의료 AI 산업 발전, AI 자율점검표, 포털 알고리즘 공청회
6월 첫째주 이지딥레터 안녕하세요, 안녕하세요. ✋ 요즘 고민거리가 생겼습니다. 코로나19 '잔여 백신' 때문에요. 저희 몇몇 알고리머들은 맞지 못한다 해도(30세 미만은 예약 불가🤥) 고민하시는 부모님에게 권해드려야 하나, 말아야 하나 이것도 골머리입니다. 걱정은 또 있어요. 두꺼운 마스크를 쓰고 맞이하는 두 번째 여름, 꽉 찬 출근길의 지하철. 생각만 해도 벌써 아찔! 🤪 코로나19가 불러온 변화는 무엇 하나 가벼운 것이 없지만요, 비대면 바람이 부추긴 AI 산업의 폭발적인 성장을 빼놓을 수 없죠. 아픈 사람들을 위한 AI 기반 의료산업의 막대한 성장 역시. 이 변화의 시대, 인공지능은 어디서 어떻게 사람들을 살리고 있는지 함께 알아볼까요. 이번 주 이지딥레터 시작합니다. 오늘의 이지딥레터 의사면서 간호사야 알고리즘으로 공정성을 만드는건 공정한가요 AI 도입? 체크하세요! 👩⚕️ 의사면서 간호사야 의료산업 속 AI : 진단과 돌봄
병원, AI 도입에 가장 적극적인 공간 중 하나. 의료 AI 산업은 특히 간호사의 대표 영역인 '돌봄', 의사의 대표 영역인 '진단'에 있어 눈부신 성장을 거듭하고 있습니다. AI는 정말 우리의 평균 수명을 바꿔 줄까요? 👨👦돌봄이 AI 뭐가 달라지죠? 응급처치가 구급차 안에서부터 시작됩니다. 실시간 수집한 음성, 영상, 생체신호가 플랫폼으로 가면 표준 처치 매뉴얼이 전달돼요. 구급차는 가장 알맞은 응급의료센터를 찾아 제일 빠른 길로 달려가죠. 센터에서 대기하는 의료진은 실시간으로 받은 환자 영상을 살핍니다. AI는 플랫폼&시스템 운영의 핵심 기술. AI 스마트병원🏥 병원 안도 달라져요. 복지부는 지난달부터 스마트병원 사업에 착수했습니다. 기술로 의료진, 특히 일손이 부족한 간호사들의 부담을 줄여주는 것이 목적. AI는 침대에서 떨어지거나 욕창이 생길 수 있는 고위험환자들을 분류하고 미리 발견해 알려줍니다. 어느 곳에서도 위험은 병원에만 있는 것이 아니죠. 지난해 6월부터, 정부와 기업(SKT, KT 등)이 함께 AI 스피커를 노인들에게 지급중이에요. 스피커는 말벗, 운동 콘텐츠 제공, 건강기록 체크 등 역할을 맡아요. AI 스피커로 들어온 "살려줘!" 외침에 119 구급대가 출동해 77살 할머니의 생명을 구한 사건도 있었죠. 🖥진단왕 AI AI가 더 잘 하는 건 따로 있어요. 영상, 사진을 비롯한 각종 정보를 종합해 문제점을 진단하는 일. 닥터앤서 2.0 폐렴, 간질환, 피부질환, 우울증, 전립선증식증, 당뇨, 고혈압, 뇌경색, 폐암, 간암, 위암, 갑상선암. 진단 AI 닥터앤서 2.0이 진단해낼 병들입니다. 닥터앤서는 정부가 개발한 AI 기반 의료형 소프트웨어입니다. 지난 3년간, 해마다 무려 1962명(국내 26개 의료기관, 22개 ICT 기업)이 닥터앤서 1.0 개발에 참여했죠. 정부는 지난 4월, 약 200억원을 추가 투입해 성능을 끌어올린 2.0 버전을 개발하겠다고 발표합니다. 쏟아진다! 기업과 의료기관이 주도해 개발한 AI 진단 모델은 쏟아지고 있어요. 지난 일주일 국내에서만 심혈관질환 예측 모델(강시혁・조상영 교수팀), 뇌출혈 영상 판독 솔루션(SK C&C), 조산 위험 예측 모델(박선화 교수팀) 등이 등장했죠. 특허청에 따르면 AI 질병진단 기술의 특허출원은 지난 5년간 매해 평균 94%씩 늘어났다고 합니다. 해외로 눈을 돌려볼까요? 그 규모는 어마어마. 투자은행 모건스탠리는 진단 AI를 위시한 의료 AI 시장 규모가 오는 2024년 100억 달러(약 11조 1500억원)까지 커지리라 예측했어요. 빠르고 정확해📈 진단 AI의 가장 큰 장점은 속도와 정확성. 컴퓨터 비전과 의료 빅데이터 학습 등에 기반한 진단 AI는 속도와 정확도에서 때로 인간 의사를 뛰어넘기도 합니다. 닥터앤서 1.0은 인간 의사보다 진단 속도를 4~5시간 단축하고(치매 진단), 정확도를 약 11% 끌어 올렸죠(대장 내 용종 판독). 의료 산업 속 AI 모델의 성능이 1% 올라간다는 말은 곧 누군가의 큰 아픔이 조금 더 빨리 사라진다는 말과 같습니다. 🤝 인간과 AI 사이
