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머리 쥐어짜기

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2년 전에 ‘마른 수건 쥐어짜기’라는 글을 썼는데, 오늘은 머리 쥐어짜기라는 주제의 글을 써본다. 얼마 전에 어떤 미국 VC와 한국의 의료 시스템에 관해서 이야기할 기회가 있었는데, 내가 꽤 공감하고, 미팅 이후에 곰곰이 생각했던 그런 내용이다. 그리고 나는 한국에 계속 살고 있어서 잘 못 보고 못 느끼지만, 한국 밖에서 한국을 보면 이런 것들이 보인다는 생각을 다시 한번 할 수 있었던 계기가 됐다. 역시 숲 안에만 있으면 나무만 보이고, 숲이 안 보인다는 게 틀린 말이 아닌 것 같다.

한국의 의료 시스템은 월드 클래스이다. 전 세계 어디 가도 한국의 의료보험과 같은 제도는 찾기 힘들고, 집 주변에 이렇게 다양한 병원이 많은 곳도 전 세계에서 찾기 힘들다. 미국에서 의료보험에 가입해 본 분들은 잘 아시겠지만, 미국과 비교하면 한국의 의료보험 시스템은 거의 미래에서 온 제도와 같이 느껴질 것이다. 그리고 한국의 직장인이라면 대부분 정기적으로 받는 건강검진은 다른 나라에 사는 외국인들에겐 상당히 생소하다는 점도 많은 한국분들이 잘 모르고 있다. 대부분의 미국인들은 아프기 전까진, 한국 스타일의 정기 건강검진은 한 번도 받아보지 않는다. 물론, 미국에도 좋은 건강검진 시스템이 있지만, 너무너무 비싸다. 우리는 필요하면 언제나 하는 위/대장 내시경을 미국에서 받아보면 보험에 따라 수백만 원 ~ 천만 원대의 비용을 지급해야 한다.

이러다 보니, 미국인들은 의료 보험이 있어도 큰 병에 걸리지 않으면, 웬만하면 병원을 찾지 않는다. 나도 미국 살 때, 꽤 비싼 의료보험이 있었지만 – 근데 나는 아직도 내가 미국에서 어떤 의료 보험이 있었는지 잘 모른다. 그 정도로 복잡하다. – 한국과 달리 보험이 있어도 의사를 한 번 만나면 돈이 너무 많이 깨져서 정말로 아주 아프지 않으면 병원을 아예 안 갔다.

이와 반대로 한국은 병원에 대한 접근성도 좋고, 가격도 저렴해서, 조금만 컨디션이 안 좋아도 병원에 간다. 간단한 건 양병원, 한방병원, 의료원 등, 그 어떤 동네 병원에 가도 간단한 검사를 받고 약을 처방 받으면 되니까, 한국인들은 병원을 정말 자주 찾는다. 한 약사한테 들었던 1년 365일 매일 병원에 가는 노인의 이야기는 나에겐 충격적이었다. 하루는 양병원, 그다음 날은 한방병원, 등의 순서로 매일 병원에 가서 약을 처방 받는 이런 분들이 한국에 의외로 많다는 이야기도 들었는데, 이건 너무 좋은 의료제도의 어두운 면이기도 하다. 그리고 병원을 찾는 인구가 워낙 많아서 의사들이 어쩔 수 없이 하루에 너무 많은 환자를 진료해야 하고, 이로 인한 부작용인 의사들의 만성 피로, 불친절함, 피로도로 인한 의료 사고 등이 있지만, 어쨌든 나는 항상 한국의 헬스케어 시스템은 전 세계에서 가장 앞서 있다고 생각한다.

그런데 한국 시장을 꽤 잘 아는 이 미국 VC는 나에게 한국의 현재 의료 시스템은 굉장히 발전되어 있지만, 이 시스템에 너무 물들어 있어서 미래의 의료 시스템에 대한 준비를 그 누구도 안 하고 있는 것 같다고 이야기했다. 이 말을 하면서 Neko Health라는 회사를 언급했는데, 이 스타트업은 한국에서는 각각의 전문의들이 하는 건강검진을 하드웨어와 소프트웨어로만 처리할 수 있는 시스템을 만들고 있다. 예약도 온라인으로 하고 검진 센터에서 스스로 체크인하고, 사람 크기만 한 캡슐로 걸어 들어가면, 이 안에서 여러 가지 센서와 소프트웨어로 꽤 깊은 건강검진을 할 수 있다. 아직 100% 무인화되진 않았고, 채혈이나 혈압 측정과 같은 검사는 실제 간호사가 하지만, 기술이 더 발달하고 연구를 더 하면 이 모든 게 무인화 및 자동화가 가능하지 않을까 생각한다.

