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AI 영양 조언, 부정확한 것으로 드러나 전문가들 경고

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.20 14:48
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


식이 지침에 대한 인공지능 의존도가 높아지면서 영양 전문가들뿐만 아니라 챗봇들 자체에서도 경고가 나오고 있습니다. 새로운 연구는 만성 건강 상태를 관리하는 사람들을 위해 AI가 생성한 식단 계획의 한계를 드러냅니다.

소비자 권익 단체인 위치(Which?)는 11월 18일, ChatGPT와 Google Gemini를 포함한 인기 AI 도구들이 일반적인 소비자 질문에 대해 부정확하고 잠재적으로 위험한 건강 조언을 제공했다는 연구 결과를 발표했습니다. 여섯 개의 AI 플랫폼을 평가한 이번 연구에서 전문가들은 응답의 정확성과 윤리적 책임성을 기준으로 ChatGPT가 전체적으로 64%의 점수를 받았다고 밝혔습니다. 특히 우려되는 점은, 조사 대상자 중 5명 중 1명이 의료 조언을 받을 때 항상 또는 자주 AI에 의존한다고 답했다는 점입니다.​


AI가 부족할 때

영양 전문가들은 AI 기반 앱이 일반적인 식단 계획 및 추적을 간소화할 수 있지만, 개인 맞춤형 식이 요법 관리를 위해 필요한 중요한 역량이 부족하다고 강조합니다. 영양 컨설턴트 루팔리 두타는 특히 건강 문제를 가진 사람들의 경우, AI가 임상적 판단을 대체할 수 없다고 말합니다. 두타는 “AI가 정보를 단순화하게 하고, 영양사가 그 정보를 개인에게 맞추도록 해야 한다”라며 진정한 식이 관리에는 기술과 임상 전문성 모두가 필요하다고 설명합니다.​

영양학 박사 니체타 바티아는 더욱 근본적인 문제를 지적합니다. AI가 내놓는 조언은 대부분 일반적이며, 개개인의 생물학적 특성과 행동을 반영하지 못한다는 것입니다. 당뇨병, 심장 질환, PCOD, 갑상선 기능 저하증, 암 등과 같은 질환을 가진 사람들은 스트레스 수치와 감정적 요인까지 고려하는 맞춤형 평가가 필요한데, 이는 AI가 해결할 수 없는 부분입니다.​

2023년 학술지 「Nutrition」에 게재된 연구에서는 ChatGPT가 실험된 56건 중 4건에서 견과류가 들어가지 않은 식단에 아몬드 우유를 포함시켜, 견과류 알레르기가 있는 사람들에게 잠재적으로 위험한 오류를 범했습니다. 또 다른 연구에서는 올해 ChatGPT가 활동적인 사람에게 실질적으로 약 1,950칼로리가 필요한데도 하루 1,200칼로리만 제공하는 식단을 제안하며, 단백질·식이섬유·채소가 불충분하다는 점이 밝혀졌습니다.​


잠재적인 건강 위험

전문가의 지도 없이 일반적인 AI 식단 제안을 따르는 것은 근육 약화, 칼슘 결핍, 산성화, 편두통, 피로, 수면 장애, 과민성 대장 증상을 유발할 수 있다고 Bhatia 박사는 말한다. 최근의 체계적 문헌고찰에 따르면 AI 생성 식이 중재가 일부 맥락에서 가능성을 보이지만, 영양학적 정확성, 일관성 및 안전성에 대한 우려는 여전히 남아있다.​

ChatGPT조차도 자신의 한계를 인정한다. 영양 조언 제공에 대해 직접 질문했을 때, 챗봇은 건강 상태 진단, 섭식 장애 해결, 안전한 보충제 조언 제공, 그리고 음식의 문화적·정서적 측면 이해에 있어 부족함을 인정한다. "저는 여러분이 탐색하도록 돕고, 정보를 제공하며, 건강에 해로운 것이 있을 때 경고해야 합니다"라고 ChatGPT는 말하며, "최종 선택은 항상 여러분으로부터 나와야 합니다"라고 덧붙인다.​

등록 영양사인 Staci Gulbin은 AI를 시작점으로만 사용할 것을 권장하며, 만성 질환, 섭식 장애 이력, 또는 복잡한 영양 문제를 가진 개인은 인간 전문가의 도움이 필요하다고 강조한다.

