AI-World-Story

  왜 어떤 나라는 AI를 빨리 도입하고, 어떤 나라는 망설일까? 요즘 뉴스에는 “AI 국가 전략”, “정부 AI 준비도”, “디지털 전환” 같은 말이 쏟아진다. 그런데 한 가지 의문이 남는다. 왜 어떤 국가는 인공지능(AI)을 빠르게 공공 서비스에 도입하는 반면, 어떤 국가는 속도가 더딜까? 경제력 때문일까? 기술 인프라 때문일까? 아니면…  문화  때문일까? 2026년  Frontiers in Artificial Intelligence 에 발표된 한 연구(일본 게이오 대학)는 이 질문에 정면으로 도전했다. 연구 제목은 “국가 문화와 AI 준비도의 연관성: 국가 간 비교 연구”. 연구진은 국가의 문화적 특성과 AI 준비도 사이에 통계적으로 의미 있는 관계가 있는지 분석했다. 그리고 놀랍게도, 몇몇 문화적 특성이 AI 준비도와 분명한 연관성을 보였다. AI 준비도란 무엇인가? 이 연구는 옥스퍼드 인사이트(Oxford Insights)의  Government AI Readiness Index 2024 를 사용했다. 이 지수는 각국 정부가 공공 서비스에 AI를 얼마나 잘 도입할 준비가 되어 있는지를 0~100점으로 평가한다. 지표는 크게 세 가지 축으로 구성된다. 정부 역량 기술 산업 생태계 데이터 및 인프라 단순히 “AI를 잘 쓰는가”가 아니라,  정부 차원에서 AI를 체계적으로 운영할 준비가 되어 있는가 를 보는 것이다. 문화는 어떻게 측정했을까? 연구진은 네덜란드 학자 호프스테드(Hofstede)의 6가지 문화 차원을 활용했다. 각 국가는 다음 성향 점수를 가진다. 개인주의(IDV) 권력거리(PDI) 불확실성 회피(UAI) 장기지향(LTO) 남성성(MAS) 방임성(IVR) 이 점수 역시 0~100 사이로 측정된다. 그리고 61개 국가를 대상으로 AI 준비도 점수와 문화 점수의 상관관계를 분석했다. 가장 강력한 변수는 ‘개인주의’ 결과는 명확했다. 개인주의(IDV) 는 AI 준비도와  강한 ...

  “AI가 그렇게 똑똑하다면, 도대체  왜 그런 판단을 했는지  말해줄 수는 없을까?” 이 질문은 지난 몇 년간 의료 현장에서 반복돼 왔다. 진단 정확도는 높아졌고, 논문 요약도 빠르며, 의무기록 작성도 척척 해낸다. 그런데도 의사들은 AI를 쉽게 믿지 않았다. 이유는 단순했다. 근거를 보여주지 않았기 때문이다. AI가 낸 답은 맞아 보였지만, 아무도 책임질 수 없었다 의료 AI는 종종 이렇게 말했다. “이 환자에게는 이 치료가 적절하다.” 하지만 그 다음 질문에 답하지 못했다. “왜?” “어디에 근거해서?” “어떤 가이드라인을 봤나?” 의료는  추측 이 아니라  증거 로 움직이는 영역이다. 의사들은 항상 논문을 찾고, 진료지침을 확인하며, 자신의 판단을 기록으로 남긴다. 그런데 AI는 달랐다. 결론은 있었지만, 출처는 없었다. 이것이 의료 AI가 현장에 뿌리내리지 못한 결정적인 이유였다. AI의 말도 논문처럼 검증할 수 있다면? 미국 신시내티대학교 연구팀은 이 지점에서 출발했다. 그들이 던진 질문은 명확했다. AI가 낸 모든 판단에 출처를 달 수 있다면? 나중에 다시 검토할 수 있다면? 이 질문에 대한 답으로 제시된 것이 ‘출처 검증 가능하고, 감사가 가능한 의료 AI 프레임워크’ 다 이 연구는 새로운 알고리즘을 만들지 않았다. 대신, 이미 존재하던 기술들을 하나의  책임지는 구조 로 엮었다. AI의 머릿속을 ‘블랙박스’에서 ‘유리 상자’로 바꾸다 연구진이 제안한 시스템은 세 단계로 움직인다. 첫째, AI는 아무 정보나 보지 않는다. 의학 논문, 임상 가이드라인, 검증된 데이터베이스만 모아둔  정제된 지식 저장소 만 사용한다. 둘째, AI는 답을 만들 때 반드시  출처를 끌어온다 . “이 치료를 권한다”는 문장 옆에는 어느 논문의 몇 번째 권고인지가 함께 붙는다. 마치 의사가 차트를 작성하듯 말이다. 셋째, 이 모든 과정이  자동으로 기록된다 . 어떤 질문이 들어왔고, ...

  유방암, 왜 이렇게 발견하기 어려웠을까? 그런데 AI가 판을 바꾸기 시작했다 유방암은 전 세계 여성에게 가장 흔하게 발생하는 암 중 하나다. 문제는  조기에 발견하면 생존율이 90%를 훌쩍 넘지만 , 놓치면 순식간에 생명을 위협하는 병으로 변한다는 점이다. 그래서 병원에서는  유방촬영술(맘모그래피) 을 사용해 아주 미세한 이상 신호까지 찾아내려 애쓴다. 하지만 여기엔 큰 한계가 있다. 사진 속  흰 점 하나 ,  조금 어긋난 조직 ,  미묘한 질감 차이 를 사람이 모두 정확히 구분하기란 거의 불가능에 가깝다. 숙련된 영상의학과 전문의조차도 피로와 주관적 판단에서 자유로울 수 없다. “그렇다면 컴퓨터는 어떨까?” 이 질문에서 출발한 연구가 바로  MERGE 라는 이름의 새로운 인공지능 진단 시스템이다. 그리고 결과는 놀라웠다.  정확도 약 99%. 이건 단순한 숫자가 아니다.  유방암 진단의 방식 자체가 바뀔 수 있다는 신호 다. AI는 사진을 ‘한 번’ 보지 않는다, 세 번 보고 합쳐서 판단했다 기존의 의료 AI 대부분은 사진을  한 가지 방식 으로만 본다. 마치 우리가 사진을 눈으로 보는 것처럼, 밝기·모양·경계 같은  공간적 정보 에만 집중한다. 하지만 연구진은 이렇게 질문했다. “사진 속에는 눈에 보이지 않는 정보도 숨어 있지 않을까?” 그래서 등장한 개념이 바로  공간 정보 + 주파수 정보 + 둘의 결합 이다. 1️⃣ 사진을 쪼개서 다시 본다 –  웨이블릿 변환 MERGE는 먼저 유방촬영 이미지를  잘게 쪼갠다 . 마치 음악을 저음·중음·고음으로 나누듯, 사진도  거친 구조와 미세한 질감 으로 분해한다. 이 과정에서 사용된 것이  이산 정상 웨이블릿 변환 이다. 어렵게 들리지만 핵심은 간단하다. 사진의 숨은 결을 드러내는 돋보기 이 방법은 이미지의 크기를 줄이지 않으면서도, 암 조직 특유의  ...