네이버 웹사이트 상위노출 경기 안성시의 한 도로에서 승용차와 덤프트럭이 정면으로 충돌하는 사고가 발생해 승용차에 타고 있던 20대 3명이 숨졌다.
경찰과 소방에 따르면 11일 오전 4시50분쯤 안성시 삼죽면 동아방송예술대 건너편 38번 국도에서 승용차가 직진하던 중 중앙선을 침범해 반대편에서 오던 덤프트럭과 충돌했다. 승용차가 중앙선을 침범한 이유는 아직 확인되지 않았다.
이 사고로 승용차 운전자 A씨와 동승자 2명이 숨졌다. 숨진 이들의 관계는 확인되지 않았다.
또 덤프트럭 운전기사도 부상을 당해 병원으로 옮겨져 치료를 받고 있다. 경찰은 현재 정확한 사고 경위를 조사 중이다.
마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO·사진)가 “초인공지능은 중앙 집중화하기보다 널리 배포해 모두가 통제할 수 있도록 해야 한다”며 소수 인공지능(AI) 기업들이 주도하는 ‘폐쇄형 AI’의 위험성을 경고했다. AI 후발주자인 메타가 ‘개방형 AI’ 모델을 내세워 구글·앤트로픽·오픈AI 등이 주도하는 폐쇄형 AI와 차별화하려는 행보로 보인다.
저커버그는 10일(현지시간) 6500단어 분량의 에세이 ‘미래는 모두의 것’에서 “AI가 너무 위험해 극도의 권력 집중만이 유일하게 안전한 길이라는 견해는 본질적으로 문제가 있다”고 비판했다.
그는 “대부분 연구소들은 회사와 정부, 기관들을 위한 AI 구축에 초점을 두고 있다. 이들이 주도하면 힘의 균형이 개인들이 아니라 거대 기관에 쏠릴 것”이라고도 주장했다. 이어 저커버그는 개인이 AI 통제권을 갖는 ‘개인적 초지능’을 지지한다면서 “하나의 자비로운 초지능은 존재하지 않는다”고 말했다.
저커버그가 기업명을 거론하지는 않았지만, 오픈AI, 앤트로픽 등이 폐쇄형 AI 개발을 주도하면서 최첨단·고성능 AI 모델에 대한 접근권 통제를 지지하는 것을 우회 비판한 것으로 해석된다.
메타는 이날 오픈웨이트 AI 모델 ‘뮤즈 글리머’도 공개했다. 오픈웨이트 모델이란 AI가 학습한 모델의 가중치(파라미터)를 공개한 것을 의미한다. 오픈소스가 소스코드나 데이터셋 세부 정보까지 공개하는 것과 달리 오픈웨이트는 모델 학습 과정 자체를 공개하지는 않는다. 메타는 앞서 2023년 개방형 AI ‘라마’(Llama)를 선보이며 오픈웨이트 AI 생태계를 주도하겠다는 의지를 드러냈으나 벽에 부딪힌 바 있다.
저커버그는 연방정부의 AI 모델 규제 정책과 관련해선 “모델이 출시 준비가 된 후 정부가 검토하는 대신 새 모델의 중간 훈련 단계”에서부터 정부가 적극 위험을 검토해야 한다고도 주장했다. 그는 “이러한 방식을 통해 정부는 개인이 초지능에 접근하는 것을 제한하거나 지연시키지 않으면서도 권력 불균형을 초래하지 않고 역량을 확보할 수 있다”고 했다. 첨단 AI 모델 출시를 한 달간 유예하는 지금의 정책으로 중국과의 AI 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려를 드러낸 것으로 풀이된다.
메타는 데이터센터 주변 커뮤니티 지원을 위해 10억달러 규모의 펀드를 조성하겠다고도 밝혔다. 미국 각지에서 높아지는 AI 데이터센터 건설 반대 여론을 의식한 것으로 보인다.
미국 빅테크들 사이에서 ‘개방형 대 폐쇄형’ AI 모델을 놓고 논쟁이 벌어지고 있지만, 이들 모두 AI가 오히려 일자리 창출로 이어진다는 식의 낙관주의에 기대고 있다. 저커버그도 AI로 인해 “사람들은 계속해서 삶을 나아지게 만드는 새로운 아이디어와 아이디어를 실현할 수 있는 새로운 일자리를 만들 것”이라고 주장했다. 하지만 메타는 올해 직원 8000명을 구조조정하는 등 실리콘밸리 기업들이 직원 해고 등 일자리 축소에 앞장서고 있다.
제2형 당뇨병 환자가 급성 합병증으로 응급실에 실려 갈 위험을 인공지능(AI)으로 미리 가려내는 기술이 개발됐다. 평소 진료에서 얻는 기본 정보만으로 고위험군을 87% 정확도로 추려낼 수 있어, 중증 악화를 선제적으로 막을 길이 열렸다.
11일 질병관리청 국립보건연구원은 이 같은 내용의 예측 모델 개발 결과를 발표하고, 관련 논문이 국제 학술지 ‘플로스 원(PLOS ONE)’ 7월호에 게재됐다고 밝혔다. 이번 연구는 2008년부터 2022년까지 국내 5개 의료기관에서 진료받은 제2형 당뇨병 환자 22만720명의 전자의무기록(EMR)을 바탕으로 진행됐다.
EMR 분석 결과 전체 환자의 22.6%(4만9770명)가 당뇨 진단 전후 1년 이내에 최소 한 번 이상 응급실을 찾았다. 응급실 방문 환자는 비방문군보다 평균 연령이 높고 공복혈당과 콩팥 기능 지표가 나빴다. 고혈압이나 뇌혈관질환을 동반한 비율이 높았으며, 인슐린과 이뇨제 복용 비율도 약 2배에 달했다.
연구진은 이 같은 진료 기록을 바탕으로 혈압, 혈당, 콩팥 기능, 약물 처방 이력 등 병원에서 평소 확인하는 55개 임상 정보를 인공지능에 학습시켰다. 총 7개 머신러닝 모델을 개발해 성능을 비교한 결과, 가장 우수한 ‘캣부스트(CatBoost)’ 모델이 예측 정확도 87.0%를 기록했다. 이는 기존 통계 분석 방식(73.0%)보다 응급실 방문 고위험군을 훨씬 더 정교하게 걸러낸 수치다.
AI 예측에 가장 큰 영향을 미친 요인은 이완기 혈압, 혈청 크레아티닌(콩팥 기능 지표), 수축기 혈압 순이었다. 대체로 약물치료와 생활습관 개선으로 통제할 수 있는 지표들이어서, 진료 단계에서 집중 관리하면 급성 합병증 악화를 미리 막을 수 있음을 보여준다.
국립보건연구원은 향후 1차 의료기관에서도 활용할 수 있는 예측 모델을 보급할 계획이다. 응급상황이 발생한 뒤 치료하던 기존 방식을 넘어, 사전에 위험을 예측해 관리하는 능동적 예방 체계로 전환하겠다는 구상이다.

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