참 재미있는 게, 내가 이 일화를 한국의 친구한테 하니까, 바로 “야, 뭐 하러 그렇게 복잡한 시스템을 개발해. 한국은 그냥 병원 가면 일사천리로 사람들이 다 해주는데.”라는 답변이 날라왔다. 이 말을 듣는 순간, 나는 중국의 딥시크가 생각났다. 중국은 GPU가 부족해서 어쩔 수 없이 엔지니어들이 머리를 쥐어짜 냈고, 결과적으로 하드웨어가 아닌 소프트웨어 단에서 혁신을 만들었다. 왜 미국이나 유럽이나 한국에서는 이런 혁신이 없을까? 위의 내 친구와 같이, 뭔가 너무 풍요로운 환경에서 살면 “야, 뭐 하러 그렇게 머리를 쥐어짜 내? 그냥 엔비디아 칩 돈 주고 사면 되는데.”라는 숲속에서 나무만 보는 생각을 할 수밖에 없기 때문이다.

한국은 인구가 급감하고 있고, 의사와 간호사의 숫자도 계속 감소할 것이다. 한국의 의료 제도가 미래에도 지금과 같이 월드클래스 일진 잘 모르겠다. 확실한 건, 의사/간호사/병원의 수가 감소할 것이고, 의료보험도 예산 부족으로 인해서 훨씬 더 비싸질 것이다. 현재 우리의 의료 시스템은 기술의 질보단 풍부한 인력 위에서 돌아가고 있고, 계속 이 프레임에서 우린 최적화하려고 하는데, 이제부턴 나무도 좋지만, 숲도 봐야 한다. 현재 한국의 의료 시스템이 너무 잘 되어 있어서, 그 누구도 더 창의적인 생각을 하지 않고, 그럴 여유도 없는 것 같다. 이런 생각을 해보니까, 한국의 헬스케어 시스템은 장기적으로 보면 앞서가는 게 아니라 오히려 뒤처지고 있다는 생각마저 들기 시작했다. 민관 차원에서 의대생만 더 배출할 생각만 하지 말고, 더 적은 의사로 어떻게 하면 더 저렴하게 국민들에게 양질의 의료 서비스를 제공할 수 있을지에 대한 고민이 동반되어야 한다. 비대면 진료, 로봇 수술, AI 의료 검사 등,,,할 게 너무 많은데 이 분야에서 더 많은 연구가 돼야 하고, 더 많은 좋은 스타트업이 나와야 한다. 머리를 쥐어짜서 창의력과 파생적 창의력을 마지막 한 방울까지 짜내야 한다.

AI가 아니라 사업이다

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나는 1999년도에 스탠포드 대학원에 입학하면서 실리콘밸리에 처음 왔다. 아무것도 모르는 학생이었지만, 이 동네는 한국과는 아주 다르고, 심지어 미국의 다른 지역과도 많이 다르다는 걸 당시에도 직관적으로 느낄 수 있었다. 창업가나 VC 네트워크가 전혀 없었지만, 벤처 관련 수업을 몇 개 들으면서, 스타트업과 entrepreneurship에 대한 관심이 많이 생겼고, 팀을 만들어 사업계획서도 만들어 보고, 이 동네의 네트워킹 행사에도 다니면서 다양한 사업계획서를 봤고, 이보다 더 다양한 창업가들을 만날 수 있었다.

지금 생각하면 상당히 우습지만, 그땐 10명 중 9명의 창업가가 어떤 사업을 하냐고 물어보면, “인터넷 기반의” 사업을 하고 있고, 앞으로 세상을 완전히 바꿀 수 있다고 답변했다. 사업 계획서 10개 중 9개의 표지에는 “인터넷 기반의 혁신적 xxx”라는 설명이 있었고, 더 재미있는 건, 이런 피칭을 듣거나, 사업계획서를 보면 대부분 투자자들이 “와, 인터넷 기반이라고? 대박인데”와 비슷한 반응을 보였다. 어떤 사업인지 보단, 인터넷 기반이라는 점이 이들에겐 훨씬 더 중요했다.

