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WHO, AI 의료 활용이 유럽에서 법적 안전장치보다 앞서나가고 있다고 경고

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.20 03:26
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


세계보건기구는 11월 19일 인공지능이 환자와 의료 종사자에 대한 적절한 법적 보호 없이 유럽 의료 시스템에 빠르게 도입되고 있다고 경고하는 보고서를 발표했다. 50개국을 대상으로 한 조사에서 AI 도입이 가속화되고 있는 반면, 기본적인 규제 프레임워크는 이 지역 전역에서 단편적이거나 부재한 상태로 남아 있는 것으로 나타났다.​

WHO 유럽의 보건 시스템 국장인 나타샤 아조파르디-무스캣 박사는 "우리는 갈림길에 서 있습니다"라고 말했다. "AI가 사람들의 건강과 웰빙을 개선하고, 지친 의료 종사자들의 부담을 줄이며, 의료 비용을 낮추는 데 사용될 수도 있고, 아니면 환자 안전을 저해하고 개인정보를 침해하며 의료 불평등을 고착화시킬 수도 있습니다".​


규제 공백에도 불구하고 광범위한 채택

보고서에 따르면, 의료 시스템에 AI가 통합된 현황을 지역별로 종합적으로 평가한 첫 보고서로서, 32개국이 이미 AI 기반 진단, 특히 영상 및 질병 검출 분야에서 AI를 활용하고 있으며, 절반 이상이 환자 참여를 위한 AI 챗봇을 도입한 것으로 나타났습니다. 그러나 안도라, 핀란드, 슬로바키아, 스웨덴 네 나라만이 보건 분야에 특화된 국가 AI 전략을 시행한 것으로 조사됐습니다.​

보고서에 따르면 법적 불확실성이 AI 도입의 가장 큰 장애 요인으로 꼽혔으며, 전체 회원국의 86%가 이를 지적했습니다. 재정적 제약은 두 번째 주요 장애물로, 전체 국가의 78%에 영향을 미쳤습니다. AI 시스템이 실패하거나 피해를 초래할 경우, 책임 소재를 규정한 책임 기준을 마련한 나라는 10% 미만에 불과합니다.​

"명확한 법적 기준이 없다면, 임상 의사들은 AI 도구에 의존하는 것을 꺼릴 수 있고, 환자들은 문제가 발생할 경우 명확한 구제 경로를 찾기 어려워질 수 있습니다,"라고 WHO의 데이터, 인공지능 및 디지털 헬스 지역 자문관인 데이비드 노빌로 오티즈 박사는 말했습니다.​


윤리적 프레임워크의 필요성

WHO는 각국이 공중 보건 목표에 부합하는 AI 전략을 개발하고, 도입 확대 전에 법적 안전장치를 강화할 것을 촉구했습니다. 일부 국가는 적극적인 조치를 취하고 있습니다. 에스토니아는 AI 도구를 지원하기 위해 전자 건강 기록과 인구 데이터베이스를 연계했으며, 핀란드는 의료 종사자를 위한 AI 교육에 투자하고 있습니다. 스페인은 1차 진료에서 조기 질병 발견을 위한 AI 파일럿 프로그램을 시행하고 있습니다.​

한스 헨리 P. 클루게 WHO 유럽지역 사무국장은 명확한 전략, 데이터 프라이버시 보호, AI 활용 역량 투자가 이뤄지지 않으면 이러한 기술은 건강 불평등을 완화하기보다 심화시킬 위험이 있다고 경고했습니다. 그는 "우리가 지금 내리는 선택이 AI가 환자와 의료진을 돕는 역할을 할지, 아니면 이들을 소외시키는 결과로 이어질지를 결정할 것"이라고 말했습니다.

