5년을 2년으로
삼성전자가 AI로 반도체 신소재 개발 기간을 기존 5년에서 2년으로 단축하겠다는 목표를 내놨습니다. 2026년 10월 26일 서울 서초구 자동차회관에서 열린 한국산업연합포럼 AI 안전·거버넌스 심포지엄에서 삼성전자 SAIT 마스터 최영상이 발표했는데요. 유망 후보 소재를 5배 이상 늘리고 실험 횟수를 80% 이상 줄이는 것이 핵심입니다. 다만 공개된 수치는 목표치이며 실제 달성 여부는 실험과 데이터 검증을 거쳐야 확인됩니다.
1억 가지 조합의 현실
반도체 소재는 7개 층 박막 조합이 1억 가지를 넘지만 실제 실험은 월 50여 건에 그칩니다. 기존 연구는 연구자의 경험에 의존했고 실패 데이터도 충분히 쓰지 못했습니다. 삼성은 과학 AI로 논문과 특허, 사내 실험 데이터를 통합해 가설 생성과 실험 설계, 시뮬레이션 검증을 연결할 계획입니다. AI 에이전트가 장비를 제어하는 자율실험실과 연계하면 공정과 측정, 분석을 자동 수행하는 순환형 연구가 가능해집니다. 관건은 LLM 성능과 실패 데이터 부족, 시뮬레이션 복잡도, 검색증강생성 정확도의 한계를 보완하는 일입니다. 핵심 데이터는 온프레미스 환경에서 처리해 외부 유출을 막습니다.
자율 AI의 안전장치
같은 심포지엄에서는 AI 자율성이 높아질수록 통제 체계가 중요하다는 지적이 나왔습니다. 세일즈포스 부사장 캐시 백스터는 자율형 AI가 실수의 파급력을 키울 수 있다며 변경 이력을 추적하고 반복 경고를 막는 체계를 제안했는데요. 고려대 임종인 명예교수는 인지적 제로 트러스트와 독립적 킬 스위치, 사이버 복원력을 3대 안전장치로 제시했습니다. AI 자율성이 고도화될수록 외부 감시와 최소 권한 부여, 사고 보고와 책임 배분 기준이 필수라는 설명입니다. 국내 AI 기본법은 고영향 AI에 위험관리와 감독을 부과했지만 실질 제재는 아직 본격화되지 않았습니다. 산업계는 예측 가능한 규제 환경과 사업화 지원을 요구합니다. 기술 개발 속도와 안전 통제 수준을 함께 맞추는 일이 남은 과제입니다.