"AI 정보 격차 줄이려면 모바일·컴퓨터 경험 늘려야"

 정보통신기술 발달에 따른 정보 격차가 인공지능(AI)으로 인해 더 커지는 문제를 막으려면 모바일, 컴퓨터 같은 기본적인 디지털 기기에 대한 경험을 늘리는 것이 중요하다는 연구 결과가 나왔다.

 15일 IT업계에 따르면 SK텔레콤[017670]과 연세대가 함께 설립한 연세대 산하 연구기관 '바른ICT연구소'는 이 같은 내용의 논문을 국내 학술지 '소비자학연구' 최근호에 게재했다.

 연구팀은 생성형 AI 서비스에 대한 태도를 형성하는 데 있어 모바일·컴퓨터 등 디지털 기기 경험 및 디지털 리터러시와 이로 인한 디지털 자아효능감이 중요하다고 보고, 이를 확인하기 위해 만 20~60대에서 연령대마다 200명씩 총 1천 명을 대상으로 설문을 실시했다.

 연구 결과 컴퓨터 경험, 모바일 사용 경험은 디지털 자아효능감에 좋은 영향을 줘, 생성형 AI에 대한 태도에도 긍정적 영향을 미치는 것으로 확인됐다.

 컴퓨터 리터러시도 유의미한 영향을 줬지만, 모바일 리터러시는 큰 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.

 이는 현재까지 소비자가 접할 수 있는 생성형 AI가 주로 컴퓨터를 기반으로 개발됐기에, 컴퓨터 리터러시가 있는 사용자는 생성형 AI가 요구하는 작업을 제어할 수 있지만 모바일은 그렇지 않다는 것이 연구팀 설명이다.

 연구팀은 논문에서 "AI 서비스가 확장될 때 디지털 격차에 이어 AI 격차가 예상될 수 있다"며 "이 격차가 크게 발생하지 않도록 소비자에게 노출된 AI 서비스의 진입장벽을 낮출 수 있는 프로그램이 필요하다"고 지적했다.

 또 AI 수용을 확장하기 위해 AI 서비스 자체에 대한 교육보다도 이를 다룰 수 있는 기본적 디지털 기기에 대한 경험과 이를 통한 디지털 자아효능감 축적이 중요하다"고 강조했다.


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"삼중음성 유방암 항암반응, 단백·유전자 함께 보면 예측가능"
치료가 까다롭다고 알려진 삼중음성 유방암과 관련해 유전자와 단백질 정보를 함께 분석하면 항암 치료 효과를 정확하게 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 23일 세브란스병원에 따르면 연세암병원 손주혁·김민환 교수, 이동기 강사, 유방외과 박세호 교수 공동연구팀은 유전자와 단백질 정보를 통합 분석하는 '유전단백체 분석'을 통해 항암제 내성의 핵심 지표를 새롭게 확인했다. 삼중음성(Triple Negative) 유방암은 에스트로겐, 프로게스테론 등 여성호르몬 수용체와 HER2 수용체가 모두 없는 형태로, 다른 유방암보다 진행 속도가 빠르고 재발 위험이 큰 것이 특징이다. 사용할 수 있는 표적 치료가 제한적이어서 수술 전 선행 항암 화학요법을 먼저 시행하는 경우가 많지만, 환자마다 치료 반응 차이가 커 예측하기가 어렵다. 연구팀은 2020년 9월부터 약 1년간 연세암병원에서 선행 항암 화학요법 후 수술을 받은 환자 50명의 종양 조직을 선행 항암 화학요법 전후에 걸쳐 비교 분석했다. 기존에 사용하던 DNA·RNA 분석에 더해, 세포 내에서 실제 작동하는 단백질 변화를 정밀하게 측정하는 질량분석법을 적용해 정밀도를 높였다. 그 결과 삼중음성 유방암은 분자적 특징에