블록체인이 한창 유행할 때도 비슷한 현상을 볼 수 있었다. 어떤 사업을 하고 있냐고 물어보면, “블록체인 기반의” 혁신적인 사업을 하고 있다고 하면서, “우린 다릅니다. 왜냐하면 이건 블록체인 기반이기 때문이죠.”라는 MSG를 항상 너무 많이 쳤고, 이들을 대하는 투자자들도 블록체인이라는 단어에 홀린 듯이 반응했다.

블록체인은 반짝하다가 메인스트림으로 진입하는 데 실패했지만, 인터넷 기반의 사업은 이제 사업의 기본이 됐다. 모든 사업은 인터넷 위에서 돌아가기 때문에 이제 그 누구도 “인터넷 기반의”라는 말을 안 한다. 그냥 모든 게 인터넷 기반이기 때문이다.

2000년대 초반, “인터넷 기반의 혁신적 사업”에 투자했던 VC 중, 가장 성공한 스타트업에 투자해서 가장 많은 돈을 벌었던 투자자들은 누구였을까? 바로 “인터넷 기반”이라는 말에 집착하지 않고, 그 인터넷 기반의 “사업”에 집중했던 사람들이다. 중요한 건, 어떤 사업이고, 어떤 방식으로 돈을 벌고, 돈을 정말 벌 수 있는 사업인지를 판단하고, 그 사업 모델이 인터넷을 만나면 얼마큼 더 커질 수 있는지를 볼 수 있는 능력이다. 인터넷 기반이라는 말에 현혹돼서 어떤 사업인진 제대로 파악도 안 하고 그냥 투자한 사람들은 대부분 크게 망했다.

블록체인 기반의 사업들도 마찬가지다. 그나마 아직 살아있거나, 잘되고 있는 블록체인 스타트업은 비즈니스 모델이 탄탄한 곳들이다. 블록체인 기반이 중요한 게 아니라, 어떤 사업인지가 훨씬 더 중요하고, “블록체인 기반”보단 “사업”을 보고 투자한 VC들의 성적이 훨씬 더 좋다.

요새 나는 이 현상이 AI와 함께 다시 반복되고 있다는 걸 매일 느끼고 있다. 너무 많은 창업가들이 “AI 기반의” 사업을 하고 있고, 대부분의 회사 소개는 “우린 AI 기반의 xxx입니다. 이게 곧 미래이고, 우린 세상을 바꿀 것입니다.”로 시작한다. 그리고 여전히 너무 많은 VC들이 어떤 사업인지, 어떻게 돈을 버는지, 그리고 이게 말이 되는 사업인지를 파악하기보단, “AI” 그 자체에 더 많은 무게를 싣고 있다. 앞으로 2년 후면, 도입의 수준은 다르겠지만, 모든 사업은 AI를 활용할 것이다. 그리고 그때가 되면 그 누구도 사업을 설명할 때 “AI 기반의 xxx”라고 하지 않을 것이다. 인터넷 기반, AI 기반은 그냥 기본이 될 것이다.

세월이 바뀌고, 기술이 발전하더라도, 본질은 변하지 않는다. 인터넷 기반의 사업, 블록체인 기반의 사업, AI 기반의 사업, 모두 인터넷, 블록체인, AI가 중요한 게 아니라, “사업”이 중요한 거다. 유행어에 현혹되지 말고, 사업의 본질에 집중하자. 이건 창업가, 투자자, 모두에게 해당한다.

디지털 결제의 부상

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10년마다 오는 큰 tech 물결을 잘 예측하고, 기회의 파도의 고점을 잘 타이밍 하면, 엄청나게 큰 사업을 만들 수 있다는 것을, 과거를 보면 잘 알 수 있다. 1960년대에 반도체의 미래를 보고 인텔이라는 회사가 만들어졌고, 이 반도체를 어떻게 활용할지 고민하면서 1970년대에 애플, 마이크로소프트, 오라클과 같은 회사들이 personal computer 시장을 만들면서 엄청난 기업으로 성장했다. 그 이후에 10년마다 아주 큰 기술의 물결이 출렁거렸는데, 1980년대 인터넷의 탄생, 1990년대 메인스트림 인터넷 서비스의 등장(구글, 아마존 등), 그리고 데스크탑에서 모바일로의 패러다임 변화 등이 이런 큰 물결이다. 중간 중간에 다양한 회사들이 등장했고, 이 중 성공한 곳들이 많지만, 정말 대박급으로 성공한 회사들은 모두 다 “앞으로 10년 동안 어떤 기술의 물결이 올까?”를 예측하고 여기에 베팅한 곳들이라고 난 생각한다.

