도널드 트럼프 대통령이 월요일, 연방 정부 전반에 걸친 통합 인공지능(AI) 플랫폼 구축을 목표로 하는 행정명령에 서명했다. 이번 조치는 연방 과학 데이터셋을 활용해 차세대 기술을 학습·개발하도록 지원하는 정부 차원의 이니셔티브를 수립하는 데 초점을 맞춘다
2025년 11월 24일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면 이번 이니셔티브의 공식 명칭은 제네시스 미션(Genesis Mission)공식 프로그램 명칭이다. 제네시스 미션은 방대한 정부 과학 데이터를 기반으로 과학 연구를 혁신하고 발견의 속도를 높이는 것을 목표로 하며, 특히 데이터를 활용해 과학적 기초 모델을 학습하고 AI 에이전트를 만들어 새로운 가설을 검증하고, 연구 워크플로 자동화, 과학적 돌파구 가속화를 지원하도록 설계됐다
제네시스 미션은 정부가 보유한 광범위한 과학 데이터를 활용해 “과학적 기초 모델을 학습하고, 새로운 가설을 시험하며, 연구 워크플로를 자동화하고, 과학적 돌파를 가속화하는 AI 에이전트를 창출”하는 것을 지향한다
이번 행정명령은 연방 각 부처와 기관의 역량을 조율해 해당 AI 플랫폼을 구축하도록 지시한다. 궁극적으로는 고도화된 AI 역량을 통해 과학 혁신의 속도와 효율을 끌어올리려는 목적을 명확히 한다
핵심 개념과 용어 설명
통합 인공지능(AI) 플랫폼은 여러 출처의 데이터를 표준화·연계하고, 모델 학습·평가·배포까지 하나의 체계에서 관리하는 연구 인프라를 의미한다. 이러한 플랫폼은 데이터 접근성 개선, 모델 재현성 강화, 연구 파이프라인 자동화 등을 통해 과학적 탐구의 효율을 높일 수 있다
연방 과학 데이터셋은 미국 연방 정부가 다양한 부처와 산하 기관을 통해 축적한 과학 관련 데이터의 집합을 가리킨다. 일반적으로 환경, 보건, 기초과학, 공학 등 다학제적 영역을 망라하며, 규모와 다양성 측면에서 민간 데이터와 차별화된다. 기사에서 언급된 것처럼, 이러한 공공 데이터의 체계적 활용은 차세대 AI 연구의 학습 토대가 될 수 있다
과학적 기초 모델(scientific foundation models)은 대규모 데이터로 사전학습(pretraining)되어 다양한 과학 분야 과제에 범용적으로 전이·적용 가능한 모델을 뜻한다. 텍스트, 수식, 표, 도식, 실험 로그 등 이기종 데이터로도 학습될 수 있으며, 특정 태스크에 대한 추가 미세조정(fine-tuning)을 통해 연구 가설 설정, 데이터 해석, 실험 설계 보조 등 폭넓은 응용이 가능하다
AI 에이전트는 주어진 목표에 따라 연속적 의사결정과 행동을 수행하는 소프트웨어 지능을 의미한다. 기사에서 강조된 바와 같이, 이들 에이전트는 “새로운 가설을 시험”하고 “연구 워크플로를 자동화”하는 역할을 맡아, 데이터 수집·전처리, 문헌 검토, 실험 설계·분석 같은 반복적 과업을 신속히 처리하도록 설계된다
행정명령(executive order)은 미국 대통령이 연방 행정기관에 내리는 법집행 지시로, 법률 제정과는 구분되지만 행정부 정책의 방향과 우선순위를 규정하는 효력이 있다. 본 기사에서는 행정명령이 각 부처·기관 간 협력을 조정하는 수단으로 언급되며, 이는 플랫폼 구축을 위한 조직적 정렬과 자원 배분을 촉진하는 역할을 시사한다
정책적 의미와 연구 생태계에의 함의
기사에 따르면 제네시스 미션은 연방 차원의 데이터 자산을 AI 학습에 체계적으로 연결함으로써 과학 연구의 생산성을 높이려는 방향을 분명히 한다. 이러한 접근은 데이터 접근·표준·보안·윤리 프레임을 전제로, 고성능 모델과 에이전트가 가설 생성→실험 설계→분석→검증에 이르는 전 과정을 지원하도록 의도된 것으로 읽힌다. 결과적으로 연구자들이 반복적 업무에서 해방되어 창의적 문제 정의와 검증에 더 많은 시간을 투입할 수 있는 환경이 마련될 가능성이 있다
또한 연방 기관 간 조정은 중복 투자를 줄이고, 데이터·모델·툴의 상호운용성을 높이는 효과를 기대하게 한다. 표준화된 인터페이스와 공통 메타데이터 체계가 구축될 경우, 학제 간 협업이 촉진되고 연구 결과의 재현성도 개선될 수 있다. 이는 논문·데이터·코드가 유기적으로 연결되는 개방형 과학(open science) 흐름과도 맞닿아 있다
한편, 대규모 공공 데이터 활용에는 프라이버시 보호, 민감정보 처리, 데이터 품질 관리, 편향 완화 등 동시에 해결해야 할 과제도 뒤따른다. 특히 과학적 의사결정에 영향을 줄 수 있는 모델과 에이전트의 경우, 투명성과 검증 가능성, 감사 가능성에 대한 기대 수준이 높다. 따라서 안전성 평가, 거버넌스 체계, 책임 있는 사용 원칙의 정립이 플랫폼 설계 초기부터 병행될 필요가 있다
산업·시장 관점에서의 시사점
공공 데이터와 AI 인프라의 결합은 학술·산업계를 가로지르는 연구개발(R&D) 협력의 기반을 제공할 수 있다. 표준화된 데이터 접근과 반복 가능한 워크플로는 스타트업과 중소 연구기관에도 진입장벽을 낮추는 요인이 될 수 있으며, 도메인 특화 모델과 응용 서비스의 생태계 형성에도 긍정적으로 작용할 수 있다. 더불어, 연구 자동화 도구와 검증 체계의 발전은 실험 비용 절감과 결과의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다
아울러, 제네시스 미션이 강조하는 “과학적 돌파구 가속화”는 신약개발, 신소재 탐색, 기후·에너지 연구 등 광범위한 분야에 잠재적 파급효과를 시사한다. 다만 본 기사 자체는 구체적 일정, 예산, 참여 기관, 기술 스펙 등에 대한 세부사항을 제공하지 않았으므로, 향후 발표되는 추가 지침과 구현 계획을 통해 정책의 범위와 단계적 추진 방식이 명확해질 전망이다
기사 메모
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