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인공지능과 사이버보안의 결합이 만드는 ‘명과 암’

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인공지능이 컴퓨터 보안을 위협할 정도로 영리해질것인가? AI는 이미 어떤 화풍의 걸작품도 즉시 만들어내며 미술계를 놀라게 하고 있다. 또 방대한

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일부 사용자들은 온라인 포럼 등에서 해저 데이터센터가 해수 온도 상승 등 환경에 영향을 끼치는지 여부를 궁금해 하고 있다. 그러나 마이크로소프트 측은 해저 데이터센터 프로젝트가 해안에 위치한 재생 에너지원과 마찬가지로 완전 재활용 및 폐기물 무배출 시스템을 구현해 “전력 발전, 컴퓨터, 관리 유지 인력이 환경에 배출하는 폐기물은 절대로 없을 것”이라고 강조했다. 또, 냉각 및 기타 목적으로 해수를 사용하지 않을 것임을 명확히 하며, “해저 데이터센터 프로젝트 배치 과정 중 인근 해양 생물들이 선박의 존재에 빠르게 적응하는 것을 확인했다”고 덧붙이기도 했다.

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/news/97710#csidx3362a1d86a2c0ba98139de9d9cff0c9

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MS, 해저에 데이터센터 신설한다..."빠르고 지연률 낮아"

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데이터센터의 지리적 위치에 한계가 사라지고 있다. 예를 들어 페이스북은 스웨덴 룰레오의 찬 공기를 이용해 냉각에 필요한 에너지를 절감한다. 아일랜드 클로니에 세워질 페이스북 데이터센터 역시 지역의 풍력 에너지를 적극 활용할 예정이다. 핀란드 하미나의 구글 데이터센터는 핀란드만의 바닷물을 냉각에 사용하고 있다. 여기에 이어 마이크로소프트는 수면 아래 해저에 데이터센터 건립을 계획하고 있다.

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데이터센터의 냉각 비용을 줄이고자 데이터센터를 바닷속에 지을 경우 데이터센터 주변 해수의 온도가 상승하고 이는 바다 생태계에 영향을 미칠 수 있다.

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technology_ 국내의 유망 스타트업 기업인 루닛은 엑스레이 영상으로 결핵을 진단하는 프로그램을 개발했다. 딥러닝이라는 인공지능 기술은 97% 이상의 높은 정확도로 결핵을 진단할 수 있게 도와준다. 지치지도, 감정에 휘둘리지도 않는 컴퓨터는 인간 의사를 대체하게 될 것인가. 의료 진단 분야에서 컴퓨터의 가능성에 대해 분석해봤다.

지난 2일 오전 서울 강남구 역삼동 명우빌딩 7층에 있는 루닛의 사무실을 김양중 의료전문기자와 함께 찾았다. 루닛은 의료영상을 판독하는 컴퓨터 인공지능 기술을 개발 중인 스타트업 기업이다. 최근 루닛은 엑스레이 영상을 바탕으로 결핵 여부를 판독하는 '딥러닝' 기술을 개발해 소프트뱅크벤처스라는 투자업체로부터 20억원의 투자를 받는 등 가능성을 인정 받으며 관련 업계의 주목을 받고 있다.

의사인 김 기자와 함께 이곳을 찾은 이유는, 루닛의 영상판독 기술 수준을 직접 눈으로 확인해보고 싶었기 때문이다. 루닛 쪽에서는 가정의학과 전문의인 서범석 의료 담당 이사가 백승욱 대표와 함께 나와 시연을 벌였다.

루닛 인공지능의 정확도를 평가하기 위해 썼던 데이터인 미국 국립보건원(NIH)의 결핵 관련 영상 478장 중 무작위로 골라 컴퓨터에 입력해 결핵을 진단해보고, 와 루닛의 의사가 평가하는 식으로 진행했다. 검증결과를 내놓기 위해 이미 한 차례 분석해본 영상이긴 하지만, 이날 새로 진행하는 분석작업에는 영향을 주지 않기 때문에 시연의 객관성은 확보할 수 있을 것이라 봤다.

미국 국립보건원의 영상에는 파일 이름을 통해 결핵 여부만 알 수 있을 뿐, 병변의 위치는 나타나 있지 않아 결핵 전문의가 표시한 병변의 위치를 참고했다. 컴퓨터는 영상을 본 뒤 결핵 가능성을 퍼센트로 알려주는 동시에 병변의 위치와 '히트맵' 형태로 영상 위에 표시해준다. 히트맵은 심각할수록 빨간색, 심각하지 않으면 파란색으로 표시된다.

미국 국립보건원(NIH)가 공개한 결핵 영상(500번)에 인간 의사(왼쪽)와 인공지능이 병변의 위치를 표시했다. 인공지능은 딥러닝으로 병변의 위치를 파악해 히트맵 이미지로 표시했다. 출처 : NIH, 루닛

정확도 92.7%의 인공지능

일단 500번이란 번호가 붙은 영상을 컴퓨터에 입력해봤다. 루닛 프로그램의 프로세싱 바가 움직였다. 1~2초 정도 걸렸다. 컴퓨터는 '비정상 점수'(abnormality score)로 결핵 가능성을 표시한다. 이 영상의 비정상 점수는 100%였다. 영상 위에 병변의 위치도 표시됐다. 서 이사와 김 기자 두 의사 역시 병변의 위치를 쉽게 찾아냈다. 결핵 전문의가 표시한 병변 위치와도 일치했다. 서 이사가 설명했다. "영상에 이 정도까지 나타날 정도면 증상이 확실히 나타나고 있을 것 같아요. 열이 펄펄 나고 치료도 오래 받아야 하는 상태예요."

이런 식으로 수차례 진행해보니 컴퓨터의 진단 결과는 500번 영상에서처럼 결핵 전문의의 진단 결과와 대부분 일치했다. 이런 일이 가능한 것은 이세돌을 꺾은 알파고에서 봤듯 인공신경망 기술의 진화한 한 형태인 '딥러닝' 기술 덕이다. 컴퓨터는 입력된 이미지를 사람 눈에 보이지 않는 내부의 함수(은닉층)에 통과시켜 특징을 찾아내고, 그 과정을 반복해 일반화하는 작업을 벌이게 된다. 이 은닉층이 많으면 많을수록 '깊다'(딥·deep)고 표현한다. 루닛의 기술은 은닉층을 20~30층 쌓았다는 점에서 '딥러닝'이라 부른다. 루닛은 또 '약지도(weakly supervised) 학습' 방식을 썼다. 학습할 때 영상마다 결핵인지 아닌지만 알려줬다는 점에서 '지도(supervised) 학습'의 측면이 있지만, 병변의 위치는 알려주지 않은 채 이상한 부분이 있으면 스스로 특징을 찾아 분류하는 '비지도(unsupervised) 학습'이 가미돼 '약지도'란 표현을 쓴다.

루닛은 이런 방식으로, 결핵협회가 제공한 1만장의 영상을 바탕으로 컴퓨터를 학습시켰고, 결핵 여부를 파악할 수 있는 미국 국립보건원 데이터로 검증했다. 검증 결과는 놀라웠다. 결핵 여부를 확인하는 능력을 산술적으로 따져보니 정확도가 92.7%에 달했다. 정확도를 평가하는 또 다른 중요한 통계인 곡선화면적(AUC)은 97.6% 수준으로 평가됐다.

백 대표는 "이 결과는 결핵 환자의 영상만으로 학습시킨 것이지만, 폐암과 폐렴 등 모든 폐 관련 질환에 대해서도 진단할 수 있도록 별도 연구도 진행 중이다. 또 유방암 선별 검사에 쓰는 유방 촬영술 영상에 대한 연구도 좋은 성과가 나오고 있다"고 말했다. 이와 관련해 루닛은 서울의 7개 대형병원과 공동연구를 진행 중이다.

컴퓨터는 영상판독과 같은 '숨은그림찾기' 같은 분야에서는 인간보다 뛰어난 능력을 발휘할 가능성이 높다. 그런 점에서 김 기자는 "대략 30살 정도면 몸이 더 이상 성장하지 않을 텐데, 그러면 5년마다 같은 위치에서 사진을 찍고 컴퓨터에 입력하면, 달라진 부분을 찾는 일은 정말 잘할 것 같다"고 전망했다. 이에 대해 서 이사는 "그런 쪽으로도 개발을 진행하려고 한다. 특히 암 환자의 경우 병원에서 항암제 투여 이후의 반응을 영상으로 확인해 수치화해서 알 수 있다면 큰 도움이 될 수 있다"고 설명했다.

이날 가 지켜보는 가운데 이뤄진 시연에서 루닛의 컴퓨터는 수많은 영상들에 대해 전문의와 비슷한 결론을 내렸다.

환자 생명 살린 '왓슨'

하지만 328번 영상에 대해서는 달랐다. 결핵 전문의는 이 영상에 병변의 위치를 표시하지 않았다. 결핵이 아니라고 판정한 것이다. 서 이사 역시 병변을 찾아내지 못했다. 진단 실패다. 이 영상은 미국 국립보건원이 결핵 환자의 것이라고 제시한 것이다.

반면, 루닛의 컴퓨터는 이 영상을 본 뒤 결핵 가능성을 33.66%로 제시했다. 컴퓨터가 내놓은 영상에는 왼쪽(바라보는 사람 기준) 쇄골 위쪽에 약한 수준의 병변 표시가 나타나 있었다. 서 이사는 컴퓨터가 표시한 병변의 위치를 참고한 뒤 다시 영상을 꼼꼼히 살펴봤다.

"다시 보니 뼈(쇄골)가 이렇게 쭉 이어져 오는데, 다른 음영이 나타나는 걸 찾을 수 있네요. 뭔가 결절이 있는 것 같습니다. 구조상 뼈에 가려져 있어서 쉽게 놓칠 수 있는 병변이네요."

인간은 실수를 한다. 2013년 발표된 논문 를 보면, 인간 의사의 진단 오류는 5.08%에 달했다. 이는 미국에서 매년 1200만명의 성인이 잘못된 진단을 받을 수 있다는 의미다.

인공지능 의사의 장점은 많다. 컴퓨터는 인간 의사들보다 훨씬 더 많은 정보를 받아들일 수 있다. 또 모든 결정에 근거가 있고, 인지편향과 같은 오류를 일으키지 않는다. 무엇보다 일관성이 있다. 술 먹고 뻗지도 않으며, 화가 나 있거나, 이혼을 한 것과 같은 최악의 상황에 직면할 일도 없다. 결코 감정에 휘둘리지 않는다. 인공지능 의사를 처음 만들 때 비용은 크겠지만, 일단 만들어 두고 진단을 하기 시작하면 복제를 위한 한계비용은 0에 가깝다. 세계 어디에서나 어느 시간이든 기꺼이 전화를 받을 수 있다는 점도 큰 장점이다. 컴퓨터 진단 의사는 곧 만나게 될 가능성이 높다. 2011년 미국의 티브이 퀴즈쇼 '제퍼디'(Jeopardy)에서 우승하며 화제를 일으켰던 아이비엠의 '왓슨'은 이미 미국의 유명한 암 치료기관인 엠디앤더슨 병원에서 암 진단과 치료법을 제시하고 있다. 왓슨의 진단 정확도는 96% 수준에 이르는 것으로 알려져 있다.

퀴즈쇼를 통해 인간의 말(자연어)을 그대로 이해하는 능력을 갖춘 왓슨은 이제 가설을 세워 검증하고 배우는 단계에 와 있다. 내과의가 증상과 이외의 연관 인자들을 입력하면 왓슨은 이 정보들 가운데 핵심 요소를 찾아내고 가족력에 관련 요인이 있는지 데이터를 찾아본다. 왓슨은 이렇게 모인 모든 정보와 병원에서 테스트한 결과를 조합해 가설을 확인하고, 진단을 내리게 된다.

이 방식으로 왓슨은 일본에서 한 환자의 생명을 구해내기도 했다고 (NHK)가 지난 4일 보도하기도 했다. 일본 도쿄대 의과학연구소는 왓슨에게 논문을 학습하도록 한 뒤, 급성골수성백혈병으로 진단받은 60대 환자의 유전자 데이터를 분석하도록 했다. 엔에이치케이에 따르면, 10여분 동안의 분석을 마친 왓슨은 이 여성의 병이 '2차성 백혈병'이라는 또 다른 질환에 가깝다며 기존에 투여하던 항암제를 변경할 것을 제시했고, 목숨을 구할 수 있었다. 일본 인공지능학회장 야마다 세이지 국립정보학연구소 교수는 "인공지능이 사람의 목숨을 구한 것은 국내 첫 사례"라고 말했다.

인공지능이 인간을 뛰어넘지 못하더라도, 의사를 돕는 중요한 도구로 활용될 수 있을 것이란 점은 의심할 여지가 없는 것 같다. 마치 영화 에서 주인공 과학자를 돕는 인공지능 컴퓨터 '자비스'처럼 말이다. 서 이사는 "영상 판독은 의사 혼자서 할 경우 실수가 생길 수 있어 '세컨드 리더'라 부르는 또 다른 의사와 함께 판독할 때 최고의 성과를 낼 수 있다. 루닛의 기술이 그런 일을 하길 기대하고 있다"고 말했다.

