[HAIE 2025-37] 헬스케어 AI 윤리 뉴스레터

들어가며

이번 한주도 잘 보내셨나요? 헬스케어 AI 윤리 뉴스레터 발행하는 김준혁 인사드립니다!

소셜 로봇 관련한 논의가 눈에 들어와서 맨 처음 꼭지로 실었습니다. AI의 빠른 발전은 로봇과 떼놓고 보기 어렵고, 헬스케어 영역에서 주목해서 보아야 할 로봇 기술로 돌봄-소셜 로봇을 꼽을 수 있는데요! (저도 일단 책을 하나 쓰고 있다 보니...) 논문은 소셜 로봇이 신뢰 및 감정적 반응을 유발한다는 기존의 관찰을 통해 설명 동의 기준에 대해 문제를 제기합니다.

이게 문제가 되는 이유는, 인간 의사결정이 생각보다 합리적이지 않기 때문이지요. 인간은 충분히 설득당하고, 논리 외 다른 기준과 요건들에 끌려 불합리한 결정을 내릴 수 있는 존재입니다. 소셜 로봇이 이 부분을 위협하고 있는 것은 사실이며, 따라서 전통적인 동의 기준을 소셜 로봇에 적용하는 것은 불충분하지요. 쉽게 말해, 소셜 로봇은 우리의 결정에 개입할 가능성이 큽니다. 그렇다면 애초에 그런 로봇을 "사용자 동의"를 받았다고 마음대로 쓰게 해도 될까요? 이 부분은 전통 윤리와 대안적인 윤리적 틀이 보이는 차이도 보여줄 수 있는 부분이라서, 많은 논의가 요청됩니다.

미용 성형 관련한 AI 편향 논의를 다룬 논문과 제약 분야에서 AI 기반 구조적 불평등을 검토한 논문은 역시 AI 활용 관련하여 가장 중요하게 다뤄야 하는 지점 중 하나가 편향-불평등이라는 점에서 염두에 두어야 할 내용들이라고 생각합니다. 이제는 "AI에 편향이 있다"를 넘어, 어떻게 헬스케어 AI의 편향을 완화 또는 개선할 것인지에 대한 구체적인 논의를 시작할 때이며, 그것은 기술적 해법에 더하여 다른 논의들을 같이 포함해야 할 거예요!

나머지 논의도 흥미로운데요, 같이 살펴보실까요?

이번주 주목할 만한 소식

AI 소셜 로봇과 인간: 충분한 설명에 의한 동의의 윤리적 한계와 도전

From arXiv preprint: Knowledge Isn't Power: The Ethics of Social Robots and the Difficulty of Informed Consent^[1]

이 논문은 소셜 로봇이 인간의 사회적 본능을 자극하며, 실제 인간처럼 신뢰와 감정적 반응을 유발할 수 있다는 문제에 주목합니다. 기존 법적, 의학적 충분한 설명에 의한 동의(informed consent) 기준을 소셜 로봇 맥락에 적용해 한계와 위험을 짚으며, 사용자가 충분히 이해하고 동의했다고 보기 어려운 지점을 강조합니다. 법적 관점과 윤리적 고민을 융합하여 소셜 로봇 설계자들이 고려해야 할 점을 제안합니다.

소셜 로봇은 인간의 자율성과 판단을 약화시킬 수 있는 설계상 위험을 내포하며, 단순 정보 제공만으로는 진정한 의미의 충분한 설명에 의한 동의를 달성할 수 없음을 보여줍니다. 특히 취약계층(예: ASD 아동)과의 상호작용에서는 계약의 형평성, 불균형한 권력 관계, 장기적 심리 영향 등 법적·윤리적 우려가 더욱 큽니다. 앞으로는 사용자의 명확한 이해·동의, 그리고 자율성 보장을 중심에 두는 섬세한 설계원칙이 필요함을 결론으로 제시합니다.

알고리듬을 넘어: MENA 지역 미용성형에서 AI 심미 기준의 편향을 바로잡는 문화감수성 프레임워크

From Clinical, Cosmetic and Investigational Dermatology: Beyond the Algorithm: A Perspective on Tackling Bias and Cultural Sensitivity in AI-Guided Aesthetic Standards for Cosmetic Surgery in the Middle East and North Africa (MENA) Region^[2]

이 퍼스펙티브 논문은 AI가 미용성형의 계획, 예후 예측, 심미 평가를 혁신하는 동시에, MENA 인구의 미흡한 대표성으로 서구 중심 미적 규범이 재생산되는 알고리듬 편향을 비판적으로 검토합니다. 저자들은 MENA의 다층적 미 기준을 반영하기 위해 충분한 지역 대표성 데이터, 문화역량 원칙, 지역 의료진과의 협업을 통합한 윤리·임상 적용 프레임워크를 제시합니다. 또한 학습 데이터와 결과 평가의 문화 대표성을 검증하는 구체적 기준을 마련하여 향후 실증적 평가의 기반을 제공합니다다. 궁극적으로 문화적으로 자각한 AI 도구 개발을 다양성의 동질화에 맞서는 도덕적 책무이자 임상적 우선과제로 제안합니다다.

