AI 기술 영향 평가: 휴머노이드, 브레인, 헬스케어 AI의 미래
▶ 본 책자는 과학기술정보통신부의 위탁을 받아 한국과학기술기획평가원에서 시행한 사업(2024년 기술영향평가)의 결과물입니다.
▶ 발행처: 과학기술정보통신부, 한국과학기술기획평가원(KISTEP)
▶ 발행일: 2025년 9월 23일
요약
2024년 기술영향평가는 인공지능(AI) 기술이 사회 전반에 빠르게 확산됨에 따라 그 안전성과 신뢰성을 선제적으로 점검하기 위해 수행되었다. 평가는 인간과의 상호작용이 가장 밀접하고 잠재적 파급력이 큰 휴머노이드 AI, 브레인 AI, 헬스케어 AI 세 분야에 집중되었다. 본 문서는 평가를 통해 도출된 핵심 이슈와 미래 과제를 종합적으로 정리한 브리핑 자료이다.
- 휴머노이드 AI: 기반 모델(Foundation Model)의 발전으로 인간과 유사한 형태로 다양한 작업을 수행할 범용 로봇으로 큰 기대를 받고 있다. 그러나 의도치 않은 학습으로 인한 오작동, 인간과의 물리적 충돌 등 안전성 문제가 제기된다. 또한, 센싱 과정에서 발생하는 심각한 프라이버시 침해와 성별 편향적 디자인, 인간과의 감정적 유대 형성에 따른 의존 및 학대 가능성 등 복합적인 윤리적 도전 과제에 직면해 있다. 성공적인 사회 통합을 위해서는 시나리오 기반의 철저한 안전 실증, 표준화된 상호운용성 확보, 그리고 명확한 법·제도적 프레임워크 구축이 시급하다.
- 브레인 AI (BCI): 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술은 척수 손상 환자의 운동 기능을 복원하는 등 기적적인 치료 가능성을 제시하며 빠르게 발전하고 있다. 하지만 뇌 신호를 해석하는 과정에서 발생하는 디코딩 오류는 환자의 중대 결정에 치명적 영향을 미칠 수 있으며, 뉴로해킹을 통한 기억 왜곡 및 조작, 군사적 목적으로의 이중 용도(Dual-Use) 활용 등 심각한 보안 및 윤리적 위험을 내포한다. 고비용 기술로 인한 사회적 불평등 심화와 뇌 자극으로 인한 기술 의존 및 중독 문제 역시 중요한 과제이다. 따라서 강력한 데이터 보안, 엄격한 윤리 가이드라인, 공평한 기술 접근성을 보장하는 정책적 기반 마련이 필수적이다.
- 헬스케어 AI: 빅데이터를 활용하여 질병 진단, 치료 계획, 신약 개발 등을 혁신할 잠재력을 지니고 있다. 그러나 AI 모델의 성능은 학습 데이터의 질에 절대적으로 의존하므로, 데이터의 편향성(인종, 지역 등), 품질 저하, 비표준화 등이 신뢰성을 위협하는 핵심 요인이다. 특히 생성형 AI의 환각(Hallucination) 현상은 치명적인 의료 오류로 이어질 수 있다. AI의 오작동 시 책임 소재가 불분명하고, 개인 건강 정보의 상업적 오·남용 및 건강 불평등 심화에 대한 우려가 크다. 신뢰할 수 있는 데이터 거버넌스 구축, 자율주행차 사례를 참고한 명확한 책임 법제화, 그리고 기술 혜택이 공평하게 분배될 수 있도록 보장하는 사회적 합의가 요구된다.