이날 루닛의 기술을 지켜본 김 기자는 "영상의학과 전문의가 위협을 받을 것 같다"고 말했다. 그는 "사실 동네의원에는 영상의학과 의사가 거의 없으니까, 이 기술을 활용하면 동네의원에서도 결핵에 대한 일차적인 체크는 가능할 것으로 보인다"고 설명했다.

인공지능 영상판독 기술이 발전할수록 1차 진단의 영역에서 영상의학 전문의의 역할은 축소될 수밖에 없다. 정확도를 높이기 위해 두 명의 영상의학 전문의가 해야 할 일을 컴퓨터와 함께 혼자서 하기만 해도 그만큼 인간 의사에 대한 수요는 줄어들게 된다. 의사 중에서도 가장 인기가 높은 영상의학 분야는 컴퓨터가 등장하면서 아이러니하게도 가장 손쉽게 대체될 가능성이 높은 직업군이 되었다.

의 공동 저자인 앤드루 맥아피 엠아이티 교수는 2014년 3월 미국의 아이티 전문매체인 과의 인터뷰에서 "아직은 아니지만, 인공지능이 곧 세계 최고의 진단의가 될 것이라 확신한다"고 밝혔다.

인공지능의 발전과 직업의 종말에 관한 책 의 저자 마틴 포드도 2011년 미국의 신문사인 에 기고한 칼럼에서 비슷한 취지의 의견을 내놨다. 그는 "의학전문대학원(메디컬스쿨)을 가지 않은 저임금 의료 전문직이 생겨서 일차적으로 환자에게 증상을 듣고, 컴퓨터 시스템에 입력하는 일을 하게 될 것"이라고 전망했다.

의사는 사라질 것인가

다만 '직업의 종말'에 이르기까지는 많은 시간이 흐르지 않고서는 불가능할 것으로 보인다. 일단 기술적 장벽을 넘어서야 하고, 그 이후에도 각종 법적·제도적·윤리적 문제를 모두 극복해야 한다. 사람들은 인간 의사의 실수보다도 컴퓨터의 실수에 대해 극히 민감하게 반응한다. 최근 테슬라의 자율주행차가 사망사고를 낸 데 대한 반응이 대표적인 사례다. 김 기자는 "만약 인공지능이 진단에 실패할 경우 우리 사회가 어느 수준으로 용인할 수 있을지가 중요한 고비가 될 것"이라고 말했다.

인공지능은 아직 완전하지 않다. 이날 루닛의 인공지능은 결핵협회 전문의가 '양성'으로 판정한 472번 영상에 대해 사실상 '음성' 판정을 내렸다. 인공지능은 결핵 가능성을 3.1%로 표시했다. 물론 전체적인 정확도를 고려하면 이런 일은 확률상 나타나기 어려운 일이다. 하지만 이런 일은 분명 벌어질 수 있고, 사회적 압박에 직면할 수 있다.

앞서 인간 전문의가 실수한 328번 영상 역시, 거꾸로 보면 컴퓨터의 본질적인 한계를 보여주는 사례이기도 하다. 30%대 초반의 확률로 진단을 내린 이 결과를 어떻게 해석할 것인가. 전문지식을 가진 의사가 해석을 내리고, 다음 단계에 무엇을 해야 할지에 대한 가이드를 제시하지 않으면 안 된다.

오히려 가까운 미래에는 직업의 종말보다는 격차 문제가 더 중요한 쟁점으로 떠오를 수도 있다. 유신 카이스트 교수(전산학)는 "(루닛과 같은 영상판독 컴퓨터) 기술을 쓸 수 있는 병원(의사)과 그렇지 못한 병원 간의 격차 문제가 생길 수도 있을 것"이라고 말했다.

2일 오전 서울시 강남구 역삼로 명우빌딩 7층에서 김양중 의료전문기자(왼쪽부터)와 서범석 루닛 의료담당 이사, 백승욱 루닛 대표가 루닛의 인공지능 프로그램이 엑스레이 영상을 바탕으로 결핵 여부를 제대로 진단하는지 시연을 벌였다. 김봉규 선임기자 bong9@hani.co.kr

당장은 컴퓨터를 어떻게 활용하느냐에 따라 순기능이 더 커 보이는 측면도 있다. 김희진 결핵협회 결핵연구원 원장은 루닛 프로그램의 긍정적 측면에 대해 이렇게 설명했다.

"결핵 검진사업을 한다고 할 때 검진버스 안에서 엑스레이를 찍는 순간 의심 환자가 분류되고, 곧바로 객담(가래)을 받는 시스템을 만든다고 생각해 보세요. 지금은 검진버스에서 엑스레이를 찍고, 시간을 기다려 판독 결과가 나오면 의심환자를 불러 객담을 수집하게 되는데 그런 불편함이 사라지게 되겠지요."

아울러 컴퓨터는 의료진이 거의 없는 저개발국에서도 손쉽게 진단을 내리는 중요한 도구로 활용될 수 있다.

음성원 기자 esw@hani.co.kr, 인포그래픽 박향미 기자 phm8302@hani.co.kr

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'닥터 인공지능', 의사가 놓친 결핵을 찾아내다

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technology_ 국내의 유망 스타트업 기업인 루닛은 엑스레이 영상으로 결핵을 진단하는 프로그램을 개발했다. 딥러닝이라는 인공지능 기술은 97% 이상의 높은 정확도로 결핵을 진단할 수 있게 도와준다. 지치지도, 감정에 휘둘리지도 않는 컴퓨터는 인간 의사를 대체하게 될 것인가. 의료 진단 분야에서 컴퓨터의 가능성에 대해 분석해봤다. 지난 2일 오전 서울 강남구 역삼동 명우빌딩 7층에 있는 루닛의 사무실을 김양중 의료전문기자와 함께 찾았다.

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출처 : https://aitimes.media/medicalai_use

최근 인공지능(AI)이 매우 많은 분야에서 빠르게 활용되기 시작하여, AI에 관한 새로운 뉴스를 보지 않는 날이 없을 정도다. 그 배경에 있는 Deep Learning(딥러닝 : 심층학습) 기술은 의료 분야의 AI에 있어서도 예외 없이 발전하고 있다. 의료 AI란 AI라는 현대과학의 비할 데 없는 테크놀로지를 임상 현장에 도입하는 것이다. 한편 의료는 인간의 생명을 직접적으로 다루는 특수 영역이기 때문에 AI가 가져다주는 영향이 다른 분야와는 약간 다른 양상을 띤다. 이번에는 의료라는 문맥에서의 AI에 대해 폭넓게 해설하고, AI라는 것이 과연 무엇인지, 어떤 이익을 가져다주는지, 또 어떤 문제가 발생하는지, 그리고 주목해야 하는 의료 AI의 최신 동향을 소개한다.
의료 AI란?
AI(Artificial Intelligence)는 말 그대로 '인공지능'을 뜻하는데, 그 정의는 연구자에 따라 달라 모호하다. 대략적으로 말하면, 인류가 행해온 논리적인 사고를 컴퓨터상에 재현하는 프로그램이라 할 수 있다. 지금까지는 일정한 규칙 아래에서만 답을 도출하는 매우 한정적인 '지능'이었지만, 2010년경부터 심층학습 기술이 고도로 발달하면서 프로그램에 주어진 데이터를 가지고 자율적으로 학습하여 판단 기준을 구축할 수 있게 되었다. 이것은 인류는 명확한 기준을 제시하지 못했던 것조차 AI가 독자적으로 판단 기준을 구축하여 분류할 수 있다는 것을 뜻한다. 그리고 이 시스템을 의료에 도입한 것이 '의료 AI'다. 의료에서는 단순히 질환에만 주목하지 않고 발증 리스크 평가ㆍ질환 진단ㆍ치료법 선택ㆍ예후 평가 등 다양한 평가가 이루어져야 하는데, 개인마다 상황이 달라 복잡하기 때문에 그것을 판단하는 것은 쉬운 일이 아니다. 집적된 대량의 환자 데이터를 바탕으로 판단 기준을 구축하고, 개인에게 가장 알맞은 치료법을 제시하게 된다면, 의료 AI는 환자ㆍ의료 종사자 모두에게 매우 큰 이익을 가져다줄 것이다.

심층학습은 최근의 AI 기술이 발전하는 근간이라 할 수 있는데, 말 그대로 일취월장하며 신기술이 공개되고 있어 그 모든 정보를 따라가기 어려울 정도다. 여기서는 그 기본이 되는 용어에 대해 간단히 해설하고, 의료에서의 활용 사례를 소개한다.

20세기 중반부터 연구되고 있는 뉴럴 네트워크라 불리는 알고리즘(순서를 제시하는 것)이 있다. 이것은 인간을 비롯한 생물의 뇌 신경 세포를 모델로 한 것으로서, 입력층ㆍ은닉층ㆍ출력층과 같은 층 구조가 엣지로 연결된 구조를 갖는다. 각 층에 함수를 부여하고(활성화 함수), 엣지에 무게를 둠으로써, 입력값을 분류하고 답을 출력하는 매우 복잡한 모델을 실현하고 있다. 그중에서 특히 은닉층이 많은(깊은) 알고리즘을 심층학습이라 부른다. 참고로 기계학습은 '주어진 데이터를 반복적으로 학습하여 적절한 규칙을 찾아내는 것'을 뜻하며, 심층학습도 여기에 포함된다. 조금 더 구체적으로 말하면, 예를 들어 현재의 혈당치ㆍ혈압ㆍ몸무게라는 3가지 항목을 가지고 1년 후에 당뇨병이 발증할 것인지 예측하는 알고리즘을 구축하고자 한다고 해보자. 수많은 환자의 데이터를 수집한 데이터베이스에서 혈당치ㆍ혈압ㆍ몸무게를 입력하고, 1년 후 당뇨병이 발증했는지 여부를 출력으로 설정하면, 반복 학습을 통해 엣지의 무게 등을 결정한다. 완성된 최적의 알고리즘은 이 3가지 항목만 있으면 그 사람이 1년 후 당뇨병에 걸릴지 예측할 수 있다. 이처럼 입력과 출력의 관계를 학습시키는 것을 지도 학습이라 부르며, 의료 AI를 개발할 때 빈번하게 사용된다.

일반적인 기계학습에서는 특징량(위의 예에서는 혈당치ㆍ혈압ㆍ몸무게)을 임의로 선택하여 투입하지만, 심층학습에서는 출력을 결정하는 데 가장 유용한 특징량까지 자동으로 추출ㆍ학습할 수 있다. 대표적인 심층학습 모델인 합성곱 신경망(CNN)에서는 화상 자체를 입력값으로 부여하는데, 마찬가지로 구체적인 특징량을 지정할 필요는 없다. 예를 들어, 미국 메이요 클리닉이 개발한 알고리즘은 심전도의 파형 화상 자체를 통해 무증상 좌심실 기능장애를 식별한다. 물론 심전도 파형에서 특징량을 찾아내고(파형의 높이ㆍ폭 등) 동등한 알고리즘을 구축할 수도 있지만, 임의의 항목을 선택하여 입력 정보를 한정한 만큼(통계 분야에서는 '정보를 버린다'고 표현한다), CNN에 의한 알고리즘의 정밀도를 넘지 못할 가능성이 크다. 현재 바로 이 CNN이 화상 진단 AI 개발의 주역이 되었다.

인공지능이라고 하면 인간의 지능을 모방한 것, 뇌 기능을 대체하는 것이라는 느낌을 받을 수 있지만, 그것은 대부분 과장된 생각이다. 쉽게 말하면, 현재의 AI는 '특정한 무언가를 식별할 수 있는 것'에 지나지 않는다. 즉 화상에서 혈관을 식별할 수 있는 알고리즘이라면, 동맥 화상을 보고 '혈관이다'라고 답할 것이며, 모발 화상을 보여주면 '혈관이 아니다'라고 답할 수 있는 정도다. 이 알고리즘에 어떤 변화도 주지 않으면, 신생아와 성인을 구별할 수조차 없다. 그러므로 지금 세상을 떠들썩하게 만들고 있는 대부분의 AI는 인간의 '특정한 매우 한정된 기능'을 추출하여 컴퓨터상에서 재현해 놓은 것에 지나지 않을 뿐, 절대 만능은 아니다.

하지만 이렇게 재현된 기능이 너무나도 강력하기 때문에, 가끔은 인류의 식별 능력을 능가하는 경우가 발생한다. 예를 들어, 전자 진료기록을 통해 소아 질환을 식별하는 알고리즘이 독감을 포함한 다양한 질환에서 소아과 전문의의 진단 정밀도를 뛰어넘었다는 보고가 있었다. 이 연구 결과는 권위 있는 학술지 Nature Medicine에 공개되어 화제를 모았다. 또한 AI는 인간의 눈으로는 식별할 수 없는 미세한 변화까지 찾아낼 수 있기 때문에 악성 종양 진단 등 의료 화상과의 친화성이 높아, 방사선과 영역에서 기술이 눈에 띄게 발전하고 있다. 더욱이 AI는 안정적인 결과를 지속적으로 이끌어낸다는 이점이 있다. 특히 일본의 의료 현장은 인력 부족으로 인한 과도한 업무, 야간ㆍ휴일의 빈번한 호출, 당직 다음 날의 통상 근무 등 의사의 판단을 저해하는 가혹한 상황에 있다. 일정한 출력 정밀도를 유지하는 AI의 업무 보조는, 의사의 입장에서는 일종의 보험이라 할 수 있다.

