과학기술정보통신부가 10주간의 집중 역량 강화 교육을 통해 국가 연구개발(R&D) 행정 현장에 인공지능(AI) 기술을 직접 접목하는 성과를 거두었다. 이번 프로젝트에는 실무진부터 국장급 간부까지 전 직급이 참여하여 전략기술 동향 분석과 법령 해설 등 실무형 AI 도구를 직접 제작했다. 공공 부문의 업무 효율성을 극대화하고 데이터 중심의 과학적 행정 체계를 구축하기 위한 실질적인 변화가 시작되었다는 평가다.

과학기술정보통신부는 국가 연구개발 행정의 디지털 전환을 가속화하기 위해 연구개발정책실 직원들을 대상으로 진행한 10주간의 인공지능 교육을 성공적으로 마무리했다. 이번 교육은 단순히 이론을 배우는 수준을 넘어 행정 공무원들이 자신의 업무에 필요한 AI 기능을 직접 설계하고 구현하는 실전형 프로그램으로 기획되었다. 정부는 이를 통해 복잡해지는 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 신속하고 정확한 정책 의사결정 구조를 확립한다는 방침이다.

교육 과정의 전문성을 높이기 위해 한국과학기술원(KAIST) 김재철AI대학원의 장동인 교수와 실무 조교진이 직접 교육 현장에 투입되었다. 장 교수팀은 최신 AI 알고리즘과 행정 데이터의 결합 방안을 지도하며 실무진의 기술적 완성도를 높이는 데 주력했다. 특히 국장급 이상의 고위 간부들까지 교육에 전격 참여함으로써 조직 전체의 디지털 문해력을 높이고 의사결정의 혁신을 꾀했다는 점이 고무적이다.

성과발표회에서 공개된 '글로벌 전략기술 동향 분석 AI'는 양자와 첨단바이오 등 국가 전략기술 분야의 방대한 학술논문과 보도자료를 실시간으로 수집하여 요약한다. 이 도구는 연구원들이 수천 페이지에 달하는 해외 기술 문헌을 일일이 검토해야 했던 기존의 비효율적인 업무 방식을 근본적으로 개선할 것으로 보인다. 데이터 분석의 정확도가 높아짐에 따라 국가 R&D 자산의 배분 우선순위를 결정하는 과정에서도 보다 객관적인 근거를 확보하게 되었다.

연구행정 법령 해설 AI는 복잡하고 방대한 법적 규제와 지침을 실무자가 즉각적으로 파악할 수 있도록 돕는 역할을 수행한다. R&D 사업 성과 홍보 AI와 혁신 기업정보 관리 웹앱 등도 함께 발표되어 행정 서비스의 대국민 접근성을 높이는 계기를 마련했다. 이러한 도구들은 공무원의 단순 반복 업무를 획기적으로 줄여 보다 창의적이고 전략적인 기획 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성한다.

공공 행정의 효율성 제고는 국가 경쟁력과 직결되는 사안이며 이번 AI 접목 시도는 시장 질서 확립과 예산 집행의 투명성 확보 측면에서도 긍정적이다. 인공지능을 통한 데이터 필터링은 주관적 판단에 의한 오류를 최소화하고 법치 행정의 원칙을 더욱 공고히 하는 기반이 된다. 이는 한정된 국가 R&D 자원을 가장 효율적인 곳에 투입해야 한다는 경제적 논리와도 궤를 같이한다.

일각에서는 AI가 생성한 결과물의 신뢰성과 보안 문제에 대해 신중한 접근이 필요하다는 지적을 제기하고 있다. 행정 데이터의 민감성을 고려할 때 기술적 오류나 정보 유출 가능성을 완벽히 차단할 수 있는 보안 거버넌스 구축이 병행되어야 한다는 논리다. 기계적 중립성을 유지하기 위해서는 AI의 판단을 최종 결정의 보조 수단으로 한정하고 인간 전문가의 검증 절차를 강화해야 한다는 목소리도 높다.

구혁채 과기정통부 1차관은 성과발표회 현장에서 이번 교육의 의미를 직접 강조하며 기술 활용의 지속성을 당부했다. 구 차관은 "이번 교육은 단순히 배우는 데 그치지 않고 직원들이 직접 업무에 적용 가능한 AI를 만들어 봤다는 점에서 의미가 크다"고 밝혔다. 이어 "초기 단계 결과물도 지속 활용하고 개선한다면 유용한 'AI 동료'로 발전할 수 있다"며 행정 현장의 변화를 독려했다.

향후 과기정통부는 이번에 개발된 AI 모델들을 실제 행정 시스템에 단계적으로 통합하여 고도화 작업을 진행할 계획이다. 초기 단계의 기술적 한계를 극복하기 위해 지속적인 업데이트와 피드백 루프를 가동하여 공공 AI의 표준 모델을 제시한다는 목표를 세웠다. 이러한 시도가 성공적으로 안착할 경우 다른 정부 부처로의 확산은 물론 국가 행정 전반의 생산성 향상으로 이어질 전망이다.

정부의 이번 조치는 기술 패권 시대에 대응하는 공공 부문의 생존 전략이자 필수적인 진화 과정으로 해석된다. AI 기술을 행정의 중심에 배치함으로써 정책의 정밀도를 높이고 국민이 체감할 수 있는 과학 행정의 성과를 창출해야 하는 과제가 남았다. 앞으로 AI 동료와 협업하는 공무원들의 역량이 국가 R&D의 성패를 가르는 핵심 변수가 될 것으로 보인다.