"AI 모델 다음은 산업현장…韓, 피지컬 AI·에이전트 육성해야"

SPRi, 범부처 R&D·실증체계 구축 제언…'한국형 AI 거버넌스' 정교화 필요

한국이 글로벌 인공지능(AI) 경쟁에서 경쟁력을 확보하려면 초거대 모델 개발 중심의 정책에서 벗어나 에이전트형 AI와 피지컬 AI의 산업 적용, 실증 인프라, 안전·신뢰 체계를 아우르는 정책으로 무게중심을 옮겨야 한다는 제언이 나왔다.

특히 제조 경쟁력을 활용한 피지컬 AI 육성과 함께 위험 수준에 따라 규제를 차등 적용하는 '한국형 AI 거버넌스' 구축이 필요하다는 분석이다.

6일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 '2025년 국내외 인공지능 산업 동향 연구' 보고서에 따르면 주요국의 AI 정책은 초거대 모델 중심의 1단계를 넘어 에이전트형 AI로 행정·기업 업무를 혁신하고 피지컬 AI로 실물경제와 산업 현장을 재편하는 방향으로 전환되고 있다.

이에 국내 AI 정책 역시 모델 개발 자체보다 실제 산업과 사회 문제 해결로 이어지는 활용 기반을 강화해야 한다는 게 연구진의 진단이다.

'모두의 AI 프로젝트 사업자 간담회'에서 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관을 비롯한 관계자들이 기념촬영을 하고 있다. (사진=과기정통부)

보고서는 우선 피지컬 AI를 국가 차원의 중점 전략 분야로 명확하게 설정해야 한다고 제언했다. 휴머노이드 로봇과 자율주행·무인이동체, 스마트팩토리, 물류·건설 로봇 등을 주요 분야로 정하고 초거대 모델과 AI 에이전트 기술을 결합한 범부처 연구개발(R&D)·실증 프로그램을 체계화해야 한다는 설명이다.

피지컬 AI를 단순 소프트웨어 산업으로 접근해서도 안 된다고 지적했다. 센서와 모터, 배터리, 엣지 컴퓨팅, AI 반도체, 디지털 트윈 등이 결합되는 복합 산업인 만큼 AI 반도체와 로봇 부품, 제조 장비 등을 묶은 정책 패키지를 마련해 국내 공급망 경쟁력까지 함께 강화해야 한다고 주문했다.

기술 개발 이후 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 제도적 기반도 필요하다. 자율주행과 로봇, 산업설비 등 실제 환경에서 기술을 시험·검증할 수 있도록 실증 특례와 규제 샌드박스를 확대하고 안전 인증체계를 선제적으로 구축해 기업들의 상용화 불확실성을 낮춰야 한다는 분석이다. 인재 양성 역시 소프트웨어 중심에서 기계·전기·제어·로봇공학과 AI를 결합한 융합 인재 육성으로 확대할 필요가 있다고 봤다.

에이전트형 AI 확산에 맞춘 정책 체계 전환도 요구된다. 미국과 경제협력개발기구(OECD) 국가를 중심으로 AI가 여러 시스템과 데이터, 규칙을 연계해 업무 전 과정을 수행하기 시작하면서 공공조달과 규제 샌드박스, 거버넌스 기준 역시 개별 모델이 아닌 에이전트를 전제로 재설계되는 추세다. 국내에서도 AI 에이전트의 실제 업무 적용을 고려한 정책 기준 마련이 필요하다는 것이다.

AI 산업 진흥과 함께 안전·신뢰 정책도 구체화해야 한다고 강조했다. 한국은 인공지능기본법 제정과 AI 안전연구소 설립 등 제도적 기반을 마련했지만 전체적인 거버넌스 체계와 실제 집행 수단은 아직 정립 과정에 있다는 평가다. 보고서는 유럽연합(EU)의 위험 기반 규율과 유엔(UN), OECD 등의 논의를 참고해 '한국형 책임 있는 AI 거버넌스'를 정교화할 것을 제안했다.

구체적으로 AI 위험 수준에 따라 규제를 차등 적용하면서 기업의 혁신을 보장하는 한국형 위험 기반 규제 모델을 마련해야 한다고 봤다. AI 시스템의 설계부터 학습·배포·운영까지 전 주기에 걸친 투명성과 설명가능성, 인권영향평가 체계를 마련하고 국가 차원의 AI 안전·시험·인증 인프라 구축과 국제 상호인정 체계 참여도 추진할 필요가 있다고 제언했다.

또 데이터 보호와 알고리즘 공정성, 딥페이크·허위정보 대응을 개별 규제로 다루기보다 통합적인 AI 규범 체계로 설계해야 한다고 강조했다. 정부 주도의 법·규제에만 의존하기보다 기업과 연구기관, 시민사회가 자율규범과 모범사례를 축적할 수 있도록 지원하고 공공부문이 책임 있는 AI 활용 기준을 먼저 제시하는 역할도 필요하다는 분석이다.

SPRi는 "피지컬 AI 중점 전략 분야를 명시적으로 정의하고 초거대 모델·에이전트 기술과의 결합을 전제로 한 범부처 R&D·실증 프로그램을 체계화할 필요가 있다"며 "이러한 전략은 우리나라가 초거대 AI 기술 경쟁을 넘어 AI가 실제 산업과 사회 문제 해결에 기여하는 현장 중심 AI 강국으로 도약하기 위한 핵심 정책 방향이 될 것"이라고 밝혔다.