유튜브에 올라온 건강 정보, 얼마나 믿을 수 있을까?
언젠가부터 유튜브 알고리즘에 건강정보가 이어지고 있다. 갱년기, 고지혈증, 어깨통증, 다이어트 같은 키워드로 영상을 몇 개 찾아봤던 탓이다. 병원 공식채널부터 의사, 약사, 한의사, 트레이너, 물리치료사 같은 관련분야 종사자들이 올린 콘텐츠가 꼬리에 꼬리를 문다. 뭐 하나 관심 보이기 무서운 시대다.
최근엔 "40년경력의 내과의 입니다." "3대째 약국을 운영하는 약사입니다." "퇴직한 의대교수 입니다." 로 시작하는 AI 딥 페이크 건강 영상이 자주 눈에 띈다.
점잖은 얼굴과 나즈막한 목소리로 뇌졸중 전조증상, 당뇨 전 단계 증상 같은 심각한 주제부터 올리브 오일이나 우유 등을 먹는 게 좋은 지 안 먹는 게 나은지, 60 넘어 반드시 유산소 운동을 해야 하는지 굳이 하지 않아도 되는지 같은 일상의 가벼운 주제들까지 폭 넓게 다룬다.
대부분 상식적인 내용이지만 가끔씩 노년층은 목욕을 자주 하지 않은 게 피부를 보호를 위해 더 좋다 거나 들어본 적 없는 남미곡물이 당뇨병에 특효라는 식의 터무니없는 주장을 펼치기도 한다.
이런 정보를 막연하게 실천하는 사람이 적지 않다는 것이 문제다. 성분이 모호한 건강식품을 특효약으로 복용하거나 몸 상태를 고려하지 않은 채 무리한 식단과 운동을 병행하다가 이상이 생겨 고생한다.
건강정보는 자신에게 적합하고 믿을 수 있는 것을 선별해 이해하고 이를 본인의 건강상태와 생활양식에 적합하도록 맞추어 활용할 때 의미가 있다. 보건복지부 산하 한국건강증진개발원에 의하면 2023년 기준 성인 10명 중 4명은 건강 정보를 제대로 이해하고 올바르게 판단하는 데 어려움을 겪었다.
유튜브나 쇼츠에 딥 페이크 의사, 교수, 약사가 등장하면서 AI가 만든 정보를 검증된 전문 정보로 오인하는 일이 더 많아졌다. 특히 유튜브 영상을 자세히 보지 않고 라디오처럼 듣는 고령층이 취약하다. 들어 본 적 없는 낯선 정보를 새로운 정보라고 착각하기 쉬워서 이다.
하지만 AI 딥 페이크 영상 대부분은 건강보조식품이나 다이어트 식품 등을 홍보 판매하는 상업적 목적의 광고이거나 "OO을 안 먹으면 죽습니다." "OO 습관이 수명을 10년 연장합니다." 식의 자극적인 문구로 조회수를 높이는 낚시 성 콘텐츠이다. 정확한 정보 전달보다는 일단 클릭이 목적이다 보니 검증되지 않은 정보 실천으로 인한 부작용은 오롯이 이용자 몫이 된다.
건강정보를 접하는 경로가 다양해질수록 정보를 선별하고 이해하는 능력이 중요하다. 건강 정보는 생명에 직결된 예민한 정보인만큼 비판적으로 읽고 맹신하지 않아야 스스로를 보호할 수 있다.
오늘날 AI는 '전문가처럼' 건강 정보를 제공하는 존재가 되고 있지만 AI의 작동원리와 위험성을 이해하면 경계심을 잃지 않을 수 있다.
우선 AI가 만든 건강정보는 사용자의 질문에 맞춰 정제된 의학 정보를 생성해 제공하는 것이지 그 정보가 항상 정확하거나, 최신이거나, 과학적으로 검증된 것은 아니다. AI는 확률로 답할 뿐이지 오랜 시간 임상 수련한 의사가 아니다. 마치 의학교과서를 통째로 외운 암기력 좋은 어린이와 같다. 의료적 진단과 처방은 환자의 몸 상태, 병력, 약물, 복합 변수 등을 다양하게 고려해야 가능한데 실제 환자의 상태나 맥락은 모른 채 의학서적에서 적절한 문구를 찾아내 읽는 것과 같다.
더구나 여전히 할루시네이션이 해결되지 않은 상태인 AI는 데이터에 없는 상황에 대해서도 그럴듯하게 말을 지어낸다. 물론 속이려는 의도가 있는 것은 아니지만 '의도 없는 그럴듯한 오류' 야 말로 위험천만하지 않은가.
