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'AI 3대 강국' 사활 건 과기정통부…내년 29.6조 쏟아붓는다
[경제일보] 정부가 인공지능(AI)을 국가 성장전략의 전면에 내세우면서 과학기술정보통신부의 내년 살림도 크게 불어난다. 과기정통부는 AI 대전환과 차세대 전략기술에 재정을 집중하고, 이를 산업 현장과 지역으로 확산해 ‘AI 3대 강국’ 도약의 기반을 마련한다는 계획이다. 과기정통부는 1일 국무회의에서 2027년도 예산안이 의결됐다고 밝혔다. 총예산은 29조6476억원으로 올해 추가경정예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가했다. 이 가운데 AI 관련 예산은 9조4000억원으로 84.3% 늘었고, R&D 예산도 14조1000억원으로 18.5% 증가했다. 가장 큰 변화는 AI 투자 확대다. 정부는 고성능 GPU 확보부터 독자 AI 모델, 데이터센터, 피지컬 AI까지 AI 생태계 전반에 투자한다. 대규모 GPU 확보를 통해 AI 연산 기반을 확충하고 프론티어급 AI 개발에 필요한 데이터 경쟁력도 강화한다. 전 국민이 범용 AI와 공공 AI 에이전트를 활용하는 ‘모두의 AI’에는 2500억원을 신규 배정했다. AI를 산업 현장으로 가져가는 투자도 늘어난다. 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 중심으로 한 3대 메가프로젝트를 추진하고, 로봇과 제조 현장에 AI를 접목하는 사업을 확대한다. AI 데이터센터의 국산 솔루션과 인프라 기술을 개발하고, 피지컬 AI 분야에서는 휴머노이드와 로봇 파운데이션 모델 등 차세대 기술 확보에 나선다. AI 확산에 따른 부작용과 보안 문제에도 예산을 투입한다. AI 안전 기술과 사이버보안 AI 개발, 중소기업의 AI 기반 위협 대응 등을 지원해 ‘빠른 AI 도입’과 ‘안전한 AI 활용’을 동시에 추진한다. ◆ AI 다음 먹거리도 선점 정부는 AI에만 올인하지 않는다. AI 이후 국가 경쟁력을 좌우할 차세대 전략기술에는 12조3770억원을 편성했다. 특히 7대 시드(SEED) 프로젝트에는 1조3439억원을 투입한다. SMR과 핵융합 등 미래에너지, 양자컴퓨터, AI·로봇 기반 신약개발, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 우주항공 등이 주요 대상이다. 정부는 현재 경쟁력이 있는 분야를 따라가는 데 그치지 않고 향후 10~20년 뒤 산업을 좌우할 기술을 선점하겠다는 전략이다. 기초연구와 출연연구기관에 대한 투자도 확대한다. 기초연구 예산을 늘리고 출연연은 기관별 임무 중심 연구를 강화한다. R&D 예산을 대형·중장기 과제로 전환하고 연구성과가 기술이전과 창업, 기업 성장으로 이어지도록 투자형 R&D도 새롭게 도입한다. 2027년 정부 전체 R&D 예산은 39조5000억원으로 올해보다 11.2% 증가한다. 지역 격차 해소도 핵심 축이다. 4대 권역을 중심으로 지역 AI 전환(AX)을 확대하고 지역이 강점을 가진 산업과 AI를 결합하는 방식으로 투자를 늘린다. AI 인재를 수도권에만 묶어두지 않고 지역 대학과 산업 현장에서 길러내겠다는 구상이다. 한편 내년도 과기정통부 예산의 특징은 AI를 중심으로 인프라·기술·인재·산업·지역을 하나의 생태계로 묶는 것이다. 다만 막대한 예산을 투입한다고 경쟁력이 자동으로 생기는 것은 아니다. GPU 확보량이나 연구비 규모보다 중요한 것은 국내 기업과 연구기관이 실제 글로벌 제품과 서비스로 연결할 수 있는 성과를 얼마나 만들어내느냐다. 과기정통부 역시 예산 확대와 함께 R&D의 성과관리와 사업화에 무게를 두고 있다. 결국 2027년은 한국이 AI에 얼마를 썼느냐보다 그 돈으로 어떤 기술을 확보하고 어떤 기업을 키웠는지를 증명해야 하는 해가 될 전망이다.
