라틴아메리카의 여러 보건 단체와 연구자들은 인공지능 기반 도구를 도입해 청소년과 소외된 집단에게 성·생식 건강 정보를 제공하고자 합니다. 페루에서는 산부인과 의사 Ana Miluzka Baca Gamarra가 University of San Martín de Porres에서 케추아어 챗봇 TeleNanu를 설계했습니다. TeleNanu는 생성형 AI를 활용하며 상담의 다섯 단계를 따릅니다.
- 친밀감 형성
- 필요 파악
- 응답
- 이해 확인
- 소통 유지
산파들이 WHO와 페루 보건부 지침, 동료검토 문헌과 전문적 지식을 바탕으로 시스템을 훈련시켰고, 플랫폼은 근거 중심의 답변을 제공하며 필요 시 인간 상담을 추천합니다. TeleNanu는 지난 1년 동안 케추아어와 스페인어로 88,000건 이상의 문의를 처리했으며 일부는 페루 외부에서 왔습니다. 교사들과 현지 관계자들은 케추아어 자료가 청소년의 신뢰와 이해에 도움이 된다고 보고했습니다.
또 다른 사례로 APROPO는 10월에 WhatsApp·웹·소셜미디어에서 동작하는 생성형 AI 플랫폼 NOA를 출시했습니다. APROPO는 NOA가 지역 및 국제 데이터를 바탕으로 훈련되었다고 밝혔고, 디지털 전략으로 2026년까지 고수요 지역의 10만 명 청소년에게 도달하는 것을 목표로 합니다. 이러한 도구 도입은 공중보건 상황에 따른 대응이기도 합니다. 2024년에 8,000건 이상의 신규 HIV 사례가 보고되었고 20대 성인이 가장 큰 영향을 받았으며, 출생의 12퍼센트는 10세에서 19세 사이의 어머니에 의해 발생했고 청소년 산모 사망률이 증가하고 있습니다.
전문가와 활동가들은 접근성, 다양하고 윤리적인 데이터 부족, 공공·민간 협력의 필요성을 지적합니다. Virginia Silveira 등은 AI가 트랜스젠더에 대한 역사적 차별을 재생산할 수 있다고 경고했습니다. 아르헨티나의 CIECTI 연구자들은 대형 언어모델에서 낙인적 응답과 임상적 공백을 발견하고 위해를 분류하는 도구를 개발했으며, 더 대표성 있는 데이터를 만들어 편향을 줄일 계획입니다. Conicet 연구원 Marcelo Risk는 훈련 데이터의 편향을 핵심 문제로 지적하면서 인간의 감독을 촉구했습니다. 여러 전문가는 과학계와 보건 시스템을 연계하고 설계·평가 과정에 지역사회를 참여시킬 것을 권합니다.
어려운 단어·표현
- 생성형 — 데이터로 새로운 텍스트나 답변을 만드는 기술
- 챗봇 — 사용자와 자동으로 대화하는 컴퓨터 프로그램
- 근거 중심 — 증거와 연구를 바탕으로 한 방법
- 편향 — 데이터나 알고리즘이 특정 방향으로 치우치는 경향
- 접근성 — 서비스를 이용하거나 도달할 수 있는 쉬움
- 대표성 — 모든 집단을 골고루 반영하는 정도
- 낙인적 — 수치심이나 부정적 이미지를 불러일으키는 표현
팁: 글에서 강조된 단어에 마우스를 올리거나 포커스/탭하면, 읽거나 들으면서 바로 간단한 뜻을 볼 수 있습니다.
토론 질문
- 케추아어와 같은 지역어로 보건 정보를 제공하는 것의 장점과 단점은 무엇일까요?
- AI 기반 상담에서 인간 상담사의 역할은 왜 중요한가요? 본문 내용을 바탕으로 이유를 말해 보세요.
- 데이터의 대표성과 편향 문제를 줄이기 위해 지역사회가 어떤 방식으로 참여할 수 있을까요?
