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16/08/05 00:05
이게 정말 문제입니다.
의료계 뿐만 아니라, 자율주행 자동차가 운전자를 보호하려고 보행자를 죽였을 때 누가 책임을 져야 할것 인가는 유명한 인공지능의 딜레마죠.
16/08/05 00:28
의료는 특성상 인공지능일지라해도 진단 정답률이 90퍼센트를 넘는건 어렵다고 합니다.
오진시 잘못을 인공지능 개발자에게 덮어씌우고 죄다 고소할경우 인공지능 의료사업은 망할수밖에 없을거같네요
16/08/05 00:51
오히려 동네 의원 같은 경우 뻔한 환자만 와서 인공지능이 필요 없지 않을까요?
좀 아리까리한 환자는 대학병원 보내겠죠. 심각하게 아픈 사람은 대학병원 응급실로 갈테구요.
16/08/05 00:55
뻔한 환자를 뻔하게 진료하는 경우가 부지기수입니다. 특히 의사랑 환자랑 관계 맺기가 어려운 지방출신 서울 대학생이라던가..
16/08/05 05:43
어차피 사람의사들도 책임 안지려고 기를 쓰니까 인공지능 의사가 더 낫지요. 인공지능 의사는 변명도 안할테고 책임소재도 확실할 테니까요.
16/08/05 06:09
인공지능 오류건은 의료사건뿐아니라 무인자동차도 결국은 인공지능 제작사에서 보험을 들어 처리할 수 밖에 없을겁니다. 그게 안되면 그 사업은 더이상 진전이 없을거고요
16/08/05 08:44
의사 오진도 아무도 책임지지 않는데 인공지능 오진을 굳이 누가 책임질 이유가..의사야 오진했다는 사실 자체도 밝히기도 힘든데 비해 인공지능이야 최소한 오진했다는 사실은 명백히 밝힐수있으니까요.
16/08/05 09:34
이니 인간의사도 오진을 책임지지 않는다고 하고 오진도 밝힐 수 없다는데 인공지능의 오진은 누가 밝힙니까?? 결국 인간이 밝힐 수 밖에 없는데 그걸 누가 믿어주나요?
16/08/05 09:39
애매한 경우는 어찌합니까?
지금은 애매한 경우 한쪽을 택해서 나빠지면 떼를 쓰고 병원에서 소리지르고 소송이라도 걸면 의사의 과실이 없더라도 의사의 책임과 손해배상을 청구하는데 인공지능이면 어떻게 하려나요??가능성이 1프로라도 큰 곳으로 정하고 나가면 절대 보상 못받겠네요...
16/08/05 09:36
AI 결과물은 참고 자료로만 쓰고 의사가 최종 결정을 내리는 형식이겠죠. 법정에서 거짓말 탐지기 결과가 참고는 되지만 법정 효력 없듯이요.
16/08/05 09:53
저도 그런방향으로 발전할 것이라 생각합니다.
궁금한게 AI가 스스로 학습 가능하다면 AI끼리 다른 결과물 내놓을 수도 있는지, 그렇다면 누굴 참고해야 할지 궁금하네요 흐흐흐
16/08/05 12:23
비행기도 처음에는 못 믿어서 타지않는 사람도 많았지만 결국 자동차 교통사고보다 비행기 추락사고로 죽을 사람이 더 많아질 만큼 좋아진 이후로는 대중화 되었죠. 일론 머스크도 비슷한 이야기를 했습니다만, 자율주행 자동차가 돌아다니죠. 실제로
심리적 저항감은 앞으로 점차 낮아지리라 생각합니다. 알파고도 거기에 큰 역활을 한번 했었구요.
16/08/05 00:03
예상보다 훨씬 빨리 올거 같은데
사람들이 인공지능을 받아드릴 때 기술적 문제보다는 다른 문제가 더 클듯요. 의사협회, 약사협회 같은 곳에서 반대할거같아요.
16/08/05 00:34
기계 오진율은 결국은 사람보다는 낮아질텐데, 책임질 사람이 없는 낮은 오진율과, 책임질사람이 있는 그보다 높은 오진율이 있을때 어떤 것이 살아남게 될까요?
가끔 기계는 위험하다 주제가 나올때마다 궁금합니다. 사실 위험한 정도는 사람이 했을때가 큰 경우가 훨씬 많잖아요?
