00:00국내 연구진이 자폐 진단 AI들의 허점을 탐지했습니다.
00:04자폐 연구에 사용된 방식은 금융이나 법률과 같은 다른 분야에서도 활용할 수 있다고 합니다.
00:10장아영 기자입니다.
00:16인공지능의 충격적 대비전이었던 10년 전 바둑대회.
00:20알파고는 이세돌 9단을 꺾었지만 왜 그 수를 뒀는지는 개발자들도 설명하지 못했습니다.
00:26바둑의 아름다움, 인간의 아름다움을 컴퓨터가 이해하고 두는 것이 아니기 때문에.
00:34뛰어난 답을 내놓지만 그 과정이 미궁이란 점은 생명을 다루는 의료 분야에선 큰 한계입니다.
00:41믿을 수 있는 AI를 만들기 위해 국내 연구팀이 감사 기법을 도입했습니다.
00:48이때 감사라는 것이 사실은 회계감사, 경영감사 같은 그런 면밀히 세밀하게 검토하고
00:55한다는 그런 의미의 감사랑 거의 비슷한 의미입니다.
01:00뇌의 특정 부위를 하나씩 가상으로 지워보면서
01:03AI가 그 부위를 얼마나 중요하게 반영하는지 거꾸로 검증하는 방식입니다.
01:08잘 작동한 것처럼 보이는 대규모 학습으로 데이터를 사용해서 학습한
01:16의료 AI였는데
01:18현미경찰을 들여다보니까
01:20그게 뇌의 중요한 구조들을 항상 반응하게끔 되어 있지는 않은 거예요.
01:27AI가 어떤 환자를 왜 자폐로 판정했는지 설명할 수 있다면
01:32의사도 환자를 치료할 때 그 자료를 믿고 활용할 수 있습니다.
01:37나아가 겉으로 드러나는 자폐 증상이 아니라
01:40AI가 분석한 뇌 구조의 특성으로 진단하고 치료할 수 있게 됩니다.
01:46새롭게 발견한 건 기여도를 안게 된 거거든요.
01:50그게 자폐에 주는 영향, 시스템으로 이게 완성이 된다면
01:54제 생각에는
01:56어티즘의 진단 체계를 새롭게 바꿀 수도 있는 그런 발견이라고 생각합니다.
02:03이런 AI 검증 방식은 의료뿐 아니라
02:06금융이나 법률처럼
02:07판단 근거가 중요한 다른 영역으로 확장할 수 있습니다.
02:11법학 전문가나 모바이너스 전문가를 대체하겠다는 것이 아니라
02:15디지션 메이킹 AI가 아니라
02:17디지션 서포트 AI라고 생각하시면 될 것 같습니다.
02:20개인 맞춤형 자폐 AI 플랫폼을 개발 중인 연구진은
02:24장기적으로 여러 AI가 역할을 나눠
02:27서로의 판단과 근거를 다시 검증하는
02:30의료 AI 에이전트 시스템도 가능할 걸로 전망했습니다.
02:35YTN 장아영입니다.
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