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오라클 래리 엘리슨, 의료·유전체 등 전국민 데이터를 단일 AI 데이터베이스로 통합 제안

게시 확산 지수 47

외신에 따르면, 오라클 공동 창업자 래리 엘리슨은 정부가 보유한 국민의 의료 기록과 유전체 데이터를 하나의 통합 데이터베이스로 묶어 AI에 제공해야 한다고 주장했습니다. 그는 헬스케어 비용 절감과 정부 부정행위 적발을 이유로 들었으나, 데이터 집중화에 따른 해킹과 프라이버시 침해 우려도 커지고 있습니다.

이미지: youtube.com

만약 정부가 전 국민의 진료 기록과 병원 차트, 심지어 DNA 유전체 데이터까지 단 하나의 거대한 데이터베이스에 모아 AI에게 학습시킨다면 어떤 일이 벌어질까요?

일반 시민에게는 섬뜩하게 들릴 수 있는 이야기지만, 오라클의 공동 창업자이자 회장인 래리 엘리슨은 이것이야말로 국가 행정이 반드시 나아가야 할 길이라고 주장했습니다.

외신 보도에 따르면, 엘리슨은 이번 주 두바이에서 열린 세계정부정상회의(WGS)에서 토니 블레어 전 영국 총리와 대담을 나누며 각국 정부의 데이터 파편화 문제를 강하게 지적했습니다.

3,000개로 쪼개진 공공 데이터의 한계

엘리슨은 정부 기관들이 엄청난 양의 데이터를 수집하고 있지만, 시스템이 너무 쪼개져 있어 AI 모델에 제대로 먹일 수가 없다고 설명했습니다.

현재 행정 시스템은 한 곳에서 국가 데이터를 조회하는 방식이 아니라, 무려 3,000개의 서로 다른 데이터베이스를 일일이 찾아다녀야 하는 구조라는 것입니다.

그가 내놓은 해법은 급진적인 데이터 통합입니다. 흩어져 있는 의료 기록, 진단 데이터, 전자의무기록(EMR)은 물론 정부가 수집한 국민 유전체 데이터까지 AI가 소화하기 쉬운 단일 데이터베이스로 한데 묶어야 한다는 구상입니다.

엘리슨은 이를 통해 두 가지 혁신이 가능하다고 역설했습니다. 첫째는 헬스케어 비용 절감입니다. AI가 방대한 임상 및 유전 데이터를 종합 분석하면 질병을 조기에 진단하고 맞춤형 치료법을 개발해 막대한 의료 재정을 아낄 수 있다는 설명입니다.

둘째는 정부 예산 부정행위 적발입니다. 그는 도널드 트럼프 행정부에서 정부효율부(DOGE)를 이끄는 절친 일론 머스크의 낭비 예산 색출 작업을 언급하며, 재정 누수를 잡아내는 데에도 AI 모델이 필수적이라고 덧붙였습니다.

아울러 엘리슨은 프라이버시와 국가 안보 규제 때문에 공항이나 항만처럼 데이터센터 역시 반드시 자국 영토 내에 지어야만 실효성이 있다고 강조했습니다.

해커들의 완벽한 표적이 될 위험

하지만 국가 데이터를 한 바구니에 전부 담겠다는 발상은 곧바로 강력한 반발과 보안 우려를 낳고 있습니다.

데이터가 한곳에 집중될수록 사이버 공격자들에게는 더할 나위 없이 매력적인 단일 공격 목표가 되기 때문입니다. 실제로 불과 석 달 전인 지난 12월에도 미국 재무부가 중국 정부 연계 해커들의 공격을 받아 중대한 보안 사고를 겪은 바 있습니다.

이에 대해 엘리슨은 현재 정부가 쓰는 디지털 도구들이 워낙 원시적이라 쉽게 뚫리는 것일 뿐이라며, 시스템 전반을 현대화하는 것이 근본적인 해결책이라고 일축했습니다.

왜 중요한가

우리는 엘리슨의 이번 제안이 공공 혁신이라는 외피를 두르고 있지만, 본질적으로는 오라클의 핵심 사업을 정조준한 노련한 세일즈 토크라고 봅니다.

일반 시민 입장에서 DNA를 포함한 민감한 생체 정보를 정부 주도의 단일 AI 풀에 넘기는 것은 돌이킬 수 없는 프라이버시 침해 위험을 수반합니다. 한 번 유출되면 바꿀 수도 없는 유전 정보를 국가 시스템에 전부 맡기라는 요구는 사회적 설득력을 얻기 어렵습니다.

반면 클라우드 및 엔터프라이즈 데이터베이스 업계 입장에서는 이보다 더 큰 먹거리가 없습니다. 수천 개의 레거시 DB를 통합하고 자국 내 소버린 데이터센터를 대규모로 구축하는 일은 바로 오라클이 가장 잘하는 영역이기 때문입니다.

행정 효율과 부정 수급 방지에 AI를 쓰겠다는 취지는 타당하지만, 방어 체계가 검증되지 않은 상태에서 최고 수준의 보안이 요구되는 유전체 데이터까지 한곳에 몰아넣는 것은 위험천만한 도박에 가깝습니다.

출처 (2)

  1. [1]
    theregister.com(새 탭에서 열림)원문theregister.com
  2. [2]

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