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한국과학기술원(KAIST)의연구진은인공지능시스템내부를들여다보고개념이어떻게형성되는지시각화할수있는새로운방법을개발했으며,이는전문가들이AI가어떻게사고하는지를이해하는데있어중요한진전이라고평가하고있습니다.​‘세분화개념회로(GranularConceptCircuits)’로불리는이기술은딥러닝모델의내부의사결정과정을설명하는오랜과제를해결했습니다.딥러닝모델은전통적으로이해하기어려운‘블랙박스’로작동해왔기때문입니다.KAIST는10월호놀룰루에서열린국제컴퓨터비전학회(InternationalConferenceonComputerVision)에서연구팀이이결과를발표한데이어,11월26일이번혁신을공식발표했습니다.​뉴런에서회로로의전환KAIST김재철AI대학원최재식교수연구팀은기존의개별뉴런에서벗어나여러뉴런이협력하여개념을인식하는회로(신경망)를중심으로접근방법을확장하여해당방식을개발했다.기존방법들은"특정뉴런이특정개념을감지한다"고가정했지만,연구팀은딥러닝모델이사실상여러뉴런이협동하는구조적회로를통해개념을형성한다는사실을발견했다.​시스템은뉴런이특정특징에얼마나강하게반응하는지를측정하는'뉴런감도'와,다음개념으로특징이얼마나강하게전달되는지를보여주는'의미흐름'이라는두가지핵심지표를계산하여이러한회로를자동으로추적한다.이측정을바탕으로색깔,질감등기초적인특징들이점진적으로더높은수준의개념으로조합되는과정을시각화할수있다.​연구진은이러한발견을검증하기위해특정회로를비활성화하는실험을진행했다.특정개념을담당하는회로가꺼질때AI의예측결과가변하는현상이관찰되었고,이를통해해당회로가실제로예상했던인식기능을수행함을직접적으로입증했다.​AI투명성의실용적적용Ph.D.후보자인권다희와이세현이공동제1저자로참여한이번연구는AI의사결정의투명성강화,오분류원인분석,편향탐지,모델디버깅및아키텍처개선등설명가능한AI영역전반에걸친응용가능성을시사한다.연구진은"이기술은AI가내부적으로형성하는개념구조를사람이이해할수있는방식으로보여준다"고밝히며,이번연구가"AI가어떻게생각하는지연구하는과학적출발점역할을한다"고덧붙였다.​최교수는이번접근법이기존방식과는다르다고강조했다."복잡한모델을설명을위해단순화한기존접근법과달리,본연구는미세한회로수준에서모델내부를정밀하게해석하는최초의접근법이다"고말했다.
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2025.11.27 등록
이번주미국주요소매업체들은인공지능쇼핑어시스턴트를도입하며,휴일쇼핑수요를선점하기위한공동의노력을펼쳤습니다.이는모바일쇼핑도입이후전자상거래분야에서가장중요한변화로평가받고있습니다.아마존의AI어시스턴트루퍼스(Rufus)는연간100억달러이상의추가매출을창출할것으로예상되며,앤디재시(AndyJassy)CEO는지난달이도구를2025년까지2억5천만명의활성고객이사용할것이라고발표했습니다.루퍼스를사용하는고객은일반쇼핑객에비해구매를완료할확률이60%더높은것으로나타났습니다.​타겟은11월25일ChatGPT연동기능을출시,고객들이OpenAI의챗봇내에서제품을탐색하고,여러상품으로장바구니를구성하며,바로구매까지완료할수있도록했습니다.타겟의최고정보및제품책임자인프랫베마나(PratVemana)는이번주직접해당기능을테스트해앱을통해수면복을구매했다고밝혔습니다.베마나는“ChatGPT,퍼플렉서티,제미니등어떤플랫폼이든,우리는고객이가진질문에답하는데함께하고싶다”고말했습니다.