고효율 학습모델 개발 등 AI·첨단 바이오 전략 로드맵 수립

[이데일리 강민구 기자] 정부가 고효율 학습모델을 비롯한 인공지능 분야와 합성생물학 등 첨단 바이오 분야를 본격적으로 육성한다.

과학기술정보통신부는 31일 국가과학기술자문회의 ‘국가전략기술 특위’를 열고, 인공지능, 첨단바이오 분야 ‘임무중심 전략로드맵’를 심의·의결했다.

정부는 기술분야 간 연계·융합과 도전적 기술확보를 통한 세계적 경쟁 진입에 주안점을 두고, 2개 분야에 대해 2030년까지 달성해야 할 국가임무와 이를 위한 핵심 기술목표와 투자·정책방향을 제시했다.

인공지능 분야 핵심이슈 기반 임무·목표.(자료=과학기술정보통신부)

◇고효율 학습모델 개발 원천기술 확보

우선 인공지능 분야에서는 기존 대비 데이터, 전력소모량을 50% 이상 줄일 수 있는 고효율 학습모델 개발, 상식추론·멀티모달 등 인공일반지능 기술, 설명가능한 AI 관련 원천기술 확보를 제시했다.

Chat-GPT, LLaMA 등 초거대AI가 보편화되고 있다. 그러면서 AI 학습 과정에 소모되는 데이터·자원 규모가 커지면서 빅테크 기업 편중도 강화되고 있다. 이에 양적 경쟁 판도를 뒤집을 차세대 기술 선점과 ‘인공지능 핵심기술 및 산업활용 기반 확보’을 목표로 효율적 학습, AI인프라 고도화, 첨단 모델링·의사결정, 산업활용·혁신AI, 안전·신뢰AI 등 4개 중점기술별 임무를 구체화했다.

앞으로 AI 학습에 필요한 데이터·컴퓨팅·전력 부담을 50% 이상 경량화할 수 있는 비정제데이터 기반, 분산·병렬형 학습, 클라우드 최적화 기술도 개발할 계획이다. 기존 AI의 난제인 초소량 데이터 학습, AI 모델 상호간 협업, 상식추론, 멀티모달 기술, 뇌신경망 모사 등 인간지향적 인공일반지능 원천기술도 확보하기로 했다.

유럽연합 AI법을 필두로 한 주요국 중심 AI 규범의 ‘기술블록화’에 대응하기 위해 AI 신뢰성 고도화도 핵심 임무로 정했다. AI 생성 컨텐츠의 권리침해 자동탐지, 편향·오염된 데이터에 대한 모델 강건성 확보, AI 모델이 결론도출 과정·의미 등을 판단하는 설명가능한 AI 기술 분야도 육성한다.

◇합성생물학 기술 육성

첨단바이오는 ‘디지털·바이오 융합을 통한 난제해결’에 초점을 두고, 바이오제조 과정의 효율을 최대 10배 혁신하는 합성생물학을 고도화하기로 했다. 한국인 바이오 빅데이터 구축, 난치병 치료를 위한 유전물질 전달기술 확보를 주요 목표로 제시했다.

특히 ‘디지털·바이오 융합 선제 대응, 바이오제조 강국 도약’을 목표로 합성생물학, 유전자·세포치료, 감염병 백신·치료, 디지털 헬스데이터 분석·활용 등 4개 중점기술 중심의 로드맵을 수립했다.

정부는 ‘국가전략기술 육성 특별법’ 시행에 맞춰 전략로드맵의 핵심목표를 중심으로 세계 최고 수준의 연구를 집중 지원할 예정이다.

특히 합성생물학 분야에서는 AI·로봇을 적용해 유전체·단백질 등 바이오부품의 설계·생산효율을 10배까지 자동화·고속화·저비용화하는 기술확보에 집중하기로 했다. 단백질·유전체 등 바이오부품의 초고속 발굴(스크리닝), 배양·정제 등 공정 기술을 개발하고, 이를 뒷받침할 핵심 장비·SW 확보도 제시했다.

이번 로드맵 내 임무·목표는 정부 연구개발 투자·평가 등의 주요 기준으로 활용하게 된다. 인공지능·첨단바이오는 기술발전 속도가 빨라 2030년을 기준시점으로 설정된 목표를 기술·산업 동향변화에 따라 조정해나갈 계획이다.

주영창 과기정통부 과학기술혁신본부장은 “인공지능·첨단바이오는 기술패권 경쟁뿐 아니라 미래세대의 성장과 모든 산업의 혁신을 이끌 기술로 임무중심적 연구개발과 초격차 기술확보가 중요하다”며 “과학기술혁신본부는 ‘국가전략기술 육성 특별법’ 시행에 맞춰 전략로드맵이 제시하는 핵심목표를 중심으로 세계 최고 수준의 연구를 집중 지원하겠다”고 했다.