최근 인공지능(AI) 기술, 특히 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 발전이 사회 전반에 걸쳐 양면적인 영향을 미치고 있습니다. 한편으로는 사이버 범죄에 악용될 가능성이 커지면서 새로운 위협으로 부상하고 있으며, 다른 한편으로는 의료 분야에서 혁신적인 도구로 활용될 잠재력을 보이지만 실제 환자 건강 개선 효과에 대한 명확한 검증이 요구됩니다. 생성형 AI는 피싱(phishing), 딥페이크(deepfake) 제작, 자동화된 취약점 스캔 등 다양한 사이버 공격을 더욱 빠르고 쉽게 실행할 수 있도록 지원합니다. 이는 공격의 규모와 정교함을 증대시켜 조직들이 대량의 복합적인 위협에 효과적으로 대응하기 어렵게 만듭니다. AI 기반 도구들이 범죄자들에게 손쉽게 접근 가능해지면서, 사이버 보안 환경은 더욱 복잡하고 예측 불가능한 양상으로 변화하고 있습니다. 반면, 의료 분야에서는 AI 기반 도구들이 환자 기록 분석, 진료 기록 관리, 의료 영상 해석 등 다양한 영역에서 활용되며 효율성 증대를 기대하게 합니다. 그러나 이러한 AI 도구들이 실제로 환자의 건강 결과를 유의미하게 개선하는지에 대한 명확한 증거는 아직 부족한 상황입니다. 기술 도입을 넘어 실제 임상적 효용성과 안전성을 입증하기 위한 엄격한 검증과 연구가 필수적입니다. 결론적으로, AI 기술의 발전은 사회에 막대한 기회를 제공하지만, 동시에 심각한 위험과 미해결 과제를 안고 있습니다. 사이버 보안 위협에 대한 선제적 대응과 의료 AI의 임상적 효용성 검증은 기술 발전과 함께 반드시 해결해야 할 중요한 숙제로 부각되고 있습니다. 출처: https://www.technologyreview.com/2026/04/24/1136400/the-download-supercharged-scams-questionable-ai-healthcare/