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미 보건부, 백신 이상반응 가설 도출용 AI 도구 개발 중…LLM 활용 논란

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작성자 symbolika
작성일 10:22
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HHS AI Vaccine Tool

Executive Summary

• 미 보건복지부(HHS)가 백신 모니터링 데이터베이스에서 패턴을 찾아 백신 부작용에 대한 가설을 생성하는 생성형 AI 도구 개발 중

• 2023년 말부터 개발 시작됐으나 아직 배포되지 않은 상태로, 케네디 보건장관의 반백신 기조와 맞물려 우려 제기

• 전문가들 "LLM은 환각 현상이 있어 반드시 후속 검증 필요" 경고

• VAERS 데이터는 검증되지 않은 자가 보고 방식으로, AI 분석 결과를 단독 근거로 삼기엔 한계


Background

백신부작용보고시스템(VAERS)은 1990년 CDC와 FDA가 공동으로 설립한 백신 안전성 모니터링 시스템이다. 의료진이나 일반인 누구나 이상반응을 신고할 수 있지만, 신고 내용이 별도로 검증되지 않는다는 한계가 있다. 이러한 데이터를 분석해 가설을 도출하려는 시도는 이전부터 있었으나, 대규모 언어모델(LLM) 기반의 생성형 AI를 본격 도입하려는 것은 이번이 처음이다. 백신 회의론자로 알려진 로버트 F. 케네디 주니어 보건장관 취임 이후, 이 도구의 활용 방향에 대한 우려가 커지고 있다.


Impact & Implications

AI 기술의 한계와 위험

전문가들은 LLM이 그럴듯한 환각(hallucination)을 생성하는 것으로 유명하다고 지적했다. 조지타운대 감염병 전문의 제시 굿맨 교수는 "접근 방식에 따라 많은 거짓 경보가 발생할 것으로 예상되며, 백신과 가능한 이상반응을 이해하고 통계, 역학, LLM 출력의 문제점을 파악하는 숙련된 인력의 후속 검토가 필수"라고 강조했다. CDC 인력이 대폭 축소된 상황에서 AI 생성 데이터를 제대로 검토할 역량이 있는지도 의문이다.

정치적 맥락과 우려

케네디 장관은 취임 후 코로나19, 인플루엔자, A·B형 간염 등 여러 백신을 아동 필수 접종 목록에서 제외했다. FDA 생물학적제제평가연구센터의 비나이 프라사드 소장은 최근 내부 메모에서 증거 인용 없이 코로나19 백신으로 최소 10명의 아동이 사망했다고 주장한 것으로 알려졌다. 전직 FDA 위원장 12명 이상이 뉴잉글랜드의학저널에 "선택적 증거의 재해석에 기반해 백신 규제를 극적으로 변경할 것"이라며 우려를 표명했다.

VAERS 데이터의 본질적 한계

필라델피아 아동병원 백신교육센터장 폴 오핏 박사는 "VAERS는 기껏해야 가설 생성 메커니즘"이라며 "누구나 보고할 수 있고 대조군이 없는 시끄러운 시스템"이라고 설명했다. 백신 접종 후 발생한 이상반응을 보여줄 뿐, 백신이 그 반응을 유발했다는 인과관계를 증명하지는 못한다. 그럼에도 반백신 활동가들은 오랫동안 VAERS 데이터를 백신 위험성의 근거로 오용해왔다.


