KOSEN 한인과학기술자네트워크

현재의 우리 삶에서의 AI 의 발전
- 알파고 (바둑, 체스등의 게임 영역), 자동주행차
- 비서 (Siri), 지능형 감시 시스템
- 법적 판결 (이혼판결)
- 로봇 수술

각자의 분야에 AI 의 발전이 가져올 영향
- Epidemiologist (역학자) : 데이타조사를 위한 형식이 자동화, 분석의 자동화. 질병의 발병 및 유행에 대응하는 시스템이 공공의 데이타 (SNS, 뉴스 등)을 통해 축적되어 자동으로 역학지도를 만들 수 있고, 질병의 유행에 대한 모니터링이 가능 할 수 있다. 하지만 연구 주제 (research questions) 를 정하거나, 결과 해석 (interpreting results) 및 보건복지영향 (public health implications) 이 무엇인가를 알아내는것은 사람에 의해서 이루어져야 할것이다.
- Health economist : 데이타분석을 AI 가 주도하게 되면 경제이론적인 면으로 투자 및 발전을 이루는 방향으로 나아갈 수 있으며 미래의 어떠한 산업과 프로그램이 보건산업에 영향을 줄 것인지 예측하는 연구를 진행할 수 있을 것이다.
- Statistician : 데이타의 분석은 AI 가 지배하겠지만, 데이타의 질적인 검증은 사람에 의해서 이루어져야 할것이다.
- Microbiologist : AI 발전을 통해서 진단 및 유전자 분석에는 상당한 발전을 가져올 것으로 예상된다. 그러나, 어떤질병에 대한 유전자를 분석하고 예측할 수 있는 가설은 사람에 의한 data input 이 이루어져야 하고, 신약이나 백신개발의 초기단계에 있어서는 사람들의 창의적인 연구에 의한 주도가 계속 될 것이다.
- Mental health : 증거를 기반으로 한 프로그램이 없고, 전통적인 카운셀링의 경우는 경험적인 치료를 통해 이루어지므로 AI 와 상관없이 지속 가능. AI 를 통한 신경학적 연구 및 데이타가 축척됨에 따라 치매, 정신질환, 자폐증에 대한 진단을 미리 할 수 있는 기술발전 가능하다.

AI 발전에 따른 사회적인 문제점
- 생명윤리
- 데이타사용에 대한 개인정보
- 단순 반복되는 작업이 AI로 대체됨으로 인해서 실업률이 높아지면서 이것과 연관된 문제들 유발가능
- AI 를 통한 “학습” 이 주도적
- AI 를 통해 창출되어진 “결과물” 에 대한 소유권
- AI 의 딥러닝에 쓰여지는 데이타들의 정확성

AI 발전을 통해 바뀌어질 미래
- 생산성이 높아짐에 따른 근로시간 단축
- 사회적인 균등한 분배를 할 수 있는 시스템이 필요
- 서비스 산업의 증가 (아날로그 감성으로의 회귀)
- 각기 다른분야의 “통합” 을 아우를 수 있는 직업군이 유망
- 인문학의 시대 도래 ( 윤리적, 도덕적 규범 및 규제를 만들 수 있는 인문적 소양필요)
- 창의성을 요하는 직업군이 가장 부가가치가 높은 직업이 될 것으로 예상

핸드폰의 발전을 직접보고 살아온 세대인 우리는 AI 의 발전 또한 우리 생애에 경험할 수 있는 가능성이 커지는 세상에 살아가고 있다. 그 과도기의 사회에서 각자의 자리에서 올바른 안목으로 변화에 대한 수용 또는 거부의 판단을 할 수 있어야한다. 또한, 인간의 존엄성과 존재에 대한 올바른 척도를 가지고 더 창의적인 미래를 위해서 나아가야 할 것이다.

2020년 Influenza, Ebola, Zika 에 이는 새로운 바이러스의 출현!

▶ P/ Epidemiologist (역학자)
간밤에 끊임없이 오는 이메일에 잠을 이룰 수가 없었다. 새로운 바이러스의 출현이란다. 출근 준비를 하면서, 밤 사이 입력된 데이타를 분석하라고 Outbreak response AI 에게 지시했다. 오늘은 자택근무인데 긴급 전략회의가 결정되서 집앞에 대기 중인 출근차에 오른다. 불과 몇년 전만해도 엄청난 트래픽을 뚫고서 출근했었는데.. 이제는 자동주행자동차 덕분에 tablet 으로 밤사이 동남아에서 발병된 바이러스에 대한 데이타 분석 자료를 훑어보고 있다. 수년전 Ebola 가 창궐했을 때, 아프리카로 파견나가고, 역학 조사를 위해서 추적조사하고, 격리시설 만들고, 겹겹이 입은 보호장비에 몸을 가눌 수 없었던 시간들이 떠오른다. 사무실에 도착해서 회의 들어가기전, P 는 분석된 데이타를 선별 중에 있다. AI 분석력은 끝내주지만, 여전히 유의한 결과를 해석하고 적용하는 것은 Epidemiologist (역학자) 인 P 의 몫이다.

