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에이전틱 AI 시스템은 장수 산업의 새로운 기회

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.14 16:16
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


장수 산업은 "에이전틱 AI(Agentic AI)"—지속적인 학습과 자율적 의사결정이 가능한 적응형 인공지능 시스템—가 개념에서 임상 적용으로 이동하면서 새로운 장을 맞이하고 있습니다. 11월 11일 발표된 바에 따르면, 전문가들은 이러한 자가 개선 시스템을 개인의 생물학적 데이터와 생활습관 데이터를 지속적으로 분석하는 지능형 건강 동반자로 묘사하며, 이는 단순히 정적 보고서를 생성하는 기존 AI 모델과는 차별화된다고 설명합니다.​

TechIPM의 수석 컨설턴트인 Alex Lee는 기존 AI가 일회성 예측을 생성하는 계산기처럼 작동하는 반면, 에이전틱 AI는 혈액 검사 결과, 웨어러블 데이터, 영양 기록과 같은 입력값으로부터 지속적으로 학습하는 살아있는 시스템처럼 행동한다고 설명합니다. 이 기술은 Hevolution과 같은 재단과 Retro Biosciences, Altos Labs와 같은 기업들로부터 수십억 달러가 장수 연구에 투입되는 시점에 등장했으며, 이들은 생물학적 노화를 늦추거나 역전시키는 데 투자하고 있습니다.​


데이터에서 동적 건강 관리로

여러 기업들이 이미 에이전틱 AI 플랫폼의 기반을 마련하는 인프라를 구축하고 있습니다. 토니 로빈스와 피터 디아만디스 박사가 공동 설립한 Fountain Life는 11월 11일, 자사의 Zori AI 의료 보조 시스템이 이제 Oura Ring, Watch, WHOOP을 포함한 모든 주요 웨어러블 기기와 통합된다고 발표했습니다. 이 플랫폼은 이미징, 유전체학, 대사체학과 같은 고급 진단과 함께 라이프스타일 데이터를 종합하여 패턴을 식별하고 잠재적인 건강 위험을 알려줍니다. Fountain Life는 8월에 시리즈 B 펀딩으로 1,800만 달러를 유치하여 연간 21,500달러부터 시작하는 멤버십을 제공하는 장수 센터를 확장했습니다.​

유전체학 선구자인 J. 크레이그 벤터 박사가 공동 설립한 Human Longevity Inc.는 2024년 8월에 AI 기반 건강 위험 플랫폼을 발전시키고 전 세계로 확장하기 위해 3,980만 달러를 유치했습니다. 한편, InsideTracker는 10월에 웨어러블과 일일 저널에서 최대 15개의 변수를 분석하여 장수 개선에 가장 영향력 있는 주간 습관을 식별하는 Healthspan Habits Score 기능을 출시했습니다.​

FDA는 2015년부터 2025년 3월 사이에 1,000개 이상의 AI 지원 의료 기기를 승인했으며, 규제 당국은 AI 지원 의료기기용 소프트웨어 도구를 점점 더 인정하고 있습니다. FHIR과 같은 상호운용성 표준은 이제 웨어러블 데이터, 검사 결과 및 건강 기록을 안전하게 연결할 수 있게 하여, 장수 기술을 부티크 웰니스에서 합법적인 예방 의학으로 전환시키고 있습니다.​


건강수명-기대수명 격차 해소

에이전틱 AI에 대한 추진은 전 세계적으로 건강수명-기대수명 격차(질병이나 장애를 안고 살아가는 기간)가 2000년 8.5년에서 2019년 9.6년으로 확대된 가운데 이루어지고 있습니다. 미국의 경우, 이 격차는 2000년 10.9년에서 2024년 12.4년으로 증가하여 전 세계 평균보다 29% 높습니다.​

에이전틱 AI의 잠재력은 개인 치료를 넘어 확장됩니다. 연합 학습을 활용하여 이러한 시스템은 수천 명의 사용자를 연결하여 개인 데이터를 노출하지 않고도 공통된 건강 패턴을 발견할 수 있으며, 이를 통해 공중보건 기관이 질병이 발생하기 전에 예방 전략을 권장할 수 있게 합니다.의 빌 게이츠는 8월에 알츠하이머 연구를 가속화하는 에이전틱 AI 솔루션을 위한 100만 달러 상금 경진대회를 후원했으며, 주최 측은 이 기술이 "수년간의 연구를 압축"할 수 있는 능력을 가지고 있다고 설명했습니다.​

그러나 전문가들은 자동화에 대한 과도한 의존, 투명성 부족, 시스템이 너무 비싸게 유지될 경우 건강 불평등이 심화될 가능성 등의 위험에 대해 경고합니다. Lee는 설명 가능하고, 윤리적이며, 포용적인 AI, 즉 사람들이 이해하고 신뢰할 수 있는 기술을 구축하는 것이 과제라고 지적합니다.

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에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
오픈AI는 구글 '제미나이 3'에 대응하기 위해 내년 1월 새로운 모델을 출시할 예정이며, 이는 단순 성능 경쟁을 넘어 사용자와의 '상호 작용' 및 '대화 기능 강화'에 중점을 둔 것으로 알려졌습니다. 샘 알트먼 CEO는 지난 1일 '코드 레드'를 발령하고 8주간 챗GPT 개선에 집중할 것을 요구하며, 직원들에게 "사용자 신호를 더 잘 활용하라"고 지시했습니다. 이는 안전성 강화에 집중한 이전 모델이 사용자 만족도 측면에서 정체되었다고 판단하여, 챗봇 응답에 대해 전문가 평가가 아닌 사용자의 피드백을 적극 반영하는 전략으로 선회했음을 보여줍니다.이러한 사용자 중심 전략은 내부적으로 '로컬 사용자 선호도 최적화(LUPO)'라 불리며, 이미 사용자 대화에 초점을 맞춘 'GPT-5.1'을 출시하고 이 방침을 테스트하는 과정에서 일일 활성 사용자 증가라는 놀라운 결과를 확인했습니다. 알트먼 CEO는 이메일 초안 작성 등 간단한 작업에서는 모델의 추론 성능 차이가 크지 않으므로, 사용자의 선호에 맞는 톤으로 응답하는 것이 실질적인 사용량 증대에 더 큰 영향을 미친다고 판단했습니다. 아울러 새로운 모델에는 챗GPT 초기 성공 사례나 구글 제미나이의 인기 요소를 반영하여 향상된 '이미지 생성 기능'도 탑재될 예정입니다.한편, 이번 개선 작업은 인공일반지능(AGI) 달성에 집중하는 연구원들과 챗봇 경험 개선에 집중하려는 운영진 사이의 내부 갈등을 해소하기 위한 조치로도 해석됩니다. 또한, 코딩 기능을 중심으로 한 기업용 모델인 'GPT-5.2'도 곧 공개될 예정이지만, 경영진은 구글의 공세에 빠르게 대응하기 위해 성능 향상을 위한 출시 연기 요청에도 불구하고 일정을 강행할 정도로 위기감을 느끼고 있습니다. 다만, 사용자 선호도에만 초점을 맞춘 모델이 소셜 미디어의 전철을 밟아 정신 건강 위기를 초래할 수 있다는 우려에 대해, 오픈AI는 사용자 피드백, 전문가 리뷰, 안전 시스템을 신중하게 조화하여 모델을 개선하고 있다고 밝혔습니다.
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2025.12.10 등록
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