Key Data & Facts

항목수치/내용
AI 도구 개발 시작2023년 말
현재 상태미배포 (개발 중)
VAERS 설립1990년 (CDC·FDA 공동 운영)
케네디 장관 취임 후 제외된 백신코로나19, 인플루엔자, A·B형 간염, 수막구균, 로타바이러스, RSV 등
전직 FDA 위원장 반대 서한 서명자12명 이상

Key Quote

"VAERS는 기껏해야 가설 생성 메커니즘이다. 누구나 보고할 수 있고 대조군이 없는 시끄러운 시스템이다."
— 폴 오핏, 필라델피아 아동병원 백신교육센터장
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Executive Summary • 미 보건복지부(HHS)가 백신 모니터링 데이터베이스에서 패턴을 찾아 백신 부작용에 대한 가설을 생성하는 생성형 AI 도구 개발 중 • 2023년 말부터 개발 시작됐으나 아직 배포되지 않은 상태로, 케네디 보건장관의 반백신 기조와 맞물려 우려 제기 • 전문가들 "LLM은 환각 현상이 있어 반드시 후속 검증 필요" 경고 • VAERS 데이터는 검증되지 않은 자가 보고 방식으로, AI 분석 결과를 단독 근거로 삼기엔 한계 Background 백신부작용보고시스템(VAERS)은 1990년 CDC와 FDA가 공동으로 설립한 백신 안전성 모니터링 시스템이다. 의료진이나 일반인 누구나 이상반응을 신고할 수 있지만, 신고 내용이 별도로 검증되지 않는다는 한계가 있다. 이러한 데이터를 분석해 가설을 도출하려는 시도는 이전부터 있었으나, 대규모 언어모델(LLM) 기반의 생성형 AI를 본격 도입하려는 것은 이번이 처음이다. 백신 회의론자로 알려진 로버트 F. 케네디 주니어 보건장관 취임 이후, 이 도구의 활용 방향에 대한 우려가 커지고 있다. Impact & Implications AI 기술의 한계와 위험 전문가들은 LLM이 그럴듯한 환각(hallucination)을 생성하는 것으로 유명하다고 지적했다. 조지타운대 감염병 전문의 제시 굿맨 교수는 "접근 방식에 따라 많은 거짓 경보가 발생할 것으로 예상되며, 백신과 가능한 이상반응을 이해하고 통계, 역학, LLM 출력의 문제점을 파악하는 숙련된 인력의 후속 검토가 필수"라고 강조했다. CDC 인력이 대폭 축소된 상황에서 AI 생성 데이터를 제대로 검토할 역량이 있는지도 의문이다. 정치적 맥락과 우려 케네디 장관은 취임 후 코로나19, 인플루엔자, A·B형 간염 등 여러 백신을 아동 필수 접종 목록에서 제외했다. FDA 생물학적제제평가연구센터의 비나이 프라사드 소장은 최근 내부 메모에서 증거 인용 없이 코로나19 백신으로 최소 10명의 아동이 사망했다고 주장한 것으로 알려졌다. 전직 FDA 위원장 12명 이상이 뉴잉글랜드의학저널에 "선택적 증거의 재해석에 기반해 백신 규제를 극적으로 변경할 것"이라며 우려를 표명했다. VAERS 데이터의 본질적 한계 필라델피아 아동병원 백신교육센터장 폴 오핏 박사는 "VAERS는 기껏해야 가설 생성 메커니즘"이라며 "누구나 보고할 수 있고 대조군이 없는 시끄러운 시스템"이라고 설명했다. 백신 접종 후 발생한 이상반응을 보여줄 뿐, 백신이 그 반응을 유발했다는 인과관계를 증명하지는 못한다. 그럼에도 반백신 활동가들은 오랫동안 VAERS 데이터를 백신 위험성의 근거로 오용해왔다. Key Data & Facts 항목수치/내용 AI 도구 개발 시작2023년 말 현재 상태미배포 (개발 중) VAERS 설립1990년 (CDC·FDA 공동 운영) 케네디 장관 취임 후 제외된 백신코로나19, 인플루엔자, A·B형 간염, 수막구균, 로타바이러스, RSV 등 전직 FDA 위원장 반대 서한 서명자12명 이상 Key Quote "VAERS는 기껏해야 가설 생성 메커니즘이다. 누구나 보고할 수 있고 대조군이 없는 시끄러운 시스템이다." — 폴 오핏, 필라델피아 아동병원 백신교육센터장