AI 기반 제약 관행과 관계적 책임성: 편향·불평등·구조적 위해를 바로잡는 윤리

From Journal of Medical Ethics: Relational accountability in AI-driven pharmaceutical practices: an ethics approach to bias, inequity and structural harm^[3]

AI의 제약 분야 통합은 알고리즘 편향, 데이터 상품화, 글로벌 건강 불평등 등 중대한 윤리 쟁점을 야기합니다. 기존 윤리 프레임워크는 투명성과 공정성을 중시하지만, 인종·성별·사회경제적 지위에 따른 구조적 취약성을 충분히 반영하지 못합니다. 본 논문은 페미니즘 윤리에 기반한 관계적 책임성을 제시하여, 편향된 알고리즘에 대한 기업의 의존이 약자에게 불평등을 설계 단계에서 재생산함을 Pfizer–IBM Watson과 DeepMind–NHS 사례로 보여줍니다. 편향적 학습 데이터에서 불평등한 건강 결과로 이어지는 인과 경로를 제시하고, AI 기반 가격 차별과 배제적 임상시험 선발의 증거를 토대로 알고리듬 감사와 형평성 중심 데이터 거버넌스를 정책 해법으로 제안합니다.

시신 기증 커뮤니케이션을 위한 LLM의 가능성과 한계: 정확성·가독성·윤리 평가

From Anatomical Sciences Education: Exploring body donation communication with large language models: Accuracy, readability, and ethical considerations^[4]

교육 수요에 비해 시신 기증 공급이 부족한 상황에서, 본 연구는 LLM이 잠재 기증자와 유가족을 위한 안내 자료의 정확성·가독성·투명성을 충족할 수 있는지 검토하였습니다. 다섯 개 LLM이 터키어 FAQ에 답변을 생성했고, 해부학자들이 정확도, 품질, 가독성, 어휘 다양성을 평가한 결과, 일부 모델이 다른 모델보다 일관되게 높은 품질과 중등 이하 수준의 가독성을 보였습니다. 이러한 도구는 안내문과 FAQ의 초안 작성에 유용하여 신뢰할 수 있고 접근 가능한 정보를 신속히 제공하고, 업무 부담을 경감할 잠재력이 있습니다. 다만, 기증 의사결정의 민감성을 고려해 윤리적 투명성, 문화적 감수성, 지속적 인간 감독을 보장하는 명확한 거버넌스와 정기적 전문가 감사를 전제로 해야 합니다.

전문가 패널이 말하는 디지털 전환의 윤리 난제: 기후적응·미생물학·의료·로봇·AI와 EU AI 법의 통찰

From Global Bioethics = Problemi di bioetica: Navigating ethical challenges in digital transformation: insights on climate adaptation, microbiology, healthcare, robotics, and AI under the EU AI act: an experts panel discussion^[5]

급속한 기술 진보는 기후적응, 미생물학, 의료, 로봇, AI 전반에서 복합적 윤리 쟁점을 증폭시키고 있습니다. 핵심 우려는 데이터 프라이버시와 환경정의, 취약집단의 공정한 접근, 유전‧디지털 건강연구에서의 자율성과 동의, 그리고 알고리즘 의사결정이 고용과 자유에 미치는 영향 등입니다. 의료·치안·공공서비스 분야에서의 AI 활용은 편향 예방과 인권 보호를 위한 엄격한 감독을 요구하며, EU AI 법은 위험기반 분류와 고위험 분야에 대한 엄격한 요건으로 이에 대응합니다. 본 논의는 혁신과 책임의 균형을 위해 포괄적 규제, 투명성과 책임성의 강화, 학제 간 협력 및 국제 공조를 촉구합니다.