다음으로 AI를 활용할 수 있는 의료 영역을 살펴보자. 의료에는 크게 질환의 발증을 막는 '예방', 이미 질환을 앓고 있는 사람을 찾아내는 '진단', 진단명을 가진 사람의 증세 악화를 개선하는 '치료'라는 3가지 단계가 있다. AI는 이러한 3가지 주요 단계 모두에 공헌할 수 있을 뿐 아니라, 의료보험 제도 및 의료 제공 체제를 포함하는 의료 시스템에서도 활용할 수 있어, 모든 의료 영역에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 그 배경에는 의료직의 고도의 전문성으로 인한 인력 부족이 있으며, 따라서 AI에서 그 활로를 찾으려는 국가가 적지 않다.
2-1. 화상 진단에서의 AI 활용
방사선과, 특히 의료 화상을 보고 질환을 진단하는 프로세스는 의료 AI의 가장 두드러진 형태이다. 의료 주변 기술의 발달과 고령화로 인해 시설마다 해독해야 하는 의료 화상의 수가 증가하고 있지만, 방사선과 의사의 수는 충분하지 않다. AI는 방사선 의료에서의 화상 해독을 지원함으로써, 업무 부담을 직접적으로 감소시킨다. 하지만 현재 정규 의료기기로 승인받은 AI 디바이스는 매우 한정적이라는 점을 알아야 한다. 즉 가령 AI가 '악성 종양이 있다'고 진단하더라도 의사의 확인 없이 진단하거나 치료할 수 없다. 이것은 후에 언급할 AI의 문제점이기도 한데, 알고리즘의 타당성에 대한 검증이 부족하다는 것과 AI를 둘러싼 법 정비가 늦어지고 있기 때문이며, 현재 스크리닝을 제외한 화상 '진단'에서 정식으로 의사를 대신하는 사례는 세계적으로 거의 찾아볼 수 없으며 일본에서는 전무하다.

한편 건강 진단에서의 흉부 X레이 화상 해독 및 심전도 해석 등은 가까운 미래에 AI가 완전히 대체하게 될 가능성이 크다. 이것은 어디까지나 건강 진단에서의 화상 해독이 스크리닝이며, 이후 개별 진료에서 확정 진단을 하게 되기 때문이다. 스크리닝에서는 위음성(질환이 있음에도 질환이 없다고 판단하는 일)이 문제가 되지만, 알고리즘을 조정하면 그 문제는 충분히 해결할 수 있다. 잠도 휴식도 취하지 않고 안정적인 결과를 도출해내는 AI는 인력과 비용이라는 관점에서도 이러한 스크리닝 실시 기관에서 긍정적으로 받아들일 것으로 보인다.

최근 자연언어 처리 기술이 빠르게 발전하여 진료기록 분석이 더욱 일반적이 되었다. 결과적으로 진료기록을 통해 질환을 진단하는 AI는 그 정밀도가 매우 높아졌다. 진료기록은 의사의 소견뿐 아니라 각종 검사 결과ㆍ처방 기록 등이 혼재해 있다. 환자의 병력이 길수록 진료기록은 방대해지며, 훌륭한 의사라도 그 모든 것을 한정된 진료 시간 안에 파악할 수 없으므로, 환자의 병태 파악ㆍ다른 질병에 대한 리스크를 파악하기 위해서라도 AI를 이용하는 것이 효율적이다. 마찬가지로 진료기록뿐 아니라 생체 센서 및 모니터 기록을 통합한 AI 시스템을 개발한 사례도 있다. 미국 플로리다대학교의 이 시스템은 집중치료실(ICU)에서의 심각한 병태 변화 및 치사적인 환자의 발생을 예측하는 것으로서, AI의 효과적인 이용 사례라 할 수 있다. 또한 수면무호흡증 등 진단 시 전문적인 검사가 필요한 질환을, AI를 이용하여 더욱 간편하게 진단하는 방법도 개발되고 있다.

AI의 활용은 실제 임상 현장에서만 그치지 않는다. 의과학의 신빙성을 뒤흔드는 약탈적 저널 문제에서 활용하거나 스포츠에서의 도핑을 박멸하기 위해 활용하거나, 더 나아가 바이오 테러를 방지하기 위한 시책에서도 이용할 수 있다.

의학 연구자 중에는 AI 알고리즘에 대해 회의적으로 보는 사람도 적지 않다. 알고리즘이 나타내는 높은 정밀도에만 정신이 팔려, 본질적인 유효성을 놓치고 있다고 보기 때문이다.

알고리즘을 구축할 때 일반적으로는 하나의 데이터 세트만 이용한다. 예를 들어, 이 데이터 세트를 80%와 20%로 나누고, 한쪽을 알고리즘 구축용 학습 세트, 나머지 한쪽을 테스트 세트라고 하자. 이때 학습 세트가 이끌어낸 알고리즘이 테스트 세트에서도 동일한 정밀도를 발휘하는지 확인하고, 정밀도가 유지된다면 타당한 알고리즘으로 결론 짓는다. 하지만 이 방법으로는 진정한 유효성을 검출할 수 없다. 왜냐하면, 그 알고리즘은 '특정한 집단 데이터'로부터 도출된 것에 지나지 않으며, 대상 집단을 바꾸면 그 정밀도를 유지하지 못할 가능성이 있기 때문이다. 쉬운 예를 들자면, 영국인을 중심으로 하는 데이터 세트로부터 얻어진 알고리즘이 일본인에게도 유효할 것이라고는 단언할 수 없다. 실제로 Amazon이 자랑하는 얼굴 인식 AI Rekognition는 '흑인 여성을 제대로 식별하지 못한다는 바이어스를 갖고 있다'는 연구 결과 때문에 큰 소동이 일어난 적도 있다(참조 : 미국 CNN). 대상 집단을 바꾼 다양한 시설에서의 해석, 긍정적인 추적 연구 등, 기존의 의학적 증거 구축에 근거한 정교한 검증이 요구되는 것임은 틀림없다.

최근 5년 사이 의료에서 AI를 이용하는 일이 많아졌지만, 기술의 발전 속도가 너무 빨라 필요한 법의 정비가 지연되고 있다. 실제로 의료 AI가 제시한 진단 결과를 어떻게 취급해야 하는지조차 충분히 의논되지 않았다. 현재로서는 '반드시 의사가 확인하도록 한다'는 문구를 추하여, 임상 현장 등에 대한 서포트 시스템으로 도입할 수 있게 된 정도이다. 최소한 본격적으로 효과적인 알고리즘 구축 가이드라인을 제시하고 준수하도록 해야 하며, AI 시스템이 의료 기기로 승인받는 데 필요한 요건과 승인받지 못한 것에 대한 일정한 제한 등을 명확히 제시해야 한다. 유효성이 확실하지 않은 의료 AI가 아무런 제한 없이 시장에 나도는 것은 매우 위험한 일이다.

약의 효과ㆍ작용기서를 모른 채 처방할 수는 없다. 마찬가지로 의사를 비롯한 의료 종사자 역시 어느 정도는 AI에 관한 지식을 알아야 한다. 의대생의 기초 교육에서 AI 과목을 추가해야 한다는 필요성이 실제로 의논되기 시작했으며, 미국 보스턴대학교의 예를 이전에 소개한 바 있다. 앞으로 의료 AI가 더욱 침투하여, AI가 온갖 의료 프로세스에 관여하게 된다면(그리고 그렇게 될 가능성이 크다), 의료 종사자가 AI를 피할 수는 없을 것이다.

또한 2020~2021년에는 신종 코로나 바이러스로 인한 팬데믹에 대응하기 위해 전 세계의 의료 종사자가 연구의 초점을 이 새로운 감염증으로 전환했다. 그 결과 2020년 1월에 중국에서 발생이 보고된 이후 100일 정도 만에 실로 2,000개가 넘는 관련 프리프린트가 공개되었다. 일반적인 동료평가 과정을 거치는 데에는 오랜 시간이 걸리기 때문에, 정식 학술 논문으로 게재되기까지 기다리게 되면 '즉효성'을 포기해야 한다. 그런데 신종 코로나처럼 사태가 빠르게 변할 때에는 신속하게 지식을 공유해야 하기 때문에 프리프린트의 가치가 올라간다. 또한 프리프린트 서버는 오픈 액세스가 원칙이기 때문에, 정보를 더욱 원활하게 공유 및 전달할 수 있다.

한편 과학 커뮤니티는 항상 '동료평가를 거치지 않은 사실'에 대한 우려를 가진다. 원래대로라면 도태되어야 하는 '명확하게 잘못된 연구 방법 및 재현 불가능한 결과' 등을 포함하고 있는 논문이 항상 어느 정도 섞여 있기 때문이다. 이러한 비상사태에서도 가치 있는 연구 성과를 효율적으로 전달하려면, 말에 속지 않고 확실한 배경 지식을 가지고 냉정하게 읽어 내려가는 자세가 필요하다. 적어도 '동료평가가 끝난 학술 논문조차 확고한 사실을 제시하는 것만은 아니라는' 점을 명심해야 하며, 연구 결과를 맹목적으로 받아들이거나 활용하는 것은 큰 위험을 동반한다.

의료 AI 관련 연구 역시 프리프린트를 그 근거 논문으로 제시하는 경우가 적지 않다. 의료 종사자는 특히 프리프린트의 특성을 인식하고 그 지식을 적절하게 활용해야 한다.

제약회사 글락소 스미스클라인과 영국의 스타트업 Exscientia는 만성 폐색성 폐질환(COPD)의 치료약이 될 수 있는 화합물을 발견했다고 발표했다. 이것은 AI에 의한 화합물 탐색 플랫폼을 이용한 것으로서, AI 제약에 획기적인 한 획을 긋게 될 가능성이 있다. 기존의 프로세스와 비교하면, AI를 이용함으로써 약제 개발을 크게 효율화할 수 있을 뿐 아니라 약제화할 수 있는 가능성이 있음에도 놓치고 있었던 타깃을 찾아내는 데에도 효과적이다.

2020년 2월에 Exscientia와 대일본스미토모제약은 AI를 활용하여 개발한 신약 후보 화합물의 임상 제1상 시험을 시작한다고 발표했다. AI가 도출한 화합물이 사람을 대상으로 임상 시험하는 것은 제약 분야의 획기적인 마일스톤이라 할 수 있다.

사망 시 화상 진단이라는 것이 있다. 사후에 찍은 CT나 MRI를 보고 사망 시 병태 및 사인을 규명하기 위한 장치이다. 생체 화상에서조차 인원이 부족한 방사선과 의사가 사망 시 화상 진단까지 해독하는 것은 현실적이지 않다. 그에 더해 이러한 특수 영역을 해독하는 데 뛰어난 방사선과 의사는 그리 많지 않다. 이러한 상황에서 AI를 활용하는 것은 매우 효과적이라 할 수 있다. 실제로 AI에 의한 신경 변성 질환 환자의 사후 뇌 MRI 화상 해석을 통해 새로운 치료법을 개발하게 될 가능성도 있다.

전통적인 의료 도구인 청진기에서도 기술 혁신이 이루어지고 있다. StethoMe의 AI 청진기는 가정에서의 이용을 목적으로 한 EU에서 인증한 의료기기이다. 환자의 호흡음이 이상함을 조기에 찾아내어, AI에 의한 진단 결과와 더불어 임상의에게 정보를 공유하는 시스템을 구축하였다. StethoMe는 2020년 4월에 유럽의 주요 원격 의료 프로바이더군과 제휴했음을 공표하였고, 점유율을 더욱 확대해나갈 것으로 보인다.

채혈을 로봇이 대체하도록 하는 시도도 이루어지고 있다. 미국 뉴저지주 러트거스대학교의 연구팀이 개발한 채혈 로봇은 딥러닝을 적외선 및 초음파 이미징과 조합함으로써 조직 내의 혈관을 특정할 수 있다. 그런 다음 모션 트래킹 등 복잡한 시각 태스크를 실행하여, 혈관에 바늘을 찔러 넣는다. 정맥이 잘 보이지 않는 조건이 안 좋은 혈관이라도 로봇에 의한 혈관 접근은 88.2%의 첫 바늘 성공률을 보이는 등, 사람과 비슷하거나 그 이상이 될 것으로 보인다.

또한 2021~2022년의 의료 AI 트렌드는 웨어러블에서 '웨어리스'로 바뀔지 모른다. 미국 워싱턴대학교의 연구팀은 스마트 스피커를 이용하여 물리적인 접촉 없이 심박수를 모니터링할 수 있는 기계학습 시스템을 구축했다. 이것은 스마트 스피커가 해당 공간에 대해 '가청 범위에 해당하지 않는 음파'를 발하고, 그 반사음에 근거하여 심박수를 모니터링할 수 있게 한 것이다. 자택에서 지속적으로 시행할 수 있는 저비용 검사이며, 부정맥의 조기 진단ㆍ조기 개입이 가능한 획기적인 기술이 될 가능성이 있으며, 기술을 잘 응용하면 각종 의학적 모니터링을 웨어리스화하는 시작점이 될지도 모른다. 이 연구팀의 논문은 한 번 읽어볼 가치가 있다.