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Executive Summary • 2025년 4분기 기준, 웹사이트 방문 31건 중 1건이 AI 스크래핑 봇에서 발생 — 연초 대비 6배 이상 증가 • AI 봇의 robots.txt 무시 비율 400% 급증, 웹사이트들의 차단 시도도 336% 증가 • AI 에이전트 트래픽이 인간 사용자와 거의 구분 불가능한 수준에 도달 • 인터넷의 미래가 '인간 중심'에서 '자율 AI 봇 중심'으로 전환될 가능성 대두 Background OpenClaw(구 Moltbot, 그 이전 Clawdbot)와 같은 바이럴 가상 비서의 등장은 인터넷 생태계의 근본적 변화를 상징한다. 웹이 더 이상 인간만의 공간이 아니라 자율 AI 봇이 지배하는 공간으로 변모할 수 있다는 전망이 나오고 있다. 인터넷 인프라 기업 Akamai와 웹 스크래핑 추적 기업 TollBit이 발표한 새로운 보고서는 AI 봇이 이미 웹 트래픽의 상당 부분을 차지하고 있음을 보여준다. Impact & Implications 산업/시장 영향 TollBit 보고서에 따르면 2025년 4분기 기준 고객 웹사이트 방문 31건 중 1건이 AI 스크래핑 봇에서 발생했다. 1분기에는 200건 중 1건에 불과했던 것과 비교하면 급격한 증가세다. 더 주목할 점은 13% 이상의 AI 봇 요청이 robots.txt를 무시하고 있으며, 이 비율이 2분기에서 4분기 사이 400% 증가했다는 것이다. 동시에 AI 봇을 차단하려는 웹사이트도 336% 증가했다. Akamai CTO 로버트 블루모페(Robert Blumofe)는 "AI가 우리가 아는 웹을 변화시키고 있다"며 "그에 따른 군비경쟁이 웹의 미래 모습, 느낌, 기능성, 그리고 비즈니스의 기본을 결정할 것"이라고 경고했다. 기술적 의미 AI 봇들의 스크래핑 기술이 점점 정교해지고 있다. 일부 봇은 일반 웹 브라우저에서 오는 것처럼 트래픽을 위장하거나, 인간이 웹사이트와 상호작용하는 방식을 모방하는 요청을 보낸다. TollBit 연구에 따르면 일부 AI 에이전트의 행동은 이제 인간 웹 트래픽과 거의 구분이 불가능한 수준에 이르렀다. 한편 AI 훈련 목적의 봇 트래픽은 지난 7월 이후 꾸준히 증가하고 있으며, AI 에이전트가 웹 콘텐츠를 실시간으로 가져오는 활동도 상승세다. 챗봇과 AI 도구들이 실시간 정보(제품 가격, 영화 상영 시간, 최신 뉴스 요약 등)를 웹에서 가져와 출력을 개선하는 데 활용하고 있기 때문이다. 향후 전망 TollBit CEO 토싯 파니그라히(Toshit Panigrahi)는 "인터넷의 대부분이 미래에 봇 트래픽이 될 것"이라며 "이것은 단순한 저작권 문제가 아니라, 인터넷에 새로운 방문자가 등장하고 있는 것"이라고 강조했다. 웹사이트들이 AI 스크래퍼에게 콘텐츠 접근료를 부과하거나, AI 에이전트를 차단하는 대신 콘텐츠를 노출시키는 '생성 엔진 최적화(GEO)' 전략이 새로운 마케팅 채널로 부상하고 있다. Brandlight의 우리 가프니(Uri Gafni)는 "2026년에 이것이 검색, 광고, 미디어, 커머스가 융합하는 완전한 마케팅 채널로 전개될 것"이라고 전망했다. Key Data & Facts 항목수치/내용 AI 봇 방문 비율 (2025년 4분기)31건 중 1건 AI 봇 방문 비율 (2025년 1분기)200건 중 1건 robots.txt 무시 비율 증가400% (2분기→4분기) AI 봇 차단 시도 증가336% (연간) AI 스크래핑 기업 수40개 이상 봇 관련 소송Meta·X vs Bright Data (기각/취하) Key Quote "인터넷의 대부분이 미래에 봇 트래픽이 될 것이다. 이것은 단순한 저작권 문제가 아니다. 인터넷에 새로운 방문자가 등장하고 있는 것이다." — 토싯 파니그라히(Toshit Panigrahi), TollBit CEO
