인스타 팔로워 늘리기 [주간경향] 의대생 늘린다고 소아과 가겠는가.
이국종 대전국군병원장이 의과대학 정원 확대 문제를 두고 지난 6월 19일 이렇게 말했다. 이날 이 병원장은 현재 의료계는 벌집이 터졌고, 전문의는 더 이상 배출되지 않아 없어질 것이라며 의사 교육은 강의식이 아닌 선후배 간 일 대 일 도제식으로 이뤄져 함부로 많은 수를 양성할 수 없다고 말했다. 그러면서 30년 전과 비교해 소아과(소아청소년과) 전문의는 3배 늘었고, 신생아는 4분의 1 수준으로 줄었지만 정작 부모들은 병원이 없어 ‘오픈런’을 한다. 이런 상황에서 의대생을 200만명 늘린다고 해서 소아과를 하겠느냐고 덧붙였다.
해당 문제를 두고 정부와 의료계의 갈등은 봉합될 기미가 보이지 않는다. 의료계는 정부의 정원 확대 방침에 집단 휴진으로 맞서고 있다. 이를 두고 지난 6월 18일 윤석열 대통령은 정부는 국민의 생명과 건강을 지킬 책무가 있는 만큼 환자를 저버린 불법행위에 대해서는 엄정 대처할 수밖에 없다며 정부는 지역·필수 의료를 바로 세우고, 의료시스템 자체를 근본적으로 혁신하는 의료개혁에 흔들림 없이 매진할 것이라고 말했다. 그러면서 2025학년도 의대 정원 증원 절차가 최종 마무리됐는데도 일부 의대 교수들의 집단휴진이 있었고, 오늘은 의사협회의 불법적인 진료 거부가 진행되고 있어 매우 안타깝고 유감스럽게 생각한다고 덧붙였다.
현지 정보를 넣지 않고는 이용자들에게 ‘이류’의 경험만 제공할 수 있을 겁니다.
지난 10일 메타는 당분간 인공지능(AI) 비서 ‘메타 AI’를 유럽에서 출시하지 않겠다며 이같이 말했다. 자사가 보유한 사회관계망서비스(SNS)인 페이스북과 인스타그램에 올라온 18세 이상 유럽 이용자들의 공개 게시물을 AI 학습에 이용하겠다고 밝혔다가 강한 반발을 마주했기 때문이다. 개인정보 보호 규제가 엄격한 유럽은 이용자가 명시적으로 거부 의사를 밝혀야만 메타가 개인정보 활용을 중단하는 점 등을 문제삼았다.
메타의 사례는 AI 시대 핵심 자원인 데이터의 중요성을 보여주는 동시에 공개된 데이터라도 AI 훈련에 마구잡이로 활용하기 어렵다는 점을 보여준다. AI가 학습 가능한 공개 데이터가 고갈될 것이라는 전망이 나오는 가운데 빅테크 기업들은 데이터 확보에 열을 올리고 있다.
AI 연구기관 에포크AI는 이달 초 지금의 거대언어모델(LLM) 개발 추세라면 2026~2032년 AI 학습에 적합한 고품질 공개 텍스트 데이터가 소진될 것으로 예측했다. 2년 전에는 2026년을 고갈 시기로 내다봤는데, 데이터 활용 능력 증가 등 기술 변화를 반영해 연구 결과를 업데이트했다. 업계 관계자는 데이터 부족은 데이터센터 운영에 쓰는 에너지 부족과 더불어 AI 산업 성장을 제약하는 요인이 될 수 있다고 말했다.
AI 개발사들이 비용을 내고 미디어 기업과 손잡는 의도가 여기에 있다. 저작권 문제를 해소하면서 언론사가 보유한 양질의 데이터를 AI 학습에 이용하겠다는 것이다. 지난달 구글과 오픈AI는 잇따라 미국 월스트리트저널 등을 보유한 세계 최대 미디어그룹 뉴스코퍼레이션과 콘텐츠 라이선스 협약을 맺었다. 오픈AI는 뉴스코퍼레이션에 5년간 2억5000만달러(약 3400억원)를 지불하기로 했다. 오픈AI는 이미 독일 미디어그룹 악셀슈프링어, 프랑스 인스타 팔로워 늘리기 르몽드, 영국 파이낸셜타임스 등과도 협약을 체결했다. 미국 시사주간지 디애틀랜틱과 다수의 온라인매체를 보유한 복스 미디어도 최근 오픈AI 협약사 명단에 올랐다.
반면 뉴욕타임스는 지난해 12월 자사가 보도한 기사들이 챗GPT 학습에 무단으로 사용됐다며 오픈AI를 상대로 손해배상청구 소송을 제기했다. 국내에선 한국신문협회가 네이버가 하이퍼클로바X 학습에 뉴스 콘텐츠를 부당하게 사용했다며 공정거래위원회에 시정을 요구하는 의견서를 제출했다. 각국은 AI 개발사가 언론사에 공정하게 보상하도록 다양한 입법을 추진 중이다.
데이터에 목마른 기업들은 실제 데이터의 특성을 모방해 인위적으로 만든 ‘합성데이터’로 눈을 돌리고 있다. AI가 만들어낸 데이터를 AI가 배우는 방식이다. 합성데이터는 비용과 시간이 많이 들고 개인정보 보호에 저촉될 수 있는 실제 데이터보다 효율적으로 확보할 수 있다는 게 장점이다. 합성데이터 수요가 늘면서 스케일AI, 그레텔AI 등 합성데이터를 생성하는 스타트업에 대한 투자도 활발해지고 있다. 하지만 합성데이터 비중이 높아지면 현실의 복잡성과 다양성을 반영하지 못해 오류와 편향이 증폭될 수 있는 위험도 있다.
샘 올트먼 오픈AI 최고경영자는 지난달 국제연합(UN) 행사에서 필요한 건 고품질 데이터라며 실제든 합성이든 데이터로부터 학습하는 수준을 높여야 한다고 말했다. 그는 모델을 학습시키는 가장 좋은 방법이 1000조개의 합성데이터 토큰을 생성하고 이를 다시 입력하는 것이라면 매우 이상할 것이라며 핵심은 적은 데이터로 더 많은 것을 배울 수 있는 방법이라고 말했다.
잠깐 한눈판 사이에 슬금슬금 올라와 있습니다. 쳐다보면 전혀 움직임이 없는 것 같은데, 내가 딴짓하다 쳐다보면 또 어느새 커버렸습니다. 바람 따라 흔들거리기만 하는 것 같은데, 흐느적거리며 자기 몸집을 늘리고 있었습니다. 비 맞으며 축 늘어져 있는 것 같았는데, 한 잎 가득 물 먹고 그 힘으로 더 커져버렸습니다. 뜨거운 햇살에 말라가는 줄 알았지만, 강한 햇살 받으며 폭발적으로 자라났습니다. 지금은 나의 창문을 가득 채워 뜨거운 열기를 막아주고 있지만, 갑자기 유리창을 깨고 침입해 내 방을 엉망으로 만들어놓을 것 같습니다.
잡생각들
숲속에서, 우주에서
초록색