16/08/05 01:29
사람이 더 위험한 것은 사실이지만 판단과정을 이해할 수 있다는 점이 사람이 나은 점이죠. 그래서 누군가 그것을 바로잡아 줄 수 있거든요.
예를 들어, 기계가 어떤 판단을 내렸는데 이미 인간의 영역을 뛰어 넘었기 때문에 인간이 그것을 이해할 수 없는거죠. 알파고의 한 수를 전세계에서 아무도 이해를 못하는것처럼요. 이게 바둑의 한 수면 상관이 없는데 사람의 목숨, 그것도 한 명이 아닌 수백명의 목숨이 달린 일이라면 아무도 이해할 수 없지만 과연 그것을 따를 것인가 하는 어려운 문제가 남습니다. 혹자는 그래도 사람이 만든 것인데 인류에 해가 되겠냐고 하겠지만 이 지점을 넘은 뒤로는 엄밀히 말하면 인간은 기계가 무슨 생각을 하는지 알 수 없는 영역인겁니다. 모든 인류보다 뛰어난 존재를 처음으로 지구상에서 만나게 되는거죠. 지금까지 인류의 역사에서 이해할 수 없지만 믿어야 했던 존재는 신뿐이었습니다.
16/08/05 02:01
이게 제일 가능성이 높아보이네요.
의사와 인공지능이 각자 진단을 하고 그 결과가 불일치할시 의사가 다시 검진을 해서 최종진단을 내리는 방향이 좋지 않을까 싶습니다.
16/08/05 02:15
인공지능도 당연히 기계인데 도구를 사용하는 사람이 책임져야지 문제가 된다는게 잘 이해가 안가네요. 자동운전자동차는 보험회사가 책임질 일이고. 그걸 위해 보험회사가 존재하는건데...
혹은 심각한 상황에서 트럭이 달려오는데 이걸 피하면 100프로 다른 차, 보행자를 치게된다 이런 경우라면 글쎄요 가만히 있을순 없으니 칠수밖에 없겠네요. 말이 그렇긴하지만 설령 이때 보행자가 죽는다하더라도 인공지능이 아니라 직접운전을 하더라도 같은 결과가 예측된다면 그다지 문제될게 없다고 봅니다.
16/08/05 02:37
인공지능이 내리는 결론에 '나'의 판단이 끼어들 여지가 점점 줄어들고 있기 때문에 대두되는 문제이죠.
인공지능이라는게 단순히 확률을 높히고 엄청난 계산을 해내는 단순한 역할에서 벗어나서 가치판단을 인간 대신 한다는 개념이기 때문에 현재 대부분의 형사법과 상충하는 지점들이 존재합니다. 현재도 가까이는 정신착란에 의해서 일으킨 범죄에 대해선 형량감소나 면책이 되기도 하고, 피의자의 의도와 책임이 형사사건의 핵심 쟁점인데 앞으로 인공지능이 등장하면 패러다임이 바뀌지 않는 이상에야 이를 밝혀내기가 매우 어려워질 것입니다. 보험도 아마 개인에게 책임을 묻기 매우 어렵기 때문에 인공지능의 판단을 무시하고 운전자가 조작했을 때에는 책임회피를 할 겁니다. 자동차운행같이 순간적인 판단을 요하는 상황을 자주 접하는 상황들에서는 인간은 그냥 따라야만 하는 존재가 될 수 밖에 없습니다. 일반적으로 인간이 예측하기 어려운 문제들까지 계산하여 판단을 하는 것이 인공지능이니까요. 보험회사는 '사고'에 대해서 보상해주는 곳이 아니라, '발생가능성이 적은 사고'에 대해서 보장해주는 역할을 하는 곳인데, 일반적으로는 인공지능의 판단이 더 발생가능성이 낮기 때문에 이에 따르지 않았다면 보험회사에서 보상해주기는 아주 어렵죠.
16/08/05 08:48
어차피 진단이라는게 여러가지 데이터를 가지고 판단하는거지 드라마에서 처럼 뭔가 갑자기 떠오르는 영감으로 진단내리는 의사는 없잖아요. 결국 이부분도 기계로 대체되는게 맞죠.
16/08/05 09:21
알파고 이후로 의사인 친구가 한 번 꺼냈던 이야기인데...
