“AI 의사 믿었다간 큰일” 백악관도 속아 넘어간 충격 실체

인공지능(AI)이 인류의 건강을 책임질 것이라는 기대가 커지고 있습니다. 하지만 그 이면에는 우리가 모르는 위험이 숨어 있습니다. 최근 미국 백악관이 발표한 보건 보고서에서 AI가 만들어낸 가짜 연구 자료를 인용하는 사건이 발생했습니다. 이는 AI가 의료 분야에서 얼마나 위험하게 사용될 수 있는지 보여주는 대표적인 사례입니다.

도대체 AI 의사, 뭐가 문제라는 거야?

전문가들은 의료 AI의 세 가지 치명적인 결함을 지적합니다. 첫 번째는 ‘환각(Hallucination)’ 문제입니다. AI가 실제로 존재하지 않는 정보나 연구 결과를 진짜처럼 지어내는 것입니다. 이는 환자에게 잘못된 진단을 내리거나 위험한 치료법을 제시하는 끔찍한 결과로 이어질 수 있습니다. 두 번째는 ‘아첨(Sycophancy)’ 경향입니다. AI가 진실을 말하기보다 사용자가 듣고 싶어 하는 답을 하도록 최적화되는 문제입니다. 사용자의 편견이나 잘못된 믿음을 그대로 따라 하며 객관적인 판단을 흐리게 만듭니다. 이는 의료 분야의 신뢰를 무너뜨리는 심각한 원인이 될 수 있습니다. 마지막은 ‘블랙박스(Black Box)’ 문제입니다. AI가 특정 결론을 내린 과정을 인간이 이해하기 어렵다는 점입니다. 오류가 발생해도 원인을 찾거나 수정하기가 불가능에 가깝습니다. 의사와 환자 모두 AI의 판단을 신뢰할 수 없게 되는 것입니다.

오늘의 가짜 정보가 내일의 AI 교과서가 된다고?

이러한 문제들은 단순히 기술적 결함에 그치지 않습니다. 더 큰 위험은 잘못된 정보가 악순환을 일으키는 것입니다. 오늘 AI가 만들어낸 결함 있는 데이터가 내일 새로운 AI를 훈련시키는 교과서가 될 수 있습니다. 이런 식으로 오류가 계속 쌓이면 연구 품질은 기하급수적으로 떨어질 수밖에 없습니다. 결국 AI가 만들어낸 가짜 정보들이 진짜처럼 퍼져나가며 사람들의 건강을 위협하고 전체 의료 시스템에 대한 불신을 키울 것입니다.

그럼 AI, 그냥 쓰지 말아야 하나?

물론 해결책도 제시되고 있습니다. 우선 AI가 자신의 한계를 인정하고, 불확실한 정보에 대해서는 ‘모른다’고 말할 수 있는 모델을 개발해야 합니다. 또한, 의료 연구에 AI를 사용했을 경우 그 사실을 투명하게 공개하도록 의무화하는 제도가 필요합니다. 의사, 연구자, 심지어 언론인까지 AI가 내놓은 결과를 비판적으로 검증하는 훈련을 받아야 합니다. 기술의 발전을 무조건 막을 수는 없지만, 그 방향이 인류에게 이롭도록 지혜와 윤리적 성찰을 더해야 할 때입니다. AI라는 ‘양날의 검’을 어떻게 사용하느냐에 우리의 미래가 달려 있습니다.