최신 GPT·클로드보다 정확…10년 전 구글 모델, 피부암 진단서 압승

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피부암 판별 실험에서 최신 범용 AI 2종이 2016년 구글 이미지 인식 모델보다 낮은 정답률을 기록했다. 피부 이미지로 추가학습한 인셉션 v3는 200건 중 125건을 맞혀 GPT-6 아스트라와 클로드 페이블 5.1을 앞섰다. [디지털투데이 홍진주 기자] 최신 범용 인공지능(AI) 모델들이 피부 병변 진단 실험에서 2016년 공개된 구글의 이미지 인식 모델보다 낮은 정확도를 기록했다. 26일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 영국 킹스칼리지런던의 린치연구소 수석연구원 마그너스 린치 박사는 피부 병변 이미지 200개를 활용해 GPT-6 아스트라, 클로드 페이블 5.1, 구글의 인셉션 v3를 비교했다. GPT-6 아스트라는 84건(42%), 클로드 페이블 5.1은 85건(42.5%)에 그쳤다. GPT-6 아스트라는 8건, 클로드 페이블 5.1은 11건을 맞혔다.

GPT-6 아스트라의 정답은 각각 16건과 13건이었으며, 클로드 페이블 5.1은 각각 33건과 6건이었다.

색소가 거의 없는 0.8㎜ 미만의 침윤성 흑색종 이미지에 GPT-6 아스트라는 95%의 확신도로 기저세포암이라는 답을 내놨다. GPT-6 아스트라는 134건, 클로드 페이블 5.1은 138건이었다. 린치 박사는 이번 결과와 관련해 오래되고 규모가 작은 특화형 신경망이 최첨단 범용 모델 두 개보다 피부 병변 인식에서 훨씬 뛰어난 성능을 보였다고 평가했다. 그는 최첨단 피부암 진단 AI가 방대한 데이터로 학습한 이미지 변환 알고리즘을 활용한다며, 전문적인 의료 과제에서는 그에 맞는 데이터와 학습 방식이 중요하다고 설명했다.

AI 성능이 빠르게 발전하고 있지만, 피부암처럼 전문성이 요구되는 의료 분야에서는 모델의 규모나 최신성보다 특화된 학습 방식이 더 중요할 수 있다는 분석이 나온다.26일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 영국 킹스칼리지런던의 린치연구소 수석연구원 마그너스 린치 박사는 피부 병변 이미지 200개를 활용해 GPT-6 아스트라, 클로드 페이블 5.1, 구글의 인셉션 v3를 [디지털투데이 홍진주 기자] 최신 범용 인공지능(AI) 모델들이 피부 병변 진단 실험에서 2016년 공개된 구글의 이미지 인식 모델보다 낮은 정확도를 기록했다.