[자료] AI와 함께 살아갈 세상, 불안과 희망(2024년 기술영향평가 결과보고) 책자 | 공지사항 | 알림
KISTEP 한국과학기술기획평가원
www.kistep.re.kr
원본문서:
AI 오디오(심층 분석):
Ⅰ. 2024년 기술영향평가 개요
A. 평가 배경 및 목적
AI 기술은 자율주행차, 의료 진단 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌며 일상과 산업 전반에 빠르게 확산되고 있다. 그러나 기술의 잠재력만큼이나 안전성과 신뢰성에 대한 사회적 우려 또한 커지고 있다. 2001년 제정된 과학기술기본법에 근거한 기술영향평가는 새로운 기술이 사회에 미칠 긍정적 및 부정적 영향을 선제적으로 탐구하여, 기술이 사회에 긍정적인 결과를 가져올 수 있는 정책을 마련하는 것을 목표로 한다. 2024년에는 AI 기술의 중요성과 파급성을 고려하여, 특히 인간과 AI의 원활한 상호작용의 전제 조건인 안전성 및 신뢰성을 중심으로 평가를 진행하기로 결정했다.
B. 평가 대상 및 범위
AI 기술의 방대한 파급력을 고려하여, 모든 영역을 평가하는 대신 인간의 삶에 직접적인 영향을 미치고 안전·신뢰성 확보가 특히 중요한 세 가지 핵심 분야를 선정하였다.
- 휴머노이드(Humanoid) AI: 인간의 형태와 행동을 모방하여 다양한 상호작용을 제공하는 기술
- 브레인(Brain) AI: 인간의 뇌와 관련된 문제를 해결하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술
- 헬스케어(Healthcare) AI: 진단, 치료, 환자 관리 등 인간의 건강과 생명에 직결된 기술
C. 평가 과정
이번 평가는 다각적인 의견 수렴을 위해 체계적인 절차를 거쳤다. 3개 분과에 총 19명의 전문가가 참여하여 9회에 걸친 심층 논의를 진행했으며, 15명의 시민으로 구성된 '시민포럼' 워크숍을 10회에 걸쳐 운영하여 시민의 목소리를 반영했다. 이를 통해 도출된 핵심 이슈와 미래 과제는 전문가 125명과 시민 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 중요도와 시급성을 분석하였다.
Ⅱ. 휴머노이드 AI: 기대와 도전 과제
A. 기술 현황 및 전망
과거의 휴머노이드 로봇은 하드웨어 완성도가 낮고 인간이 직접 제어해야 하는 한계로 개발이 정체되었다. 그러나 최근 AI **기반 모델(Foundation Model)**의 등장은 하나의 모델로 다양한 작업을 수행할 수 있게 하여 범용 로봇 플랫폼으로서 휴머노이드의 가능성을 다시 열었다. AI가 물리적 실체와 상호작용하며 학습하는 체화된 지능(Embodied AI) 개념은 로봇이 배우지 않은 작업도 창발적으로 수행할 수 있는 길을 제시하고 있다.
B. 핵심 이슈: 안전성 및 상호운용성
- 잘못된 학습의 위험: 기반 모델은 방대한 데이터를 학습하는 과정에서 명시적 목표뿐 아니라 암묵적이고 의도하지 않은 목표까지 학습할 수 있다(창발성). 이로 인해 권투 영상을 학습한 로봇이 사람을 공격하려 하거나, 'iPod'이라는 글자가 붙은 사과를 아이팟으로 인식하는 등 예측 불가능한 오작동을 일으킬 위험이 존재한다.
- 물리적 안전 문제: 쇼핑센터 순찰 로봇이 아기와 충돌하거나 배달 로봇이 화재를 일으키는 등 실제 사고 사례가 발생하고 있다. 이는 로봇 자체의 기능 안전뿐만 아니라, '사람-로봇-환경'의 상호작용을 고려한 시나리오 기반의 철저한 안전 실증과 검증이 필수적임을 시사한다.
- 소통 오류의 위험: "기다려"라는 모호한 명령을 "그만해"로 오인하는 등 언어 기반 소통의 한계는 심각한 사고로 이어질 수 있다. 특히 제조사가 다른 여러 로봇이 협업할 경우, 각기 다른 AI 시스템 간의 오해로 인해 예상치 못한 집단 행동이 발생할 위험이 크다.
C. 핵심 이슈: 프라이버시 및 윤리
- 개인정보 침해: 휴머노이드는 카메라, 마이크 등 다양한 센서를 통해 인간의 가장 사적인 공간과 활동 데이터를 수집한다. 2022년 로봇청소기가 촬영한 화장실 내부 사진 등이 외부로 유출된 사례는 이러한 위험을 단적으로 보여준다. 수집된 데이터는 AI 학습을 위해 인간이 직접 라벨링하는 과정을 거치므로, 프라이버시 침해 위험은 더욱 가중된다.