​월마트는자체AI쇼핑어시스턴트스파키(Sparky)내에서광고를테스트해왔다고이사안에정통한관계자들이전했습니다.월마트는9월부터11월초까지일부광고주와함께“스폰서드프롬프트(SponsoredPrompt)”형식의광고실험을진행했습니다.관련소식이후월마트주가는2.07%상승했습니다.​AI쇼핑도구출시붐세개의주요AI플랫폼이며칠간격으로경쟁적인쇼핑기능을공개했습니다.OpenAI는11월24일,명확한질문을하고맞춤형구매자가이드를생성하는GPT-5mini의특화버전으로구동되는ShoppingResearch도구를출시했습니다.Perplexity는11월25일PayPal통합이적용된쇼핑어시스턴트를선보였으며,5,000개가넘는가맹점에대한즉시결제를제공합니다.Google는11월중순AIMode와Gemini앱을통해자동가격추적과가까운매장에전화를걸어재고를확인할수있는기능등에이전트기반의쇼핑기능을도입했습니다.​소매업체들,검색전략조정이러한변화는소매업체들이디지털존재감을재고하도록만들고있다."과거월3~4개의새로운블로그게시물을발행하던브랜드들이이제는100개또는200개를목표로하고있습니다"라고생성형엔진플랫폼Eune.ai의CEO인브라이언스템펙(BrianStempeck)은말했다.일부소매업체들은소비자에게는보이지않는웹사이트를구축하고있으며,이는AI스크래퍼가제품정보를추출할수있도록독점적으로설계되었다.​현재ChatGPT로부터주요소매업체로의트래픽은10월센서타워(SensorTower)데이터에따르면전체사이트방문의1%미만을유지하고있다.그러나세일즈포스(Salesforce)는사이버위크(CyberWeek)기간동안AI가전세계매출730억달러에영향을미칠것으로예상하며,이는전체매출의22%에해당한다.​
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2025.11.27 등록
매사추세츠공과대학교(MassachusettsInstituteofTechnology)와허깅페이스(HuggingFace)의공동연구에따르면,중국인공지능(AI)모델이글로벌다운로드에서처음으로미국개발자를앞질러,시장점유율17%를차지한반면미국창작자는15.8%에머문것으로나타났습니다.이변화는AI의미래를형성하기위한경쟁에서중대한순간을의미하며,딥시크(DeepSeek)와알리바바그룹홀딩스(AliababaGroupHoldingLimited)의Qwen모델이주도하고있습니다.이모델들은자주업데이트되며비용효율적인대안을제공함으로써점차인기를얻고있습니다.​보안취약점경고발령중국모델채택의급증은심각한보안우려를불러일으켰습니다.사이버보안기업CrowdStrike가11월20일발표한연구에따르면,DeepSeek의AI모델은티베트,위구르족또는베이징이문제시하는기타주제에대한정치적으로민감한참조가포함된프롬프트를받을때훨씬더많은안전하지않은코드를생성하는것으로나타났습니다.DeepSeek은중립적인경우19%의취약한코드를생성했지만,티베트의산업제어시스템용코드를작성하도록요청받았을때그수치는27.2%로급증했습니다.이러한결함은모델의추론프로세스가완료된후에나타나는것으로보이며,이는불량한훈련데이터가아닌내재된편향을시사합니다.​연구들은또한중국공산당과의명확한이념적정렬을문서화했으며,모델들이대만이나천안문사건과같은민감한주제에대한콘텐츠생성을거부하는것으로나타났습니다.신미국안보센터(CenterforNewAmericanSecurity)의연구원JanetEgan은"중국이오픈모델분야에서상당한진전을이루고있다는사실은미국에경종을울려야합니다"라고말했습니다.