4-4. 의료에서 중요성을 더해가는 '엣지 AI'

클라우드 컴퓨팅과 IoT화는 모든 영역에 빠르게 침투했는데, 최근에는 시스템의 말단에 가까운 장소(엣지)에서 데이터를 처리하려는 '엣지 컴퓨팅'이 주목받고 있다. 현장과 가까운 엣지 디바이스에 AI 모델을 장착한 것을 '엣지 AI'라고 하며, 클라우드를 이용하지 않고 엣지에서만 학습에서부터 추리까지의 처리를 완결시키는 경우도 있다.

그렇다면 의료에서 엣지 AI를 도입할 때 얻는 이점은 무엇일까? 먼저 네트워크의 연결성을 개선한다는 점이다. 즉 모든 처리를 클라우드 기반으로 수행하는 시스템에 비해, 방대한 현장 데이터의 처리를 부분적으로 엣지 디바이스에 부과함으로써 상위 시스템 및 네트워크에 대한 직접적인 부하를 줄일 수 있다. 헬스케어의 주 무대는 IT 인프라가 발달해 있는 도시가 아니기 때문에, 특히 의료 서비스가 부족한 벽지 등에서 그 유용성이 드러나게 된다. 또한 앞으로 점점 더 발전될 것으로 예상되는 원격 의료 및 로봇 수술에서는 접속이 지연되는 일이 있어서는 안 된다. 이러한 높은 수준을 클리어하려면 엣지 AI를 활용하는 것이 좋다.

신종 코로나 바이러스의 감염이 확대되면서, 원격 의료가 빠르게 확산되었다. 지금까지는 의료 화상의 해독을 중심으로 하는 원격 진단 서비스에 머물러 있었지만, 차세대 이동통신 시스템이 발전하고 스마트폰을 비롯한 고도의 정보통신 기기가 일반화ㆍ보급됨에 따라, 그 기술적인 과제가 대부분 해결되었다. 또한 각국에서 원격 진료를 둘러싼 법 규제를 재검토 및 완화하여, 시장에는 원격 의료를 기간 사업으로 삼는 새로운 플레이어가 난입하게 되었다. 그들 대부분이 플랫폼 내에 AI 기술을 도입하여 중증도 판정 및 진료처 선정, 챗봇에 의한 고객 응대 등 일부 과정을 기술을 통해 최적화하고자 하고 있다.

또한 원격 의료로 인한 의약품 배송 및 검체 회수에서 드론을 활용하는 사례도 있다. 미국 신시내티대학교에서는 드론을 의료에서 이용하기 위해 AI와 일련의 센서를 조합한 자율 비행 시스템을 개발하고 있다. 현재는 거실 입구 등 실내의 복잡한 3차원 환경에서도 내비게이트할 수 있는 등, 관련 기술의 발전에 대한 기대감이 크다.

그러한 상황에서, 2021년 3월에 Amazon은 독자적인 원격 의료 서비스 'Amazon Care'를 전개할 것임을 밝혔다. 발표 직후에는 미국 최대 프로바이더인 Teladoc Health의 주가가 4% 이상 하락하는 등, 시장에 거대한 영향력을 미쳤다. Amazon Care는 가상의 헬스케어와 대면 케어를 합친 의료 서비스로서, 전용 앱을 통해 의사ㆍ간호사와 상담할 수 있으며, 필요할 때는 의료 종사자를 개별적으로 파견하는 '왕진'도 수행한다. 2021년 여름부터 서비스를 제공하기 시작하였고, 일단은 전미 50개 주에서 가상 헬스케어를 전개하기 위해 힘쓰고 있다. Amazon은 앱을 엔트리 포인트로 보고 있으며, 현실의 의료 서비스와 융합시키려 하고 있다. Insider가 재택 검사 서비스를 시작하기 위한 교섭도 진행 중이라고 보도하는 등, 의료 상담ㆍ진료ㆍ검사ㆍ치료ㆍ경과를 포함한 모든 의료 상황에 관여하는 '포괄적인 시스템'을 목표로 하는 듯 보인다.

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국내외 산업(시장) 조사 보고서 전문업체

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의료 AI의 최신 활용 사례는?

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출처 : https://aitimes.media/medicalai_use 최근 인공지능(AI)이 매우 많은 분야에서 빠르게 활용되기 시작하여, AI에 관한 새로운 뉴스를 보지 않는 날이 없을 정도다. 그 배경에 있는 Deep...

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1-3. 의료 AI는 강력하지만 만능은 아니다

인공지능이라고 하면 인간의 지능을 모방한 것, 뇌 기능을 대체하는 것이라는 느낌을 받을 수 있지만, 그것은 대부분 과장된 생각이다. 쉽게 말하면, 현재의 AI는 ‘특정한 무언가를 식별할 수 있는 것’에 지나지 않는다. 즉 화상에서 혈관을 식별할 수 있는 알고리즘이라면, 동맥 화상을 보고 ‘혈관이다’라고 답할 것이며, 모발 화상을 보여주면 ‘혈관이 아니다’라고 답할 수 있는 정도다. 이 알고리즘에 어떤 변화도 주지 않으면, 신생아와 성인을 구별할 수조차 없다. 그러므로 지금 세상을 떠들썩하게 만들고 있는 대부분의 AI는 인간의 ‘특정한 매우 한정된 기능’을 추출하여 컴퓨터상에서 재현해 놓은 것에 지나지 않을 뿐, 절대 만능은 아니다.

하지만 이렇게 재현된 기능이 너무나도 강력하기 때문에, 가끔은 인류의 식별 능력을 능가하는 경우가 발생한다. 예를 들어, 전자 진료기록을 통해 소아 질환을 식별하는 알고리즘이 독감을 포함한 다양한 질환에서 소아과 전문의의 진단 정밀도를 뛰어넘었다는 보고가 있었다. 이 연구 결과는 권위 있는 학술지 Nature Medicine에 공개되어 화제를 모았다. 또한 AI는 인간의 눈으로는 식별할 수 없는 미세한 변화까지 찾아낼 수 있기 때문에 악성 종양 진단 등 의료 화상과의 친화성이 높아, 방사선과 영역에서 기술이 눈에 띄게 발전하고 있다. 더욱이 AI는 안정적인 결과를 지속적으로 이끌어낸다는 이점이 있다. 특히 일본의 의료 현장은 인력 부족으로 인한 과도한 업무, 야간ㆍ휴일의 빈번한 호출, 당직 다음 날의 통상 근무 등 의사의 판단을 저해하는 가혹한 상황에 있다. 일정한 출력 정밀도를 유지하는 AI의 업무 보조는, 의사의 입장에서는 일종의 보험이라 할 수 있다.

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아시모프 로봇의 3원칙

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아시모프 로봇의 3원칙

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https://www.joongang.co.kr/article/21926786#home

1. 로봇은 인간을 다치게 해선 안 되며, 인간이 해를 입는 걸 방관해서도 안 된다.
2. 법칙 1에 위배되지 않는 한 로봇은 인간의 명령에 복종한다.
3. 법칙 1과 2에 위배되지 않는 한 로봇은 스스로를 보호해야 한다.

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기업가 일론 머스크는 최근 미 주지사들에게 "너무 늦기 전에 인공지능(AI) 규제 방안을 마련해야 한다"고 촉구했다. 그는 AI가 '인류에 대한 존재적 위협'이 될 것이라고 경고했다. 머스크는 현실의 AI를 공상과학 소설과 혼동하는 듯 불안을 야기하고 있긴 하다. 그러나 무기와 일자리·개인정보 측면에서 AI가 몰고 올 부작용에 대해선 충분히 우려할 만하다고 나를 비롯한 AI 많은 과학자가 생각한다. 인류가 위험을 무릅쓰고 AI를 계속 발전시켜 나가야 하느냐 하는 의문도 필연적으로 제기된다.

AI, 인간 위협할 만큼 성장 #부작용 막을 법 제정 시급 #'로봇 3원칙' AI에 적용하고 #AI는 인간이 아님을 알려야

일단 AI는 계속 발전해야 한다. 하지만 신중을 기하기 위해 AI의 발전 속도를 늦추는 것은 필요하다. 물론 그렇게 했다간 중국을 비롯한 여러 나라가 미국을 추월해 버릴 염려도 있다. AI라는 첨단 열차는 이미 역을 떠났다. 이제는 방향을 제대로 잡아주는 것이 최선이다. 우선 AI를 결코 무기화해선 안 된다. 또 AI가 아무리 날고 긴다 해도 인간에겐 무적의 무기, '스위치 끄기'가 있다. 정해진 방향 없이 빠르게 발전하는 AI 산업을 굳이 규제하고 고삐를 죄는 방식은 실패하기 십상이다. 그보다 자율주행차 안전시스템 도입 같은 AI 시스템에 실질적인 영향을 줄 수 있는 조치에 집중해야 한다.

탁월한 공상과학(SF) 소설 작가인 아이작 아시모프가 1942년 내놓은 '로봇 3원칙'을 한 단계 발전시킨 'AI 시스템 3원칙'을 나는 제안한다. 우선 아시모프의 로봇 3원칙은 다음과 같다. 첫째로 로봇은 인간을 다치게 해선 안 되며, 인간이 해를 입는 걸 방관해서도 안 된다. 둘째로 법칙 1에 위배되지 않는 한 로봇은 인간의 명령에 복종한다. 셋째로 법칙 1과 2에 위배되지 않는 한 로봇은 스스로를 보호해야 한다. 얼핏 듣기엔 그럴싸하지만 이 3원칙에는 애매한 측면이 있다. 무엇보다 AI가 방관해선 안 될 인간 '피해'가 과연 무엇인지 불분명하다. 따라서 AI가 인간에게 해를 주는 걸 피하기 위해 좀 더 구체적인 3원칙을 제시해 보겠다.

첫째로 AI 시스템 역시 이를 작동시키는 인간에게 적용되는 각종 규제를 동일하게 받아야 한다. 이 원칙은 가정과 기업·정부의 AI 시스템 모두에 적용된다. 우리는 AI를 통해 사이버폭력이나 주가조작·테러범죄가 일어나는 걸 원치 않는다. 미 연방수사국(FBI)이 AI 시스템을 이용해 함정수사를 하거나 자율주행 자동차가 정지신호를 무시하고 달리는 것, 또 AI 무기가 국제법을 무시하고 공격을 가하는 것도 원치 않는다. 인간이 책임져야 할 범죄를 AI 시스템에 전가할 수 없도록 법을 개정할 필요가 있다. 쉽게 말해 "내가 아니라 AI가 한 짓이에요"란 주장은 불법행위의 변명이 될 수 없다.

둘째로 AI는 자신이 인간이 아님을 명백히 알려야 한다. 사람과 대화할 수준으로 진화하고 있는 컴퓨터 로봇 프로그램에서 드러났듯이 AI 시스템은 사람과 상호작용할 때 자신이 사람이 아님을 공개적으로 밝힐 필요성이 있다. 지난해 미 조지아공대가 온라인 강의 조교 역할을 맡긴 로봇 '질 왓슨'을 사람으로 착각한 학생이 많았다. 로봇이 사람 행세를 할 경우 사람이 아니라 로봇임을 알리는 규정을 만들어야 한다. 트위터에서 도널드 트럼프를 흉내 내며 유머 트윗을 날리는 로봇 '@DeepDrumpf'가 좋은 예다. 이제 AI 시스템은 단순히 가짜 트윗만 올리는 것이 아니라 가짜 뉴스 동영상을 만들어 배포할 수도 있다. 워싱턴대 연구진은 최근 버락 오바마 전 대통령의 가짜 동영상을 공개했다. 오바마의 진짜 동영상을 가져와 실제와 완전히 다른 이야기를 하는 것처럼 그의 목소리를 덧씌운 가짜 동영상이었는데, 정말 감쪽같았다.

셋째로 AI 시스템은 원래 개발자의 동의 없이 기밀 정보를 공개하거나 보유할 수 없다. 정보를 자동적으로 추출·기록·분석할 수 있는 능력을 갖춘 덕에 AI 시스템은 기밀 정보를 입수하는 데 능하다. 많은 가정에서 쓰는 '스마트 스피커'인 아마존 에코와 우리가 나누는 모든 대화가 정보로 축적된다고 생각해 보자. 아이들이 AI 바비 인형 등을 상대로 가족에 대해 무심코 흘린 말이 모두 저장돼 수집된다면? 정보 유출과 아무 상관없어 보이는 청소로봇이라도 우리 집 구조를 상세한 지도로 만들 수 있다. 이런 개인정보는 함부로 공개될 수 없도록 만들어야 한다.