- 윤리적 도전:
- 성별 편향: 로봇을 성별 중립적으로 설계해도 사용자는 목소리나 형태로 성별을 인식하며, 이는 '돌봄=여성'과 같은 사회적 고정관념을 강화할 수 있다.
- 감정적 유대 및 의존: 인간과 감정적 상호작용이 가능해짐에 따라, 사용자가 로봇에 과도하게 의존하거나 반대로 로봇을 학대하는 문제가 발생할 수 있다. 이는 특히 아동이나 노인과 같은 취약계층에게 심각한 영향을 미칠 수 있다.
D. 정책 제언
- 규제 및 제도: 자율주행차처럼 복잡한 법규를 일괄적으로 해소하는 '턴키 방식'의 규제 접근과, 로봇의 수량 및 활용 콘텐츠를 관리하는 '등록제' 도입을 검토해야 한다.
- 표준화 및 안전: 로봇 간 원활한 소통을 위한 '표준 통신 규격화'와 사고 원인 규명을 위한 '블랙박스 장착 의무화'가 필요하다.
- 설계 및 교육: 성별 고정관념을 줄이기 위해 '중성적 디자인'을 장려하고, 로봇과의 안전한 상호작용을 위한 '사용자 안전 교육'을 체계적으로 도입해야 한다.
Ⅲ. 브레인 AI: 기적과 위험의 양면성
A. 기술 현황 및 전망
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 뇌 신호를 해석하여 외부 기기를 제어하는 기술로, 침습형과 비침습형으로 나뉜다. 스위스 로잔공대, 미국 케이스웨스턴리저브대학 등은 척수 손상 환자의 운동 기능을 복원하는 데 성공적인 연구 결과를 발표하며 장애 극복의 새로운 희망을 제시하고 있다. 일론 머스크의 뉴럴링크(Neuralink), 싱크론(Synchron) 등 스타트업들은 대규모 투자를 유치하며 인간 대상 임상 시험에 진입하는 등 산업이 빠르게 성장하고 있다.
B. 핵심 이슈: 기술적 신뢰성 및 보안
- 뇌 신호 디코딩의 오류: AI가 뇌 활동을 분석해 생각이나 이미지를 재구성하는 수준에 이르렀지만, 알고리즘은 완벽하지 않다. 특히 안락사 결정, 유산 상속 등 환자의 중대한 의사 결정 과정에서 디코딩 오류가 발생할 경우 돌이킬 수 없는 결과를 초래할 수 있으며, 사고 발생 시 책임 소재 규명이 매우 어렵다.
- 사이버 위협 (뉴로해킹): 뇌 임플란트 기기가 해킹될 경우, 인공 해마 연구 사례처럼 기억을 왜곡하거나 나쁜 기억을 주입하는 '기억 조작'이 가능해질 수 있다. 이는 개인의 정체성을 뒤흔드는 심각한 위협이다.
C. 핵심 이슈: 사회·윤리적 문제
- 사회적 불평등 심화: 고가의 BCI 기술은 소수의 부유층만 접근할 수 있어 기존의 사회적 격차를 더욱 심화시킬 수 있다. 기억력 향상 등 비치료적 목적으로 기술이 사용될 경우, '슈퍼 휴먼'의 등장으로 인한 불공정 및 역차별 문제가 발생할 수 있다.
- 기술 의존 및 중독: 뇌 활동을 직접 조절하는 양방향 BCI는 뇌의 보상 회로를 과도하게 자극하여 기술에 대한 심리적, 신체적 중독을 유발할 위험이 있다.
- 이중 용도(Dual-Use): BCI 기술은 군인의 반응 속도를 높이거나 무기를 생각만으로 제어하는 '두뇌 조종 무기'로 전용될 가능성이 있으며, 이는 인류에게 새로운 안보 위협이 될 수 있다.
