오픈AI(OpenAI)가 과학·수학·공학 분야 학술 연구자를 대상으로 자사 최신 인공지능(AI) 모델을 1년간 무료 제공하는 글로벌 프로그램을 시작했다. 프로그램 명칭은 ‘학술 연구자를 위한 챗GPT(ChatGPT for Academic Researchers)’이며, 한국을 포함한 전 세계 대학과 연구기관 소속 연구자들이 신청할 수 있도록 설계됐다. 국내에서는 17개 대학이 지원 대상에 포함된 것으로 알려져 대학 연구 현장의 AI 활용 방식이 달라질지 주목된다.

29일(현지시간) 오픈AI와 업계에 따르면 이번 프로그램은 과학, 수학, 공학 분야 학술기관 소속 연구자를 중심으로 최대 10만 명을 2027년까지 순차적으로 지원하는 것을 목표로 한다. 선발된 연구자는 GPT-5.6 모델군을 비롯한 오픈AI의 주요 모델을 최소 1년간 비용 부담 없이 쓸 수 있다. 국내에는 이 가운데 17개 대학이 포함된 것으로 전해졌으며, 구체적인 기관 명단과 세부 물량은 아직 공개되지 않았다.

이번 프로그램은 고성능 AI 연구 인프라가 일부 기술 대기업과 자금력이 풍부한 연구소에 집중된 상황에서, 학계의 접근성을 높이겠다는 취지로 마련된 것으로 풀이된다. 오픈AI는 과학적 발견과 공학적 설계 과정에서 대형 언어모델(LLM)과 코드 모델이 사실상 필수 도구로 자리 잡고 있다는 점에 주목한 것으로 알려졌다. 동시에, AI 활용 역량 차이가 국가·기관 간 연구 경쟁력 격차를 키울 수 있다는 우려도 이번 프로그램 추진 배경 중 하나로 거론된다.

GPT-5.6 포함 최신 모델 1년 무료…‘챗GPT 워크’·‘코덱스’ 제공

오픈AI가 밝힌 프로그램 핵심은 첨단 모델과 연구 특화 도구의 무상 제공이다. 선발된 연구자는 챗GPT를 기본으로, 연구 전용 기능을 묶은 ‘챗GPT 워크(ChatGPT Work)’와 코드·데이터 분석에 특화된 ‘코덱스(Codex)’를 함께 제공받는다. 특히 GPT-5.6 모델군과 더불어 출시 시점에 맞춰 ‘GPT-5.6 솔 프로(Sol Pro)’까지 이용할 수 있어, 상용 유료 구독과 유사한 수준의 기능이 포함될 전망이다.

챗GPT 워크는 문헌 조사 자동화, 연구비 공모 탐색, 논문 초안·요약 작성 등 연구 전 과정의 텍스트 작업을 지원하도록 설계됐다고 전해진다. 연구자는 복잡한 질의어를 입력해 관련 논문 목록과 핵심 내용을 정리받고, 이를 토대로 연구계획서나 초록을 신속히 작성할 수 있다. 특히 비영어권 연구자에게는 영어 논문 작성과 국제 학술지 투고 준비를 돕는 도구로 활용될 가능성이 크다.

코덱스는 코드 생성과 디버깅, 데이터세트 분석, 연구 워크플로 설계에 특화된 모델이다. 연구자는 실험·시뮬레이션 코드를 자동 생성하고 오류를 점검받을 수 있으며, 대규모 데이터세트 전처리와 통계 분석, 시각화 작업도 모델에 위임할 수 있다. 데이터 처리와 계산 코드 작성에 소요되는 시간을 줄여 핵심 가설 설정과 결과 해석에 더 많은 자원을 투입할 수 있도록 돕는다는 설명이다.

신청 대상은 과학·수학·공학 연구자…국내 17개 대학 참여

이번 프로그램 신청 대상은 과학, 수학, 공학 등 이공계 분야의 학술 연구자로 한정된다. 대학, 국공립 연구소, 비영리 연구기관에 소속된 연구자를 중심으로 신청을 받으며, 구체적인 자격 요건과 심사 기준은 오픈AI가 자체 운영하는 온라인 포털을 통해 안내하는 방식이다. 개인 연구자뿐 아니라 연구실 단위, 학제 간 공동연구팀도 지원 가능한 것으로 전해진다.

한국에서는 17개 대학이 초기 대상에 포함된 것으로 알려졌다. 각 대학은 소속 연구자에게 프로그램 정보를 안내하고, 필요한 경우 연구윤리·데이터 보호 기준을 반영한 내부 가이드라인을 마련하는 방안을 검토하고 있다. 특히 AI 활용 경험이 적은 대학과 지방 소재 대학의 경우, 이번 프로그램을 계기로 연구 환경을 개선할 수 있을지 관심이 쏠린다.

