으로써 기업 고객과 구직자 모두에게 신뢰할 수 있는 채용 솔루션을 제공하겠다"고 말했다.

2025.06.04 10:52남혁우 기자

정부, '1.6조원' 규모 GPU 대전 시작…"WBL 훈련용 반도체, 민간과 함께 확보"

과학기술정보통신부가 민간 클라우드 기업들과 손잡고 총 1조6천300억원 규모의 그래픽처리장치(GPU) 확보·임차 사업을 추진한다. 세계 최고 수준의 초거대 언어모델 개발과 국내 산학연의 인공지능(AI) 인프라 확충을 위한 행보다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 29일 서울 강남 코엑스에서 클라우드 기업을 대상으로 GPU 확보·임차 사업 통합설명회를 개최했다. 이달 1차 추가경정예산을 통해 관련 예산을 확정한 이후 다음달 4주차까지 협력 기업 공모에 본격 착수한 상태다. 이번 사업은 ▲총 1조4천600억원 규모의 GPU 확보 사업과 ▲1천723억원 규모의 GPU 임차 사업으로 구성된다. 확보 사업은 정부와 민간이 협력해 첨단 GPU를 직접 구매·구축하는 방식이고 임차 사업은 클라우드 기업이 보유한 GPU를 임차해 활용하는 구조다. 임차된 GPU는 가칭 '월드 베스트 LLM(WBL)' 프로젝트와 국내 산학연 등에 지원될 예정이다. 정부는 국내 고성능 연산 자원 부족 문제를 해소하고 AI 기술의 자립 기반을 확보하는 데 사업의 목적이 있다고 설명했다. 설명회 현장에선 사업 개요와 정책 방향 외에도 공모 절차, 평가 기준, 지원 조건 등의 세부 사항이 구체적으로 안내됐다. 참석자들은 질의응답을 통해 공모 준비에 필요한 사항들을 직접 확인할 수 있었다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 다음달 4주차까지 공모 접수를 마감하고 오는 7월 중 평가와 협약 체결을 마무리할 계획이다. 이후 GPU 인프라 확보 및 배포를 신속히 추진하겠다는 입장이다. 과기정통부는 "보다 구체적인 공모 내용과 사업 안내는 과기정통부 및 NIPA 홈페이지를 통해 확인할 수 있다"고 밝혔다.

2025.05.29 17:18조이환 기자

"디지털 혁신엔 여야 없다"…이재명·김문수·이준석, AI 공약에 힘 실어

바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연)이 대선 후보 3인의 과학기술·AI 공약을 비교 분석했다. 기술 경쟁력을 핵심 국정 과제로 삼는 후보들이 늘면서 정책 실현력에 대한 검증도 본격화되는 모양새다. 과실연은 제21대 대통령 선거를 앞두고 이재명 더불어민주당, 김문수 국민의힘, 이준석 개혁신당 후보의 과학기술 및 디지털 정책 공약을 분석해 28일 발표했다. 정책은 과학기술 조직 개편, 국가 전략기술, 전략적 연구개발, 인재양성, 지역균형, 연구환경 등 6개 항목으로 분류됐다. 과실연의 분석에 따르면 세 후보 모두 과학기술과 디지털 혁신이 국가 경쟁력의 핵심이라는 데 공감대를 형성한 것으로 나타났다. 과실연은 이재명 후보가 인공지능(AI)과 반도체, 우주 등 전략기술에 대해 비교적 뚜렷한 방향성을 제시했다고 평가했다. 김문수 후보는 전략기술 중심 육성과 AI 인재 확보에 방점을 뒀으며 이준석 후보는 연구자 처우 개선과 성과 중심 보상을 강조했다. 다만 세 후보의 정책은 아직 실행계획, 추진 로드맵, 재원 조달 방안 등 실현을 위한 구체성이 부족한 상태다. 과실연은 각 정책이 현실에서 작동하기 위해선 실질적 실행 방안이 수반돼야 한다고 지적했다. 인재양성과 지역균형 분야에서도 후보 간 정책 접근이 상이했다. 각 정책의 강점을 상호 보완하는 방식으로 조율할 경우 국가 단위의 균형 발전과 인력 전략에서 더 큰 효과를 거둘 수 있을 것이란 분석이다. 과실연 관계자는 "이번 분석은 후보 공약의 약점을 지적하기 위한 것이 아니라 실현 가능성과 실행력을 높이기 위한 것"이라며 "후보들의 정책이 더 정교해져 차기 정부의 기술 전략 기반이 되길 기대한다"고 밝혔다.

