[한겨레S] 이관수의 인공지능 열전 ‘인공지능 의사’의 가능성‘자연어 지식’ 추출·답변 방식최신 논문 근거해 치료법 추천암묵지 능가할 효용 입증 실패‘항생제 처방 AI’도 역사 속으로
‘항생제 처방 AI’도 역사 속으로 2011년 1월, 미국 뉴욕에서 열린 ‘제퍼디’ 퀴즈쇼 연습 라운드에서 아이비엠 인공지능 왓슨이 퀴즈를 맞히는 모습을 다른 출연자들이 지켜보고 있다. AP 연합뉴스 2019년 2월7일 새벽, 트위터에 흥미로운 소식이 올라왔다. ‘미국의사협회지’의 편집장이 스탠퍼드 의과대학의 정례 격주 강연회에서 ‘더 이상 인공지능이 의료영상을 전문의만큼 잘 판독했다는 보고는 아예 논문으로 받지 않겠다’고 방금 공언했다는 내용이었다. 인공지능의 의료영상 판독 기능이 뛰어나다는 점은 더 이상 놀랄 만한 일이 아니라는 설명이었다. 딥러닝의 대부라는 제프리 힌턴도 2016년부터 영상의학 전문의보다 딥러닝 인공지능이 영상 판독을 더 잘하게 될 테니, 영상의학 전문의 양성을 멈춰야 한다고 주장했다. 미국의사협회지는 지난 11일 사설에선 “임상 결과, 환자를 중심으로 판단한 치료 효과, 의료의 질과 형평성”에 초점을 맞춘 의료 인공지능 연구를 강조했다.
답안생성기들은 각기 100개 정도의 증거를 이용해서 답안을 생성한다. 답안을 만들 때 사용하는 알고리듬은 답안생성기마다 다르다. 채점기는 답안-증거 쌍들을 일일이 평가해서 점수를 매긴다. 즉 각 답안은 최대 1만개의 점수들을 받는다. 그다음 잘 조정해둔 수식에 따라 답안들의 최종 점수를 계산해서, 최종 점수순으로 답안을 정렬하고, 1등 답안을 답변으로 출력한다. 왓슨이 제퍼디쇼 우승을 목표로 설정한 이유는 정답이 명확한 퀴즈쇼였기 때문이었다. 그래도 답안생성기가 쓸 알고리듬들을 다듬고 최종 점수 계산식을 제퍼디 유형에 맞추는 데 5년이 걸렸다. 제퍼디 방송에서 최장 3초 안에 답변하기 위해 중앙처리장치는 2880개, 15테라바이트의 램, 20테라바이트의 하드디스크가 사용됐다. 하드웨어비용은 300만달러. 답변까지 30초가량 걸리는 버전은 30만달러 규모의 하드웨어에서 작동할 수 있었다. 램과 하드디스크만 충분하면 시피유 1개로도 2시간 남짓 만에 답변을 받아 볼 수 있었다.
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