친구는 본인 생각으로는 의사들이 '기계는 아직 믿을 수 없어'라고 하는 것 보다는 빨리 기계와 손잡는 편이 나을거라고 보더군요. 현재 의사가 하고있는 진료도 결국에 얼마나 더 객관적이고 정확하며 최신 연구결과를 반영한 검사, 진단법을 사용하느냐가 핵심인데 이걸 사람이 인공지능을 따라갈 수 있겠냐면서요. 우리가 동네 병원에서 엑스레이 찍는 것만 봐도 기계가 찍은 사진을 사람 눈으로 보고 '여기가 문제네!'라고 하고있지 않느냐, 그런데 기계가 찍었으면 기계로 분석하는게 당연히 더 정확하지 않겠느냐, 요즘 나오는 좋은 엑스레이 장치들은 지가 찍고 지가 알아서 분석해서 '여기가 지금 문제가 있습니다'라고 알려주는 것도 실제로 있다. 라는 이야기도 하더군요. 앞으로는 점점 인공지능을 탑재한 기계가 환자를 처음부터 끝까지 진단하고 치료까지 하는 단계로 기술이 발전할건데, 그 와중에 '기계는 믿을 수 없어, 의사의 경험으로 판단하는 과정을 꼭 거쳐야 된다'라고 주장하는 의사들이 있다면 마치 인터넷에서 한의사들이 욕먹는 것 처럼(이 대목에서 같이 술마시던 한의사 친구의 표정이 썩어들어갔습니다 ㅡㅡ;) '기계보다 정확하신 분들이신가봐요, 그럼 아예 기계를 쓰지 말고 진단하시지 그러실까?' 라면서 비아냥과 비판의 대상이 될 수 밖에 없을것이다. 라고도 말했는데, 실제로 그럴 수도 있겠다 싶었습니다. 그럼 결국 의사는 뭘 하게 될까? 라는 질문에는 '나도 모르겠다'라고 하길래 대화는 거기에서 끝이 났죠. 기술의 발전이란게 참 세상을 많이 바꾸겠구나 하는 생각이 들었습니다.
16/08/05 09:30
간단히 말해,
인공지능이 판단를 내릴때 신뢰도도 같이 제시할겁니다. 인공지능이 판단을 내리고 이건 90%다하면 대부분 사람이 따르게 될거구요. 이건 a일 확률 55% b일 확률45% 다 이런식으로 나오면 사람이 판단해야할 상황이 생기는거죠. 모든 문제에 대해 어떤 상황에서도 판단의 정확도가 극단적으로 높은 인공지능이 출현할지 여부 논하는것은 아직은 시기상조라 봅니다. 인류가 현재 가진 기술이나 과학수준에서는 이런 극단적인 인공지능을 논하는것은 상상력을 발휘하는것에 가깝다고 봐서 아직까지는 진지하게 고민하게 되진 않는것 같습니다.
16/08/05 09:45
저런 식의 병 진단이나 법에서의 형량 때리기 같은 문제는 일정한 패턴(물론 복잡하지만)이 입력으로 주어지고 그에 알맞는 출력(병명 또는 형량 등등)을 얻는 문제로 볼 수 있는데 이미 딥러닝으로 대표되는 AI 기술로 정복할 수 있다고 해도 과언이 아닙니다. 가능한 모든 아웃풋에 대해 확률값까지 내 줄 수 있고요(오늘 날씨 비 75% 구름 20% 맑음 5% 이런 식으로). 기계나 사람이나 오류 가능성은 없을 수가 없지만 방금 정의한 입력 -> 출력이 명확한 작업들은 이미 거진 다 처리되거나 5년 내에 처리될 거라고 봐도 됩니다. 이미지 인식도 특정 조건 하에서 이미 사람 뛰어넘었다는 보고도 있고. 원글 같은 케이스는 아마도 저런 거 개발하는 스타트업도 이미 존재할 거고 구글 같은데서 제대로 마음먹고 개발하면 인간을 뛰어넘는 에이전트가 [현 시점에 충분히] 개발 가능할 걸로 생각합니다 (사실 법 같은 건 예외 케이스가 워낙 많아서 쉽진 않겠죠). 오진 문제도 저는 크게 걱정하지 않는데, 아마도 저 시스템은 '2차성 백혈병': 65%, '급성 골수성 백혈병': 25% 뭐 이런 식으로 결과를 줬을 겁니다. 의사는 AI의 결과물을 보고 자기 판단을 재검토하거나 확정하거나 하면 되는 거죠. 의사결정 문제에서 사람을 AI가 완전히 대체한다고만 생각할 필요는 없습니다.