2025.05.28 15:22조이환 기자

과기정통부-AI 안전연구소, AI 주도권 전략 공개…"산업·리스크 동시 대응"

인공지능(AI) 기술이 국가 전략의 중심축으로 부상한 가운데 정부기관이 기술 리스크와 산업 경쟁력 양면을 짚는 자리가 마련됐다. AI 인프라 확충과 인재 육성에 나선 정부, 기술 신뢰성과 안전 기준을 제시한 연구기관 모두 '위험 관리'를 전제로 한 성장 전략에 공감대를 드러냈다. 국제인공지능윤리협회(IAAE)는 27일 서울 강남구 구글 스타트업 캠퍼스에서 '2025 AI 세이프티 컴퍼스(ASC)' 컨퍼런스를 개최했다. 이날 행사에는 과학기술정보통신부(과기정통부)와 AI 안전연구소를 비롯해 LG유플러스, 주요 스타트업 등 공공과 민간 주요 주체들이 참여했다. 이날 공공부문 발표에서는 공진호 과학기술정보통신부 인공지능기반정책과장이 정부의 AI 육성 전략과 인프라 투자 방향을 설명했다. 이어 김명주 AI 안전연구소장이 기술 리스크 분류 체계와 글로벌 안전 기준 정립의 필요성을 짚었다. 과기부 "GPU·인재·모델 3축 강화…1.9조로 산업기반 재편할 것" 이날 '대한민국의 AI 정책 대응'을 주제로 발표에 나선 공진호 과학기술정보통신부(과기정통부) 인공지능기반정책과장은 글로벌 경쟁 환경에서 한국이 직면한 현실과 정부의 대응 전략을 짚었다. 공 과장은 발표 서두에서 딥시크 등장 이후 AI 패권 경쟁이 새로운 국면으로 접어들었다고 진단했다. 미국의 '스타게이트' 프로젝트, 유럽연합(EU)과 프랑스의 대규모 투자 발표, 중국의 기술 진보 등을 언급하며 글로벌 주도권 경쟁이 양적 확대를 넘어 질적 전환기에 접어들었다고 분석했다. 그는 "한국의 현주소를 두고 보면 미국과 중국 등 선도국과는 여전히 격차가 존재한다"면서도 "자체 모델 개발 수, 특허와 논문 성과 등을 고려할 때 싱가포르, 이스라엘, 프랑스 등과 함께 3위권 수준의 경쟁력은 확보하고 있다"고 평가했다. 이 격차를 좁히기 위한 첫 번째 대응으로 정부는 AI 컴퓨팅 인프라 확충에 나선다. 광주 AI 데이터센터를 중심으로 엔비디아 'H100' 그래픽처리장치(GPU) 416장을 확보해 임대 공급할 예정이며 민간 클라우드 자원까지 동원해 연내 총 1만 장 이상을 확보하겠다는 계획이다. 정부는 국산 AI 반도체 생태계 구축에도 힘을 싣는다. 퓨리오사, 리벨리온 등 국내 기업 중심으로 실증 프로젝트를 추진해 오는 2030년까지 국산 반도체 활용 비중을 절반 이상으로 끌어올리겠다는 목표다. 이와 함께 AI 인프라 투자에 대한 세제 혜택도 대폭 확대된다. 또다른 축은 차세대 모델 개발이다. '월드 베스트 거대언어모델(LLM)' 프로젝트를 통해 경쟁력 있는 팀을 선발하고 여기에 GPU, 데이터, 인재 등 핵심 자원을 집중 투입한다. 3년 내 글로벌 상위권 LLM을 확보한다는 목표다. 이와 연계해 AI 챌린지도 개최된다. 고급 인재 확보를 위한 전략도 제시됐다. 뉴욕대와 협력해 만든 '글로벌 프런티어 랩'을 시작으로 유럽과 중동으로 거점을 확대하고 실무형 인재 양성을 위한 이노베이션 아카데미와 AI 융합대학원 설립도 추진된다. 해외 우수 인재 유치를 위한 인센티브 설계도 병행된다. 산업 전환 지원도 주요 정책 중 하나다. 제조, 의료, 법률, 문화 등 다양한 분야에서 공공수요를 기반으로 AI 도입을 촉진하고 수요기업과 공급기업의 매칭을 통해 생태계를 활성화한다는 구상이다. 이를 위해 여러 부처와 공동으로 대규모 플래그십 프로젝트도 준비 중이다. 1조9천억원 규모의 AI 추경 예산에 대한 세부 집행 계획도 공개됐다. GPU 확보에 1조6천억원, 반도체 실증에 900억원, 정예팀 LLM 지원에 2천억원, 인재 육성 프로그램에 400억원, 벤처 캐피털(VC) 연계 펀드에 1천억원 등으로 세부 배분이 이뤄진다. 