[10월12일] AI가 암을 치료해도 원리를 알아야 할까…수학자 타오의 질문에 쏟아진 반론

AI가 도출한 결과의 '효용성'과 '설명 가능성' 사이의 충돌은 향후 AI 산업의 규제와 표준을 결정짓는 핵심 쟁점이 될 것입니다. 만약 암 치료제의 효능이 입증되었다면, 원리를 모른다는 이유로 이를 거부하는 것은 인류의 발전을 저해하는 비합리적인 태도라는 반론은 매우 강력한 설득력을 가집니다.

하지만 스타트업 관점에서는 '블랙박스'를 방치하는 것이 거대한 리스크가 될 수 있음을 간과해서는 안 됩니다. 의료, 금융, 자율주행과 같이 생명과 직결된 도메인에서는 결과의 오류가 발생했을 때 원인을 파악하지 못하면 책임 소재를 가릴 수 없으며, 이는 곧 규제 실패와 사회적 수용성 저하로 이어지기 때문입니다.

따라서 창업자들은 AI의 성능 극대화와 동시에, 모델의 판단 근거(Reasoning)를 시각화하거나 논리적으로 증명할 수 있는 XAI(Explainable AI) 기술을 제품의 핵심 차별화 요소로 내재화해야 합니다.