현재 AI의 한계는 입력 -> 출력 형태로 명확히 규정하기 어려운 작업들에 대해 대처가 어려운 거겠죠.
16/08/05 09:56
의학이라는 것이 상당부분이 통계학문적 성격이라 인공지능의 역할이 큰 부분을 차지할거라 봅니다.
앞으로의 트렌드는 이쪽으로 가는게 맞다고 보고, 인공지능의 도입에 따른 의료비용 상승을 정부와 수요자와 공급자에게 어느 비율로 부담시킬 것이냐가 더 중요한 이슈가 되지 않을까 생각합니다.
16/08/05 11:41
기기문제나 소프트웨어 버그가 아닌 이상 인공지능이 오진을 할리가 없죠.
인공지능이 오진을 할 확률보다 인간이 그걸 오진이라고 잘못 판단할 확률이 훨씬 높을 것 같습니다. 그건 결국 어떤 프로그램이던 존재하는 위험성이고 인공지능은 옳고 그름이 아니라 통계상 최선의 해결책을 제시 하는거죠. 알파고처럼요. 사람도 그와 별반 다르지 않음에도 사람은 다르다고 착각하고 착각하고 싶어할 뿐이고요.
16/08/05 12:25
의사가 없어지진 않을 것이고 인공지능으로 의사가 탐지하지 못하는 영역을 인공지능에 맡겨놓지 않을까 싶네요.
직관이나 통찰은 아직 인간이 앞서니 그런 부분으로 의사들의 진료 방향이 바뀌지 않을까 싶기도 하고.. 제대로만 된다면야 부작용 상쇄하고도 남은 부분은 많지 않을까 싶네요.
16/08/05 14:23
뭔가 했더니 유전자 분석이네요. 이런 분야는 단기간 내에 ai가 앞서갈 수 있죠
진단이라는게 유전자만 보는 것이 아니거든요... 증상으로 진단, 영상으로 진단, 검체로 진단, 생검으로 진단, 배제 진단 등등 다양하기 때문에 인공지능이 모든 종류의 진단을 내릴 수 있을 것이라고 섣부르게 단정하는 건 위험합니다.
16/08/05 17:23
인간은 그 진단을 어떻게 내리고있나요? 책과 강의로 인한 1차적인 학습 2차적인 실습을 통한 경험을 머리속에 데이터화하고 프로세스화해서 진단을 내리는 것 아닌가요? 인공지능에게 그 데이터를 집어넣었을 때 100퍼센트 정확한 진단을 할수 있다곤 말 못해도 인간보다 그걸 못할 이유는 뭔지 모르겠네요.
16/08/05 23:00
다시 읽어보니 제가 표현을 좀 햇갈리게 했나 싶은데, 한 가지의 인공지능이 모든 종류의 진단을 내릴 수는 없다는 말입니다. 예를 들어 본문의 저 솔루션이 지금 당장 유전자로 진단하지 못하는 질환을 진단할 수는 없겠죠.
한 가지만 보는 진단의 영역은 몇몇 분야에선 딥러닝 적용시킨 후엔 이미 인간을 뛰어넘었어요. 본문의 예도 그렇고, 예를 들어 영상만 본다던지 하는 부분은 학습을 지속적으로 시키면 가끔은 영상의학과 초고수들이 초고해상도의 모니터로도 놓친 것을 잡아낼 정도로 인간의 눈이 느끼지 못하는 부분까지 판독해내기도 합니다. 하지만 통합적인 사고는 또 다른 문제에요. 예를 들어 영상의학과 전문의가 영상을 판독할 때도 환자의 기저 질환, 증상, 다른 검사 소견 등등 영상 외적인 분야를 종합해서 진단을 내리게 되거나, 영상 소견은 그저 다른 질환의 보조적인 소견에 불과할 수도 있는데 현재 솔루션은 거기까진 닿질 않고 - 이게 쉬울 것 같지만 굉장히 어렵습니다. 의료인들이 임상 경험을 쌓는 것도 이런 것 때문이구요 - 그저 `영상 해석` 자체에만 머무르고 있습니다. 인공지능이 이런 수준까지 올라오지 않으리라는 법이야 없겠지만 지금과 같은 단일 종류의 진단만 가능한 단계에선 아직은 무리죠.
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