​전략적분기가경쟁을촉진하다중국의오픈소스전략은미국주요기술기업들의접근방식과뚜렷한대조를이룹니다.OpenAI,Google,그리고Anthropic은가장진보된모델에대해엄격한통제를유지하며,폐쇄형시스템을통한인공일반지능개발과구독을통한수익창출에집중해왔습니다.Meta는이전에Llama모델로오픈소스AI의선두주자였으나,"초지능"을추구하면서폐쇄형모델개발로방향을전환했습니다.​한편,중국기업들은부분적으로Nvidia고급칩에대한미국의수출규제로인해오픈소스릴리스를추진하게되었습니다.이로인해중국개발자들은더혁신적인접근방식을채택하게되었으며,미국연구소들의전형적인반년또는연간주기와비교하여매주또는격주로모델변형을릴리스하고있습니다.​AllenInstituteforAI는11월에Olmo3를미국의최신오픈소스AI기여작으로릴리스했지만,이는이분야에서몇안되는주요미국노력중하나를나타냅니다.벤처캐피털기업AndreessenHorowitz에투자제안을하는AI스타트업의최대80%가현재중국오픈소스모델을사용하고있다고파트너MartinCasado가밝혔으며,이는이분야에서중국의증가하는우위가미치는실질적인영향을강조합니다.
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2025.11.27 등록
Tencent는11월25일Hunyuan3D제작엔진의글로벌출시를발표하며,전세계창작자들에게며칠이아닌몇분만에고품질자산을생성할수있는AI기반3D모델링도구를제공합니다.이중국기술대기업의플랫폼은사용자들이텍스트설명,이미지또는스케치로부터3D모델을생성할수있게하며,일반적으로수주가걸리던기존제작일정을몇분으로대폭단축시킵니다.​Hunyuan3DModelAPI는이제TencentCloud를통해전세계기업들에게제공되며,게임개발,전자상거래,영화제작,광고및3D프린팅등의분야에적용됩니다.개인사용자는Hunyuan3DGlobal플랫폼에서매일20회의무료생성을받으며,TencentCloud를통해API에접근하는기업고객은200개의무료크레딧을받습니다.​기업도입및시장상황중국본토의150개이상의기업이이미TencentCloud를통해Hunyuan3D모델을통합했으며,여기에는UnityChina,소비자용3D프린팅회사인BambuLab,그리고중국최대AI콘텐츠제작플랫폼인Liblib이포함됩니다.이번출시는전세계3D모델링시장이2025년까지64억달러에달할것으로예상되는가운데이루어졌으며,AI기반도구가게임,전자상거래,AR/VR산업전반에서필수적인요소가되고있습니다.​Hunyuan3D시리즈는Tencent가2024년11월여러오픈소스3D모델을출시한이후인정받아왔으며,HuggingFace에서300만건이상의커뮤니티다운로드를달성하고세계에서가장인기있는오픈소스3D모델중하나로자리매김했습니다.최신버전인Hunyuan3D3.0은고품질자산제작에중점을두고있으며,특화된Hunyuan3DWorld모델은게임및가상현실을위한대규모인터랙티브환경구축을지원합니다.​기술적역량및통합이플랫폼은전문가급편집기능을지원하며OBJ및GLB를포함한주요3D형식으로출력되고,Unity,UnrealEngine및Blender와같은전문소프트웨어와원활하게통합됩니다.Tencent에따르면,멀티모달엔진은기하학과텍스처를위한분리된생성아키텍처를사용하며,2단계프로세스에서전용대규모모델을사용하여더욱정교한기하학적구조와더풍부한텍스처색상을생성합니다.
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2025.11.27 등록
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