삼성호암상 수상 이수인 "설명 가능한 AI로 난치병 치료 혁신"
"AI 완성도 높이는 건 수학·게임이론…기초연구 투자 병행돼야"

8일 서울 강남 과학기술회관에서 취재진을 만난 이수인 미국 워싱턴대 교수. 이 교수는 한국과학기술단체총연합회가 이날부터 11일까지 주관하는 '2025 세계 한인 과학기술인대회'에 기조연사로 참여한다./뉴스1 ⓒ News1 윤주영 기자

(서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 한국이 신뢰성 높은 의료용 인공지능(AI) 기술을 확보하려면 너무 소버린AI에 집착해선 안 된다는 조언이 나온다.

8일 이수인 워싱턴대 교수는 서울 강남 과학기술회관에서 취재진을 만나 이를 강조했다.

이 교수는 AI의 판단·예측 과정을 이해하고 그 결과를 신뢰할 수 있게 만드는 방법론 '설명 가능한 AI'(XAI) 전문가다. 이 중 가장 활발히 연구되는 방식인 'SHAP'의 프레임워크를 개발했다.

쉽게 말해 AI가 입력 데이터 중 어떤 부분을 중요하게 판단했는지를 보여주는 방법이다. 이런 XAI 기법은 AI의 고질적인 문제인 '환각'(할루시네이션)을 교정하는 등에도 쓰일 수 있다.

이 성과를 인정받아 이 교수는 지난해 여성 최초로 삼성호암상 공학상을 받았다.

특히 그는 알츠하이머·암 등 난치병의 치료에 설명 가능한 AI가 쓰일 수 있다고 봤다.

이 교수는 "알츠하이머 발병에는 여러 유전적 변인이 있다. 특정 유전자가 다른 유전자를 강화하거나 혹은 어떤 통로를 활성화하느냐 등 상관관계가 복잡하다"고 설명했다.

이어 "단순히 특정 유전자가 알츠하이머의 결정적 원인이라고 결론 내리는 AI로는 불충분하다. 그런 판단으론 약을 만들 수 없다"며 "해당 유전자가 '왜' 결정적이었는지를 설명할 수 있어야 한다"고 강조했다.

이 교수는 설명 가능한 AI가 적용되지 않아 지금의 의료용 AI가 성능의 한계를 보인다고도 꼬집었다. 피부 병변을 촬영해 피부암을 진단하는 애플리케이션(앱)이 대표적이다.

현재 한국 정부는 한국형 파운데이션 모델을 개발, 이에 기반한 다양한 특화 AI(버티컬 AI)를 보급하겠다는 계획이다. 여기엔 의료용 AI도 포함될 수 있다.

이 교수는 "물론 파운데이션 모델의 국산화는 필요한 과업이다. 직접 개발하며 쌓은 노하우는 이후 선진 기술을 흡수할 때 도움이 된다"며 "다만 폐쇄적으로 외산 AI 기술을 배척하는 건 맞지 않다. (목적에 따라) 우수하다면 외산 AI도 선택적으로 수용해야 한다"고 조언했다.

이 교수는 설명 가능한 AI와 같은 선진적 연구가 소버린 AI의 완성도를 높일 수 있다고 강조한다. 당장의 성과가 없더라도 배경이 되는 연구에 지속해서 투자하는 게 숙제다.

이 교수는 "설명 가능한 AI는 수학, 게임이론 등 전통적인 이론에 근거한다. 특히 SHAP 연구가 많이 인용되는 이유는 탄탄한 이론적 배경 덕분"이라며 "(이를 위해선) 장기적 관점의 펀딩이 중요하다"고 강조했다.

legomaster@news1.kr

<용어설명>

■ 소버린AI
특정 국가가 외부 의존 없이 독자적으로 개발·통제·운영할 수 있는 인공지능 기술과 생태계를 의미

■ 버티컬 AI
특정 산업이나 전문 분야에 특화돼 해당 분야의 문제를 해결하도록 설계된 인공지능(AI) 설루션.

■ 파운데이션 모델
광범위한 데이터를 기반으로 훈련된 AI 신경망이다. 광범위한 작업에 응용이 가능하다. 오픈AI의 챗GPT와 구글 제미나이(Gemini)가 대표적이다. 이 모델들은 텍스트 생성, 이미지 분석, 코드 작성 등 여러 분야에서 활용된다.

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