이런 AI 3원칙이 결코 완전하다고 볼 순 없다. 앞으로 논의돼야 할 AI 규제의 출발점일 뿐이다. AI의 발전 속도와 그것이 인류에 미칠 영향에 대한 머스크의 주장에 동의하든, 안 하든(나는 동의하지 않는다) AI가 우리 곁에 진정 가까이 다가온 것만은 분명하다. 이제 준비해야 할 때다.

오렌 에지오니 AI 앨런연구소 대표

◆원문은 중앙일보 전재 계약 뉴욕타임스 신디케이트 9월 1일 게재

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[The New York Times] 인공지능의 폭주 막을 3대 원칙 | 중앙일보

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탁월한 공상과학(SF) 소설 작가인 아이작 아시모프가 1942년 내놓은 '로봇 3원칙'을 한 단계 발전시킨 'AI 시스템 3원칙'을 나는 제안한다. 이제 AI 시스템은 단순히 가짜 트윗만 올리는 것이 아니라 가짜 뉴스 동영상을 만들어 배포할 수도 있다. AI의 발전 속도와 그것이 인류에 미칠 영향에 대한 머스크의 주장에 동

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에릭 슈밋 "AI는 실존적 위험...기술 확산 막기 어려울 것"

에릭 슈밋 전 구글 최고경영자(CEO)
[로이터 연합뉴스 자료사진. 재판매 및 DB 금지]

(서울=연합뉴스) 유한주 기자 = 에릭 슈밋 전 구글 최고경영자(CEO)는 가까운 미래에 인공지능(AI)이 많은 인간을 다치게 하거나 죽일 수도 있다고 경고했다.

영국 일간 텔레그래프, 포브스에 따르면 슈밋 전 CEO는 24일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)이 주최한 CEO 협의회에서 AI가 실존적 위험을 가하고 있다면서 "실존적 위험이란 아주 아주 많은 사람이 다치거나 죽는 것을 뜻한다"고 밝혔다.

그는 머잖아 AI가 '제로데이 공격'이나 생명 관련 과학에 이용될 수 있다고 설명했다. 제로데이 공격이란 운영체제 등 핵심 시스템 내 보안 취약점이 발견되면 즉시 이를 겨냥한 해킹 등을 감행하는 것을 뜻한다.

슈밋 전 CEO는 "이는 현재로서는 허구이지만 추론 자체는 사실일 가능성이 높다"면서 "그러면 우리는 악한 이들이 이를 오용하지 않도록 대비하고 있어야 한다"고 말했다.

슈밋 전 CEO는 2000년대 이후 실리콘밸리 중심이 된 인터넷, 모바일 산업을 이끌어온 인물이다. 2001∼2011년 구글 CEO를, 2015∼2017년에는 구글의 모기업인 알파벳의 회장을 역임했다. 2019∼2021년에는 미 인공지능 국가안보위원회(NSCAI) 위원장을 맡았다.

이날 슈밋 전 CEO는 AI 기술이 마구잡이로 확산하는 걸 통제하는 일은 매우 어려울 것이라면서 핵기술과 비교해 그 이유를 설명했다.

그는 핵의 경우 농축 우라늄이 필요하다면서 "농축 우라늄을 구하기 정말 어려웠기 때문에 오늘날 우리가 살아 있는 것"이라고 말했다.

핵무기는 통상 90％ 이상 농축된 우라늄으로 생산되는데, 이는 고도의 기술력을 요구하는 작업이기 때문에 그나마 확산을 저지할 수 있었다는 것이다.

반면 AI에 대해서는 "하드디스크 드라이브나 이동식저장장치(USB)를 통해 (AI 기술을) 훔칠 수 있기 때문에 확산 문제를 해결하기 어렵다"고 슈밋 전 CEO는 지적했다.

그는 "(AI 규제 방안은) 사회에 던져진 광범위한 질문"이라면서도 미 당국이 AI 통제를 위해 새로운 규제 기관을 만들 가능성은 작다고 내다봤다.

슈밋 전 CEO는 이전부터 AI에 대한 우려를 표명해왔다.

앞서 NSCAI는 슈밋이 위원장을 맡았던 2021년 미국이 AI 시대에 대비돼 있지 않다고 지적하는 보고서를 발간한 바 있다.

당시 NSCAI는 756페이지 분량의 해당 보고서에서 "미국인들은 AI 혁명이 우리 경제, 국가 안보, 복지에 얼마나 큰 영향을 미칠지 아직 고민하지 않고 있다"면서 "AI의 악의적 사용으로부터 미국을 방어하기 위해 지금 당정 중요한 결단을 내려야 한다"고 촉구했다.

hanju@yna.co.kr

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에릭 슈밋 "AI는 실존적 위험...기술 확산 막기 어려울 것" 에릭 슈밋 전 구글 최고경영자(CEO)[로이터 연합뉴스 자료사진. 재판매 및 DB 금지] (서울=연합뉴스) 유한주 기자 = 에릭 슈밋 전 구글 최고경영자(CEO)는 가까운 미래에 인공지능(AI)이 많은 인간을 다치게 하거나 죽일 수도 있다고 경고했다.

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01 - 의료 인공지능 개발 및 사업화 사례

▲ 정규환 기술이사(CTO) (주)뷰노

풍부한 데이터와 연산자원, 그리고 빠르게 성능과 효율성이 개선되는 알고리즘들을 기반으로 한 인공지능 기술이 의료 전반에 빠르게 도입되고 있다.

의료 인공지능의 여러 개발 사례들과 사업화 사례를 통해 의료 인공지능의 가능성과 해결해야 할 과제들에 대해서 논의해 보고자 한다.

의료에서 인공지능이 필요한 이유

의료에 있어 데이터 분석을 통한 최적의 진단이나 처방의 중요성이 커지고 있다.

하지만 다양한 의료기기와 병원의 정보시스템의 발전에 따라 생성되고 저장되는 의료데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있어 IBM의 추정에 의하면 2020년에는 의료진이 활용 가능한 데이터양의 200배 이상이 수집될 것으로 예상하고 있다.

이러한 데이터 급증에 반해, 의료진의 부족 현상이 가속화될 것으로 예상된다.

미국의과대학협의회(AAMC, Association of American Medical College)에 의하면 2030년까지 미국에서 10만 명의 의사부족이 예상되며, 한국보건사회연구원에 따르면 우리나라의 경우도 2030년까지 의사가 7,600명가량 부족할 것으로 예상하고 있다.

이러한 의사 부족 현상은 공간적, 시간적으로도 매우 큰 편차를 가지고 있다.

예를 들어 우리나라와 인구규모가 비슷한 케냐의 경우 의료영상을 전문적으로 판독하는 영상의학과 전문의의 총 숫자가 200명이 되지 않는데 반해 미국 보스턴의 매사추세츠 종합병원의 경우에는 단일 병원에 130명가량이 근무하고 있다.

시간적으로 보면 우리나라에서도 심야시간대에 응급 판독을 전문적으로 수행하는 응급 판독 전문의는 10명밖에 되지 않아 전체 영상의학 전문의 3,700명의 0.27%에 불과하다.

그래서 해당 전공이 아닌 전공의가 판독하게 되거나 전문의가 출근하는 시간까지 판독이 지연되면서, 뇌졸중이나 심혈관 질환과 같이 진단에 걸리는 시간과 정확도가 예후에 치명적으로 작용하는 경우에 대한 위험성이 남아 있다.

의료진이 판독할 수 있는 환경이 갖춰진다고 하더라도 여전히 의료진 간의 판독에 대한 일관성에 문제가 생길 수 있다.

구글이 조사한 바에 따르면 당뇨 합병증으로 실명하게 되는 주요 원인 중 하나인 당뇨성 망막병증은 안과 전문의들이 중증도에 대한 일치율이 60%, 동일 전문의의 반복 판독에 대한 일치율이 65% 수준에 그치고 있다.

특히, 특정 환자에 대해서는 각 전문의의 지식과 임상 경험에 따라 완전한 정상부터 가장 심각한 증식성 망막병증까지 모든 중증도에 대한 판독 결과가 나타날 정도로 일관적이지 못하다.

의료 데이터가 가진 불확실성과 모호성으로 인한 판단의 낮은 일관성을 해결할 방안이 요구되는 상황이다.

최근 들어 영상, 음성, 자연어 인식 등 여러 분야에서 있어 정확도와 효율성의 급속한 발전이 이뤄지고 있는 인공지능, 특히 딥러닝 기술이 의료 분야에 활발하게 도입되고 있다.

딥러닝의 예측 일관성(Consistency), 시간과 공간의 제약을 받지 않는 확장성(Scalability), 그리고 인간의 정확도에 준하는 정확성(Accuracy)을 강점으로 점차 다양하고 복잡한 의료 데이터 분석 및 진단 보조 솔루션에 대한 연구개발이 활발하게 이루어지고 있다.

의료 인공지능의 연구 사례

딥러닝 기반의 의료데이터 분석의 경우 현재까지 의료 영상 분석에서 가장 많은 연구 결과들이 발표되고 있으며, 병변의 탐지 및 정량화, 병변의 분류 문제 등에서 의사들의 진단 및 판독 능력에 준하거나 이를 넘어서는 결과들이 속속 등장하고 있다.

예를 들어 구글은 2016년에 의료 분야의 가장 권위 있는 학술지 중 하나인 미국의학협회저널(JAMA, Journal of the American Medical Association)에 안저 영상을 기반으로 당뇨성 망막병증을 안과 전문의보다 정확하게 진단하는 딥러닝 모델을 발표하여 주목을 받았으며, 스탠퍼드 대학에서는 피부 사진을 이용하여 피부암을 피부과 전문의보다 정확하게 탐지하는 결과를 네이처(Nature)표지 논문으로 발표하였다.

구글은 2차원인 안저 영상 분석에서 한발 더 나아가서 자회사인 딥마인드를 통해 3차원 영상인 빛 간섭 단층촬영(OCT)으로부터 다양한 안과적 비정상 영역을 딥러닝 모델로 정확하게 분할해 내고, 이를 기반으로 복수의 안과질환을 안과전문의보다 정확하게 판별하는 방법을 네이처 메디슨(Nature Medicine)에 발표하여 임상현장 활용에 적합한 기술로 평가받고 있다.

최근에는 이러한 병변의 탐지나 진단 외에도 의료 영상의 품질을 개선하거나 새로운 정보를 추출해 내는 곳에 딥러닝이 활발하게 사용되고 있다.

단순히 기술적인 관점이 아니라 환자나 병원의 입장에서 고통과 비용을 줄여주거나 운영 효율성을 향상해 주어 임상적 가치나 유효성이 큰 결과들이 발표되고 있다.

예를 들어 방사선단층영상(CT)영상의 경우에는 환자가 방사선에 노출되게 되므로 방사선량을 줄이는 것이 중요한데 이때 방사선량이 부족하면 반대로 영상의 품질이 떨어져 판독의 정확도가 낮아진다는 문제가 있다.

이때 적대적 생성적 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)를 이용하여 저선량의 CT영상을 일반 선량의 CT영상으로 변환하는 모델을 학습하면, 결과적으로 방사선량을 줄이면서도 일반 선량 품질의 영상을 얻을 수 있다는 결과가 발표되었다.

자기공명영상(MRI)의 경우에는 촬영에 수십 분이 소요되어 고정된 자세로 밀폐된 공간에 있어야 하는 환자의 입장에서의 고통과 병원의 운영 비용측면에서 비효율성이 존재한다.

MRI영상의 재건(Reconstruction)을 위해 필요한 원본 데이터라고 할 수 있는 k-공간 데이터의 일부만 얻어 내고, 이로부터 원본의 품질에 가깝게 변환하는 딥러닝 모델을 학습함으로써 영상의 품질을 희생하지 않고 촬영 시간을 획기적으로 감소시키는 방법들도 발표되고 있다.

의료영상뿐 아니라 문서나 수치형태의 전자의무기록, 혹은 시계열의 생체신호 분석에서도 딥러닝 기술이 활발하게 적용되고 있다.

구글에서는 전자의무기록에 기록된 다양한 환자 정보를 바탕으로 재입원이나 원내 사망과 같은 중요 이벤트들을 예측하는 딥러닝 기술을 디지털 메디슨(Digital Medicine)에 발표한 바 있으며, 뷰노에서는 호흡, 맥박, 산소포화도, 체온 등의 정보를 바탕으로 심정지를 최대 24시간 전에 예측하여 적절 시점에 조치를 취할 수 있게 하는 알고리즘을 심장전문지인 미국심장협회지(JAHA, Journal of the American Heart Association)에 발표하였다.

기존에 널리 이용되는 방법들은 대부분 단순한 생체 신호 단위의 점수제를 이용하고 있어, 시계열적 특징이나 생체 신호 간의 상호작용을 반영하지 못한다.

그래서 상태 발생에 대한 예측 민감도(Sensitivity)가 낮고, 특히 동일 민감도에 대해서 위양성율(False Positivie Rate)이 높아 활용도가 떨어진다는 단점이 있다.

최근 들어 국내에서도 응급 대응팀에 대한 수가를 신설하고 심정지나 패혈증과 같은 치명적인 상태를 조기에 대응하도록 권고하고 있는데, 다양한 생체 신호를 종합적으로 분석하여 민감도가 높고, 특히 위양성율을 대폭 감소시키는 이러한 딥러닝 기반 방법의 임상적 도입과 활용이 기대되는 상황이다.

