□ OECD는 진보가 필요한 과학에 대한 ‘인공지능과 과학 : 도전과제, 기회, 그리고 미래 연구’ 보고서를 발간*(’23.6.)

* Artificial Intelligence in Science : CHALLENGES, OPPORTUNITIES AND THE FUTURE OF RESEARCH

ㅇ 인공지능(AI)을 과학 분야에 활용하고 연구에 대한 긍정적인 기여를 강화하기 위해서는 정책 결정자 및 연구시스템 차원에서의 노력이 필요

- AI의 과학 분야 활용은 혁신을 통한 경제적 영향이 크며 생산성 향상 등을 통해 성장 효과가 장기간 지속될 수 있음

- 기존 경제 성장률 유지를 위해 필요한 노력이 증가하는 상황에서 과학이 점차 어려워진다는 견해가 있으며, AI는 이러한 어려움을 다방면으로 보조 가능

※ 기후 모델링, 세포 연구, 알츠하이머 등 여전히 과학적 지식이 부족한 분야들이 존재하며, AI는 연구와 해결책의 탐색 모두에 도움이 될 수 있음

ㅇ 과학 분야 AI는 현재 실험 설계, 가설 설정, 시뮬레이션 등 연구 진행 과정에 폭넓게 기여하고 있으나, 다학제 간 협력을 통한 AI 모델 개발 노력이 부족

- 머신러닝에 기반한 AI 뿐만 아니라 새로운 생성형 AI의 도입은 데이터의 품질을 개선하고 저비용으로 수집된 데이터의 정밀도를 높일 수 있음

※ 생성형 AI 모델은 전통적인 알고리즘과 다르게 오작동 될 수 있으므로, 편견/편향을 어떻게 조절하는지가 중요한 문제임

- 좋은 AI 모델 개발을 위해서는 다학제 연구가 필요하지만 지나친 경쟁으로 협력이 어려워지고, 민간영역의 AI 연구 주제가 더 협소하거나 전문화됨

□ 보고서는 AI의 발전을 위한 다양한 주제를 다루고 있으며 본 동향에서는 연구 거버넌스, 다학제 프로그램, 공공 R&D의 역할을 소개

ㅇ 연구 거버넌스의 중요성

- 정책기관은 AI가 일상적인 과학 활동에 미치는 영향을 체계적으로 평가하고, 펀딩 과정에 평가결과를 포함시켜야 함

- 챗GPT와 같은 거대 언어모델(LLM)의 영향이 현재 불확실하기 때문에 정책가들의 지속적인 관심이 필요함

- AI를 치명적인 의약품의 설계, 실험, 그리고 제조에 활용하는 등 의약 연구에 적용할 때는 잠재적인 위험성을 인식해야 함

- 정책 입안자와 관련 행위자는 공익을 보호하는 차원에서 어떤 거버넌스 구조가 적합할지에 대한 분석이 필요함

ㅇ 다학제 프로그램은 AI의 발전에 기여

- 컴퓨터 분야 외의 기술자, 통계학자, 수학자 등의 다양한 학자들의 참여는 AI가 마주하는 도전과제 해결에 도움이 될 수 있으며, 정부는 학제 간 협력 및 협동을 증진할 수 있는 형태에 대한 지원 필요

※ 고성능 컴퓨팅(HPC)과 소프트웨어의 보급은 AI와 과학의 발전에 필수적이며, 특히 실험실 로봇의 고도화는 여러 분야가 밀접한 연관이 있기에 전문가들 간 협력과 교류가 중요

- 국립 연구소, 산업 및 학계 간 협력을 통해 실무와 고등교육 간 격차를 해소하고 교육에 필요한 자료 구축

- 건강부터 기후까지 다양한 분야의 오픈 연구데이터 구축 및 활성화를 정부가 장려하고, 연구기관에서는 AI를 위한 연합학습을 수행하도록 지원할 수 있음

ㅇ 공공 R&D를 통한 AI의 발전

- 공공 R&D는 과학기술 분야 AI 심화 활용을 위해 발전이 필요한 영역에서 수행될 수 있음

※ 대규모 데이터에 기반한 AI 모델이나 고성능 컴퓨팅을 넘어 FAIR(findable, accessible, interoperable and reusable) 데이터의 형성과 확대, AI 전문가가 부족하거나 희소하여 발생하는 비용문제를 해결하기 위한 AutoML 활용 등

- 오픈 플랫폼 개발을 지원하고 새로운 아이디어의 개발을 고려해야 함

※ 자연어 모델은 방대한 과학 논문을 탐색하는 데는 유용하지만 현재의 성능으로는 원하는 목적을 달성하기에 신뢰성이 부족하며, 관련 분야 펀딩은 실험적이며 새로운 아이디어를 시험해 볼 수 있는 형태로 제공될 필요가 있음

- AI 연구 다양성의 감소세는 공공 R&D의 활성화를 통해 보완될 수 있음

※ 다양성의 감소가 기술의 탄력성, 창의성, 그리고 포용성에 미치는 영향과 소수 AI의 독점이 가져올 수 있는 잠재적 문제에 대한 고민이 필요함

- 정부가 과학분야의 AI 활용에 대한 지적 기반을 형성할 수 있도록 다양한 프로그램을 지원하는 것이 중요함