반면 프로그램이 주로 과학·수학·공학 분야에 초점을 맞추면서 인문사회, 예술·디자인 등 다른 학문 영역과의 형평성 논란이 제기될 가능성도 거론된다. 일부 대학에서는 자체 예산으로 다른 분야 연구자에게도 유사한 AI 도구를 지원하는 방안을 검토하는 등 대응책 마련에 나설 것으로 전망된다.

AI 연구 인프라 격차 완화 vs 의존도 확대 우려

업계에서는 이번 프로그램이 글로벌 학계의 AI 접근성 격차를 줄이는 계기가 될 수 있다는 평가를 내놓고 있다. 그동안 클라우드 연산 자원과 상용 AI 서비스를 충분히 확보하기 어려웠던 신흥국 대학이나 중소 규모 연구기관이 상대적으로 적은 비용으로 최신 도구를 활용할 수 있기 때문이다. 특히 수치 해석, 계산유체역학, 신소재 탐색, 유전체 분석 등 연산 집약적 분야에서 연구 속도가 빨라질 수 있다는 전망도 나온다.

가장 큰 원인은 대형 언어모델과 코드 AI가 연구 생산성에 미치는 영향이 이미 다양한 사례를 통해 확인됐기 때문이다. 논문 초안 작성부터 코드 검증, 데이터 분석, 그래프 생성까지 AI가 도와주는 ‘AI 보조 연구’ 방식이 확산되면서, AI를 얼마나 잘 활용하느냐가 연구 성과를 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 오픈AI는 이러한 흐름 속에서 자사 생태계를 학계 전반으로 넓혀 장기적인 사용자 기반을 확보하려는 전략을 병행하는 것으로 풀이된다.

다만 특정 기업의 모델에 대한 의존도가 과도하게 높아질 수 있다는 우려도 제기된다. 연구 설계와 데이터 처리 방식이 한 회사의 도구에 최적화될 경우, 향후 라이선스 정책이나 요금 체계가 바뀌면 연구 활동이 제약을 받을 수 있기 때문이다. 또 연구 데이터가 외부 클라우드로 전송되는 구조인 만큼, 민감 정보 처리와 연구윤리 기준을 어떻게 충족할지에 대한 논의도 필요하다는 지적이다.

왜 중요한가: 한국 학계 AI 활용 경쟁의 분기점

전문가들은 이번 프로그램이 한국 학계의 AI 활용 역량을 가르는 분기점이 될 수 있다고 보고 있다. 이미 일부 국내 대학과 병원, 연구소는 자체 예산으로 상용 챗GPT 계정과 GPU 서버를 도입해 공동연구에 활용하고 있다. 여기에 글로벌 빅테크의 무상 지원이 더해질 경우, AI 활용에 적극적인 기관과 그렇지 않은 기관 간 연구 속도와 결과물의 격차가 더 크게 벌어질 수 있다는 분석이 나온다.

또한 정부와 공공 연구기관이 추진 중인 국가 AI 컴퓨팅 인프라 정책과도 맞물릴 가능성이 있다. 국내 인프라 확충과 글로벌 클라우드·모델 제공사의 프로그램을 어떻게 조합할지에 따라, 연구자들이 체감하는 실제 연구 환경이 크게 달라질 수 있기 때문이다. 업계에서는 대학과 연구기관이 이번 기회를 활용해 내부 AI 활용 가이드라인과 교육 프로그램을 정비할 경우, 단기적인 생산성 향상을 넘어 장기적인 연구 역량 강화로 이어질 수 있다는 전망도 제기된다.

향후 오픈AI 외에도 다른 글로벌 AI 기업이 학술 연구자를 겨냥한 유사 프로그램을 확대할 가능성도 높게 점쳐진다. 시장에서는 학술·비영리 영역과의 협력이 AI 기업의 기술 표준화와 데이터 생태계 확장에 중요한 수단으로 부상한 만큼, 이러한 움직임이 당분간 계속될 것으로 관측하고 있다.

함께 참고한 보도: 인공지능신문 — 오픈AI, 전 세계 ‘학술 연구자 위한 챗GPT’ 무료 제공…2027년까…

#오픈AI#챗GPT#GPT-5.6#학술 연구#대학 연구#AI 인프라

출처: AI타임스 · 이 기사는 AIAD 기자가 원문 보도를 참고해 재구성했습니다.