2026-09-01 14:05:01
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"AI가 만든 정보 믿어도 될까"…KT, 딥페이크·가짜뉴스 교육 나서
[경제일보] AI가 교육 현장에 빠르게 들어오면서 청소년에게 필요한 역량도 단순한 기술 활용법에서 AI가 만든 정보를 비판적으로 판단하고 책임 있게 사용하는 능력으로 확대되고 있다. KT는 대학생 IT 교육 봉사단과 민관 협력을 바탕으로 지역과 학교를 찾아가는 체험형 AI 교육을 확대하며 디지털 교육 격차 해소와 AI 윤리 교육을 동시에 강화하고 있다. 28일 KT는 부산교육청, 한국언론진흥재단과 협력해 전날 부산예술중학교에서 학생들을 대상으로 체험형 AI 역량·윤리 교육을 진행했다고 밝혔다. KT는 이번 교육에서 부산예술중학교의 특성을 고려해 예술과 기술을 결합한 방식으로 구성했고, 학생들은 생성형 AI를 직접 체험하면서 AI를 창작 과정에 활용하는 방법을 익히는 동시에 AI의 한계와 윤리적 문제도 함께 학습했다고 설명했다. KT 대학생 IT서포터즈(KIT)는 AI 윤리 교육을 시작으로 생성형 AI 체험, 보드게임, 팀별 미션 등을 진행했다. 학생들이 직접 AI를 활용하고 결과를 비교·판단하도록 구성해 단순한 이론 교육보다 실제 활용 과정에서 AI의 가능성과 한계를 이해할 수 있도록 도왔다. 이동식 AI 체험관 'KT AI 스테이션'도 학교에 설치됐다. 학생들은 생성형 AI 스튜디오와 AI 휴먼 등 기술을 직접 체험하고 딥페이크와 가짜뉴스 판별 콘텐츠를 통해 AI가 만든 정보와 콘텐츠를 무조건 받아들이지 않고 출처와 진위를 확인하는 방법을 배웠다. 미디어 문해력 교육도 함께 진행됐다. 오후에는 한국언론진흥재단이 개발한 미디어 리터러시 교육 연극 '점프X컷'을 관람하고, SNS 등 미디어 환경에서 발생하는 청소년 관련 사례를 소재로 사실과 허구를 구분하는 토론을 진행했다. 최근 AI가 이미지와 영상, 글 등 다양한 콘텐츠를 손쉽게 만들어내는 환경으로 바뀌고 있으며, AI 활용 능력과 미디어 문해력을 별개의 역량으로 보기 어려운 것으로 알려졌다. 이에 AI가 생성한 정보인지 여부를 구분하는 것을 넘어 정보의 출처와 맥락을 확인하고 결과를 비판적으로 판단하는 능력이 중요해지고 있다. 이번 교육에는 기술 체험뿐 아니라 대학생 멘토링도 포함됐다. KIT 단원들은 학생들과 학습과 대인관계 등 학교생활에 대한 고민을 나누며 진로와 디지털 기술 활용에 대한 멘토 역할도 수행했다. KT는 일회성 교육을 넘어 지역과 학교를 대상으로 AI 교육을 확대하고 있다. KIT는 지난달 인천교육청과 협력해 서해5도 대청·백령 지역 중·고등학생 155명을 대상으로 AI 교육과 멘토링을 진행했다. 이번달에는 동주중학교와 덕원중학교, 송정중학교, 부산예술중학교 등 부산 지역 4개 학교를 차례로 찾아 교육을 실시했다. 올해 상반기에는 전국 8개 교육청과 협력해 349개 학교에 AI 윤리와 디지털 시민교육 등을 지원했다. 교육 인프라나 접근성이 상대적으로 낮은 지역까지 직접 찾아가는 방식으로 학교별 디지털 교육 격차를 줄이는 데에도 초점을 맞추고 있다. KIT는 KT와 KT그룹희망나눔재단이 선발·육성한 이공계 전공 대학생으로 구성된 IT 교육 봉사단이다. 