[화요만평] 불확실성 사라졌다…
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골드만삭스그룹은 미국의 9월 신규 고용이 예상보다 폭발적으로 증가,경기침체 가능성이 줄어든 것으로 보고 향후 12개월내 미국의 경기침체 확률을 15%로 낮췄다. 7일(현지시간) 외신들에 따르면 골드만삭스는 6일 늦게 고객에게 보낸 보고서에서 미국의 경기침체 가능성을 이같이 낮추면서 8월 이전 수준으로 회복시켰다. 이는 지난 4일 미국 노동부가 9월에 신규 고용이 254,000명 증가하면서 6개월만에 일자리가 가장 크게 늘었다고 발표하면서 미국 노동시장 현황이 예상을 벗어난데 따른 것이다. 이에 따라 미국의 실업률은 4.1%로 내려갔다. 골드만 삭스는 8월초에 미국의 경기침체 가능성을 15%에서 25%로 높였었으며 8월 중순에 20%로 낮췄다. 이 증권사의 미국 수석 경제학자 얀 하치우스는 9월 고용보고서가 노동시장 내러티브를 재설정했다고 지적했다. 골드만은 또 미연방준비제도이사회가 내년 6월까지 25베이시스포인트(bp)를 연속 인하해 최종 금리를 3.25%~3.5%로 유지할 것이라는 예측을 유지했다. 연준은 9월에 정책 금리를 50bp 인하하여 기준 금리를 4.75%~5.00% 범위로 조정했다. 이는 2020년 이후 4년만에 처음으로 금리를 인하한 것이다.CME 그룹의 페드워치 도구에 따르면, 금리선물 시장에서는 9월 고용보고서 발표 이후 11월에 0.25%포인트 금리 인하할 것이라는 확률이 94.5%로 높아졌다. 하치우스는 “넓게 보면 미국 GDP가 강력하는 성장하는 시기에 일자리 증가가 저조할만한 명확한 이유는 없다”고 말했다. 그러나 골드만은 10월은 허리케인 헬렌의 영향과 대규모 항만 파업 등으로 고용 데이터가 감소할 위험이 있어 복잡한 달이 될 가능성이 높다고 경고했다. 김정아 객
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"환자 아픔 공감하는 능력…AI가 의사보다 10배 뛰어나다"
미국 시애틀에 있는 마이크로소프트(MS) 연구소는 MS 인공지능(AI) 전략의 총본산이다. AI를 비롯해 양자컴퓨터, 클라우드 등 MS의 핵심 기술도 이곳에서 탄생했다. 피터 리는 약 1000명의 천재급 엔지니어가 모인 ‘MS 두뇌’의 수장이다. <의료 AI 혁명: GPT-4를 넘어>라는 책의 저자인 그가 연구소를 이끌고 있다는 것만으로도 MS의 지향점을 짐작할 수 있다. 9월 중순, MS 본사에서 한국 언론 최초로 그와 대면 인터뷰를 했다. 피터 리 연구소 총괄사장은 “의사보다 AI가 10배 정도 공감 능력이 뛰어난 것을 확인했다”며 “환자와 공감하는 AI가 의료 현장을 완전히 바꿔놓을 것”이라고 말했다.▷의료AI의 공감 능력이 놀랍습니다.“UC샌디에이고 연구진의 실험 결과예요. 환자 질문에 대한 의사와 챗GPT의 답변을 비교했습니다. 환자 중 78.6%가 AI를 선호하더군요. 정확도에선 큰 차이가 나지 않았지만 AI가 인간보다 공감 능력에서 9.8배 더 뛰어난 것으로 나왔습니다.”▷어째서 그런 결과가 나온 건가요.“간단합니다. 의사들은 너무 바빠요. 그러니 빨리 지치죠. AI의 가장 큰 장점은 지치지 않는다는 겁니다. 어떤 환자는 얼마 전 손주를 얻었고, 어떤 환자의 소원은 야구 경기를 보러 가는 것이라는 사실을 잊지 않고 기억합니다.”▷진단의 정확성도 중요할 텐데요.“AI는 의사들의 진단 기록 데이터를 꾸준히 학습하고 있습니다. 암호 같은 그들만의 언어도 해독할 수 있게 됐죠. 생성형 AI의 맹점으로 꼽히는 환각 현상과 편향성 문제에 큰 진전이 있습니다.”▷환각과 편향은 무엇입니까.“실제 데이터를 기반으로 하지 않은 정보를 생성해 마치 사실처럼 말하는 현상을
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도재영 교수 "韓 의료AI는 걸음마 단계…암호문 같은 의사 진료차트, 데이터 많지만 통일성 없어"
방대한 데이터 수집이 핵심인 의료 인공지능(AI) 분야에서 한국은 아직 걸음마 단계에 있다. 마이크로소프트(MS)와 아마존웹서비스(AWS)에서 10년 넘게 빅데이터·AI 개발자로 일한 도재영 서울대 전기·정보공학부 교수(사진)는 “표준화되지 않은 비정형 의료 데이터가 전체 데이터의 80% 이상을 차지한다”고 지적했다.데이터 문제는 의료계의 폐쇄성과 연결돼 있다. 의사들이 제각각 표시한 진료 차트는 일반인은 읽을 수조차 없는 암호문에 가깝다. ‘의사 전용 폰트’라는 우스갯소리가 있을 정도다. 도 교수는 “서로 다른 코드명을 써 병원 간 통합도 안 돼 있다”고 설명했다. 최근 국가 주도 사업(K-멜로디)과 카카오헬스케어 등에서 의료기관이 보유한 임상 데이터와 의무 기록을 표준화하고 있지만 아직은 초기 단계다.데이터 활용 규제가 일원화되지 않은 점도 문제로 꼽힌다. 보건의료 데이터를 의료 AI에 활용하려면 가명 처리 등으로 개인 식별 정보를 제거한 뒤 기관생명윤리위원회(IRB) 심의를 거쳐야 한다. 한국을 포함해 대부분 국가에서 공통된 규제다.하지만 국내에선 대형병원을 중심으로 운영되는 데이터심의위원회(DRB)도 통과해야 한다. 이중 심의 구조인 셈이다. 최종 심사를 받는 데는 수개월이 걸리는 것으로 알려졌다. 도 교수는 “기관마다 허용 기준이 달라 통일성 있게 데이터를 관리하는 게 어렵다”며 아쉬워했다.한국은 의료 AI가 발전하는 데 최적의 기반을 갖춘 나라다. 방대하면서도 질 좋은 데이터를 보유해서다. 전 국민을 대상으로 한 건강보험 기반 보건의료체계가 있고, 전자의무기록(EMR) 시스템 보급률이 90%가 넘는다. 세계에서 가장 빠른 5