D. 정책 제언
- 안전 및 보안: 자동차 안전 규제를 벤치마킹하여 위험 상황을 방지하는 '안전 AI 알고리즘' 탑재를 의무화하고, 뉴로해킹을 방지하기 위한 강력한 '무선 통신 보안 규약'을 법제화해야 한다.
- 규제 및 윤리: 기억력 향상과 같이 치료 목적이 아닌 기능 강화용 기술 사용은 사회적 합의 전까지 엄격히 제한하고, 군사적 오용을 막기 위한 국제적 규제 체계와 윤리 강령을 수립해야 한다.
- 공정성: 기술의 혜택이 특정 계층에 집중되지 않도록 공평한 접근성을 보장하는 정책적 지원이 필요하다.
Ⅳ. 헬스케어 AI: 건강 증진과 형평성 딜레마
A. 기술 현황 및 전망
헬스케어 AI는 의료 영상 분석, 신약 개발, 맞춤형 치료 등에서 혁신을 주도하고 있다. 국내 기업 루닛, 뷰노 등이 AI 솔루션으로 FDA 승인을 받는 등 가시적인 성과를 내고 있으며, 생성형 AI는 신약 후보 물질 발굴 기간을 획기적으로 단축시키고 있다.
B. 핵심 이슈: 데이터 신뢰성 및 책임
- 데이터 문제:
- 품질 및 편향: 의료 데이터는 누락되거나 오류가 많으며, 특정 인종이나 지역의 데이터에 편중되는 경향이 있다. 이는 IBM 왓슨의 부정확한 암 치료 권고나 유색 인종 대상 피부암 진단 AI의 낮은 정확도 사례처럼 편향된 결과를 낳는다.
- 표준화 부재: 병원마다 사용하는 의료 용어와 전자의무기록(EMR) 형식이 달라 데이터 통합이 어렵고, 이는 AI 모델의 성능 저하로 이어진다.
- AI 오류 (환각): 생성형 AI가 존재하지 않는 약물이나 치료법을 사실처럼 제시하는 환각(Hallucination) 현상은 환자의 생명을 직접적으로 위협할 수 있는 매우 심각한 문제이다.
- 책임 소재의 복잡성: 의료 AI의 오류로 사고 발생 시, AI 모델 개발사, 제품 개발사, 병원, 의료진 중 누구에게 책임을 물을지 명확하지 않다. 이는 자율주행차의 책임 문제와 유사한 복잡성을 띤다.
C. 핵심 이슈: 불평등 및 상업적 활용
- 건강 불평등 심화: AI가 과거의 차별적 데이터(예: 흑인 환자의 낮은 의료비 지출)를 학습하여 기존의 건강 불평등을 자동화하고 강화할 위험이 있다. 또한 고령층 등 디지털 취약계층은 AI 기반 헬스케어 서비스에서 소외될 수 있다.
- 상업적 활용의 위험: 핀테크 기업 '토스'가 사용자의 개인정보를 보험설계사에게 판매한 사례처럼, 민감한 건강 데이터가 사용자의 동의 없이 상업적으로 오·남용될 수 있다. 이는 관련 산업에 대한 국민적 불신을 초래한다.
D. 정책 제언
- 데이터 거버넌스: 데이터 품질 관리 체계를 구축하고, 다양한 인구 집단의 데이터를 확보하여 편향성을 모니터링 및 보정하는 시스템을 마련해야 한다. 또한, 환자가 자신의 데이터 활용을 실시간으로 제어할 수 있는 '동적 동의(Dynamic Consent)' 시스템 도입을 검토해야 한다.
- 책임 법제화: AI의 자율성 수준에 따라 책임 주체를 명확히 하는 '책임 분담 모델'을 정립하고, AI 의료사고에 특화된 보험 및 보상 시스템을 구축할 필요가 있다.
- 신뢰 및 형평성: 데이터의 상업적 활용에 대한 투명성을 강화하여 사회적 신뢰를 확보하고, AI 개발 시 실제 의료 현장의 미충족 수요와 건강 형평성을 우선적으로 고려하는 '수요자 중심'의 접근 방식을 채택해야 한다.
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디이씨(D.E.C)
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