기사 핵심 요약
정부가 R&D 예산을 투입하는 AI 재정사업 120개를 분석한 결과 13개 사업이 현행 분류와 다른 판정을 받았다. 불일치 사업 대다수는 인프라 구축과 인재양성 사업으로 드러나 명확한 소프트웨어 분류 기준 정비가 요구된다.
- AI 재정사업 120개 중 13개가 생성형 AI 분석에서 현행 정부 분류와 불일치했다.
- 불일치한 정부 R&D 11개 사업은 설비 구축 6개와 인재양성 5개로 구성됐다.
- 전문가 10인 설문에서도 만장일치로 R&D 판정을 내린 사업은 10개에 그쳤다.
정부가 연구개발(R&D) 예산을 투입하는 AI 재정사업 가운데 일부가 국제 기준상 연구개발 요건에 부합하지 않는다는 연구 결과가 나왔다. 과학기술정책연구원(STEPI)이 분석한 결과 생성형 AI 판별에서 13개 사업이 현행 분류와 어긋났으며, 전문가 집단 설문에서도 사업 성격을 둘러싼 판단이 크게 엇갈렸다. 기술 개발과 직접 관련이 낮은 인프라 구축이나 인재양성 사업이 R&D 명목으로 편성되는 문제를 개선하기 위해 정부 분류 기준을 서둘러 정비해야 한다는 목소리가 높다.
생성형 AI를 활용한 120개 사업 판별 결과와 불일치 내역
과학기술정책연구원은 2026년 10월 발표한 'AI 재정사업의 R&D 분류기준 쟁점과 시사점' 보고서를 통해 정보통신 부문 AI 재정사업 120개를 생성형 AI로 분석한 결과를 공개했다(과학기술정책연구원, 2026). 현행 기획재정부 예산안 편성 지침은 R&D 해당 여부의 판단을 경제협력개발기구(OECD) 권고기준과 '연구개발사업 분류 및 통계처리 기준'에 맡기고 있으나, AI와 소프트웨어 분야 특성을 반영한 별도 판별 기준은 없다. 사업 설명에 인공지능 활용을 내세우기만 해도 'AI를 쓰면 R&D'라는 식의 논리로 예산이 배정될 수 있다는 지적이 나오는 이유다.
연구진은 챗GPT(ChatGPT)와 클로드(Claude) 등 생성형 인공지능 모델에 2015년 경제협력개발기구(OECD)가 제시한 '프라스카티 매뉴얼'과 소프트웨어 개발 R&D 판별 기준을 구체화한 2025년 '보완지침서'를 1차와 2차로 순차 학습시킨 뒤 120개 사업을 분석했다. 1차 분석에서는 49개 사업이 R&D로 판정되었으나, 소프트웨어 보완지침서를 반영한 2차 분석에서는 R&D 판정 사업이 44개로 5개 줄었다.
다음 표는 AI 재정사업 120개에 대한 생성형 AI 2차 판별 결과와 현행 정부 분류 체계 간의 일치 및 불일치 현황을 정리한 수치다.
표: AI 재정사업 120개 판별 및 분류 불일치 현황
| 구분 | 사업 수(개) | 비중(%) | 주요 세부 구성 |
|---|---|---|---|
| 현행 분류 일치 | 107 | 89.2 | 기존 R&D 및 비R&D 분류와 판정 일치 |
| 현행 분류 불일치 | 13 | 10.8 | 정부 R&D 분류 사업 중 11개 비R&D 판정 등 |
| 합계 | 120 | 100.0 | 정보통신 부문 AI 재정사업 전수 조사 |
출처: 과학기술정책연구원(2026) 보고서 자료를 기반으로 재구성(비중은 소수점 둘째 자리에서 반올림).
전체 120개 사업 가운데 107개(약 89.2%)는 현행 정부 분류와 생성형 AI 판정 결과가 일치했으나, 나머지 13개 사업(약 10.8%)에서는 판단이 엇갈렸다(과학기술정책연구원, 2026). 불일치를 보인 13개 사업 중 11개는 정부가 R&D 사업으로 분류해 집행하고 있었으나, 생성형 AI는 이를 R&D가 아닌 비R&D 사업으로 판정했다.
전문가 10인 설문에서도 엇갈린 판정 기준
전문가 집단을 대상으로 진행한 타당성 검증에서도 생성형 AI 판정 결과처럼 상당수 사업의 성격을 두고 평가가 엇갈렸다. 연구진이 생성형 AI 분석에서 R&D로 판정된 46개 사업을 추려 관련 전문가 10명에게 설문조사를 진행한 결과, 10명 전원이 만장일치로 R&D가 맞다고 답한 사업은 10개에 그쳤다(과학기술정책연구원, 2026). 전문가 전원 일치 비율이 전체 검증 대상 사업의 21.7% 수준에 머문 셈이다.