공진호 과기정통부 과장은 발표를 마치며 "내년에 시행되는 AI 기본법은 산업 진흥과 신뢰 확보를 균형 있게 담은 법안"이라며 "고영향 AI에 대한 고지 의무와 사업자 책임 등을 중심으로 한 규제 조항은 하위 법령에서 구체화될 예정"이라고 밝혔다. 이어 "업계 부담 최소화를 최우선으로 법령 설계를 진행 중"이라고 강조했다. AI 안전연구소 "AI 리스크 해소는 경쟁력…英과 보안 협력 확대한다" 이어 발표에 나선 김명주 AI 안전연구소장은 AI 기술의 위험성과 이를 둘러싼 국제적 대응 흐름을 짚으며 기술 안전성과 사회적 신뢰 확보의 필요성을 강조했다. 그는 AI 위험을 단순한 규제 이슈가 아닌 '글로벌 경쟁력의 조건'으로 봐야 한다고 봤다. 김 소장은 '챗GPT' 등장 이후 AI 기술의 파급력이 전통적 거대 기업의 질서를 뒤흔든 과정을 되짚으며 발표를 시작했다. 오픈AI가 만든 기술이 구글의 검색 패러다임을 위협한 사례를 통해 예측 불가능한 기술 변화가 산업과 정책의 균형을 흔들 수 있음을 경고했다. AI 시스템의 잠재적 리스크에 대한 국제적 분류 기준도 소개됐다. 김 소장에 따르면 EU는 시스템 위험 수준에 따라 AI를 구분하고 있으며 특히 'GPT-4' 수준의 고성능 모델은 '시스템 리스크'로 분류된다는 점에서 제도적 대응이 시급하다 그는 영국, 미국, MIT 등 주요 기관들의 리스크 정의도 언급했다. 단순한 기술적 오류를 넘어서 악용 리스크, 사회적 불평등 심화 등 다차원적 위험 요소가 존재하며 AI 리스크는 정량적 분석과 경험 기반 데이터 축적을 통해 관리돼야 한다는 것이다. 김 소장은 "우리 연구소 역시 '리스크 맵'을 구축하는 작업을 시행하고 있다"며 "MIT와 협업해 축적한 1천700여 개 사례를 기반으로, 기술·의도·사고 시점에 따른 분류 체계를 수립 중이며 이를 통해 구체적인 평가 도구와 안전 보고서를 생산하고 있다"고 설명했다. AI 평가 방식에 대해서도 언급됐다. 연구소는 물리적 제품, 임베디드 모델, 챗봇 등 다양한 형태의 AI에 대해 실제 사용 맥락에서 리스크를 분석하고 전담 인력이 결과를 검토하거나 AI 기반 평가 도구로 통합 평가를 수행하는 체계를 갖추고 있다. 특히 외국계 모델에 대한 검증 사례도 소개됐다. 중국 딥시크의 정치적 편향 사례를 예로 들어 불완전한 AI를 활용할 경우 발생할 수 있는 오용 가능성과 편향 전파 리스크를 지적하고 이를 중화시키는 파인튜닝 기법 등을 연구소가 제공하고 있다고 밝혔다. 이 과정에서 AI 개발사와 협약을 맺고 기밀 유지 하에 평가를 진행한다. 김 소장은 "우리는 '규제자'가 아닌 '조력자'로서의 역할을 수행한다"며 "국내 기업이 글로벌 수준의 안전 기준을 갖추고 기술 수출 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하는 기능에 방점을 찍었다"고 말했다. 향후 역할 확대 가능성에 대해서도 입장을 밝혔다. 영국 AI안전연구소처럼 '보안'과 '안보' 기능까지 포괄할지에 대한 기자의 질문에 김명주 AI 안전연구소장은 "지난번 파리 정상회담에서 영국 AI 안전연구소 측과 만나 들은 바에 따르면 이 조직도 인력 부족을 겪어 선택과 집중 중"이라며 "우리는 일단 안전이 가장 포괄적 개념으로, 명칭과 구조는 유지할 예정"이라고 말했다. 이어 "영국과 보안 분야 전략적 협력 추진 중으로, 내부적으로도 관련 인력 보강과 기능 확대를 계획하고 있다"고 밝혔다.

