유용균 국가과학AI센터 단장 "'AI 과학자'로 노벨상급 성과 목표"
"우리 목표는 범용 인공지능(AI)을 연구하는 것이 아닙니다. 과학자가 AI로 이전보다 수백 배 더 많은 성과를 낼 수 있도록 지원하는 것입니다. 연구자 한 명이 AI 과학자 10명, 100명을 활용해 노벨상급 성과를 내는 것이 장기 목표입니다." 유용균 국가과학AI연구센터 운영 단장은 22일 지디넷코리아를 만나 센터 목표를 이같이 밝혔다. 과학자 한 명이 AI 에이전트로 연구 성과를 내는 환경을 구축하고, 장기적으로는 네이처급 논문과 노벨상급 연구 성과를 창출할 수 있는 국가 과학 AI 생태계를 조성하겠다는 구상이다. 센터는 국가과학기술연구회(NST) 산하에 설치돼 정부 출연 연구기관 AX, 과학 AI 연구를 주도한다. 한국원자력연구원 AI응용연구실장이던 유 단장은 알파고 충격 2016년부터 관련 논의를 진행했다. 센터는 내주 공식 출범을 앞뒀다. 유 단장은 과학 특화 AI 연구소가 필요한 이유로 과학계와 최신 AI 기술 간 격차를 꼽았다. 기존 AI 연구기관이 범용 지능이나 컴퓨터과학 중심으로 설계됐지만 생명과학·소재·원자력 등 과학 도메인 연구자들은 AI 모델 최적화와 대규모 그래픽처리장치(GPU) 활용 역량을 충분히 갖추지 못했다는 지적이다. 그는 "출연연과 도메인 연구자들이 실제 활용하는 AI 기술은 IT 업계 최신 수준과 비교해 2년 가량 차이가 있다고 본다"고 말했다. 센터는 올해 'AI 과학자 플랫폼' 베타 서비스 공개를 추진한다. 초기에는 연구자가 공통적으로 수행하는 문헌조사, 기술동향 보고서 작성, 코드 작성, 논문·보고서 초안 구성, 발표자료 제작 등 반복적 업무 자동화에 초점 맞춘다. 이후 고차원적인 연구 판단과 실험 설계를 AI로 추진할 수 있도록 시스템을 강화할 방침이다. 그는 "연구자 일상 업무부터 줄여 실제 활용도를 높일 것"이라며 "이후 AI 적용 범위를 넓히는 게 목표"라고 말했다. 유 단장은 센터가 직접 모든 기술을 자체 개발하지 않는다고 말했다. 그는 "우수한 민간 AI 솔루션을 플랫폼 위에 올려 연구자가 선택적으로 활용할 수 있는 마켓형 구조를 구상하고 있다"며 "연구자에게 바우처를 지급해 여러 AI 서비스를 사용하도록 하고, 실제 활용량에 따라 기업에 비용을 정산하는 방식으로 이뤄질 것"이라고 설명했다. 이어 "센터가 모든 것을 처음부터 만들기보다 민간이 잘하는 영역은 적극적으로 연결해 연구자들이 더 빨리 활용할 수 있게 하겠다"고 말했다. 유 단장은 연구현장에 AI 인프라 정비하는 것을 장기 목표로 제시했다. 연구자가 GPU 종류나 배정 방식을 직접 고민하지 않아도, AI 시스템이 연구 과제 규모·난이도에 따라 적절한 연산 자원을 자동 배분하는 환경을 구축하겠다는 것이다. 그는 "간단한 작업은 작은 GPU에, 대규모 연산이 필요한 작업은 더 큰 자원에 자동으로 할당하는 환경"이라며 "연구자는 결과에만 집중할 수 있게 만드는 것이 목표"라고 말했다. 유 단장은 출연연 특유 보안 제약을 해소하는 것도 핵심 과제라고 봤다. 민감한 연구 데이터와 아이디어를 외부 상용 AI에 입력하기 어려운 게 현실이기 때문이다. 이에 출연연 내부에서만 접근 가능한 온프레미스형 AI 활용 환경을 마련할 계획이다. 그는 "연구자가 보안 우려 없이 데이터와 질문을 올리고 AI를 활용할 수 있는 연구용 샌드박스를 올해 시제품 수준까지 구축할 것"이라고 구상을 밝혔다. "K-과학용 AI 모델 절실…기관 업무 사일로 해소 필요" 유 단장은 한국에 과학 특화용 AI 모델이 필요하다고도 봤다. 이를 위해 기관 간 역할 분담과 협업 체계 정비가 필요하다고 주장했다. 그는 "연구 조직들이 각자 독립적으로 움직이기보다, 국가 차원에서 필요한 기능을 나누고 상호 보완하는 구조를 만들어야 한다"며 "과학 AI 두뇌가 될 연구용 특화 파운데이션 모델은 센터 단독으로 모두 개발하기 어렵다"고 설명했다. 그러면서 "관련 조직이 센터 수요에 맞는 모델을 공급하는 식의 협업이 필요하다"며 "현재 추진 중인 독자 파운데이션 AI 모델 프로젝트와 긴밀한 역할 조정이 필요하다"고 주장했다. 유 단장은 장기적으로 과학 AI가 한국 연구 경쟁력 분수령이 될 것으로 봤다. 미국과 중국이 이미 빠르게 앞서가는 상황에서 인력 규모가 상대적으로 작은 한국은 연구방식 자체를 더 효율적으로 바꾸지 않으면 격차를 좁히기 어렵다고도 짚었다. 그는 "우리는 더 효율적으로 연구해야 한다"며 "과학 AI는 한국 과학기술 경쟁력을 끌어올릴 수 있는 가장 기본적인 토대가 될 것"이라고 강조했다.
