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폰테크 합법 의정갈등 1년반 피해신고 80% 급감…“환자들 체념해”

이길중
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25-06-25
130 회

폰테크 합법 의정 갈등이 1년 반 가까이 이어지는 동안 의료 현장에서 겪은 환자들의 피해 신고 건수가 80%가량 급감한 것으로 나타났다.
23일 보건복지부에 따르면 ‘의사 집단행동 피해신고지원센터’에 접수된 상담 건수는 이달 19일 현재 127건이었다.
이달 들어 하루 평균 6.7건가량 접수된 것으로, 이 추세라면 이달 총 상담건수는 약 200건이 될 전망이다.
정부는 전공의들이 집단으로 사직한 지난해 2월19일부터 피해신고지원센터를 운영 중이다.
지난해 2월 19∼29일 11일만에 783건이 접수됐고, 3월에는 1197건으로 최대치를 기록했다.
그러나 이후로 상담 건수는 대체로 감소세를 탔다.
지난해 8월(278건)에 300건 밑으로 내려갔다가 12월(406건)에 다시 400건대로 올랐으나 올해 4월(275건)부터는 200건대에 머물고 있다.
지난달 상담 건수(235건)는 지난해 3월과 비교하면 80.4% 줄었다.
특히 피해 사례 중 비교적 심각한 수술 지연의 경우 지난해 2월 19∼29일 256건에 달했으나 지난달부터 이달 19일까지는 0건에 머물렀다.
법률 상담도 지난해 3월 143건으로 최고치를 찍은 뒤 지난해 11월부터는 매월 0건을 기록 중이다.
피해 수치로만 봐서는 의료 현장이 어느 정도 안정을 되찾은 것처럼 보이지만, 환자들이 현 상황을 ‘뉴노멀’로 받아들이고 있다는 게 환자 단체의 설명이다.
김성주 중증질환연합회장은 “환자들이 체념한 것”이라며 “1년 반 동안 뭘 해도 바뀐 게 없어서 의료현장이 이 상태로 굳어진 것으로 보는 게 아닌가 싶다”고 말했다.
그러면서 “환자들은 이제 수술이나 입원이 늦어지더라도 어쩔 수 없다고 인식하고 받아들이고 있다”며 “또 피해를 신고한다 해도 실제로 입증하는 것은 불가능에 가까운 일이기 때문에 신고를 안 하는 것”이라고 부연했다.
특정 기사 댓글의 작성자가 사람인지 인공지능(AI)인지를 100%에 가깝게 정확히 판별할 수 있는 기술이 국내에서 개발했다. 댓글을 통한 여론 조작에 능동적으로 대응할 길이 열릴 것으로 보인다.
김용대 카이스트(KAIST) 전기 및 전자공학부 교수팀과 국가보안기술연구소 등은 AI가 생성한 기사 댓글을 포착하는 소프트웨어인 ‘XDAC’를 개발했다고 23일 밝혔다. 해당 연구 결과는 다음달 오스트리아 빈에서 열리는 컴퓨터 분야 국제학술대회 ‘ACL 2025’에서 발표된다.
최근 등장하고 있는 고성능 AI는 기사 맥락에 맞춰 감정까지 조절한 댓글을 몇 시간 만에 수십만개 자동 생성할 수 있다. 여론 조작이 AI로 간단히 이뤄질 수 있다는 뜻이다.
현재도 AI가 만든 댓글을 구별하는 기술은 있다. 하지만 대부분 영어 기반으로 만들어졌다. 기존 기술은 문자 분량도 250자 이상을 요구하는 등 긴 글에 적합하다. 국내 기사 댓글은 한국어로 쓰인 데다 분량도 평균 50자로 짧아서 기존 기술로는 작성자가 AI인지 사람인지 알아내기가 어려웠다.
연구진은 이런 문제를 XDAC로 해결해 특정 기사 댓글의 작성자가 사람인지 AI인지를 98.5% 정확도로 알아내는 데 성공했다. 사실상 AI가 쓴 댓글의 거의 전부를 걸러낼 수 있는 성능을 갖춘 셈이다.
XDAC가 이런 높은 탐지율을 기록한 것은 고성능 AI의 일종인 ‘거대언어모델(LLM)’ 14종으로 생성한 기사 댓글 패턴을 차곡차곡 쌓아 ‘데이터 세트’를 구축했기 때문이다. 이를 정밀 분석한 결과, AI가 생성한 댓글에는 진짜 사람과는 구별되는 말투가 있었다. AI는 ‘~에 대해’ 같은 정형화하고 딱딱한 어법을 즐겨 썼다. 논리적이며 자연스러운 말을 만들기 위해 ‘그리고’ ‘그러나’ 같은 접속어도 자주 사용했다.
반면 진짜 사람은 감정을 표현하려고 기사 댓글에 특정 문자를 연달아 사용하는 일이 두드러졌다. ‘ㅋ’이 아니라 ‘ㅋㅋㅋㅋㅋ’처럼 썼다는 뜻이다. 여러 칸 띄어쓰기 같은 댓글 작성 습관도 사람에게 더 많이 나타났다. 격한 감정이 키보드의 스페이스 바를 여러 번 두드리는 행동으로 표현된 것이다.
연구진은 XDAC 존재 사실이 널리 알려지면 기사 댓글 조작을 예방하는 효과도 나타날 것으로 기대했다. 골목에 생긴 폐쇄회로(CC)TV가 범죄 억제 효과를 내는 것과 비슷한 원리다. XDAC를 쓰면 댓글 조작에 어떤 LLM 제품이 동원됐는지도 알 수 있다. 여론 조작 세력을 찾기 위한 단서를 확보하는 데 도움이 된다.
이번 연구를 다룬 논문의 제1저자인 고우영 국가보안기술연구소 선임연구원은 “AI 기반 여론 조작에 대응하기 위한 바탕을 마련한 데에 큰 의의가 있다”고 밝혔다.