대학생들이 직접 학교를 찾아 학생들과 AI 기술을 체험하고 교육하는 방식으로 운영돼 학생들이 또래에 가까운 멘토와 소통할 수 있다는 점도 특징이다. KT는 한국언론진흥재단과 지난 2023년부터 협력하며 초·중·고등학생을 대상으로 AI 윤리와 디지털 시민교육을 지원하고 있다. 생성형 AI 확산에 따라 교육 범위를 단순한 기술 체험에서 AI 윤리와 미디어 리터러시까지 넓혀가고 있다. AI 교육이 확대될수록 교육 격차 문제도 새로운 과제로 떠오를 전망이다. AI 서비스를 직접 사용할 수 있는 환경뿐 아니라 이를 올바르게 활용하고 결과를 검증할 수 있는 교육 기회가 필요하기 때문이다. KT는 향후에도 민관 협력을 기반으로 청소년들이 AI와 디지털 기술을 주체적이고 책임감 있게 활용할 수 있도록 교육 기회를 확대할 계획이다. KT 관계자는 "KT는 한국언론진흥재단과 지난 2023년부터 협력해 초·중·고등학생을 대상으로 AI 윤리와 디지털 시민교육을 지원해 오고 있다"며 "앞으로도 민관 협력을 바탕으로 청소년이 AI와 디지털 기술을 주체적이고 책임감 있게 활용할 수 있도록 교육 기회를 넓혀갈 계획"이라고 말했다.
2026-08-28 09:48:08
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AAII 1위 모티프는 왜 탈락했나…독파모 평가 공개 놓고 논란
[경제일보] 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’(독파모) 2차 평가에서 글로벌 성능지표 1위를 기록한 모티프테크놀로지스가 탈락하면서 평가 방식의 투명성을 둘러싼 논쟁이 커지고 있다. 모티프의 ‘Motif 3’는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII에서 47점을 받아 업스테이지(37점), SK텔레콤(35점), LG AI연구원(31점)을 모두 앞섰다. 하지만 최종 종합평가에서는 4개 팀 중 최하위를 기록했다. 모티프테크놀로지스는 27일 과학기술정보통신부에 공식 이의를 제기하고 전체 평가 항목별·업체별 점수와 판단 근거, 벤치마크 배점 산정 방식, 전문가 평가 기준, 사용자 평가 방법론 및 블라인드 평가 여부 등을 공개해 달라고 요구했다. 이의 제기 결과와 관계없이 독파모 3차에는 참여하지 않겠다는 입장도 밝혔다. ◆ ‘AAII 47점’이 탈락으로 이어진 이유 핵심은 AAII가 독파모 전체 평가의 일부에 불과했다는 점이다. 2차 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 구성됐다. 벤치마크 가운데 AAII가 25점, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 평가가 15점이다. 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 개발 전략·기술, 개발 성과·계획, 파급효과·기여계획 등을 평가했고 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여했다. 따라서 AAII에서 47점을 받은 것이 곧 독파모 2차 평가에서 가장 높은 점수를 받았다는 의미는 아니다. 실제 정부 발표에서도 4개 팀의 벤치마크 점수 평균은 22.5점이었고 1위와 4위의 격차는 4점에 그쳤다. 전문가 평가의 1·4위 격차는 2.4점, 사용자 평가에서는 5점이었다. 