앞으로 10년은 어떤 테마가 거대한 유니콘들을 탄생시킬까? 이미 이 테마는 AI로 정해진 것 같다. 이렇게 많은 돈이 짧은 시간 동안 한 테마에 투입되는 걸 우리가 과거에 본 적이 없을 정도로 요새 AI 분야에 큰 투자와 관심이 집중되어 있다. 분명히 AI 분야에서 엄청난 혁신이 일어날 것이고, 이 혁신을 적극적으로 수용하는 회사들이 앞으로 미래를 이끌어 갈 것이다.

여기에 나는 디지털 결제라는 테마를 하나 더 추가하고 싶다. 과거 10년 동안 세상의 모든 기술이 비약적으로 발전했다. 사람을 닮은 로봇이 등장하고, 사람 없이 스스로 운전하는 자율주행 자동차가 하늘을 날기도 하는데, 이런 변화 속에서 유독 돈이 움직이는 방법과 기술엔 큰 발전이 없었다. 아니, 디지털 결제는 오히려 여러 가지 면에서 후퇴하고 있는 것 같다. 특히, 돈이 국경을 넘어가는 과정과 이를 가능케 하는 기술을 보면, 우린 삶의 구석구석에 internet of everything을 적극적으로 도입하지만, 유독 internet of money는 구현되지 않는 것 같다.

내가 합법적으로 열심히 번 돈을 사용하거나, 투자하거나, 또는 다른 사람에게 보낼 때, 우린 기술이 덜 발달했고, 인터넷이 없던 시절과 크게 다르지 않은 규제를 극복해야 하고, 오히려 그때보다 더 복잡한 인증 절차를 거쳐야 한다. 기술의 발전으로 우리 생활에서 많은 규제가 완화되고, 불필요한 비용을 발생시키는 중개인들이 줄었는데, 오히려 돈이 움직이는 프로세스를 보면 규제는 더 많아졌고, 아직도 불필요한 중개인들이 하는 것도 없이 수수료를 챙기고 있다. 돈세탁 방지와 고객확인제도는 디지털화가 아니라 오히려 더 아날로그화되어 가고 있다.

이걸 내가 전혀 이해 못 하는 건 아니다. 돈은 정말 중요하고, 이 중요한 돈이 이동하면 – 특히, 국경을 넘으면 – 여러 가지를 신경 써야 한다. 통화는 나라마다 다르고, 그 통화를 지배하는 법과 규제는 가는 곳마다 다르므로, 범죄가 발생할 수 있는 구멍이 가장 많은 게 금융 쪽이다. 금융 범죄자들은 더 똑똑해지고, 악랄해지고, 대범해져서, 우리가 지금까지 경험하지 못했던 금융 범죄가 계속 등장하고, 이런 범죄를 막아야 하는 인공지능 기술이 오히려 더 많은 범죄를, 더 지능적으로 만드는데 악용되고 있기도 하다. 그러면, 정부 당국은 새로운 범죄를 차단하고 예방하기 위해서 더욱더 빡빡하고 엄격한 법과 규제를 만들 것이고, 이 과정을 거치면서 디지털 결제는 더욱더 아날로그화되면서 기술로부터 멀어질 것이다.

나는 이 문제를 해결할 수 있는 건 블록체인 기술과 디지털 자산이라고 확신한다. 지난 10년 동안 internet of money와 digital network of money를 만들기 위해 이 분야의 다양한 이해관계자들이 노력을 많이 했는데, 솔직히 매번 규제에 부딪히거나, 인간의 탐욕에 스스로 굴복했다. 하지만, 10년 동안의 시행착오를 거치면서, 기술은 발전했고, 이 시장을 바라보는 시각도 많이 변했다는 걸 요샌 체감한다. 특히, 이번에 다 바뀐, 미국 SEC에서 디지털 자산을 담당하는 공무원들이 시장의 의견을 적극 수용해서 현실적으로 적용 가능한 법과 규제를 잘 만들면, 이게 한국을 포함한 전 세계의 표준이 되지 않을까,,,개인적으로 은근히 기대하고 있다.