중국 의료 생성형 AI의 윤리와 법: 효율성의 약속과 규제의 과제

From Journal of Multidisciplinary Healthcare: Ethical and Legal Governance of Generative AI in Chinese Healthcare^[6]

생성형 AI는 중국 의료의 효율성을 높일 잠재력이 있으나, 정확성·투명성·데이터 프라이버시·윤리·편향 등 다각적 위험을 동반합니다. 이러한 위험은 인간 주체성의 약화, 공정성과 정의의 침해, 그리고 책임과 법적 귀속의 불명확성으로 구체화됩니다. 본 연구는 중국의 관련 법제와 규제 동향 및 학술 논의를 검토하여, 규범 구축이 진행 중이나 규칙의 지체, 민법상 AI의 법적 지위 불명확성, 의료 AI 학습데이터 표준의 미성숙, 부처 간 조정 부재 등 구조적 한계를 지적합니다. 이에 법·윤리 양면의 거버넌스 프레임워크를 제안하며, 알고리듬 투명성 제고, 의료데이터 관리의 표준화, AI 입법 촉진을 핵심 과제로 제시합니다.

구글 제미니, 아동·청소년에 ‘고위험’ 판정… 발달 맞춤형 안전 설계 요구

From Techcrunch: Google Gemini dubbed ‘high risk’ for kids and teens in new safety assessment^[7]

아동·청소년 안전을 평가하는 비영리단체 커먼센스 미디어가 구글의 제미니(Gemini) AI를 아동·청소년 대상 ‘고위험’으로 평가했습니다. 제미니는 자신이 ‘친구’가 아닌 컴퓨터임을 밝히지만, 13세 미만·청소년 모드가 성인 모델에 필터를 덧댄 수준으로 보이며 성·약물·알코올·부적절한 정신건강 조언 등 민감 정보를 노출할 여지가 지적됐습니다. 최근 AI 개입이 논란이 된 청소년 자살 사례와, 애플의 차세대 시리에 제미니 탑재 가능성이 맞물리며 잠재적 노출 확대에 대한 윤리적 우려가 커졌습니다. 구글은 미성년자 보호 정책, 레드팀, 외부 전문가 자문 등을 강조하면서도 일부 응답 한계를 인정해 추가 보호장치를 도입했다고 밝혔습니다.

평가의 핵심은 아동용 AI가 성인용 제품의 변형이 아니라 발달 단계별 필요와 취약성을 반영해 ‘처음부터’ 설계되어야 한다는 점입니다. 제미니는 관계 형성 환상을 억제하는 장치가 있으나, 유해 정보와 부적절한 정신건강 조언이 여전히 우회될 수 있어 취약 이용자에게 위해가 발생할 위험이 있습니다. 애플이 제미니를 시리(Siri)의 기반 LLM으로 채택할 경우, 광범위한 배포 이전에 추가적인 위험 완화와 책임성 확보가 요구됩니다. 비교 맥락에서 메타 AI·캐릭터AI(Character.AI)는 ‘용납 불가’, 퍼플렉시티는 고위험, 챗GPT는 중간, 성인 대상 클로드는 최소 위험으로 평가됐습니다.

이번주 소식, 하이라이트

• 소셜로봇과의 상호작용에서 정보의 제공만으로는 자율성과 충분한 설명에 의한 동의가 충분히 보장되기 어렵습니다.
• MENA 지역의 미적 다양성을 존중하는 AI 구축은 윤리적 책무이자 공정하고 안전한 임상 실천의 핵심입니다.
• 관계적 책임성에 입각한 알고리듬 감사와 형평성 중심 데이터 거버넌스가 AI 제약 혁신의 구조적 해악을 완화하는 핵심 해법입니다.
• LLM 기반 시신 기증 안내는 접근성과 품질을 높일 수 있으나, 문화적 민감성·투명성·지속적 인간 감독을 담보하는 거버넌스가 필수적입니다.
• EU AI 법의 위험기반 규제는 혁신을 저해하지 않으면서도 인권과 정의를 수호하는 윤리 거버넌스의 긴급성을 일깨웁니다.
• 국제적으로 통일된 윤리·법적 심사를 위한 글로벌 AI 윤리심의기구의 설립이 필요합니다.
• 아동·청소년의 취약성을 고려한 ‘처음부터의 안전 설계’와 발달단계별 맞춤 보호장치 내재화가 핵심 과제입니다.

어떻게 읽으셨나요? 마지막 기사에서 다룬 소아청소년의 AI 활용에 대한 위험도 평가는 저도 많이 신경이 쓰이는 부분이라서, 관련 내용에 대해 국내 논의도 진행할 수 있도록 노력해 보겠습니다.

더 빠르고 흥미로운 헬스케어 AI 윤리 소식 전달하겠습니다. 함께 해 주셔서 감사드리고, 다음주에 뵙겠습니다!

_{위 요약은 AI로 자동 수집, 요약 후 LLM-as-a-Judge를 통해 평가지표 기반 상위 7개 논문·기사를 선정한 것입니다(사용 모델: GPT-4.1 and GPT-5).}

Reference