Google은 논의를 대화형 모델이나 생산성 도구에만 한정하지 않고, 인공지능 적용 사례가 건강, 재난 예측, 교육 및 경제적 기회에 실질적으로 영향을 미치기 시작했다고 말하며 이를 폭넓게 소개했다. 회사에 따르면 자사의 기술은 현재 70억 명이 사용하는 약 300개 언어, 즉 전 세계 인구의 86%를 지원한다. 또한 사람들이 업무와 일상생활에서 인공지능을 어떻게 사용하는지 추적하기 위해 AI & Economy ATLAS에 새로운 대화형 인사이트를 출시했다.
Google의 연구·연구소·기술·사회 부문 수석 부사장인 James Manyika가 작성한 이 자료는 회사가 서로 다른 시기에 발표한 결과와 프로젝트를 한데 모은 것이다. 따라서 이는 단일 제품이나 독립적인 새로운 연구 결과에 대한 발표라기보다는 Google의 성과와 방향성을 전략적으로 읽어내는 자료에 가깝다.
유전자 발견에서 의료 검사까지
생명과학 분야에서 Google은 AlphaGenome Atlas가 연구자들에게 인간 게놈에 존재하는 90억 개의 단일 염기 변화 각각이 미칠 것으로 예상되는 영향을 지도로 그릴 수 있도록 제공되기 시작했다고 말한다. 회사는 이를 AlphaFold의 연구를 확장한 것으로 설명한다. AlphaFold는 과학에 알려진 2억 개의 모든 단백질 구조를 예측했으며, 190개국의 400만 명의 연구자가 사용했다고 Google은 밝혔다.
Google은 또한 Imperial College London 및 영국 국민보건서비스와 함께 진행한 유방암 연구를 언급했다. 이 연구에서 인공지능은 여성 17만 5,000명의 유방 촬영 영상에 나타나지 않았던 간격암의 25%를 발견했다고 한다. 이와 함께 폐암과 대장암, 종양 세포의 유전자 변이를 검사하는 도구와 6개국 40개 현장에서 결핵을 발견하기 위해 2만 5,000장 이상의 흉부 엑스레이를 검사한 사례도 소개한다. 당뇨병성 망막병증의 경우 회사는 자사의 모델이 전 세계에서 115만 건이 넘는 검사를 지원했으며, 향후 10년 동안 600만 건으로 확대할 계획이라고 밝혔다.
재난과 건강 위험 예측
Google은 2025년 몬순 예보가 인도의 농민 3,800만 명에게 정보를 제공했으며, Flood Hub가 150개국 이상에서 약 20억 명을 대상으로 하천 홍수와 돌발 홍수 위험을 다룬다고 밝혔다. 또한 자사의 도구가 미국과 다른 33개국에서 산불 경계 예측을 지원했으며, 2025년 Google Search를 통해 7,500만 명 이상의 사용자에게 위기 경보를 발령했다고 설명했다.
회사에 따르면 WeatherNext 3는 하루 전 또는 그보다 이른 시점에 강수량을 50% 더 정확하게 예측하며, 대규모 초고성능 컴퓨팅 역량 없이도 위성 관측과 시간 단위의 고해상도 예보를 통합한다. 한편 Planetary Prediction Engine은 자연어 지시를 활용해 질병 발생, 식량 부족 및 기후 위험과 같은 위기를 예측한다. 제시된 수치에 따르면 이 시스템은 콩고민주공화국에서 에볼라가 유행했을 때 새롭게 발생한 발병 지점의 83%를 사전에 파악했으며, 나이지리아의 지역 단위 식량 안보 예측 정확도를 두 배로 높였다.
교육, 업무 및 언어
Google은 Guided Learning과 같은 도구가 개인 맞춤형 학습을 지원하고 언어 장벽을 제거할 수 있으며, 인공지능 시스템이 교사의 연구·준비 및 행정 업무를 도울 수 있다고 본다. 그러나 정확성, 안전성, 부정행위, 비판적 사고 또는 학습의 저하와 관련된 위험도 인정하며, 미국 내 교사 600만 명 모두에게 인공지능 소양 교육을 제공하기 위해 ISTE+ASCD와 협력하고 있다고 밝혔다.
경제 측면에서 회사는 업무의 성격이 어떻게 변화하는지 파악하기 위해 AI & Economy ATLAS를 출시했다. 인공지능이 보조 도구로 더 많이 사용되면서 일부 일자리는 감소하고 다른 일자리는 성장하며 많은 직업이 변화할 수 있다는 것이다. Google은 전 세계적으로 교육·훈련 이니셔티브에 10억 달러 이상을 지출했으며, 1억 명이 넘는 사람들이 디지털 기술과 인공지능 기술을 습득하도록 지원했다고 밝혔다.
이 소개가 중요한 이유
여기서 가장 중요한 변화는 인공지능이 일반적인 도구의 모델에서 벗어나 보건, 위기 관리 및 과학 연구에 개입하는 예측·분석 계층으로 전환되고 있다는 점이다. 그러나 제시된 수치는 Google 자체가 출처이며, 자료는 각 시스템의 연구 설계, 통계적 비교 또는 임상 및 행정적 도입 조건에 관한 충분한 세부 정보를 제공하지 않는다. 회사 역시 혜택이 보장되는 것은 아니며, 책임 있는 사용을 위해서는 화학·생물학·방사능·핵 물질의 오용 위험과 도구의 혜택을 받을 수 있는 공동체에 도구가 도달하지 못할 위험을 함께 해결해야 한다고 인정한다.
Google은 이러한 적용 사례를 확대하려면 대학, 국립 연구소, 정부, 비정부기구 및 지역 파트너와의 협력이 필요하다고 강조한다. 회사는 2006년 이후 전 세계 1,700개가 넘는 연구기관에 10억 달러 이상을 제공했다고 밝혔다. 그러나 독립적인 검증, 개인정보 보호, 국가 간 결과의 이전 가능성과 관련된 문제는 이러한 모델을 광범위하게 즉시 사용할 수 있는 해결책으로 간주하기 전에 여전히 핵심적인 쟁점으로 남아 있다.