물론, 아직도 사기꾼들은 많고, 이 분야에서 일어나면 안 될 사기가 너무 많이 발생한다. 그래서, 내가 이런 이야기를 하면, 잘 모르는 분들은 코인 생각을 할 것인데 절대로 내가 밈코인이나 잡코인을 옹호하는 건 아니다. 나는 오히려 이젠 변동성의 리스크가 어느 정도 제거된 스테이블코인과 이 자산의 움직임과 투명성을 더 강화할 수 있는 기술을 연구하면서 좋은 디지털 결제 제품을 개발하는 창업가들이 앞으로 10년 동안 엄청난 사업을 만들 수 있을거라고 생각한다.

빈곤 속의 기회

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1월 말에 AI 업계를 발칵 뒤집는 일이 있었는데 거의 알려지지 않은 중국의 High-Flyer라는 헤지펀드에서 만든 DeepSeek라는 무료 오픈소스 언어모델의 발표였다. 발표하자마자 미국의 tech 기업들의 시가총액 $1T 정도가 증발했는데, 이건 한국 GDP의 절반이 넘는다. 이 큰 금액이 하루 만에 날아갈 정도로 DeepSeek이 대단한진 아직 잘 모르겠고, 이 회사에서 말하는 내용을 전부 다 믿기도 힘들다. 하지만, 딥시크가 비싼 GPU를 사용하지 않고 OpenAI의 성능과 비슷한 모델을 100억 원 미만으로 만들었다면, 그리고 이 기조를 이어서 앞으로 중국 회사들이 계속 AI 모델을 미국 회사의 10분의 1 가격 수준에서 개선해 나갈 수 있다면, 매우 흥미로운 일들을 많이 볼 수 있을 것이다.

다들 힘들다고 하거나, 불가능하다고 한 걸 어떻게 중국 회사들은 할 수 있을까? 땅덩어리도 넓고, 사람도 많기 때문에 그만큼 똑똑한 엔지니어들이 많고, 인건비도 미국에 비해서 훨씬 저렴하므로 더 많은 엔지니어를 더 싸게 채용할 수 있기 때문에 이게 가능했다. 하지만, 많은 전문가들은 이보다 더 근본적인 이유는 미국이 최신 하드웨어와 GPU를 중국으로 수출하는 걸 엄격하게 규제했기 때문이라고 한다. 이런 상황에서 중국 창업가들은 하드웨어가 아닌, 본인들이 직접 컨트롤 할 수 있는 소프트웨어에 집중했고, 소프트웨어를 통해서 다양한 최적화 작업과 새로운 언어 모델 아키텍처를 만들기 시작했다.

다른 나라의 창업가들은 언어모델을 더 빠르고 좋게 만들기 위해서 그냥 돈을 써서 성능 좋은 GPU를 마음껏 구매한다. 돈이 없어서 문제지, 돈만 있으면 이들은 계속 최신 하드웨어를 구매한다. 하지만, 하드웨어의 부족으로 인해서 – 돈이 없어서 못 사는 게 아니라, 돈이 있어도 못 사는 부족 – 소프트웨어 단에서 언어모델의 최적화를 추구하는 나라는 중국밖에 없기 때문에 딥시크라는 걸출한 제품이 나왔다고 판단한다.

필요는 발명의 어머니라고 하는데, 딥시크를 보고 딱 이 말이 생각났다. 어쨌든, High-Flyer와 중국은 그 누구도 깊게 고민하지 않았던 분야에서 대단한 업적을 이룩했다. 이걸 보고 한국은 이제 절대로 미국과 중국을 AI 분야에서 따라잡을 수 없다는 부정적인 의견이 여기저기서 보였고, “우리도 이게 되면…” , “한국도 이런 게 있으면…” , 우리도 딥시크와 같은 시도를 해 볼 수 있지만 결국엔 못 한다는 아쉬운 이야기도 간혹 볼 수 있었다.

하지만, 난 여기서 큰 희망을 봤다. 우리도 할 수 있다는 희망이다. 더 열심히 고민하고, 더 열심히 연구하고, 더 열심히 일하면, 우리도 척박한 환경에서 더 잘할 방법을 찾을 수 있다.