의료 인공지능의 사업화 사례

의료데이터 분석을 통해 진단과 처방을 보조하는 솔루션들은 관련법상 의료기기로 분류되고 있다.

따라서 임상에 도입되기 위해서는 임상적 안정성과 유효성을 검증하기 위한 임상시험을 거처 식약처 승인을 받아야 한다.

전 세계적으로 미국 FDA가 인구 노령화에 따른 의료비의 증가 및 의료진 부족 현상에 대한 대안으로 가장 전향적인 정책을 펼치고 있으며, 2012년부터 기계학습 기반의 진단보조 소프트웨어에 대한 가이드라인을 개발해 왔다.

이에 따라 2017년 1월에는 세계 최초로 딥러닝을 이용한 클라우드 기반 의료영상 정량화 소프트웨어인 아터리스(Arterys)의 Cardio DL이 FDA의 승인을 받았으며, 2018년 4월에는 세계 최초로 의료진의 개입 없이도 환자의 중증도에 따라 전문의 상담을 권고해주는 인공지능 기반 안저 영상 분석 솔루션이 FDA의 승인을 받았다.

미국 FDA는 이에 대해서 개별 의료기기가 아닌 의료기기 제조사에 허가를 주는 사전 인증(Pre-cert)프로그램을 시작하여 여러 회사들이 참가했고, 암진단을 위한 영상의학 의료기기의 등급을 하향 조정하여 인허가 절차를 간소화하는 등의 전향적인 변화를 추구하고 있다.

또한, 개별 의료기기의 개발과 병행하여 의료진단 보조 솔루션들의 플랫폼을 지향하는 EnvoyAI나 Nuance사의 PowerShare와 같은 솔루션들이 등장하고 있는데, 이는 개별 의료기기의 공급 채널을 일관화, 대형화하고자 하는 시도로서 많은 인공지능 기반 의료 소프트웨어 개발 회사들이 참가해서 솔루션들 간의 통합 및 시너지를 추구하고 있다.

국내에서는 2016년부터 식품의약품안전처(이하 식약처)를 중심으로 인공지능 기반 의료기기에 대한 논의가 시작되었으며, 2017년에 "빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 허가 심사 가이드라인"이 발표되면서 인공지능 기반 의료기기의 품목별 등급이 정의되었다.

이어 "인공지능 기반 의료기기의 임상 유효성 평가 가이드라인"이 발표되며 임상적 유효성을 평가하기 위한 근거와 절차가 마련되었다.

이를 토대로 인공지능 기반 의료데이터 분석 및 진단보조 솔루션 개발업체인 뷰노는 국내 최초로 소아 골연령 진단 보조 솔루션인 "뷰노메드 본에이지"에 대한 임상시험을 거쳐 식약처 승인을 획득하였다.

현재 미국과 유럽 외에는 전 세계적으로 규제기관의 승인을 받은 사례가 드물고, 특히 중국과 일본의 경우 최근 들어서야 인공지능 기반 의료기기에 대한 가이드라인을 마련하는 상황임을 감안할 때, 상대적으로 빠른 상용화 사례로 볼 수 있다.

현재는 루닛의 "루닛 인사이트"와 JLK의 "JBS-01K" 제품이 추가로 판매 허가를 받았으며, 향후 인공지능 기반 의료기기의 식약처 승인 및 상용화 사례가 꾸준히 증가할 것으로 기대된다.

의료에서 인공지능의 활발한 도입을 위해 남은 과제

의료 인공지능이 본격적으로 임상현장에 도입되어 사용되기 위해서는 여전히 해결해야 할 문제들이 남아있다.

기술적으로는 현재 인공지능 기술의 핵심으로 사용되고 있는 딥러닝 모델의 예측 결과에 대한 설명력에 대한 불확실성에 대한 정량화, 그리고 적대적 데이터에 대한 대응 및 보안과 관련된 이슈들이 남아 있으며, 여전히 인공지능 기반의 의료 솔루션들의 다양성이 낮고 기존 병원 시스템과의 통합과 연계 수준이 낮다는 한계가 있다.

규제적인 개선도 여전히 필요한데 국내는 의료기기 허가, 신의료기술평가, 보험급여 결정과 같은 다단계 과정을 거쳐야 하며, 이를 위한 비용과 시간 등의 노력이 매우 큰 편이다.

또한 단일 보험체계에서 신의료기술평가를 통과하여 수가를 인정받을 수 있는지가 인공지능 의료기기의 도입과 사업적 성과를 결정하게 되는 상황이므로 기술개발 이후에도 큰 불확실성을 떠안을 수밖에 없는 상황이다.

최근 보건복지부에서 의료 인공지능 솔루션의 역할이 의료진의 편의성 개선이나 병원 생산성 향상에 그친다면 건강보험을 적용하지 않는 것이 원칙이라고 밝힌 바가 있다.

이 역시도 오진율의 획기적 개선이나 선별검사로의 효용 증대 등의 근거 마련을 필요로 하는 것으로서 장기간의 연구와 추적관찰이 필요하게 되어 단기간에 활발한 임상 도입과 상용화가 쉽지 않을 것임을 예상하게 한다.

의료데이터 급증에 비해 이를 처리할 의료진의 부족으로 인공지능 기술의 필요성이 커지고 있다.

규제개선과 공공의 투자를 통해 인공지능 의료기기들이 활발히 도입될 수 있는 환경을 조성하고, 연구개발 인력들이 꾸준히 육성됨으로써 국내 기업들과 의료기관들이 의료 인공지능 분야의 선도적인 위치를 차지하여 국민건강과 삶의 질 향상에 기여할 수 있기를 기대해 본다.

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01 - 의료 인공지능 개발 및 사업화 사례 - 기술과혁신 웹진

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▲ 정규환 기술이사(CTO) (주)뷰노 풍부한 데이터와 연산자원, 그리고 빠르게 성능과 효율성이 개선되는 알고리즘들을 기반으로 한 인공지능 기술이 의료 전반에 빠르게 도입되고 있다. 의료 인공지능의 여러 개발 사례들과 사업화 사례를 통해 의료 인공지능의 가능성과 해결해야 할 과제들에 대해서 논의해 보고자 한다. 의료에서 인공지능이 필요한 이유 의료에 있어 데이터 분석을 통한 최적의 진단이나 처방의 중요성이 커지고 있다.

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VOL.126
March 2019

Special ____ 인공지능은 사람의 일자리를 위협할까?

인공지능은
사람의 일자리를
위협할까?

인공지능이 발달하면서 "인간 중심으로 이뤄지던 일자리는 바뀌지 않을까?"란 우려는 어느 정도 생각해 볼 만 하다. 컴퓨터 보급으로 인한 단순 사무직 종사자나 대형마트의 캐셔, 톨게이트의 검표원 숫자가 대폭 줄어든 것만 봐도 알 수 있다. 한편에선 인공지능 발달이 지식 노동화를 앞당기고,향후 대규모의 새로운 시장이 열릴 것이라는 장밋빛 전망도 있다. 그렇다면 과연 인류는 인공지능 시대를 맞아 어떻게 변화에 대비해야 할까?

실업, 새로운 패러다임의 전개

인공지능의 발전에 따른 산업의 파급력이 노동시장에 가져올 변화에 관심이 쏠리고 있다. 그중 가장 큰 관심은 일자리 문제이다. 인공지능 구현의 접근 방법 변화와 빅데이터 기반의 급진적 기술 성과들은 이미 인간의 업무 영역을 조금씩 대체하고 있기 때문이다. 일례로 공장의 자동화가 진행되면서 기존 일자리가 줄어들기 시작했고, 이 때문에 "인공지능이 내 일자리를 빼앗아가면 어쩌지?"란 우려도 적지 않다.

사실 새로운 기술의 등장으로 일자리 판도가 바뀌는 현상은 이번뿐만 아니다. 그동안의 산업혁명 과정에서 농민과 수공업자 일자리가 위협받아 한 차례의 실업이 있었고, 자동화 기술의 발전으로 인한 공장노동자들의 실업도 존재해 왔다. 이후 화이트칼라가 직장을 잃었던 적이 있었고, 컴퓨터 등장에 따른 로봇과 인공지능으로 전문가들이 일자리를 잃기 시작하는 새로운 패러다임이 전개 중이다. 이런 변화를 거쳐 과거 농업종사자들은 공장으로 공장종사자들은 서비스업으로 이동하는 변화 또한 있어 왔다.

2016년 세계경제포럼 개막 직전에 발표한 '일자리의 미래' 보고서는 오는 2020년까지 4차 산업혁명으로 인해 총 710만 개의 일자리가 사라지고, 210만 개의 일자리가 창출된다고 전망했다. 이러한 전망은 산업과 업종과 관계없이 모든 사람이 직접적인 영향을 받는다는 점에서 비관적인 예측을 낳기도 했다. 또 한편으로는 이런 비관론적 관점은 인류의 기술 도약 능력을 과소평가한다는 의견도 제시되고 있다. 4차 산업혁명은 앞으로 수많은 신산업을 만들어낼 것이고, 현존하지 않는 다양한 직업군을 창출할 수 있다는 점을 간과했다는 점이다. 이러한 주장은 인공지능의 발전과 함께 고용 또한 증대될 것으로 전망된다.

세계경제포럼
(World Economic Forum)
전 세계의 저명한 기업인, 정치가, 학자, 언론인 등이 모여 세계경제에 관해 논의하는 권위 있는 국제민간회의

인공지능이 바꿔 놓을 미래의 일자리

과거 첫 번째 대량실업으로 농부의 수는 줄었지만, 농업을 기반으로 하는 간접 일자리는 늘어났다. 예를 들어 비료 및 트랙터 공장, 종자 개량 등을 위한 유전공학 및 생명 공학자, 가공식품 종사자 등이다. 이처럼 직업의 다양화가 촉진됨에 따라 직접적인 일자리는 줄어들지만, 간접적인 일자리는 늘어났다.

또 세계적인 미래학자 토머스 프레이(Thomas Frey)는 미래 일자리 중 60%는 아직 만들어지지 않았다고 주장한다. '일자리의 미래' 보고서에서도 "2016년 초등학교에 입학하는 아이들의 약 65%는 현존하지 않는 새로운 직업을 가지게 될 것이다."라고 내다봤다. 물론, 향후 10년간 이뤄질 기술 발전은 노동시장에 실질적인 영향을 미치지 못할 것이라는 현실론 적인 주장도 있다. 아직은 약한 인공지능 시대이고, 여전히 사람의 도움을 받아야 하기 때문이다.

미국 오하이오 주립대학 교수 마이클 글래스먼(Michael Glassman)은 미래 인공지능이 현재보다 더 많은 기능을 수행하겠지만, 실제로 사라지는 직업의 수는 과장됐다고 말한다. 이처럼 여러 의견이 분분한 가운데, 제4의 실업은 '미래완료 진행형'이라고 볼 수도 있다. 따라서 인공지능의 발달과 일자리 문제를 성급하게 비관적으로만 바라볼 필요는 없다. 4차 산업혁명으로 잃은 일자리는 새로운 직종과 산업 분야에서 재창출될 것으로 보여진다.

우리는 무엇을 준비하고 대비해야 할까?

인공지능 시대를 맞아 어떤 일자리를 찾아야 할 것인가는 인류 모두의 관심사이며, 풀어나가야 할 과제다. 또 인류가 만든 도구에 불과한 인공지능을 어떻게 사용할지에 대해선 깊은 논의가 필요한 시점이다. 이에 새로운 일자리 창출을 위한 기존 인력에 대한 재교육과 근로시간 감축 및 고용구조 변화를 고려한 노동시장의 재편도 필요할 것으로 보여진다.

이러한 시점에서 최근 정부출연연구원이 앞장서 미취업 청년들을 위한 지능형반도체 설계 전문 엔지니어로 육성하고, 기업 취업으로 연결함으로써 큰 호응을 얻고 있다. ETRI 서울 SW-SoC융합R&BD센터가 주최한 본 교육과정은 지능형반도체, 인공지능 등과 관련된 실무역량을 지닌 전문엔지니어를 집중적으로 육성 중이다. 이뿐만 아니라 기술창업 또는 중소·중견기업으로 채용될 수 적극 지원하고 있다.

2009년부터 시작된 본 교육은 9년간 총 564명의 SW-SoC(시스템온칩) 설계 전문엔지니어를 키워냈다. 수료생 62명 중 57명(92%)이 취업과 진학에 성공하는 성과도 이루었다. 연구진은 이러한 프로그램을 통해 4차 산업혁명을 대비하고, 청년들의 최대 화두인 취업난 해결과 일자리 문제를 한 번에 잡은 셈이다.

또 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신기술진흥센터가 주관하는 '한이음 ICT멘토링'은 ICT 전문가 멘토와 대학생 멘티가 팀을 구성해 프로젝트를 수행하는 인재 양성 프로그램이다. 본 프로그램은 학생들의 실무역량을 향상할 뿐만 아니라 ICT 업계 구인, 구직 미스매치를 해결하고자 진행되고 있다.