2025.05.27 17:21조이환 기자

과기정통부, '오픈소스 아카데미' 개최…AI·SW 기여할 300명 선정

과학기술정보통신부(과기정통부)가 국내 예비 개발자 300명을 대상으로 세계 유수의 오픈소스 프로젝트에 직접 참여할 기회를 제공한다. 과기정통부는 '2025 오픈소스 컨트리뷰션 아카데미' 참여자 모집을 시작한다고 27일 밝혔다. 모집 기간은 다음달 22일까지이며 국내외 유명 오픈소스 프로젝트 15종에 멘티 300명을 선발한다. 선발된 인원은 오는 7월부터 네달간 각 프로젝트에서 실습과 멘토링을 병행하며 활동하게 된다. 이 프로그램은 단순 교육이 아닌 실전 참여형 방식이다. 예비·초급 개발자들이 실제 오픈소스 생태계에 기여하며 기술력과 협업 경험을 쌓도록 설계됐다. 특히 올해는 허깅페이스, 파이오다이드 등 AI 관련 프로젝트의 비중이 늘어나 AI 개발 역량을 갖춘 인재를 양성하려는 의도가 강하게 반영됐다. 멘토는 각 프로젝트의 리더급 개발자로 구성된다. 커미터 또는 핵심 의사결정권자가 직접 1:1 교육을 제공하며 활동팀에는 개발 인프라를 포함한 프로젝트 운영 자원이 지원된다. 활동 결과에 따라 과기정통부 장관상이 수여되며 최대 200만원의 상금이 주어지는 경쟁 체계도 갖췄다. 선발된 멘티들은 자신이 선택한 프로젝트에 따라 20명 내외로 팀을 이루며 오픈소스 도구 활용 역량과 기술 수준, 관심 분야 등을 고려해 매칭된다. 교육과 실습을 병행하며 프로젝트 완성도를 높이고 평가 결과에 따라 대상, 최우수상, 우수상, 장려상이 각각 1팀씩 수상한다. 참가 신청은 공개 소프트웨어 포털을 통해 가능하며 선정 결과는 오는 7월 7일 발표된다. 아카데미 종료 후에는 소프트웨어 주간과 연계한 시상식이 예정돼 있다. 신청 요건은 오픈소스 기여 의지가 있고 개발 및 도구 활용에 대한 기본 역량을 갖춘 자라면 누구나 가능하다. 황규철 과기정통부 소프트웨어정책관은 "AI 등의 발전에 오픈소스의 중요성이 부각되고 있으며 오픈소스 기여 경험이 AI·SW 개발자의 필수 역량으로 평가받고 있다"며 "예비 개발자들이 글로벌 인재로 성장할 수 있기를 기대한다"고 밝혔다.