한국 스타트업은 미국과 중국 스타트업만큼 돈이 없다. 우린 이 두 나라만큼 많은 수의 엔지니어가 없다. 우린 미국보다 모든 분야에서 규제가 심하다. 우린 R&D 예산이 크지 않다…이 외에도 한국이 AI 분야에서 뒤떨어질 수밖에 없는 이유를 찾으려면 수백만가지 이유가 있는데, 내가 보기엔 이건 대부분 변명이다. 딥시크가 나온 중국은 실은 우리보다 훨씬 더 불리한 환경이다. “원래 그런 거야” 방식으로 생각하면, 하드웨어가 없으면 AI 인프라를 못 만들기 때문에, 그냥 포기해야 하지만, 이제 우린 여기서 한 단계 더 생각해야 한다. 그렇게 생각할 수 있는 사례를 딥시크가 만들었고, 빈곤 속에서 충분히 거대한 기회를 찾을 수 있다는 가능성을 보여줬기 때문이다.

올해는 시장에 정말 돈이 없을 것이다. 이런 빈곤 속에서 많은 회사들이 사라지겠지만, 반면에 적은 자본으로 살아남으면서, 심지어 돈까지 잘 벌 수 있는 새로운 비즈니스 모델을 찾는 회사도 분명히 등장할 것이다. 이렇게 위기 속에서 기회를 만드는 창업가들이 계속 혁신을 만들면서 시장을 개편할 수 있길 바란다.

말하고 싶은 건, 안 될 것 같은 상황에서도 더 좋은 방법은 반드시 있다는 것이다. 다만, 남들보다 더 열심히 고민하고, 더 노력해서 더 좋은 방법을 찾아야 한다.

우리도 할 수 있다. 머리를 쥐어 짜내고, 몸을 갈아 넣어서, 방법을 찾아보자.

인공지능과 휴먼의사

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난 건강한 편이고, 건강 관리도 잘하는 편이라서 지금까지 큰 병은 없었다. 올해 나이의 앞자리가 5로 바뀌면서 건강 관리를 조금 더 잘하고 체계적으로 하기 위한 일환으로 최근 몇 년 동안의 건강 검진 결과를 다 펼쳐놓고 중요한 수치들의 변화를 트래킹하고, 이 수치들과 다른 수치들, 그리고 내 몸의 실제 상태를 비교해 보기 시작했다.

실은 몇 년 전만 해도 이렇게 하는 건 어려웠다. 일단 모든 수치들을 한 번에 정리하는 데 걸리는 시간도 만만치 않았지만, 각 항목이 뭘 의미하는지 잘 모르기 때문에 하나씩 검색을 해야 했다. 의사들에게 물어보면 더 자세한 설명을 들을 수 있을 것 같았는데, 지금까지 내가 경험했던 의사들은 환자를 돈으로만 봐서 자세한 설명도 안 해주고, 그 특유의 권위 의식이 싫어서 별로 말을 섞고 싶지가 않았다. 실은, 내가 최근에 가장 관심을 갖는 게, 인체라는 복합적인 유기체의 수많은 기관과 기능 간의 상관관계인데 이런 질문을 의사들에게 하면 대부분 뭘 그런 것까지 알려고 하냐면서 무시하거나, 그건 나랑 상관없으니 알 필요 없다고 일축해 버린다. 예를 들면, 담배도 안 피고 운동도 규칙적으로 하는데, 갑자기 혈압이 오르면, 상황에 따라서 어떤 수치들을 확인해 봐야 하는지,,,뭐 이런 것들이다.

하지만, ChatGPT가 등장하면서 많은 것이 바뀌었다. 이제 내 건강 data에 대해서 궁금한 질문을 마음껏 할 수 있고, 과거의 다른 의료 기관에서 받았던 다양한 수치를 한 번에 대량으로 입력하면 꽤 정확한 분석과 설명을 인간 의사의 거만함이나 권위 의식 없이 들을 수 있다. 이제 나는 과거 15년 이상의 건강검진 기록을 그냥 사진 찍어 올리면서, AI에게 내 40대와 50대 건강 상태에 대한 의견을 물어보고, 내가 주의 깊게 관찰하는 특정 기관들의 수치에 대해서 비교해달라고 한다. 그리고 그동안 매우 궁금했지만, 위에서 말 한 여러 가지 이유로 병원에서 못 물어봤던 것들을 정말 많이 물어보고, 이 질문들에 대한 답변을 잘 공부하고, 또 그 답변에 대해 더 많은 질문을 하고 있다.

