베이다이허 간 기초과학자 “어려운 분야…당이 밀어줘 용기”
이진숭
7시간 50분전
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중국 공산당 전현직 지도부의 여름휴가를 겸한 비공식 모임인 ‘베이다이허 회의’에 초청받은 전문가들에는 입자물리학 등 기초연구 분야 과학자와 반도체 전문가가 포함됐다. 실무 성과가 있는 엔지니어들도 참여해 중국 과학계의 나아갈 방향에 대해 토론했다.
신화통신은 10일 당 중앙위원회와 국무원의 초청으로 기초연구, 전략 첨단기술, 철학 및 사회과학 분야 전문가와 인재 60명이 지난 1~7일 베이다이허 회의에 참석했다고 보도했다. 신화통신은 “과학기술 자립과 철학·사회과학의 번영이라는 다음 여정을 힘차게 시작하도록 독려하는 강력한 메시지”라며 참여한 전문가들의 목소리를 전했다.
올해 최연소 참가자인 위안양 칭화대 교차정보연구원 원장조리(부교수)는 “기초연구는 일반적으로 주기가 길고 어떤 것은 단시간 내에 뚜렷한 성과를 내기 어렵기도 하다. 그러나 당 중앙의 중시는 우리가 고생을 견딜 힘과 아무도 없는 곳에 진입할 용기를 줬다”고 말했다. 위안양은 미국 코넬대에서 박사학위를 받은 기계학습 분야 연구자다. 현재 인공지능(AI)을 이용한 전통 중국의학(중의학) 업그레이드를 연구하고 있다.
차오전 중국과학원 고에너지물리연구소 연구원은 쓰촨성의 라쏘 천문대를 예로 들면서 “이 대규모 과학 시설은 국제적으로 선도적인 과학 연구 플랫폼일 뿐만 아니라 젊은 인재를 육성하는 실질적 수련장”이라고 말했다. 고에너지물리학은 우주를 구성하는 물질의 가장 기본적인 구성 요소를 연구하는 학문이다. 소립자 물리학으로도 불린다.
쑤취안커 홍콩과학기술대 수석 엔지니어(실무교수)는 “연구 종사자들이 고생스러운 자리에 기꺼이 앉고, 용감하게 ‘나무를 심는 사람’ ‘우물을 파는 사람’이 되도록 독려해야 한다”고 말했다. 쑤 교수는 산학 협력에 중점을 둔 직책인 제1기 중국 ‘국가 탁월 엔지니어’로 선정된 인물이다. 신화통신은 40년 동안 사막화 방지 연구를 했다는 쉬셴잉 간쑤성 사막화방지연구소 2급 연구원도 참석했다고 소개했다.
신화통신은 중국이 최근 적극적으로 육성 중인 반도체 분야 참석자의 목소리도 전했다.
차이수쥔 중국전자과학기술그룹 수석과학자는 “15차 5개년 계획(2026~2030년) 시기는 집적회로 산업의 도약적 발전을 위한 핵심적 시기”라면서 “우리는 학문의 최전선에 서서 산학연 융합 채널을 열고, ‘차보쯔’(목을 조르는 핵심 기술) 난제 돌파를 가속해 자주적 혁신 능력을 높이며, 강국 건설에 견실한 ‘반도체 뒷받침’을 제공해야 한다”고 말했다.
복잡한 국민연금 개혁안을 놓고 시민들이 토론하는 자리에 인공지능(AI)이 ‘토론 조력자’로 나선다. AI가 여러 개혁안이 미칠 영향을 일일이 계산하고 시민들의 다양한 생각을 정리해 보여줘 더 나은 판단과 합의를 돕는 새로운 정책실험이 진행된다.
한국정책학회는 12일 전남광주 국립아시아문화전당에서 열리는 하계학술대회에서 ‘Human+AI Collaboration(인간+AI 컬래버레이션) 정책실험’을 진행한다. 대규모 시민 숙의 과정에 AI를 활용하는 실험은 국내 최초다.
지난해 국민연금 개혁으로 기금 소진 시점은 늦춰졌지만 장기적인 재정 지속 가능성 우려는 여전하다. 사전 등록한 시민 등 참가자 약 250명은 기금 운용 수익률과 국고 투입, 연금 수급 개시 연령을 달리 조합한 3가지 추가 개혁안을 놓고 숙의한다. 100분 동안 전문가 설명과 토론, 세 차례 투표를 거치는데, 그 과정에서 AI가 맞춤형 데이터를 빠르게 분석하는 ‘도우미’로 등장해 토론을 돕는다.
실험은 시민들이 AI의 도움 없이 자신의 판단으로 연금개혁안을 선택하는 데서 시작한다. 먼저 정책전문가팀이 재정 안정성을 높이기 위해 설계한 A·B·C안의 내용과 장단점을 설명한다.
