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수원법률사무소 시민단체 “AI 통제, 기업들 선의에만 맡길 순 없다”

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작성자 또또링3 댓글 0건 조회 3회 작성일 26-09-20 14:04

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수원법률사무소 전국 50개 시민사회단체가 모인 ‘인공지능 책임성과 공공성 강화를 위한 시민사회 공동행동’(AI시민행동)이 이재명 정부의 인공지능(AI) 만능주의를 비판하며 위험에 대비하기 위한 제도가 필요하다고 촉구했다.
AI시민행동은 17일 오전 국회 정론관에서 기자회견을 열어 “규제의 대폭 완화가 아니라 안전을 담보하고 통제 가능한 AI가 될 수 있도록 적정한 규제를 설계해야 한다”고 밝혔다.
AI시민행동은 “최첨단 AI의 위험성에 대한 통제를 기업들의 선의에만 맡겨놓을 수는 없다”며 “인간이 통제할 수 없는 방식으로 최첨단 AI 개발 경쟁이 더 가속화하기 전에 AI의 위험에 대한 기업들의 책임을 묻고 사전적인 감독을 강화하는 제도를 마련해야 한다”고 했다.
AI시민행동은 “하지만 오히려 이재명 정부는 AI 산업을 위해 우리 사회가 오랜 시간 합의해온 노동·환경규범을 무력화하는 메가특구특별법 제정안을 발의하고, 국회 역시 AI 만능주의에 편승해 마구잡이식 AI 예외주의, 규제 무력화 법안을 쏟아내고 있다”고 비판했다.
이들은 국회가 폐기하거나 전면 재검토해야 하는 8가지 입법과제로 AI의 공공성·책임성 강화를 위한 인공지능기본법 개정, 정보주체 권리 보호를 위한 개인정보보호법 개정, 공공성과 절차적 정당성이 없는 AI데이터센터법 폐지, AI 전환기 노동권 보장체계 마련을 제시했다.
또 국제법 준수·민주적 통제를 보장하도록 국방인공지능법 제정, 전력화 과정의 투명성과 안전성을 보장하도록 국방첨단전력사업법 제정, 피지컬AI 산업에서의 인권 보호체계 마련, 디지털 헬스케어 법안 폐기와 개인의료정보 보호 강화를 제안했다. AI시민행동은 정부가 해야 할 3가지 정책과제로 메가프로젝트 및 메가특구 공공성·기후·환경·민주주의 관점에서 전면 재검토, AI 기본의료 전략을 의료공공성 강화 측면에서 점검, AI 전환기 젠더 불평등 해소 대책 마련을 꼽았다.
이지은 참여연대 간사는 기자회견에서 “세계에서 앞서가는 AI 기업의 대표들이 속도조절론을 이야기하는 마당에 우리는 ‘속도책임’이라는 듣도 보도 못한 말(전날 배경훈 부총리 SNS 글)을 하고 있다”고 지적했다. 손솔 진보당 의원은 “AI가 우리 삶 곳곳에 들어오고 있는데 입법에선 ‘예외를 보장하자’ ‘어쩔 수 없다’는 논의가 많다”며 “그 전에 어떤 권리가 지켜져야 하는지를 중요하게 봐야 한다”고 했다.
같은 면역항암제를 사용해도 환자에 따라 치료 효과가 크게 달라지는 이유를 분석해 약효를 예측하는 인공지능(AI) 기술을 국내 연구진이 개발했다.
포항공대(POSTECH)는 김상욱 생명과학과·융합대학원 교수와 김민수 인공지능대학원 통합과정생 연구팀이 암 환자의 유전자 정보를 분석해 면역항암제의 치료 효과를 예측하는 기계학습 방법을 개발했다고 17일 밝혔다.
면역항암제는 암세포를 직접 공격하는 기존 항암제와 달리 면역세포가 암세포를 공격하도록 돕는 치료제다. 치료 효과가 오래 간다는 장점이 있지만 환자에 따라 차이가 크다.
효과를 보지 못한 환자는 치료비 부담을 겪을 뿐만 아니라 다른 치료를 시작할 시기마저 놓칠 수 있다. 이 때문에 치료 전에 면역항암제가 효과를 낼 환자를 가려내는 것이 중요하다. 치료 효과에는 암세포뿐 아니라 암 주변의 ‘종양 미세환경’도 영향을 미친다.
특히 노화된 세포는 주변 면역세포의 활동을 억제해 면역항암제 효과를 떨어뜨릴 수 있다.
기존에도 AI를 활용해 치료 효과를 예측하려는 연구가 이어졌지만 한계가 있었다. 환자 수는 적었으나 분석해야 할 유전자 정보가 많아 AI가 특정환자 집단 특성에 지나치게 맞춰질 수 있기 때문이다. 이 경우 새로운 환자에게 적용하면 예측 정확도가 떨어질 수 있다.
연구팀은 모든 유전자 정보를 한꺼번에 분석하는 대신 종양 주변의 노화된 세포와 면역세포 상태를 먼저 살폈다. 이후 환자를 단계적으로 나눠 면역항암제 효과를 예측하도록 AI를 학습시켰다.
피부암을 비롯한 4개 암종의 6개 환자 집단을 대상으로 분석한 결과, 새 방법은 현재 임상에서 사용되는 지표보다 높은 예측 성능을 보였다. 학습에 사용하지 않은 별도의 피부암 환자 집단을 대상으로 한 검증에서도 안정적인 결과가 나왔다.
연구팀은 이번 연구가 기존 예측 과정에서 상대적으로 주목받지 않았던 ‘노화된 종양 환경’을 고려했다는 데 의미가 있다고 설명했다.
연구 결과는 디지털 헬스케어 분야 국제 학술지 ‘npj Digital Medicine’에 게재됐다.

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