과학AI, 우리가 만들되 기준은 ‘세계 수준’이어야 [왜냐면]

AI 요약

정부출연연구기관 연구자 764명을 대상으로 한 조사에서 응답자 89.5%가 매주 AI를 연구에 활용하며 85.3%는 해외 범용 서비스를, 3.9%는 과학 연구 특화 도구를 사용하고 실험 설계에 AI를 쓴다는 응답은 18.1%에 그쳤습니다. 기사에서는 범용 도구로 얻는 ‘효율의 인공지능’과 우리 데이터와 연구현장에 맞춰 만들어야 얻을 수 있는 ‘발견의 인공지능’을 구분하며 발견의 주도권을 확보하려면 보안이 보장된 연구 전용 AI 환경, 국가 차원의 컴퓨팅 자원 결집, 우리 강점 분야의 특화 모델과 연구데이터의 자산화, 현장에서 통하는 실습형 교육의 네 가지 구조적 과제를 풀어야 한다고 지적했습니다. 또한 저성능 국산 AI를 의무화하는 방식은 경계해야 하며 세계 수준의 도구를 기준으로 실습형 교육 우선 지원 등 사회적·제도적 뒷받침이 필요하다고 했습니다.