+도우미 하지만 잊지 말아야 할 것. 아무리 정확도가 높은 진단 모델도 100% 확신하지는 않아요. AI가 성장한다고 의사들이 설 자리를 잃는 것도 아닙니다. 이 모델들은 모두 진단을 돕는 '도구'의 역할을 수행하죠. +신뢰 연구 결과에 따르면, 사람들은 이름을 기억해주는 진단 AI를 반대의 경우보다 더 믿지 않습니다. (참고!) AI가 한 발짝 더 가까운 곳에서 환자들과 만나기 위해서는 꽤 오랜 시간이 걸릴 지도 모른다는 말이에요. 의료 산업은 영상 인식과 빅데이터 활용 예측 등 최첨단 머신러닝 기반 AI 기술이 도입되는 산업입니다. 더불어 AI가 인간과 어떤 방식으로 협력할지 예상해 보는 것에도 도움을 주죠. = 주목할 필요가 있다는 말! 이런 뉴스, 어때요? 🗿 AI, 돈💵 필요해? 좋아, 1110억.
최고 성능의 AI 모델 GPT-3를 탄생시킨 미국 스타트업, 오픈AI가 1억달러(약 1110억원) 규모 스타트업 펀드를 운영합니다. 이 펀드는 이제 막 첫발을 내디딘 초기 단계 스타트업을 대상으로 해요. 헬스케어, 기후변화, 교육 등 AI 산업 분야를 다루고요. GPT-3 독점권을 가진 MS가 함께 도움을 줍니다. 10개 안팎의 소수 기업에만 투자를 이어갈 계획이라는데요, 어떤 혁신 스타트업이 '핫'한 기업 오픈AI의 선택을 받을지 눈길이 쏠립니다. 💻 인공지능 > 👨💼국회의원? "저저- 맨날 싸우기만 할 바에야 감정 없는 인공지능이 국회의원인 게 낫겠어!" 이런 푸념해 보신 적 있으신가요. 유럽 사람들도 똑같은가 봐요. 최근 설문조사에 따르면 "국회의원 수를 줄이고 인공지능으로 대체하자"라는 의견에 유럽 응답자 51%가 찬성했다고 합니다. 스페인 IE 대학이 세계 11개국 2769명을 대상으로 한 조사입니다. 특히 25세~34세, 스페인과 이탈리아 응답자가 찬성표를 많이 던졌네요. 반면 영국은 69%가 반대. 여러분은 어떠세요? 알고리즘으로 ⚖️ 공정하게 만드는 건 공정한가요 포털 AI 알고리즘 공개 관련 국회 공청회
인공지능 알고리즘은 공정한가요? 알고리즘은 어떻게 해야 투명해지나요? '투명'한 알고리즘 공청회
무슨 일이에요? 지난주, 국회에서 포털의 AI 알고리즘 관련 공청회가 열렸습니다. 주요 논의 사항은 "포털 뉴스는 편향적인가?". 최근 '뉴스 검색 알고리즘을 매년 정부에 제출해야 한다' 등을 담은 관련 법안 몇 가지가 발의됐거든요. 이에 국회의원을 비롯해 학계 전문가들, 양대 포털(네이버・카카오) 실무진이 나와 의견을 나눴죠. 투명함은 중요한데, 검증은?
모인 의견은 "알고리즘 활용에 있어 투명함은 중요하다." 하지만 문제는 이것. "어떻게 검증하나요?" 논의 1️⃣ 소스코드 공개하기 기업이 뉴스 편집에 들어가는 소스코드를 공개하면 투명성 검증이 가능한가, 논의했죠. 이에 이수영 KAIST 명예교수는 "소스코드보다 알고리즘이 어떤 목적을 가지고 어떤 데이터를 취하고 있는지 구체화하는 것이 중요한 문제"라고 대답. 일반 대중이 코드와 가깝지 않은 것도 문제래요. 논의 2️⃣ 설명가능한 AI 현재 기술로는 인공지능이 어떤 과정을 거쳐 결괏값을 내는지 명확히 설명할 수는 없어요. 어떤 데이터를 더 중요하게 살피는가, 정도가 확인할 수 있는 최대죠. 이를 처음부터 끝까지 설명하기 위해 정부와 기업, 많은 연구자가 달려들고 있지만, 아직 뚜렷한 성과는 없는 상태입니다. 논의 3️⃣ 규제 알고리즘이 할 수 있는 것들이 점점 많아지며 세계적으로 규제에 관한 논의는 진행 중입니다. 다만 이 역시 "어떻게?"가 문제. 쉽게 대답할 수 없는 질문들 천지거든요. 예를 들면 이런 것.
