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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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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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