즉 글로벌 벤치마크만 놓고 보면 차이가 있었지만 100점짜리 종합평가에서는 다른 항목이 순위를 충분히 뒤집을 수 있는 구조였다. 과기정통부가 공개한 탈락 사유도 여기에 있다. 류제명 과기정통부 2차관은 모티프가 기술력 측면에서는 뛰어난 성과를 냈지만 “사용성·활용성 측면에서는 다른 모델보다 다소 낮은 평가”를 받았다고 설명했다. 반면 업스테이지는 포털 다음 서비스 실증과 국산 NPU 협업, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 및 산업 특화 에이전트 실증, LG AI연구원은 국제기구 협업과 에이전틱 AI 차별성 및 위험관리 등에서 높은 평가를 받았다. ◆ ‘성능 좋은 모델’과 ‘쓸 수 있는 모델’은 다르다 정부가 사용성과 활용성을 별도로 본 이유도 있다. 이번 독파모 사업의 다음 단계는 단순히 높은 벤치마크 점수를 기록하는 모델을 만드는 데 그치지 않고 실제 국민 서비스와 산업 현장에 적용할 수 있는 AI를 만드는 데 초점이 맞춰져 있기 때문이다. 이에 따라 모델의 답변 성능뿐 아니라 서비스 적용 계획, 산업 생태계 기여, 실제 사용 효용 등을 평가하도록 구조가 바뀌었다. 실제 AAII 역시 모델의 추론·지식·코딩 등 다양한 능력을 종합적으로 보는 글로벌 지표지만 특정 모델의 실제 서비스 안정성이나 한국 산업 환경에서의 활용성을 모두 보여주는 것은 아니다. 모티프 역시 이 점을 인정하면서도 파운데이션 모델의 핵심 가치는 챗봇 사용성보다 여러 분야로 확장 가능한 기반 성능에 있다고 주장하고 있다. 논란은 결국 ‘국가대표 AI를 무엇으로 뽑을 것인가’라는 문제로 이어진다. 글로벌 성능을 우선하면 모티프의 탈락은 납득하기 어렵지만, 실제 국민 서비스와 산업 적용까지 고려한다면 모델 성능 외 평가가 필요하다는 정부 논리에도 일리가 있다. 문제는 어느 쪽이 맞느냐보다 그 판단을 검증할 수 있도록 세부 점수와 평가 기준을 얼마나 공개할 수 있느냐다. 모티프가 제기한 가장 큰 문제도 바로 이 부분이다. 모티프는 AAII 47점과 다른 평가 결과가 크게 엇갈린 이유를 알 수 있도록 세부 점수와 전문가·사용자 평가 근거를 공개해야 한다고 요구하고 있다. 특히 사용자 평가에서 브랜드 인지도나 선입견이 결과에 영향을 줬는지, 블라인드 평가가 적용됐는지도 확인해야 한다는 주장이다. 정부도 평가방식 자체의 한계를 인식하고 있다. 과기정통부는 3차 평가를 앞두고 소수 승자만 뽑는 기존 방식을 넘어 프런티어급 모델 경쟁이 가능하도록 지원체계를 전면 재편하는 방안을 검토하고 있다. 3차 진출팀에는 엔비디아 B200 GPU 지원도 상반기 768장에서 하반기 약 1000장 수준으로 확대할 계획이다. 한편 이번 논란에서 중요한 것은 모티프를 다시 선정하느냐가 아니다. 국민 세금이 투입되는 국가대표 AI 선발전이라면 왜 탈락했는지를 외부에서도 검증할 수 있어야 한다는 것이다. 글로벌 벤치마크와 실제 활용성 가운데 어느 쪽에 더 높은 가치를 둘지는 정책적 선택일 수 있다. 다만 그 선택이 설득력을 가지려면 점수와 기준이 투명하게 공개돼야 한다. 이번 이의 제기가 독파모의 기술 경쟁뿐 아니라 국가 AI 선발 시스템 자체의 신뢰도를 점검하는 계기가 될 전망이다.
2026-08-27 09:38:30
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