딥시크, 의료 AI 개선 위해 데이터 라벨링 인턴 채용

중국 AI 스타트업 딥시크가 병원에서의 AI 사용 개선을 위해 의료 데이터 라벨링을 담당할 인턴을 모집한다고 발표했다. 이는 중국 병원들이 딥시크의 오픈소스 AI 모델을 진단과 처방 생성에 광범위하게 채택하면서 나타난 의료 분야 특화 움직임이라고 8일(현지시각) 홍콩에서 발행되는 사우스차이나모닝포스트(SCMP)가 보도했다.
중국 최대 채용사이트 보스 지핀에 게시된 채용공고에 따르면, 딥시크는 베이징 기반으로 주 4일 근무하는 인턴에게 일당 500위안(약 70달러)을 지급하며 "고급 보조 진단" 도구 관련 의료 데이터 라벨링 업무를 맡긴다. 딥시크가 데이터 라벨링에서 "의료 데이터" 필요성을 공개적으로 언급한 것은 이번이 처음이다.

지원 자격으로는 의학적 배경을 가진 4학년 학부생 또는 석사 학위 소지자여야 하며, 대규모 언어모델(LLM) 사용 경험과 파이썬 코딩 능력, AI 모델 프롬프트 작성 기술이 필요하다고 명시했다.

이번 채용은 중국 내 딥시크 활용이 급속히 확산되는 배경에서 나왔다. 3월 현재 중국 내 최소 300개 병원이 임상 진단 및 의료 의사결정 지원에 딥시크의 LLM을 사용하기 시작했다. 그러나 의료 분야 전문가들은 이런 급속한 도입에 대해 우려를 표명하고 있다.
지난달 의학저널 JAMA에 발표된 논문에서 베이징 칭화대학교 의학연구그룹 칭화메디슨의 창립 책임자 웡 티엔 인을 포함한 중국 연구진은 딥시크의 병원 내 빠른 채택이 임상 안전성과 개인정보 보호 위험을 초래한다고 경고했다.

연구진은 딥시크가 "그럴듯하지만 사실에 맞지 않는 결과"를 생성하는 경향이 "상당한 임상 위험"으로 이어질 수 있다고 지적했다. 생성형 AI로 구동되는 챗봇이 환각 현상에 빠지기 쉬워 사실과 다른 잘못된 답변을 제공하기 때문이다.

의료 분야에서 이는 AI가 의료 데이터를 허구로 만들고 증상, 약물, 치료 옵션에 대해 질문받았을 때 잘못된 진단 조언을 제공할 수 있음을 의미한다. 이런 문제는 환자의 생명과 직결될 수 있어 특히 심각하다.

딥시크는 채용공고에서 인턴이 모델의 의학 지식을 개선하고 의료 질문과 답변에서 환각을 최소화하는 등 딥시크의 의료 능력 향상을 도와야 한다고 명시했다. 성공적인 지원자는 의학적 질문에 대한 모델 설계와 모델의 의학적 능력 평가 프로세스 고안도 담당해야 한다.
AI 기술이 의료 분야에 빠르게 도입되는 가운데, 안전성과 정확성 확보가 최우선 과제로 대두되고 있다. 딥시크의 이번 의료 데이터 전문 인력 채용은 이런 문제 해결을 위한 첫 단계로 해석되지만, 근본적인 기술적 한계 극복에는 상당한 시간이 필요할 것으로 전망된다.


신민철 글로벌이코노믹 기자 shincm@g-enews.com