챗GPT가 인간 의사보다 좋은 점은 일단 병원과 의사에 대해서 agnostic 하다는 점이다. 이미 한 병원에서 혈액 검사를 광범위하게 해서 결과가 있는데, 다른 병원에 가면 항상 검사를 새로 한다. 다른 병원의 검사 결과를 못 믿어서인지, 아니면 그냥 병원 매출을 늘리기 위한 방법인지 모르겠지만, 나는 이게 항상 불만이었다. 엑스레이 검사도 다른 병원에서 찍은 걸 가져가면 제대로 안 보고 항상 다시 찍자고 하는 걸 경험했는데, AI는 그냥 이 모든 데이터를 입력만 하면 모든 것을 기계가 분석한다. 결과의 포맷이 다른 것도 상관없다. 잘 아시겠지만, AI는 모든 걸 알아서 엑셀로 정리까지 해 준다.

전문가의 함정을 최대한 배제할 수 있다는 것도 인공지능의 장점 중 하나다. 인체는 정말 복잡한 유기체이다. 모든 기관과 기능이 상상 이상으로 밀접하게 연결되어 있다. 간 전문의는 간에 대해서는 잘 알겠지만, 다른 장기에 대해서는 잘 모르고, 특히 다른 장기들이 간과 어떻게 연결되어 있고, 본인들이 직접 임상해 보지 않았고, 관련 논문을 읽지 않았다면, 다른 인체의 변화와 간이 어떤 반응을 일으키는지 제한된 지식만 보유하고 있다. 그래서 많은 의사들이 본인의 전문 분야가 아닌 분야의 수치의 변화에는 큰 관심도 없고, 특히 나같이 상대적으로 건강한 사람이라면 그냥 신경 쓰지 않고 넘어가는 경우가 많다. AI는 이 분야에서 아주 탁월한 능력을 발휘한다. 모든 가능한 시나리오를 제시해 줄 수 있고, 엄청난 양의 논문과 데이터를 소화하면서 다양한 원인과 의견을 제공해 준다. 이런 각도에서 보면, 세상에서 가장 큰 종합병원이다.

또 한 가지는, 챗GPT는 기억력이 매우 좋다는 점이다. 이미 내 건강에 대한 지식과 데이터가 상당히 많이 축적되어 있기 때문에 뭐라도 하나 물어보면, 인간 의사들같이 과거 차트 대충 보면서 건성으로 답변하지 않고 아주 자세히 건강 데이터, 과거 병력, 증상 등을 모두 다 비교 분석하면서 답변을 해준다.

그런데도, 기계는 아직도 기계일 뿐이다. 챗GPT는 의사를 대체 할 수도 없고, 실은 치명적인 실수도 정말 많이 하는 불완전하고 환각으로 가득 찬 기계이다. 결국 제대로 된 최종 진단, 처방, 그리고 불안한 환자의 마음을 안심시킬 수 있는 제대로 된 휴먼 터치는 결국 인간 의사에게서만 나올 수 있다. 내가 아무리 챗GPT를 사랑해도, 결국 몸이 아프면 의사 선생님에게 올 인할 수밖에 없다.

하지만, AI로 인해 환자와 의사의 관계가 – 특히, 항상 불리했던 환자의 입장에서 – 향상됐다는 점을 부인할 수 없다. 의사를 보기 전에 우린 챗GPT에 모든 궁금한 점들을 물어볼 수 있고, 이에 대한 꽤 완성도 높은 답변을 얻을 수 있다. 의사를 만나서 이걸 확인만 하면 되고, 훨씬 더 체계적인 질문과 대화를 할 수 있다. 내 경험상, AI를 통해서 충분히 학습하고 준비된 질문으로 무장한 환자들에겐 권위 의식으로 가득 찬 의사들도 함부로 대하진 못하고, 오히려 그들도 이런 환자들과의 수준 높은 대화를 즐기는 것 같다.

앞으로 AI가 어느 수준까지 발전하고, 인간 의사들의 수준이 어디까지 떨어질지 모르겠지만, 여기에 큰 시장이 존재한다. 의학 vertical AI 시장도 매우 클 것이고, 환자의 건강을 정말로 신경 써주는 제대로 된 휴먼 의사에 대한 수요 또한 더 커질 것이다.

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