정부 예산안상 정식 R&D 사업으로 분류되어 있음에도 전문가 과반수가 R&D에 해당하지 않는다고 판단하거나 명확한 결론을 내리지 못하고 판단을 유보한 사업도 6개에 달했다(과학기술정책연구원, 2026). 원천 알고리즘 개발보다 기존 소프트웨어를 단순 조합하거나 응용 서비스를 실증하는 성격이 섞여 있어 판별 과정에서 이견이 발생했다.
보완지침 학습 후 1차에서 2차로 넘어가며 종합 판정이 R&D에서 비R&D로 바뀐 5개 사업에도 'AX실증밸리조성', 'ICT융합 기반구축', '디지털분야 글로벌인재양성', '생성AI선도인재양성' 등 정부가 R&D 예산으로 편성한 사업들이 들어갔다. 이는 같은 사업설명서를 보더라도 평가 주체와 구체적인 판별 기준에 따라 R&D 인정 여부가 크게 달라질 수 있음을 보여준다.
인프라와 인재양성 사업 포함에 따른 분류 기준 정비 과제
정부 R&D 사업으로 분류되었으나 AI 분석에서 비R&D로 판정된 11개 사업을 유형별로 살펴보면, 인프라 구축 중심 사업이 6개, 인재양성 중심 사업이 5개로 집계됐다(과학기술정책연구원, 2026). 인프라 사업 세부 내역은 실증 테스트베드 구축, 컴퓨팅 자원 확보, 초고속 연구망 정비 등 연구개발을 뒷받침하는 기반 조성에 초점이 맞춰졌다. 과기정통부, AI 컴퓨팅 인프라 3단계 확충과 같은 대규모 기반 조성 사업이 추진되는 가운데, 설비 구축이나 장비 확보 중심 활동을 기술적 불확실성을 푸는 직접 R&D와 동일하게 볼 수 있는지에 대한 논쟁이 계속되어 왔다.
보고서는 이번 분석이 사업설명자료를 바탕으로 생성형 AI가 도출한 결과인 만큼 확정적 단정보다는 재정사업 재검토의 필요성을 환기하는 지표로 봐야 한다고 전제했다(과학기술정책연구원, 2026). 비R&D 성격의 활동이 R&D 예산에 섞이면 재정 투자의 효율성이 떨어질 우려가 있고, 반대로 실질적인 기술 개발 과제가 비R&D로 누락되면 체계적인 성과 관리와 후속 지원을 받지 못할 위험이 있다.
과학기술정책연구원은 연구개발 재정사업을 디지털과 AI 전환기에 맞게 개편하고 체계적인 점검 제도를 도입해야 한다고 제언했다. OECD 최신 보완지침을 바탕으로 AI와 소프트웨어 적용 기준을 예산안 세부지침에 명문화하고, R&D와 비R&D 활동이 섞인 복합 사업의 비용 분담 방식을 다듬는 과제가 남았다. 아울러 생성형 AI를 1차 스크리닝 도구로 쓰면서 전문가 위원회의 교차 검증을 병행하는 체계도 마련해야 한다.
참고자료 및 출처
• 과학기술정책연구원(STEPI), 'AI 재정사업의 R&D 분류기준 쟁점과 시사점' 보고서 (2026.10.19 발행 / 2026.10.22 확인)
• 경제협력개발기구(OECD), 프라스카티 매뉴얼(Frascati Manual 2015) 및 2025 소프트웨어 개발 R&D 보완지침서
자주 묻는 질문
AI 재정사업 중 R&D 분류가 엇갈린 주된 이유는 무엇인가요?
OECD 프라스카티 매뉴얼에 기반한 정부 지침에 AI와 소프트웨어 분야의 특수성을 고려한 세부 기준이 없어 단순 설비 구축이나 인재양성도 R&D로 편성되기 때문입니다.
생성형 AI가 비R&D로 판정한 정부 사업에는 어떤 것들이 포함되었나요?
AX실증밸리조성, ICT융합 기반구축 등 인프라 설비 투자 사업과 디지털분야 글로벌인재양성, 생성AI선도인재양성 등 인력 양성 목적의 사업들이 포함되었습니다.
정부 R&D 분류 체계 개선을 위해 제시된 방안은 무엇인가요?
OECD 최신 보완지침을 바탕으로 AI 소프트웨어 세부 기준을 명문화하고, 복합 사업에 대한 비용 안분 기준 및 AI와 전문가 위원회를 결합한 심사 체계 구축이 제안되었습니다.
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