한국 17개 기관 포함, 아태 70개 기관 중 최다 규모
GPT-5.6·코덱스·딥리서치 연구 도구 1년 무료 제공
핵심 요약
- 오픈AI는 7월 30일 과학·공학·수학 분야 연구자 최대 10만명에게 챗GPT와 최신 AI 연구 도구를 1년간 무료 제공한다고 밝혔다.
- 오픈AI는 올여름 1만명의 연구자를 시작으로 2027년까지 지원 규모를 최대 10만명으로 확대할 계획이다.
- 아시아태평양 지역에서는 70개 대학·연구기관이 대상에 포함됐고, 한국 소재 기관은 17곳으로 국가별 최다 규모다.
오픈AI가 대학과 연구기관 소속 과학·공학·수학 분야 연구자 최대 10만명에게 챗GPT와 최신 AI 연구 도구를 1년간 무료로 제공하는 글로벌 지원 프로그램을 시작한다고 7월 30일 밝혔다.
오픈AI는 ‘학술 연구자를 위한 챗GPT(ChatGPT for Academic Researchers)’ 프로그램을 통해 연구자가 복잡한 과학·공학·수학 문제 해결에 AI를 활용하도록 지원한다. 특정 연구 분야나 과제를 오픈AI가 지정하지 않고, 참가자가 자신의 연구 과정에 AI 도구를 직접 적용하는 방식이다.
오픈AI는 올여름 1만명의 연구자로 프로그램을 시작하고, 2027년까지 지원 규모를 최대 10만명으로 늘릴 계획이다. 선정된 연구자는 오픈AI의 최신 AI 모델과 연구 도구를 1년간 무료로 이용할 수 있다.
아시아태평양 지역에서는 70개 대학·연구기관이 대상에 포함됐다. 이 가운데 한국 소재 기관은 17곳으로, 국가별로 가장 많은 규모라고 오픈AI는 밝혔다.
다만 대상 기관 소속 연구자가 모두 자동으로 이용할 수 있는 것은 아니다. 참가 희망자는 대상 기관 소속 여부를 인증하고 현재 수행 중인 연구와 AI 활용 계획을 제출한 뒤 개별 심사를 받아야 한다.
프로그램 참가자는 챗GPT, 챗GPT 워크(ChatGPT Work), 코덱스(Codex) 등에서 GPT-5.6 모델군을 사용할 수 있다. 출시 시점에는 과학·수학 분야의 복잡한 문제 해결과 추론에 특화된 GPT-5.6 Sol Pro도 제공한다.
딥리서치(Deep Research)는 여러 자료를 탐색하고 정보를 종합해 연구 결과를 정리하는 AI 기능이다. 오픈AI는 연구자가 문헌 조사와 데이터 기반 분석에 활용할 수 있도록 딥리서치 이용 한도와 컨텍스트 창을 확대한다.
코덱스는 연구용 코딩 도구로 쓰인다. 연구자는 코드를 작성하거나 오류를 수정하고 데이터를 분석할 수 있으며, 반복 가능한 연구 절차를 코드로 구축해 연구 결과를 재현하는 워크플로도 만들 수 있다.
챗GPT 워크는 장기 연구 프로젝트 지원에 초점을 맞췄다. 연구비와 지원사업 탐색, 신청서 작성, 관련 문헌 검토, 논문 초안 작성, 연구 성과 발표 자료 제작 등을 돕는다.
오픈AI는 생명과학 분야 지원도 넓힌다. 유전학·유전체학, 단일세포 분석, 단백질 모델링, 신약 개발 등 생명과학 연구에 활용할 수 있는 75종 이상의 연구 스킬을 제공한다.
연구자는 과학 논문과 공개 유전체·임상 데이터베이스뿐 아니라 위성 이미지, 컴퓨팅 노트북, 데이터 플랫폼 등 외부 자료와 연결할 수 있는 커넥터도 이용할 수 있다. 오픈AI는 AI가 논문 요약이나 문장 작성에 그치지 않고 데이터 탐색, 분석, 코드 작성, 결과 정리, 논문 작성으로 이어지는 연구 과정 전반에 쓰이도록 지원한다는 구상이다.
오픈AI는 프로그램 전용 워크스페이스에 기업 수준의 개인정보 보호와 보안 기능을 적용한다. 연구자가 입력한 데이터는 기본적으로 오픈AI 모델 학습에 사용하지 않는다.
이는 미공개 논문, 연구 데이터, 민감한 개인정보가 외부 AI 모델 학습에 활용될 수 있다는 연구자들의 우려를 낮추기 위한 조치다. 오픈AI는 연구자가 AI를 연구 보조 도구로 쓰면서도 연구 데이터에 대한 통제권을 유지할 수 있도록 보안 환경을 구성했다.
한국이 아시아태평양 지역에서 가장 많은 17개 대상 기관을 확보하면서 국내 대학과 연구기관의 생성형 AI 활용 범위도 넓어질 가능성이 커졌다. 논문 작성과 번역을 넘어 과학적 추론, 데이터 분석, 코딩, 연구 자동화에 AI를 직접 통합하는 사례가 늘어날 것으로 예상된다.
오픈AI의 이번 프로그램은 챗GPT를 일반 업무·교육 도구에서 과학 연구용 AI 인프라로 확장하려는 전략으로 볼 수 있다. 2027년까지 지원 규모가 최대 10만명으로 확대되면 대학과 연구기관의 AI 기반 연구 사례도 빠르게 늘어날 전망이다.
출처: ittimes (https://www.ittimes.com/news/articleView.html?idxno=86137)