2025.05.27 16:45조이환 기자

[현장] IAAE, AI 윤리 산업 컨퍼런스 개최…"기업, 안전 확보해야 경쟁력 따른다"

국제인공지능윤리협회(IAAE)가 기업 경쟁력 관점에서 인공지능(AI) 윤리를 조망하는 만남의 장을 열었다. 빅테크부터 스타트업, 공공기관까지 AI 시대의 생존 전략을 재정립하기 위해서다. IAAE는 27일 서울 강남구 구글 스타트업 캠퍼스에서 '2025 AI 세이프티 컴퍼스(ASC)' 컨퍼런스를 개최했다. 이번 행사는 내년 시행 예정인 AI 기본법을 앞두고 마련됐으며 과학기술정보통신부, AI 안전연구소(AISI), LG유플러스 및 주요 스타트업 등이 참여했다. 행사 주제는 '변화하는 AI 환경에서의 기업 경쟁력 확보'로, 단순한 법제 논의를 넘어 산업 현장의 실제 이슈를 다루는 데 초점이 맞춰졌다. 빅테크와 공공의 'AI 안전' 접근 방식이 충돌하는 상황에서 비영리 윤리기관이 조정자로 나섰다는 점에서 주목된다. 행사 운영은 테크 스타트업 PR 전문 에이전시인 팀쿠키가 맡았으며 프로그램은 공개 패널토론과 현장 사례 중심으로 구성됐다. 전창배 국제인공지능윤리협회 이사장은 이날 개회사를 통해 AI 기술과 산업 진흥이 차기 대통령 선거의 주요 공약으로 떠오른 상황에서 대부분 후보들이 'AI 강국'을 지향하고 있다는 점에 주목했다. 다만 기술 투자에 대한 공감대와 달리 AI 윤리와 안전에 대한 논의는 여전히 부족하다고 지적했다. 전 이사장은 "기술 투자에 반대할 사람은 없지만 윤리와 안전이 뒷받침되지 않으면 글로벌 시장에서 우리 경쟁력이 진정으로 인정받기 어렵다"며 "기술과 윤리는 어느 하나를 우열로 나눌 수 없는 문제"라고 강조했다. 그는 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등 주요 글로벌 기업들이 AI 제품 출시 전 윤리 검증과 가치 정렬, 품질 검사를 철저히 거치는 사례를 언급하며 기술만 앞세운 접근 방식은 더 이상 유효하지 않다고 판단했다. 이어 올해 초 제정된 AI 기본법이 내년 1월부터 시행되는 만큼 정책의 실제 이행 여부가 기업 경쟁력에 직결될 것이라고 봤다. 전창배 IAAE 이사장은 "선거 이후 어떤 후보가 당선되더라도 AI 기본법의 원칙을 구체적 정책으로 연결해야 한다"며 "이번 행사가 정부와 산업계 모두에게 실질적 방향성을 제공하는 계기가 되기를 바란다"고 말했다. 이어 환영사를 진행한 임기태 팀쿠키 부대표는 지난해에 이어 올해도 행사를 후원한 이유에 대해 설명했다. 그는 협업을 통해 AI의 강력한 가능성을 직접 체감했고 그 과정에서 기술의 사회적 책임에 대한 고민도 깊어졌다고 밝혔다. 임 부대표는 "신뢰할 수 있는 AI란 무엇인가, 안전하면서도 유용한 AI를 구현하려면 어떤 원칙이 필요한가에 대한 논의의 장이 필요하다고 판단했다"며 "기술을 만드는 분들과 정책을 설계하는 분들 모두가 지속 가능한 AI에 대해 입체적이고 실질적인 이야기를 나누는 자리가 되길 바란다"고 말했다. 더불어 그는 팀쿠키가 IAAE와 업무협약을 체결하며 산업과 윤리 사이의 가교 역할을 자처해 왔다고 설명했다. 이번 컨퍼런스 역시 이 연장선에서 민간-공공, 기업과 학계가 머리를 맞대는 공동 논의의 장으로 기획됐다고 덧붙였다. 임기태 팀쿠키 부대표는 "공공, 기업, 학계 전문가들이 한자리에 모인 만큼 귀중한 인사이트를 나누고 건설적인 이정표를 함께 만들어나가는 계기가 되길 기원한다"고 강조했다.

2025.05.27 11:08조이환 기자

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