+소리 질러-! 😱 포털 뉴스 알고리즘을 둘러싼 문제는 선거를 앞두고 매번 불거지는 이슈입니다. 이번 공청회에서도요, 여야 국회의원들이 서로 소리 지르며 싸웠다고 합니다. AI 기술 도입에 앞선 사회 합의가 점점 중요해지는 지금, 남은 시간은 생각보다 많지 않아요! 👆 AI 도입? 체크하세요! 'AI 개인정보보호 자율점검표'
인공지능 개발자・운영자가 확인해야 할 자율점검표가 나왔어요. 개인정보보호위원회가 지난달 마지막 날 'AI 개인정보보호 자율점검표'를 공개했습니다. 개인정보가 담긴 데이터를 동의 없이 인공지능 학습에 활용해 벌금을 문 '이루다' 사건 등의 재발을 예방하는 것이 주목적! AI 서비스는 개인정보를 보호하라 🙏 어떻게 생겼는데? 이 점검표는 6가지 원칙(안정성, 적법성, 투명성, 참여성, 책임성, 공공성)과 16개 항목, 54개 확인사항으로 이뤄졌어요. 개인정보보호법과 'AI윤리기준'을 참고하고 업계・전문가 의견을 반영했습니다. 목적 세 가지 하나, 적법하고 안전한 개인정보 활용.
둘, 개인정보의 쓰임은 투명하게.
셋, 차별과 편향을 막는 공정함과 책임감. 알아둘 만한 목록들
✅ 개인정보 수집할 때 제시할 목록 구체적인 목적(ex. 00서비스의 챗봇 알고리즘 개발), 사용 항목, 기간
✅ 동의 없는 가명처리 데이터 활용 과학적 연구, 통계 작성 항목 등이 목적인가요? 활용 기준은 맞췄나요?
✅ 개인정보 보관, 파기 개인정보 유출, 해킹 방지 대책을 마련했나요? 개인정보는 언제・어떻게 파기할까요? + 알아서 잘하면 문제가 없어요. 이번 점검표는 처음으로 실제 산업 현장에서 쓰라고 나온 지침입니다. 개보위는 AI 스타트업과 중소 기업 대상 설명회도 열 예정이에요. 규제보다 산업 발전이 앞서가는 지금, 기업에 AI를 도입할까 한다고요? 문제가 생기기 전에 자율점검 한번, 어떠실까요. 이주의 영상 이 AI 로봇은 사람처럼 찡그립니다
(Animatronic Robotic Face Driven with Learned Models)
컬럼비아대 연구팀이 사람의 표정을 모방하는 AI 로봇 에바(Eva)를 공개했습니다. 에바는 파란 얼굴의 상반신 로봇이에요. 기쁨(joy), 분노(anger), 놀라움(surprise) 슬픔(sadness) 두려움(fear) 혐오(disgust)를 모방할 수 있죠. 딥러닝으로 사람의 표정을 학습했대요. 물론 사람의 표정을 따라 하는 로봇은 여럿 있었지만, 에바는 오픈 소스 공개와 비교적 저렴한 비용을 바탕으로 일종의 플랫폼처럼 변신할 준비를 하고 있다는 게 특이사항. 공장부터 양로원까지, 조만간 인간 표정을 따라 하는 로봇이 곁에 나타날지도 모르겠습니다! 알고리마 채용  알고리마가 함께 성장할 동료를 기다립니다.
채용 포지션 AI 플랫폼 프론트엔드 엔지니어 / 백엔드 엔지니어 / 프론트엔드 엔지니어 / 머신러닝・소프트웨어 엔지니어 / 프로덕트 매니저(PM) / 사업개발 매니저 / 제품 디자이너 / AI 교육 강사 인공지능과 인간을 구별하는 기준. AI에 관심 있다면 누구나 한 번쯤 생각해 봤을 주제일 겁니다. 이건 어떤가요? 👫 '공감'이라는 대답. 다른 이의 기쁨과 슬픔을 함께하고 그 마음에 한 걸음 다가가는 것. 글쎄요, 남들의 아픔은 나 몰라라 하는 사람과 인간의 생존을 지켜주는 AI 중 누가 더 공감이란 단어와 가까운 걸까요. 알고리마는요, 함께 공감할 수 있는 인공지능 시대를 위해 열심히 달려가고 싶습니다. 이 뉴스레터도 마찬가지에요. 알고 있는 것을 여러분과 나누어 한 걸음 다가가고 싶은 마음을 전하며, 이지딥레터 마칠게요. 👨💻    |