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02.08 등록
Executive Summary • Anthropic이 Claude AI의 윤리적 행동을 규정하는 새로운 '클로드 헌법(Claude's Constitution)' 문서를 공개했다 • 이 헌법은 단순한 규칙 집합이 아닌, Claude가 스스로 '지혜'와 '독립적 판단력'을 발휘하도록 설계된 철학적 프레임워크다 • OpenAI의 샘 알트만은 미래에 AI가 CEO 역할을 맡을 수 있다고 언급하며, AI 리더십 시대의 가능성을 시사했다 Background Anthropic은 AI 업계에서 가장 안전에 집착하는 기업으로 알려져 있으면서도, 경쟁사들만큼 공격적으로 차세대 AI 개발을 추진하고 있다. CEO 다리오 아모데이가 최근 발표한 "기술의 청소년기(The Adolescence of Technology)"라는 장문의 블로그 포스트는 AI의 위험성을 인정하면서도, 궁극적으로 인류가 극복할 수 있다는 낙관론을 제시했다. Impact & Implications 기술적 의미 새로운 클로드 헌법의 핵심은 '헌법적 AI(Constitutional AI)'의 진화다. 기존에는 DeepMind의 Sparrow, 세계인권선언, 심지어 Apple의 서비스 약관까지 다양한 외부 문서를 참조했다면, 2026년 개정판은 Claude가 스스로 윤리적 추론을 수행하도록 하는 철학적 프레임워크로 전환했다. 철학 박사 출신의 아만다 아스켈이 작성한 이 문서는 Claude에게 "유용성, 안전성, 정직성 사이의 균형을 요구하는 상황에서 독립적 판단을 행사하라"고 지시한다. 산업/시장 영향 Anthropic의 접근법은 AI 업계 전체의 안전 담론에 영향을 미칠 전망이다. 특히 OpenAI CEO 샘 알트만이 미래에 AI 모델에게 리더십을 이양할 계획을 밝힌 것과 맞물려, AI의 자율성과 책임에 대한 논의가 더욱 활발해질 것으로 보인다. 알트만은 "AI CEO가 할 수 있는 일 중 인간 CEO가 할 수 없는 것들이 많다"고 언급했다. 향후 전망 이번 헌법은 Claude의 '지혜(wisdom)'를 전제로 한다는 점에서 논쟁의 여지가 있다. Anthropic은 Claude가 "인류 최고 수준의 윤리적 판단을 모방하는 것을 넘어, 언젠가 그 이상이 될 수 있다"고 기대한다. 그러나 이러한 낙관론이 현실화될지, 아니면 AI 모델이 악의적 조작에 취약해질지는 여전히 미지수다. 문서는 "좋든 싫든, 우리는 이미 이 여정에 올라탔다. 적어도 Anthropic은 계획이 있다"고 결론짓는다. Key Data & Facts 항목수치/내용 문서 발표 시기2026년 1월 주요 저자Amanda Askell (철학 박사) 핵심 개념Constitutional AI, 독립적 판단, 지혜(wisdom) Amodei 에세이 분량20,000단어 이상 관련 개념"기술의 청소년기" (AI 위험과 극복) Key Quote "우리는 Claude가 적어도 현재로서는 인류가 알고 있는 최선을 모방하도록 노력하고 있습니다. 어느 시점에서 Claude는 그보다 더 나아질 수도 있습니다." — Amanda Askell, Anthropic 철학자