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인공지능(AI)기술이하루가다르게발전하며우리삶깊숙이파고들고있습니다.이러한변화속에서많은부모는'우리아이를어떻게키워야할까?'라는막연한불안감에휩싸이곤합니다.AI가아이들의일자리를빼앗지는않을지,기술에지나치게의존하게되지는않을지걱정이앞서는것이사실입니다.하지만AI전문가네이트존스(NateJones)는그의뉴스레터아티클 "RaisingHumansintheAgeofAI:APracticalGuideforParents(AI시대의자녀양육:부모를위한실질적가이드)"에서이러한두려움을내려놓고'이해'와'코칭'으로나아가야한다고역설합니다.그는공포를조장하는대다수미디어와달리,AI가실제로어떻게작동하고왜그렇게작동하는지에대한실질적인설명을제공하여부모스스로기술을정확히이해하도록돕습니다.이가이드의핵심은단순히AI사용을금지하거나방치하는것이아닙니다.대신,부모가자녀에게현실세계에서AI를주체적으로활용할수있는능력을길러줄수있도록구체적인**'기술프레임워크(SkillsFramework)'**를제시합니다.이는아이들이AI를막연한두려움의대상이나맹목적인의존의대상이아닌,자신의목표를이루기위한유용한도구로인식하고활용할수있도록이끌어줍니다.AI시대의부모역할은더이상기술로부터아이를격리하는감시자가아닙니다.기술을이해하고아이가올바른방향으로나아갈수있도록돕는**'든든한코치'**가되어야합니다.네이트존스의이실용적인가이드는AI시대를살아갈우리아이들이기술에휘둘리지않고'인간답게'성장할수있도록돕는필수적인나침반이되어줄것입니다.
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2025.11.23 등록
Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
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2025.11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
서바이벌 게임 DayZ의 제작자이자 Rocketwerkz의 CEO인 Dean Hall은 게임 개발의 미래에 대해 대담한 예측을 내놓았습니다: 전통적인 게임 엔진이 아닌 프레임워크가 업계를 지배할 것이라는 것입니다. Game Developer와의 인터뷰에서 Hall은 우주 시뮬레이션 게임 Kitten Space Agency를 위해 특별히 제작된 자신의 스튜디오의 커스텀 C# 프레임워크 Brutal이 개발자들이 게임 제작에 접근하는 방식의 근본적인 변화를 대표한다고 설명했습니다.이 예측은 수년간 게임 개발의 표준이었던 Unity와 Unreal Engine과 같은 비주얼 스크립팅 도구의 현재 지배력에 도전장을 내밉니다. Hall은 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델이 언어 기반 코딩을 더 접근 가능하게 만들어, 비주얼 기반 스크립팅의 주요 이점을 잠재적으로 제거할 수 있다고 주장합니다. “LLM이 언어 기반 코딩을 더 접근 가능하게 만든다면, 비주얼 기반 스크립팅은 그 우위를 잃게 됩니다”라고 Hall은 설명했습니다.첫 번째 원리로부터 구축하기“최신 .NET 기능을 사용하면서 Vulkan 그래픽 API를 포함한 고성능 C++ 라이브러리 및 도구에 대한 저수준 API 액세스를 제공하는” 도구로 설명되는 Brutal은 기존 엔진들이 효율적으로 해결할 수 없었던 특정 기술적 과제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 이 프레임워크는 개발자들이 게임 시스템을 처음부터 구축할 수 있게 하여, “어떻게 할 것인가?“보다 “무엇을 하려고 하는가?“를 먼저 물을 수 있도록 합니다.Kerbal Space Program의 제작자인 Felipe Falanghe와 함께 작업하면서, Hall의 Rocketwerkz 팀은 약 1년 만에 Kitten Space Agency 알파 전체를 구축했습니다. 11월 13일에 공개 프리 알파를 출시한 이 게임은 카메라가 0-0-0에 고정되어 있고 모든 것이 카메라를 기준으로 그려지는 맥락적 렌더링(contextual rendering)을 사용하는데, 이는 Unity나 Unreal과 같은 씬 기반 엔진에서는 구현하기 어려운 기법입니다.문서화 보조 도구로서의 LLMsHall과 Falanghe는 LLM이 프레임워크 워크플로우를 실행 가능하게 만들었다고 평가하지만, 일반적으로 AI 코딩 도구와 연관된 방식은 아니라고 말한다. “vibe coding”을 통해 코드를 생성하는 대신, 개발자들은 LLM을 사용하여 C# 라이브러리와 Vulkan에 대한 문서에 빠르게 접근함으로써 수 시간의 수동 조사를 건너뛸 수 있다. Hall은 LLM이 잘 정의된 프로그래밍 언어를 어떻게 처리하는지를 언급하며 “고도로 구조화된, 사실상 잔인할 정도로 구조화된 언어보다 더 나은 것이 무엇이 있겠습니까?“라고 말했다.이러한 예측에도 불구하고, Hall은 Brutal이 만능 솔루션이 되도록 의도된 것은 아니라고 강조했다. 이 프레임워크는 Ahwoo라는 상업적 법인을 통해 오픈 소스로 제공될 예정이지만, Hall은 다른 사람들이 유사한 원칙을 따르는 다른 프레임워크를 만들 것으로 기대한다. 그는 “저는 Brutal이 만능 주머니칼이 되는 것을 좋아하지 않습니다. 왜냐하면 그것이 사실이라고 생각하지 않기 때문입니다”라고 말했다.
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2025.11.23 등록
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