세 가지 안 모두 연기금을 장기간 일정 규모로 유지하는 것이 목표다. 다만 연금 수급 시기를 늦출지, 세금을 더 투입할지, 기금 운용 수익률을 높일지 등 재정안정을 위해 감수해야 할 부담을 서로 다르게 조합했다.
참가자들은 전문가와 질의응답을 거친 뒤 가장 선호하는 안을 고르는 1차 투표를 한다. 자신이 고른 안을 전적으로 받아들일 수 있는지, 조건부로 받아들인다면 어떤 조건이 필요한지, 나머지 안을 선택하지 않은 이유는 무엇인지도 함께 입력해야 한다.
이 시점부터 AI가 개입한다. AI는 참가자들의 선택뿐 아니라 선택·비선택 이유와 조건부 수용 의견, 전문가와의 질의응답까지 분석해 주요 쟁점을 추려낸다. 이를 다시 연령대와 소득구간별로 나눠 보여준다.
참가자들은 AI가 정리한 분석을 보고 다시 전문가와 토론한다. ‘다른 사람들의 생각을 확인한 뒤 내 판단이 달라졌는지, 새롭게 고려하게 된 점은 무엇인지’를 놓고 한 차례 더 숙의한 뒤 A·B·C안에 대한 2차 투표를 한다. 연구진은 1·2차 투표 사이 시민들의 선택이 어떻게 달라졌는지, 특히 연령대와 소득구간에 따른 정책 선호의 격차가 좁혀졌는지를 분석한다.
이후 AI가 한 번 더 개입한다. 두 차례 숙의에서 나온 참가자들의 의견과 전문가 논평·질의응답을 실시간으로 기록한 뒤 곧바로 이를 분석해 주요 쟁점과 의견을 종합한다. 지금까지 축적된 데이터를 토대로 AI는 기존 A·B·C안과 다른 새로운 ‘D안’을 만들어 제시한다. 참가자들은 전문가들의 설명을 들은 뒤 D안을 수용할지, 조건부로 수용할지 또는 받아들이지 않을지를 마지막으로 평가한다.
한국정책학회는 이번 실험을 위해 범용 대규모언어모델(LLM)에 정책을 분석하고 대안을 평가하는 정책학의 방법론을 결합한 ‘KAPS 정책의사결정모델’을 자체 개발했다. 이석환 한국정책학회장(국민대 행정학과 교수)은 “이번 실험은 AI가 제시한 대안을 시민들이 그대로 수용하는지를 보는 것이 아니라, AI의 도움을 받은 뒤 시민들의 선택이 어떻게 달라지고 세대·소득계층 간 의견 차이가 좁혀지는지를 살펴보는 데 핵심이 있다”고 말했다.
신화통신은 10일 당 중앙위원회와 국무원의 초청으로 기초연구, 전략 첨단기술, 철학 및 사회과학 분야 전문가와 인재 60명이 지난 1~7일 베이다이허 회의에 참석했다고 보도했다. 신화통신은 “과학기술 자립과 철학·사회과학의 번영이라는 다음 여정을 힘차게 시작하도록 독려하는 강력한 메시지”라며 참여한 전문가들의 목소리를 전했다.
올해 최연소 참가자인 위안양 칭화대 교차정보연구원 원장조리(부교수)는 “기초연구는 일반적으로 주기가 길고 어떤 것은 단시간 내에 뚜렷한 성과를 내기 어렵기도 하다. 그러나 당 중앙의 중시는 우리가 고생을 견딜 힘과 아무도 없는 곳에 진입할 용기를 줬다”고 말했다. 위안양은 미국 코넬대에서 박사학위를 받은 기계학습 분야 연구자다. 현재 인공지능(AI)을 이용한 전통 중국의학(중의학) 업그레이드를 연구하고 있다.
차오전 중국과학원 고에너지물리연구소 연구원은 쓰촨성의 라쏘 천문대를 예로 들면서 “이 대규모 과학 시설은 국제적으로 선도적인 과학 연구 플랫폼일 뿐만 아니라 젊은 인재를 육성하는 실질적 수련장”이라고 말했다. 고에너지물리학은 우주를 구성하는 물질의 가장 기본적인 구성 요소를 연구하는 학문이다. 소립자 물리학으로도 불린다.
쑤취안커 홍콩과학기술대 수석 엔지니어(실무교수)는 “연구 종사자들이 고생스러운 자리에 기꺼이 앉고, 용감하게 ‘나무를 심는 사람’ ‘우물을 파는 사람’이 되도록 독려해야 한다”고 말했다. 쑤 교수는 산학 협력에 중점을 둔 직책인 제1기 중국 ‘국가 탁월 엔지니어’로 선정된 인물이다. 신화통신은 40년 동안 사막화 방지 연구를 했다는 쉬셴잉 간쑤성 사막화방지연구소 2급 연구원도 참석했다고 소개했다.