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02.07 등록
Executive Summary • 프랑스 AI 스타트업 미스트랄(Mistral AI)이 200밀리초 이내 실시간 음성-텍스트 변환이 가능한 '복스트랄 리얼타임(Voxtral Realtime)' 모델을 오픈소스로 공개했다 • 40억 개 파라미터의 경량 모델로 스마트폰이나 노트북에서 로컬 실행이 가능해 클라우드 전송 없이 프라이버시를 보호할 수 있다 • 미스트랄은 13개 언어 지원으로 언어 장벽 없는 실시간 대화라는 목표를 2026년 내 달성할 것으로 전망했다 • 유럽 기반의 미스트랄은 미국 빅테크 대비 낮은 자원으로도 효율적인 모델 설계와 데이터셋 최적화로 경쟁력을 확보하고 있다 Background 미스트랄 AI는 2023년 메타와 구글 딥마인드 출신 연구자들이 설립한 파리 기반의 AI 스타트업이다. OpenAI, 앤트로픽, 구글 등 미국 대형 AI 연구소들과 경쟁하며 유럽의 대표적인 파운데이션 모델 개발사로 자리매김했다. 이번 복스트랄 출시는 범용 LLM 경쟁에서 한 발 물러나 실시간 번역이라는 특화 영역에서 승부수를 던진 것으로 분석된다. Impact & Implications 기술적 의미 복스트랄 리얼타임은 200밀리초라는 초저지연 음성 인식을 구현해 실시간 대화 번역의 가능성을 크게 높였다. 구글의 최신 모델이 2초 지연인 점을 감안하면 10배 빠른 속도다. 40억 파라미터라는 경량화도 주목할 만하다. 음성-텍스트 분야에서 스마트폰 로컬 실행이 가능한 모델은 업계 최초라고 미스트랄은 밝혔다. 이는 클라우드 의존도를 낮추고 프라이버시 민감 대화의 보안성을 확보한다는 점에서 기업 및 정부 고객에게 매력적인 옵션이 될 수 있다. 경쟁 구도 변화 미스트랄은 미국 AI 대형 연구소들과 달리 수천억 달러 규모의 투자 없이도 효율적인 모델 개발로 승부하고 있다. 과학 운영 부사장 피에르 스톡은 "GPU가 너무 많으면 오히려 게을러진다"며 "맹목적으로 테스트하기보다 성공으로 가는 최단 경로를 생각해야 한다"고 강조했다. 범용 성능에서는 미국 경쟁사에 뒤지더라도 가격 대비 성능이라는 틈새에서 입지를 구축하고 있다. 서리대학교 디지털경제센터 소장 아나벨 가워는 미스트랄을 "포뮬러 원 카는 아니지만 매우 효율적인 패밀리카"에 비유했다. 향후 전망 미국과 유럽 동맹 관계가 긴장 국면에 접어들면서 유럽 기업과 정부들은 미국 AI 기업 의존도를 재검토하고 있다. 미스트랄은 EU 규제 준수, 다국어 지원, 오픈소스라는 차별화로 '유럽 주권 AI' 대안으로 포지셔닝하고 있다. IT 컨설팅 기업 PAC의 댄 빌러 애널리스트는 "LLM이 논의를 지배하고 있지만 이 상황이 영원하지는 않을 것"이라며 "소형의 지역 특화 모델이 앞으로 더 큰 역할을 할 것"이라고 전망했다. Key Data & Facts 항목수치/내용 모델명Voxtral Mini Transcribe V2, Voxtral Realtime 파라미터 수40억 개 응답 지연200밀리초 이내 지원 언어13개 언어 라이선스오픈소스 (Voxtral Realtime) 설립 연도2023년 창업자 출신메타, 구글 딥마인드 Key Quote "우리가 구축하는 것은 원활한 번역이 가능한 시스템이다. 이 모델은 그 기반을 마련하는 것이다. 이 문제는 2026년에 해결될 것으로 믿는다." — 피에르 스톡, 미스트랄 AI 과학 운영 부사장
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02.06 등록
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