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.