간혹 의사가 못 찾아낸 희귀병을 AI가 찾았다는 뉴스가 들려온다. 이건 AI가 의사가 놓친 점을 보완할 수 있다는 말이지 AI가 의사를 대신할 수 있다는 뜻은 아니다. 미래엔 어떨지 몰라도 현재로선 AI의 의료적 답변은 참고나 보완용으로 받아들이는 것이 옳다.
물론 크리에이터 들이 만든 건강정보 역시 검증이 필요하다. 간혹 인터넷에 떠도는 정보에 개인적 경험을 입혀 유일 책 혹은 정답으로 주장하는 경우도 있다.
그렇다면 막연하게 현혹 당하지 않으려면 어떤 검증의 기술을 익혀야 할까?
가장 먼저 확인해야 하는 것은 정보의 출처다. 공신력 있는 기관의 자료가 바탕이 되었는지 봐야 한다. 예컨대 세계보건기구(WHO), 질병관리청, 서울대병원, 미국 CDC 등이 신뢰할 수 있는 1차 정보원이다.
구글은 건강 관련 검색 결과에 대해 Mayo Clinic, WHO 등과 협업한 콘텐츠만 상단에 노출시킨다. 네이버 역시 건강 지식백과를 운영하면서 전문가와 의료기관이 감수한 콘텐츠만을 공식적으로 제공한다.
또 생명과 직결된 건강정보는 반드시 '사람이 개입된 검증 (Human-in-the-Loop)' 시스템을 거쳤는지 확인해야 한다. 카카오 헬스의 AI 건강 챗봇은 의사 감수를 거친 응답만 제공되며, 헬스조선도 AI가 요약한 건강 뉴스라 하더라도 반드시 의료 전문 기자와 자문교수가 함께 내용을 교정한 뒤 발행한다. 이러한 이중 검증 체계가 있어야 AI 정보로 인한 피해를 최소화할 수 있기 때문이다.
 |
딥 페이크 영상 구분법도 알아두면 도움이 된다.
어디선가 들은듯한 익숙하고 믿음직한 목소리로 차분하게 말하지만 그가 AI 딥 페이크로 만든 가짜의사일 수 있다. 영상에 등장한 의사나 약사, 교수의 이름과 병원명을 포털이나 병원 홈페이지에서 직접 검색해보는 것이 가장 확실한 확인법이다. 병원은 있지만 해당 의사가 없거나 이름이나 성이 다른 경우도 있다.
표정이 단조롭고 움직임이 크지 않다면 자세히 살펴봐야 한다. 잘 만들어진 딥 페이크 영상도 여전히 눈동자 움직임이나 눈 깜빡임, 미세한 입술 움직임이 부자연스럽고 말과 일치하지 않는 반응을 보인다. "이건 꼭 챙겨 드셔야 합니다"라고 강조하면서도 얼굴엔 아무 움직임이 없다 거나 말의 강약, 끊김 등이 어색한 경우 음성 합성인 경우가 많다. 드물게는 영상 속 인물의 빛과 그림자 방향이 일치하지 않거나 옷깃, 주름, 귀 등에 픽셀의 깨짐이나 흔들림이 보이기도 한다.
수명이 길어지고 건강에 대한 관심이 커질수록 건강정보는 더 많아지고 더 다양해질 것이다. AI가 생성하는 건강 정보 역시 점점 늘어날 것이다. 중요한 것은 우리가 접하는 정보의 양이 아니라 그 정보의 질과 내용을 검증하고 판별하고 해석하는 능력이다. AI시대, 우리가 익혀야 할 또 하나의 기술은 검증의 기술이다.
◇하민회 이미지21대표(미래기술문화연구원장) =△경영 컨설턴트, AI전략전문가△ ㈜이미지21대표 △경영학 박사 (HRD)△서울과학종합대학원 인공지능전략 석사△핀란드 ALTO 대학 MBA △상명대예술경영대학원 비주얼 저널리즘 석사 △한국외대 및 교육대학원 졸업 △경제지 및 전문지 칼럼니스트 △SERI CEO 이미지리더십 패널 △KBS, TBS, OBS, CBS 등 방송 패널 △YouTube <책사이> 진행 중 △저서: 쏘셜력 날개를 달다 (2016), 위미니지먼트로 경쟁하라(2008), 이미지리더십(2005), 포토에세이 바라나시 (2007) 등