신화통신은 중국이 최근 적극적으로 육성 중인 반도체 분야 참석자의 목소리도 전했다.
차이수쥔 중국전자과학기술그룹 수석과학자는 “15차 5개년 계획(2026~2030년) 시기는 집적회로 산업의 도약적 발전을 위한 핵심적 시기”라면서 “우리는 학문의 최전선에 서서 산학연 융합 채널을 열고, ‘차보쯔’(목을 조르는 핵심 기술) 난제 돌파를 가속해 자주적 혁신 능력을 높이며, 강국 건설에 견실한 ‘반도체 뒷받침’을 제공해야 한다”고 말했다.
복잡한 국민연금 개혁안을 놓고 시민들이 토론하는 자리에 인공지능(AI)이 ‘토론 조력자’로 나선다. AI가 여러 개혁안이 미칠 영향을 일일이 계산하고 시민들의 다양한 생각을 정리해 보여줘 더 나은 판단과 합의를 돕는 새로운 정책실험이 진행된다.
한국정책학회는 12일 전남광주 국립아시아문화전당에서 열리는 하계학술대회에서 ‘Human+AI Collaboration(인간+AI 컬래버레이션) 정책실험’을 진행한다. 대규모 시민 숙의 과정에 AI를 활용하는 실험은 국내 최초다.
지난해 국민연금 개혁으로 기금 소진 시점은 늦춰졌지만 장기적인 재정 지속 가능성 우려는 여전하다. 사전 등록한 시민 등 참가자 약 250명은 기금 운용 수익률과 국고 투입, 연금 수급 개시 연령을 달리 조합한 3가지 추가 개혁안을 놓고 숙의한다. 100분 동안 전문가 설명과 토론, 세 차례 투표를 거치는데, 그 과정에서 AI가 맞춤형 데이터를 빠르게 분석하는 ‘도우미’로 등장해 토론을 돕는다.
실험은 시민들이 AI의 도움 없이 자신의 판단으로 연금개혁안을 선택하는 데서 시작한다. 먼저 정책전문가팀이 재정 안정성을 높이기 위해 설계한 A·B·C안의 내용과 장단점을 설명한다.
세 가지 안 모두 연기금을 장기간 일정 규모로 유지하는 것이 목표다. 다만 연금 수급 시기를 늦출지, 세금을 더 투입할지, 기금 운용 수익률을 높일지 등 재정안정을 위해 감수해야 할 부담을 서로 다르게 조합했다.
참가자들은 전문가와 질의응답을 거친 뒤 가장 선호하는 안을 고르는 1차 투표를 한다. 자신이 고른 안을 전적으로 받아들일 수 있는지, 조건부로 받아들인다면 어떤 조건이 필요한지, 나머지 안을 선택하지 않은 이유는 무엇인지도 함께 입력해야 한다.
이 시점부터 AI가 개입한다. AI는 참가자들의 선택뿐 아니라 선택·비선택 이유와 조건부 수용 의견, 전문가와의 질의응답까지 분석해 주요 쟁점을 추려낸다. 이를 다시 연령대와 소득구간별로 나눠 보여준다.
참가자들은 AI가 정리한 분석을 보고 다시 전문가와 토론한다. ‘다른 사람들의 생각을 확인한 뒤 내 판단이 달라졌는지, 새롭게 고려하게 된 점은 무엇인지’를 놓고 한 차례 더 숙의한 뒤 A·B·C안에 대한 2차 투표를 한다. 연구진은 1·2차 투표 사이 시민들의 선택이 어떻게 달라졌는지, 특히 연령대와 소득구간에 따른 정책 선호의 격차가 좁혀졌는지를 분석한다.
이후 AI가 한 번 더 개입한다. 두 차례 숙의에서 나온 참가자들의 의견과 전문가 논평·질의응답을 실시간으로 기록한 뒤 곧바로 이를 분석해 주요 쟁점과 의견을 종합한다. 지금까지 축적된 데이터를 토대로 AI는 기존 A·B·C안과 다른 새로운 ‘D안’을 만들어 제시한다. 참가자들은 전문가들의 설명을 들은 뒤 D안을 수용할지, 조건부로 수용할지 또는 받아들이지 않을지를 마지막으로 평가한다.
한국정책학회는 이번 실험을 위해 범용 대규모언어모델(LLM)에 정책을 분석하고 대안을 평가하는 정책학의 방법론을 결합한 ‘KAPS 정책의사결정모델’을 자체 개발했다. 이석환 한국정책학회장(국민대 행정학과 교수)은 “이번 실험은 AI가 제시한 대안을 시민들이 그대로 수용하는지를 보는 것이 아니라, AI의 도움을 받은 뒤 시민들의 선택이 어떻게 달라지고 세대·소득계층 간 의견 차이가 좁혀지는지를 살펴보는 데 핵심이 있다”고 말했다.
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