우리는 지금까지 남들과 똑같이 무언가를 했을 때, 그들보다 조금 더 잘하면 선택될 수 있다고 믿어왔다. 하지만, 인공지능이 발전하는 시대에는 다를 것이다. KAIST 정재승 교수는 JTBC의 불편 연구소 인터뷰에서 "인공지능 시대는 남들과 비교하지 않고, 내 존재 가치가 무엇인지 끊임없이 고민해보는 사회가 될 것이다."라고 말하기도 했다. 어쩌면 아주 역설적이게도 인공지능이 보편화된 사회는 인간 존재의 깨달음이라는 철학과 같은 인문학이 훨씬 더 중요한 사회로 나아가지 않을까 생각한다. 지금은 그 어느 때보다 미래에 대한 통찰력과 창의성이 필요한 때이다.

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인공지능은 사람의 일자리를 위협할까?

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인공지능은 사람의 일자리를 위협할까?

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보고서 캡처

[인공지능신문 최광민 기자] 구글은 세계 최대의 재생 에너지의 구매자이자 에너지의 양을 최소화하여 기후 변화에 대한 조치를 능동적으로 취하고 있다. 특히, 지난 10 년 이상 데이터센터를 가능한 한 에너지 효율적으로 만들기 위해 노력해 왔다고 한다.

지난달 28일(현지시간) 사이언스지를 통해 발표된 논문'글로벌 데이터센터 에너지 사용 추정치 재조정(Recalibrating global data center energy-use estimates)'이란 연구 결과를 통해 구글과 업계의 리더들의 노력을 공개했다. 특히, 클라우드 컴퓨팅에 대한 수요가 급증하더라도 효율성 향상으로 전 세계 데이터센터에서 사용되는 에너지 소비는 거의 일정하게 유지되고 있었다.

연구에 따르면 2010 년과 2018 년 사이에 데이터센터에서 수행되는 컴퓨팅은 약 550 % 증가한 반면, 데이터센터에서 소비하는 에너지양은 기간 동안 6 % 만 증가한 것으로 나타났다. 이 논문의 저자들은 이러한 에너지 효율 증가가 다른 주요 경제 부문에서 볼 수 있는 것보다 더 뛰어나다고 강조했다.

결과적으로, 데이터센터는 이제 그 어느 때 보다 많은 사람들을 위해 더 많은 애플리케이션에 전력을 공급하고 있지만 2010 년과 동일한 비율로 전세계 전력 소비의 약 1 %를 차지하는 것으로 나타났다.

또한, 연구(미국 데이터 센터 에너지 사용량 보고서/United States Data Center Energy Usage Report 2016-)에 따르면 하이퍼 스케일(매우 큰) 데이터센터는 소규모 로컬 서버보다 에너지 효율성이 훨씬 뛰어났다. 즉, 개인 또는 회사는 클라우드 기반 소프트웨어로 간단히 전환하여 컴퓨팅과 관련된 에너지 소비를 즉시 줄일 수 있다는 것이며, 데이터센터 운영이 계속 발전함에 따라 로컬 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 간의 효율성 차이는 계속 커질 것으로 보인다.

구글의 경우 모든 작업 수준에서 에너지 낭비를 제거하려는 끊임없는 노력에 대한 해답을 제시했다. 특히, 매우 효율적인 머신러닝을 가속하기 위해 텐서 프로세싱 유닛을 설계하고 모든 데이터 센터에 고성능 서버를 장착했다. 2014 년부터 머신러닝을 사용하여 데이터 센터의 냉각을 자동으로 최적화하기 시작했으며, 동시에 스마트 온도, 조명 및 냉각 제어 솔루션을 구축해 데이터 센터에서 사용되는 에너지를 더욱 줄였다.

벨기에 Saint-Ghislain 구글 데이터 센터(사진:보고서 캡처)

현재, 구글 데이터센터는 일반적인 엔터프라이즈 데이터센터 보다 에너지 효율이 두 배이며, 이는 5 년 전과 비교했을 때, 같은 양의 전력으로 약 7 배 많은 컴퓨팅 성능을 제공하고 있다.

특히 'AI 기반 추천 시스템(AI-powered recommendation system)'은 데이터 센터 냉각을 직접 제어함으로써 이미 평균 30 %의 일관된 에너지 절약을 제공하고 있다. 또한 2019 년 전 세계 데이터 센터의 연간 평균 전력 사용 효율은 업계 평균 1.67과 비교하여 1.10의 최저 기록을 달성했다. 즉, 구글 데이터센터는 모든 IT 장비 단위의 오버 헤드 에너지를 약 6 배 더 적게 사용하고 있다.

한편, 구글은 계속해서 프로세스에서 습득한 새로운 기술을 공유하고 배포해 가능한 가장 효율적인 데이터센터를 설계하며, 진행 상황에 대한 데이터를 공개할 것이라고 밝혔다.

가능한 적은 전력을 사용하여 인터넷에 전력을 공급하려는 노력과 24 시간 내내 탄소가 없는 에너지를 사용하는 방법에 대해 자세한 내용은 구글의 최신 '환경보고서Environmental Repor 2019- )'를 참고하면 된다. 참고) 위 연구 논문(Recalibrating global data center energy-use estimates-)

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구글 데이터센터, 인공지능이 운영과 에너지 절약에 혁신적으로 기여하고 있다

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인공지능신문 최광민 기자] 구글은 세계 최대의 재생 에너지의 구매자이자 에너지의 양을 최소화하여 기후 변화에 대한 조치를 능동적으로 취하고 있다. 특히, 지난 10 년 이상 데이터센터를 가능한 한 에너지 효율적으로 만들기 위해 노력해 왔다고 한다.지난달 28일(현지시간) 사이언스지를 통해 발표된 논문'글로벌 데이터센터 에너지 사용 추정치 재조정(Recalibrating global data center energy-use estimates)'이란 연구 결과를 통해 구글과 업계의 리더들의 노력을 공개했다.

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“일자리 오히려 늘 것”...AI가 업무에 미치는 영향

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인공지능(AI)에 의해 대체되는 일자리보다 새로 생겨나는 일자리가 더 많을 것이라는 전망이 나왔다.미국 잡지 리더스다이제스트는 1일 세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면 AI는 2025년까지 26개 국가에서 8500만 개의 일자리를 대체하겠지만 9700만 개의 새로운 일자리를 창출하게 될 것이라고 전망했다고 밝혔다.AI가 채용 시장에서 긍정적인 영향을 미치게 될 것이라는 예상이다. AI가 확장되면서 대고객 서비스 업무와 같은 많은 작업이 사라질 수 있지만 AI가 더 늘어날수록 현재는 없는 미래의 기술과 커리어

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[프리미엄 리포트] AI·자율주행·암호화폐...미처 몰랐던 탄소 배출

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인공지능은 탄소 배출을 증가시켜 환경오염에 기여한다

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인공지능은 탄소 배출을 증가시켜 환경오염에 기여한다

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2018년, 롯파이 벨키르 캐나다 맥마스터대 연구팀은 정보 통신 산업에서의 온실가스 배출량이 2007년의 약 1~1.6%에서 2040년까지 14%를 초과하는 양으로 늘어날 수 있다고 분석했다.
디지털 탄소발자국 연구는 아직 많지 않고, 관련 정책 수립도 거의 이루어지지 않은 상태
현재 우리 삶에서 전기를 사용하는 거의 모든 기기는 디지털 기술과 관련이 있습니다. 즉 현 시대의 탄소발자국 대부분은 디지털 탄소발자국일 수 있다는 거지요. 앞으로 디지털 탄소발자국은 더욱 커져갈 겁니다.”

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차도를 지나는 경유차가 내뿜는 잿빛 배기가스, 강 건너 화력발전소 굴뚝에서 나오는 흰 연기, 초원에서 풀을 뜯던 소들이 내뱉는 메탄 섞인 트름.

기후변화의 원인이 되는 '온실가스 배출'을 생각할 때 떠올리는 이미지들이다. 과연 온실가스는 여기에서만 배출될까. 최근 디지털 기기를 사용할 때 배출되는 온실가스인 '디지털 탄소발자국'에 주의를 기울여야 한다는 연구들이 나오고 있다. 디지털 탄소발자국이 무엇이고, 어디서, 어떻게 찍힌다는 것일까. 디지털 탄소발자국은 과연 실체가 있는 경고인지 살펴봤다.

'디지털 탄소발자국'은 디지털 기기와 서비스의 생산과 소비, 폐기에 이르는 전 과정에서 발생하는 온실가스를 뜻한다. 디지털 탄소발자국은 어디서 어떻게 찍힐까.

클라우드, SNS, 영상과 음악 스트리밍, 게임까지 우리가 인터넷을 통해 사용하는 대부분의 서비스 뒤에는 '데이터 센터'가 있다. 데이터 센터는 수많은 서버와 통신 장비, 스토리지(저장 장치) 등 인터넷을 통한 컴퓨터 서비스에 필요한 장비가 모인 '데이터의 집' 같은 건물이다.

데이터 센터는 어떤 일을 할까. 영상을 예로 들어보자. 스마트폰에서 영상을 스트리밍 하면, 데이터 센터에 저장돼 있는 해당 파일이 인터넷 네트워크를 통해 라우터로 전송된다. 라우터란 서로 다른 네트워크를 연결해 주는 일종의 중계 장치다. 정보를 받은 라우터는 와이파이 등 통신망을 통해 목적지인 스마트폰으로 파일을 전송한다. 이 과정을 거친 데이터는 스마트폰에서 영상으로 실시간 재생된다.

데이터 센터는 다른 분야에서도 쓰인다. 최근 주목받는 분야 중 하나는 인공지능(AI) 기술이다. 수많은 데이터를 모아 AI를 가르칠 때 연산 횟수가 기하급수적으로 증가해 대규모의 컴퓨팅이 가능한 데이터 센터가 필요하기 때문이다. 챗GPT 같은 AI 모델도 구축을 위해 방대한 분량의 데이터와 연산이 필요하다. 손에 들고 다니는 가벼운 인터넷 세상의 뒤에 실로 어마어마한 물질적 기반이 숨겨져 작동하는 것이다.
● 데이터 센터 탄소발자국, 비행기 넘어서다
매년 데이터가 기하급수적으로 쌓이면서 데이터 센터도 늘어날 수밖에 없다. 문제는 데이터 센터가 데이터를 저장하고 있는 수많은 서버를 작동시키려면 막대한 에너지가 필요하다는 점이다.

우리가 인터넷 서비스를 이용하는 동안 데이터 센터 서버부터 라우터, 와이파이, 스마트폰에 이르는 각 단계의 기계들이 전기를 사용하며 온실가스를 간접 배출한다. 특히 데이터 센터는 수많은 사용자의 요청을 실시간으로 수행하면서 엄청난 에너지를 소모한다. 나아가 수많은 서버가 동작하면서 발생하는 폐열을 식히는 냉각 장치도 가동돼야 한다.

AI 모델을 만들고 사용할 때도 엄청난 에너지가 소모된다. 수많은 데이터를 모아 AI를 가르칠 때 연산 횟수가 기하급수적으로 증가하기 때문이다. 엠마 스트러벨 미국 매사추세츠대 연구팀은 2019년 대규모 딥러닝 AI 하나를 교육하는 데 약 30만kg의 이산화탄소가 배출된다고 분석하기도 했다.(doi: 10.48550/arXiv.1906.02243)

이렇게 소모된 에너지가 온실가스를 배출하는 화석 연료에서 만들어졌다면 우리는 데이터 센터가 온실가스의 '간접배출원(Scope 2)'이라 말할 수 있다. 세계적으로 널리 쓰이는 '온실가스 분류 기준(GHG Protocol)'에서 직접 온실가스를 배출하는 배출원은 '직접배출원(Scope 1)'으로 분류한다. 직접 온실가스를 만들지는 않지만 이를 수반하는 활동은 간접배출원(Scope 2)이라 불린다. 전기 에너지를 많이 소모하는 데이터 센터는 간접배출원으로 볼 수 있다. 정수종 서울대 환경대학원 교수는 "(그러나) 실제로 에너지를 많이 소모하는 데이터 센터의 경우 직접 발전을 하는 곳도 있다"며 "이런 곳은 직접배출원이기도 하다"고 설명했다.

데이터 센터가 배출하는 온실가스의 양은 어느 정도일까. 국제 에너지 기구(IEA)는 2022년 9월 발표한 보고서에서 데이터 센터가 전 세계 전력 수요의 약 1%를 소비하며, 세계 이산화탄소 배출량의 0.3%를 차지한다고 분석했다. 프랑스에서 기후변화를 연구하는 비영리기구인 더 쉬프트 프로젝트(The Shift Project)는 더 높은 수치를 제시했다. 데이터 센터의 디지털 탄소발자국이 전 세계 온실가스 배출량의 2.5~3.7%에 달한다는 것이다. 온실가스 배출의 주범으로 지목받는 항공업계의 배출량이 약 2.4%인데, 이 수치에 따르면 데이터 센터가 항공업계 전체보다 많은 온실가스를 배출하는 셈이다.

