문화상품권현금화 방미통위, ‘성착취물 생성’ 그록에 청소년 보호 장치 마련 요청 [플랫]

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작성자 이길중 날짜26-01-16 23:24 조회0회 댓글0건

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문화상품권현금화 방송미디어통신위원회가 성착취물·비동의 성적 이미지 양산 논란에 휩싸인 SNS 플랫폼 엑스의 인공지능(AI) 서비스 그록에 대해 청소년 보호 장치를 마련할 것을 요청했다고 14일 밝혔다.
방미통위는 그록 서비스를 제공하는 엑스 측에 유해 정보로부터 청소년을 보호하기 위한 청소년 접근제한 및 관리 조치 등 보호 계획을 수립해 결과를 회신해 줄 것을 통보했다.
현재 엑스는 정보통신망법에 따라 청소년 보호 책임자를 지정해 방미통위에 통보하고 있다. 매년 청소년 보호 책임자 운영 실태와 관련한 자료를 제출한다.
방미통위는 엑스 측에 한국에서는 당사자 의사에 반해 성적 허위영상물을 제작·유통·소지·시청하는 행위가 형사처벌 대상이라는 점도 전달했다.
일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 소유한 엑스는 지난달 말 그록을 통한 이미지 편집 기능을 추가하면서 성적 허위 이미지(딥페이크)를 손쉽게 만들 수 있다는 비판에 직면했다. 이 기능은 엑스 이용자가 이미지가 포함된 글에 댓글로 그록을 태그해 수정을 요청하면, 원본 당사자의 동의 없이 그록이 이미지를 생성해 올려주는 방식이다. 여성과 아동을 비키니·속옷 차림으로 바꾸는 시도가 속출하자 각국에서 비판 여론이 높아졌다.
[플랫]딥페이크 생성·유포하는 ‘그록’…이미지 53%가 속옷차림
김종철 방미통위원장은 “신기술 도입에 따른 부작용과 역기능에 대해 합리적 규제를 해나갈 계획”이라며 “AI 서비스 제공자를 대상으로 성범죄물을 포함한 불법정보 유통 방지 및 청소년 보호 의무 부과 등을 추진하겠다”고 말했다.
▼ 노도현 기자 hyunee@khan.kr
환자를 이송하던 119구급차가 트럭과 충돌해 환자 1명이 숨지고 소방관 1명이 중상을 입는 사고가 발생했다.
14일 경북소방본부에 따르면 이날 오후 1시13분쯤 안동시 정하동의 한 교차로에서 환자를 태우고 이동하던 119구급차와 트럭이 충돌했다.
이 사고로 구급차에 타고 있던 환자 1명이 심정지 상태로 발견돼 병원으로 옮겨졌으나 숨졌다. 사고가 난 곳은 병원과 500m가량 떨어진 곳이다.
숨진 환자는 경북 청송에서 어지럼증과 저혈당 증세를 보여 구급차를 타고 안동 시내 병원으로 이송 중이었던 것으로 파악됐다.
사고 당시 구급차에 타고 있던 청송소방서 소속 소방관 1명은 중상을 입고 병원으로 옮겨져 치료를 받고 있다. 나머지 소방관 2명은 경상을 입은 것으로 전해졌다.
경찰은 구급차 운전자와 트럭 운전자, 목격자 등을 상대로 정확한 사고 경위를 조사하고 있다.
피부 모낭 주변에 살고 있는 모낭충은 일반적으로 별다른 해를 끼치지 않으나 과도하게 증식할 경우 안면 홍반 등을 일으킬 위험이 있다. 정확한 진단을 위해선 모낭충 밀집 여부와 해당 영역을 찾아야 하는데, 이를 분석할 수 있는 인공지능 모델이 개발됐다.
용인세브란스병원 피부과 김지희·김제민 교수, 세브란스병원 피부과 박창욱 교수 연구팀은 안면 홍반 환자의 모낭충 밀도를 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 통해 실제 의사의 진단 정확도 향상을 입증했다고 16일 밝혔다. 2016~2023년 안면 홍반 때문에 모낭충 밀도 검사를 받은 환자 1124명을 대상으로 한 이 연구는 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 게재됐다.
얼굴에 붉은 반점이 생기는 안면 홍반은 모낭충이 과도하게 증식하는 모낭충증을 비롯해 접촉 피부염, 아토피 피부염, 여드름, 루푸스 등 다양한 피부 질환이 원인이 되어 나타난다. 특히 모낭충증은 발적과 가려움, 염증 등을 일으키는데, 다른 질환과 겉보기로 구분하기 어려워 정확한 진단이 중요하다.
모낭충증을 진단하려면 피부 표면 생검이나 피지 분비물을 짜내는 압출 검사로 모낭충을 채취해 밀도를 측정한다. 다만 이들 방법은 통증이 있으며 검사자의 숙련도에 따라 결과가 크게 달라지는 한계가 있어 연구진은 이를 보완하기 위해 환자의 얼굴 사진과 증상, 혈청 알레르기 지표 등의 임상 데이터만으로 모낭충 밀도를 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다.
인공지능 모델의 진단 성능을 분석한 결과, 정확도 지표 점수는 0.823~0.865점(1점 만점)으로 나왔다. 해당 지표에서 0.8점 이상을 받은 경우 인공지능 모델의 성능이 뛰어난 모델로 평가된다. 또한 인공지능 모델의 보조로 피부과 의사의 진단 정확도가 유의미하게 향상된 결과도 나왔다. 모델의 도움 없이 진단했을 때의 평균 진단 정확도는 63.7%였지만, 예측 결과를 참고한 후에는 70.6%로 상승했다.
모낭충증이 있는 사람을 ‘양성’으로 정확히 찾아내는 민감도 역시 13.6% 향상됐다. 사전 설문을 통해 인공지능에 대한 신뢰도가 높다고 분류된 의사 집단에서 진단 보조의 긍정적 효과가 더 크게 나타났지만 잘못된 예측을 무비판적으로 따르는 경향이 증가하지는 않은 것으로 나타났다.
김제민 교수는 “본 연구는 세계 최초로 얼굴 사진과 임상 데이터만을 활용해 모낭충 밀도를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 검증한 연구로, 협업 모델의 효과를 실증적으로 검증했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 해당 모델을 모낭충 검사 장비가 없는 1차 의료기관이나 원격 진료 환경, 수련의 교육 등에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

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