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AI 재정사업의 R&D 분류기준 쟁점과 시사점
과학기술정책연구원은 AI 재정사업의 R&D 분류기준 쟁점과 시사점을 살펴본 브리프를 발표하였다.
- 인공지능(AI)이 범용기술로 확산되면서 AI 재정사업이 빠르게 늘고 있으나, 현행 「예산안 편성 및 기금운용계획안 작성 세부지침」은 AI·소프트웨어 사업의 특성을 반영한 R&D 판별 기준을 별도로 제시하지 않아 R&D와 비R&D의 경계가 모호해질 우려가 커지고 있음. 비R&D 활동이 R&D로 분류되면 R&D 재정이 누수되고, 실질적 R&D가 비R&D로 분류되면 R&D 고유의 지원·성과관리 체계에서 배제되어 연구개발 유인이 약화됨. OECD는 2025년 프라스카티 매뉴얼의 소프트웨어 개발 보완지침을 발간하여, 소프트웨어가 R&D의 투입물인지 산출물인지를 구분하고 신규성·창의성·불확실성 조건을 보다 엄격하게 적용할 것을 권고하였음.
- 본 연구는 정보통신 부문 AI 재정사업 120개를 대상으로 생성형 AI(ChatGPT, Claude) 기반 R&D 판별과 전문가 설문조사를 순차적으로 수행하였음. 보완지침을 추가로 학습시키자 두 AI가 모두 R&D로 판정한 사업은 49개에서 44개로 줄었으며, 판정이 바뀐 사업은 모두 인프라 구축·실증 또는 인재양성·유치 성격이었음. AI 판정은 120개 중 107개에서 현행 분류와 일치하였고, 불일치는 주로 현행 R&D 사업을 비R&D로 판정하는 방향으로 나타났음. AI가 R&D로 판단한 46개 사업에 대한 전문가 10명의 설문에서도 응답이 모두 일치한 사업은 10개에 그쳤으며, 판단이 엇갈린 사업은 AI 판정이 바뀐 사업과 마찬가지로 R&D와 비R&D 활동이 혼재된 유형이었음.
- 이에 본 연구는 다음과 같이 제언함.
(제언 1) 기존 R&D 판별기준의 소프트웨어·AI 사업 적용지침을 예산안 편성 세부지침에 명문화
(제언 2) R&D·비R&D 활동이 혼재된 사업을 중심으로 활동·단계별 식별 및 비용 안분을 단계적으로 도입하되, 연구 현장의 부담은 최소화
(제언 3) R&D 통계·예산·조세지원 등 관계기관 간 공통기준과 R&D 적격성 점검체계 구축
(제언 4) 생성형 AI를 R&D 판별의 보조수단으로 활용하되, 최종 판정은 전문가 검토를 거치도록 설계
- 이를 통해 R&D가 R&D로 관리되어 본연의 성과를 창출하고, 정부 R&D 예산의 투자 실효성과 통계 정확성, 재정 책무성을 높일 수 있을 것임.
- 인공지능(AI)이 범용기술로 확산되면서 AI 재정사업이 빠르게 늘고 있으나, 현행 「예산안 편성 및 기금운용계획안 작성 세부지침」은 AI·소프트웨어 사업의 특성을 반영한 R&D 판별 기준을 별도로 제시하지 않아 R&D와 비R&D의 경계가 모호해질 우려가 커지고 있음. 비R&D 활동이 R&D로 분류되면 R&D 재정이 누수되고, 실질적 R&D가 비R&D로 분류되면 R&D 고유의 지원·성과관리 체계에서 배제되어 연구개발 유인이 약화됨. OECD는 2025년 프라스카티 매뉴얼의 소프트웨어 개발 보완지침을 발간하여, 소프트웨어가 R&D의 투입물인지 산출물인지를 구분하고 신규성·창의성·불확실성 조건을 보다 엄격하게 적용할 것을 권고하였음.
- 본 연구는 정보통신 부문 AI 재정사업 120개를 대상으로 생성형 AI(ChatGPT, Claude) 기반 R&D 판별과 전문가 설문조사를 순차적으로 수행하였음. 보완지침을 추가로 학습시키자 두 AI가 모두 R&D로 판정한 사업은 49개에서 44개로 줄었으며, 판정이 바뀐 사업은 모두 인프라 구축·실증 또는 인재양성·유치 성격이었음. AI 판정은 120개 중 107개에서 현행 분류와 일치하였고, 불일치는 주로 현행 R&D 사업을 비R&D로 판정하는 방향으로 나타났음. AI가 R&D로 판단한 46개 사업에 대한 전문가 10명의 설문에서도 응답이 모두 일치한 사업은 10개에 그쳤으며, 판단이 엇갈린 사업은 AI 판정이 바뀐 사업과 마찬가지로 R&D와 비R&D 활동이 혼재된 유형이었음.
- 이에 본 연구는 다음과 같이 제언함.
(제언 1) 기존 R&D 판별기준의 소프트웨어·AI 사업 적용지침을 예산안 편성 세부지침에 명문화
(제언 2) R&D·비R&D 활동이 혼재된 사업을 중심으로 활동·단계별 식별 및 비용 안분을 단계적으로 도입하되, 연구 현장의 부담은 최소화
(제언 3) R&D 통계·예산·조세지원 등 관계기관 간 공통기준과 R&D 적격성 점검체계 구축
(제언 4) 생성형 AI를 R&D 판별의 보조수단으로 활용하되, 최종 판정은 전문가 검토를 거치도록 설계
- 이를 통해 R&D가 R&D로 관리되어 본연의 성과를 창출하고, 정부 R&D 예산의 투자 실효성과 통계 정확성, 재정 책무성을 높일 수 있을 것임.
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