▶ M/ Microbiologist (미생물학자/백신개발자)
작년에 구축해놓은 database 를 찾아보고 있는 중이다. 수년동안 전세계 바이러스 연구자들이 동물, 곤충 매개의 전염병에 대비해 곤충,동물에 감염되어있는 바이러스들의 유전정보를 AI 로 database 를 만들었다. 동남아에서 이번에 발병의 원인이 된 바이러스의 유전정보 분석이 끝나는대로 진단 probe 를 디자인해 전세계의 Diagnostic AI에 발송할 예정이다. 예전 Zika virus 의 진단을 위해서는 분자생물학적, 혈청학적 분석을 하느냐 진단법을 구축하고 표준화시키는데 시간이 오래걸렸는데. 지금은 그동안에 축척된 유전자 정보를 기반으로 Diagnostic AI 의 개발로 인해 probe 만 주입하면 AI 에 의해 실시간으로 진단이 가능하다. M은 분석된 자료를 보며 백신 후보 단백질을 선별하고 있다. 이 후보군으로 백신효과에 대한 예측은 가능하지만 결국 동물이나 사람 몸속에 들어가서 발생되어지는 면역 시스템과 그 효과를 연구하고 검증하는 것은 M 의 몫이다.

▶ L/ Statistician (통계학자)
전염병에 대한 데이타를 분석하는 것은 AI 의 몫으로 넘어간지 오래다. “구슬이 서말이여도 꿰어야 보배다” 라는 말처럼 통계를 하는 역할이 과거에는 L 의 주 업무였다면, 지금은 “구슬도 잘 만들어야 한다” 는 말로 바꾸어야 할 듯하다. 전염병 데이타도 마찬가지이다. 현재 발병된 전염병에 대한 “정확한” 정보가 AI 에 들어가고 있는가를 선별하는 일이 L 의 몫이다. 무분별하고 정확하지 않은 데이타는 결국 잘못된 데이타를 도출시킬 수 있기 때문이다. 과거의 잘 갖추어진 “연구” 기만의 데이타가 아닌 이제는 “공공” 의 데이타 (뉴스, SNS 등 포함) 도 전염병의 대응에 있어서 중요한 역할을 한다. 데이타의 Input/output 에 있어서의 ‘품질관리’가 L 의 몫이다.

▶ J/ Economist (경제학자)
새로운 바이러스의 출현으로 인해 오늘 하루 분주하고 정신없을 것으로 예상된다. J 는 전염병 유행으로 인한 전세계 사람들의 여행자제로 인한 경제적 영향을 분석중이다. AI 의 발전으로 인해 데이타의 분석 뿐만아니라 전염병에 대응하고 박멸하는데까지의 시간이 점점 최소화되어가고 있다. 그로인한 경제적 손실 또한 눈에 띄게 줄어드는 것으로 보인다. Health Economic AI 의 개발로 이번 전염병에 대한 예산 산출이 나왔다. 문제는 이 전염병이 얼마나 갈 것이며, 몇명이 감염되느냐에 따라 달라지는 양상을 보이리라 예상된다. 정책만이 중요한게 아니다. 이 전염병이 미국본토로 넘어왔을 경우를 대비해 검역, 진단, 치료에 대한 의료비 산출도 이제는 AI 를 통해서 이루어진다. 이러한 모든 경제적 영향을 예측하는 역할 이 J 의 몫이다.

▶ H/ Clinical Psychologist(보건 심리학자/재난대응)
H는 Global health security system 을 통해 대응을 준비중이다. Ebola 유행 이후로, 전세계 국가들의 협력하에 전염병을 monitoring 할 수 있는 시스템을 구축한 것이다. 과거에 아이티 지진의 경우 사람들의 핸드폰을 추적하여 재난대응 및 지원에 대한 계획을 수립할 수 있었다. 지금은 Health/disaster response AI 를 통해 현지 SNS, 뉴스 사진들을 수집하고 Google road view 를 기반으로 전염병 창궐지역을 예상하고 지원할 수 있는 대응체계를 갖추었다. AI 에 의한 전염병/재난 대응 후의 남겨진 사람들의 정신건강을 위한 정책 및 지원은 H 의 몫이다. AI 가 대신할 수 없는 사람과 사람의 관계, 전염병으로 인한 소규모 사회에서의 구성원들간의 관계 회복을 통한 사회 재건의 역할이 필요하다.

※ 본 스토리텔링은 가상의 이야기로서, CDC 와는 무관함을 알립니다.