2022년 9월 영국 케임브리지대 저지경영대학원의 대안금융센터는 그때까지 비트코인으로 배출된 이산화탄소가 지금껏 총 1억 9965만 톤이라 발표했다. 이 중 2022년에 배출된 이산화탄소만 4835만 톤으로, 전 세계 1년 이산화탄소 배출량의 0.1%에 달한다. 비트코인 채굴에 쓰인 에너지의 약 62.4%가 화석연료이기 때문이다. 비트코인을 제외한 다른 종류의 암호화폐까지 생각하면 암호화폐의 탄소배출량은 더 늘어날 것으로 추산된다.

'암호화폐'란 실물 없이 컴퓨터 내에 정보만 남아 거래되는 가상화폐의 일종이다. 암호화폐가 본격적으로 이슈가 된 것은 2009년 블록체인 기술을 도입해 발행된 첫 화폐인 비트코인의 가치가 폭등하면서부터다.

비트코인 네트워크에는 비트코인 거래를 확인하는 과정에서 거래 기록을 안전하게 지키기 위해 수학 문제를 푸는 작업이 포함돼 있다. 이 문제를 푸는 데 기여한 사람은 컴퓨터 자원을 제공한 대가로 거래 수수료의 일부나 암호화폐를 발급받는데 이를 '채굴'이라 한다.

문제는 암호화폐를 채굴하려면 컴퓨터가 고성능의 연산을 수행해야 하며, 이때 많은 양의 전기에너지가 필요하다는 점이다. 대안금융센터는 매일 홈페이지를 통해 '비트 코인 전기 소모 지수'를 공개하는데 2월 13일 기준, 비트코인 체계를 유지하는 데는 1년에 114.3TWh(테라와트시)의 전기가 소모된다. 2021년 대한민국 전체의 전기 소모량(553TWh)의 20%에 달하는 양이다.

다행인 점은 2022년 비트코인으로 인해 배출된 이산화탄소는 이전 해인 2021년보다 14.1% 감소했다는 사실이다. 대안금융센터는 이 감소의 원인이 암호화폐 채굴의 수익성 감소로 전력 소비가 줄어들었기 때문이라 진단했다. 이 정도면 암호화폐가 자본주의와 디지털 기술이 결합해 기후에 미치는 부정적 사례를 보여줬다고 할 수 있지 않을까.
● 자율주행 AI 똑똑해지면 탄소 배출 증가?
겉보기에는 큰 관련 없어 보이는 자율주행차량도 잠재적인 디지털 탄소 배출원이 될 수 있다. 지난 1월 수미야 수드하카 미국 매사추세츠공대(MIT) 연구팀은 국제학술지 'IEEE 마이크로'에 근미래 전체 차량 중 95%가 자율주행차량으로 대치된다면, 자율주행차량이 지금의 데이터 센터가 매년 배출하는 탄소보다도 더 많은 양의 탄소를 배출할 것이라고 예측했다.(doi: 10.1109/mm.2022.3219803)

왜 자율주행차량의 증가가 온실가스 배출 증가로 이어진다는 것일까. 수미야 수드하카 연구팀이 주목한 부분은 AI의 추론 과정이다. 자율주행 기술이 발전하면 그에 따라 AI 컴퓨터의 연산 횟수도 기하급수적으로 늘어난다. 컴퓨터를 작동시키는 데 더 많은 에너지가 들면서 온실가스 배출량이 증가한다는 것이다.

이 흐름을 좀 더 자세히 들여다보자. 자율주행 차량을 운전하는 AI는 차량 곳곳에 설치된 카메라와 라이다(LIDAR) 같은 장치를 활용해 차량, 차선, 신호등 같은 주변 사물을 인식하고 그에 맞춰 자신이 갈 길을 추론한다. 이때 AI에 입력되는 정보량과 AI의 딥러닝 신경망이 얼마나 많은 레이어를 가지고 있는지에 따라 컴퓨터 연산 횟수는 기하급수적으로 증가한다. 예를 들어 MIT 연구팀은 레이어 10개 깊이의 딥러닝 신경망을 가진 자율주행 차량이 10대의 카메라를 사용한다고 가정했을 때 1시간 동안 운전하면 2160만 번의 연산을 수행한다고 분석했다.

자율주행 기술은 완전 수동인 '레벨 0'부터 운전자를 대신하는 완전 자율주행 단계인 '레벨 5'까지 여섯 단계로 구분된다. 2023년 현재 테슬라를 포함한 세계 각국의 기업은 조건부 자율주행을 뜻하는 '레벨3'을 상용화하는 단계다. 한국교통연구원은 국내 2단계 이상 자율주행차가 매년 평균 83%씩 늘어날 것으로 예측했다. 만약 가까운 미래에 고도 자동화 단계인 '레벨 4'와 '레벨 5'의 자율주행차량이 급증하면, 그만큼 컴퓨터의 연산량도 증가하며 현재의 데이터 센터보다도 상당한 양의 컴퓨터 연산이 필요하게 된다는 것이다.

반대로 AI를 탄소 배출을 줄이는 데 쓰려는 연구도 진행 중이다. 최경환 광주과학기술원(GIST) 기계공학부 교수는 "AI를 이용해 자율주행 차량의 불필요한 가감속을 줄여 에너지 효율을 극대화함으로써 탄소 배출을 절감할 수 있다"고 밝혔다. 주변 차량과 교통 환경을 실시간으로 반영해 차의 속도를 최적으로 일정하게 유지하면서 주행에 필요한 에너지를 절약한다는 구상이다.

개인이 디지털 탄소 발자국을 줄이기 위해 할 수 있는 방법으로 '메일함 비우기'가 자주 언급된다. e메일 한 통을 보낼 때 약 4g의 온실가스가 배출되고, 스팸 메일을 보관하는 데만 연간 1700만 톤의 이산화탄소가 발생한다는 것이다. 영국의 컴퓨터과학자 팀 버너스리가 언급하며 유명해진 이 수치는 이후 여러 곳에서 인용되면서 퍼져나갔다. 우리나라 정부도 지난 2021년 12월 '탄소중립 주간'을 설정하고 불필요한 이메일을 삭제하자는 캠페인을 진행하기도 했다.

그러나 이 수치에 관해서는 논란이 많다. 2022년 11월 루치아노 로드리게스 비아나 캐나다 치쿠티미퀘백대 기초과학부 연구팀은 '기존 통념과 달리 이메일 삭제는 탄소중립에 큰 도움이 되지 않는다'는 연구 결과를 발표했다.(doi: 10.1016/j.spc.2022.09.025) 연구팀의 분석에 따르면 e메일 교환은 전체 인터넷 트래픽의 1% 정도이며, 이 중에서도 85%가 스팸메일로 만들어지는 것으로 드러났다. 게다가 메일 송수신이 데이터 센터와 네트워크에 미치는 영향은 낮다.

연구팀은 차 한 잔을 데우기 위해 전기포트가 사용하는 전기의 양과 1MB 메일 약 1500개를 전송하고 저장하는 데 드는 전기의 양이 같다고 분석했다. 오히려 개인의 측면에서는 디지털 기기를 새로 사지 않고 오랫동안 쓰는 편이 탄소발자국 절감에 더 큰 도움이 될 수 있는데, 기기를 만들 때 훨씬 많은 에너지가 들기 때문이다.

결국 디지털 탄소발자국을 줄이기 위해서는 개인의 노력 이상이 필요하다. 데이터 센터가 한 예다. 정수종 교수는 "디지털 탄소발자국 중 디지털 기기 사용 측면에서는 데이터 센터의 전력 소모가 가장 중요하다"고 언급했다. 거의 모든 디지털 서비스가 결국 데이터 센터로 모이기 때문이다.
● 바다에 집어넣고 산에다 짓고, 친환경 데이터
한 가지 방법은 데이터 센터에 신재생 에너지를 공급해 탄소 중립을 실현하는 것이다. 예를 들어 페이스북은 2018년 9월 아일랜드클로니의 바람이 많이 부는 자연환경을 활용해 100% 풍력발전으로 구동되는 데이터 센터를 건설했다. 노르웨이의 데이터 센터 업체 크린 마운틴은 동굴과 빙하의 침식 작용으로 만들어진 피오르드의 차가운 물, 그리고 수력발전을 통해 온도를 유지한다.

데이터 센터에서 사용되는 에너지 소모를 줄이기 위한 연구도 한창이다. 마이크로소프트는 데이터 센터를 바닷속에 지어 차가운 해수로 '자연'스럽게 냉각을 실현한다는 '나틱 프로젝트(Natick Project)'를 실험하기도 했다. 컴퓨터 장비만큼이나 전력을 소모하는 장비 냉각을 해결하겠다는 발상이다.

네이버도 냉각 문제를 자연의 힘으로 해결하려 했다. 강원도 춘천의 '데이터 센터 각'은 춘천의 낮은 기온과 산에서 내려오는 차가운 바람으로 내부의 열을 식히도록 고안됐다. 세계 데이터 센터 최초로 친환경 건물 인증 '리드(LEED)' 최고 등급인 '플래티넘'을 획득하기도 했다. 인증 평가 기관인 US GBC(미 그린빌딩위원회)는 각 춘천이 기존 데이터 센터보다 연간 73.8%의 에너지 비용을 절감할 수 있다고 봤다.

직접적으로 데이터 센터 시스템의 에너지 효율화를 모색하는 연구도 있다. 김대훈 대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 교수는 데이터 센터의 네트워크 효율을 높여 전력 소모량을 줄이는 연구를 하고 있다. 김 교수팀은 2021년 10월 국제학술대회 IEEE/ACM에 네트워크 부하 수준에 따라 서버 프로세서의 전력을 관리하는 기술 '엔맵(NMAP)'을 발표했다. 인터넷 사용자들의 네트워크 요청을 빠르게 파악하고 예측해 그에 맞게 서버 프로세서의 전압과 주파수를 조절하는 식이다.
● 앞으로 더 중요해질 디지털 탄소발자국
정수종 교수는 "디지털 탄소발자국은 결코 새로운 개념이 아니다"라고 말했다. 사실 디지털 탄소발자국은 정보 기술 분야에서 완전히 새로운 개념이 아니라, '그린 컴퓨팅', 혹은 '지속가능한 컴퓨팅'이라는 이름부터 오래전부터 연구돼 왔다.

미국 환경 보호국(EPA)은 이미 1992년, 컴퓨터와 주변 기기의 에너지 효율성을 홍보하는 '에너지 스타' 프로그램을 도입한 바 있다. 컴퓨터나 모니터 한 귀퉁이에 붙어있던 에너지 스타 스티커가 에너지 효율 인증을 받았다는 의미다. 이런 프로그램을 통해 컴퓨터에 절전 모드가 널리 도입되기도 했다.

오래됐다면 오래된 개념이 최근 다시 주목받는 또 다른 이유는 우선 기후 변화에 대한 위기의식이 높아졌기 때문이다. 정수종 교수는 "친환경 경영(ESG)에 대한 관심이 커지면서 빅 테크 기업에서도 이를 신경 쓰지 않을 수 없을 것"이라 밝혔다.

친환경 경영은 이제 기업의 경쟁력 차원에서도 무시할 수 없는 요소다. 시장은 친환경적이지 않은 산업이 판매에 제한을 받고 투자를 받기도 힘든 방향으로 바뀌고 있기 때문이다. 이는 곧 기업이 디지털 탄소발자국을 줄이도록 정책적 개선도 필요하다는 뜻이다.

두 번째 이유는 앞으로 디지털 탄소발자국의 크기가 훨씬 커질 것이라는 우려 때문이다. 2018년, 롯파이 벨키르 캐나다 맥마스터대 연구팀은 정보 통신 산업에서의 온실가스 배출량이 2007년의 약 1~1.6%에서 2040년까지 14%를 초과하는 양으로 늘어날 수 있다고 분석했다.doi: 10.1016/j.jclepro.2017.12.239

정수종 교수는 "디지털 탄소발자국 연구는 아직 많지 않고, 관련 정책 수립도 거의 이루어지지 않은 상태"라며, "앞으로 디지털 탄소발자국이 늘어날 테니 지금부터 대비를 해야 한다"고 말했다.

"현재 우리 삶에서 전기를 사용하는 거의 모든 기기는 디지털 기술과 관련이 있습니다. 즉 현 시대의 탄소발자국 대부분은 디지털 탄소발자국일 수 있다는 거지요. 앞으로 디지털 탄소발자국은 더욱 커져갈 겁니다."

※관련기사
과학동아 3월, [기획] 일상에서 찍히는 디지털 탄소발자국을 따라가다

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[프리미엄 리포트] AI·자율주행·암호화폐...미처 몰랐던 탄소 배출

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차도를 지나는 경유차가 내뿜는 잿빛 배기가스, 강 건너 화력발전소 굴뚝에서 나오는 흰 연기, 초원에서 풀을 뜯던 소들이 내뱉는 메탄 섞인 트름. 기후변화의 원인이 되는 '온실가스 배출'을 생각할 때 떠올리는 이미지들이다. 과연 온실가스는 여기에서만 배출될까. 최근 디지털 기기를 사용할 때 배출되는 온실가스인 '디지털 탄소발자국'에 주의를 기울여야 한다는 연구들이 나오고 있다.