AI가 발전하면서 인간의 존재에 대해 불안을 느끼는 사람들이 늘고 있다. 일자리가 빼앗기고, 사회적 유용성을 잃을 것을 예상하면서 “그렇다면 나는 왜 존재해야 하는가?”하는 실존적 불안에 휩싸인다. 그러나 나는 이 질문의 근본적인 기반이 잘못 되었다고 생각한다. 장 폴 사르트르는 “실존은 본질에 앞선다”고 했다. 존재하는 이유가 존재하는가. 존재하는 것 이상으로 무언가가 논의되어야 하는가? 다시 말해, “인간이 존재해야 하는 이유가 있는가?” 얼마전에 신의 존재와 관련하여 짤막한 토론을 벌인 적이 있었다. 성경 속 신의 존재에 대한 근거, 오랜 기간의 사유를 통해 신이 없다는 결론에 도달했다는 지인의 이야기, 종교라는 것의 기원 등 다양한 주제에 대해서 서로가 가지고 있는 의견들을 나누며 느낀 의문이 있다. 결국 존재론적 사유의 끝은 각자의 믿음에 기반하며 이는 개인의 자아 구성에 근거하고 있음으로, 상호 공통된 답을 낼 수 없고 서로의 믿음에 존중을 보내는 것으로 마무리되어야만 하는 것인가 하는 의문이다. 만약 그렇다면 존재에 대한 절대적인 해답은 존재하지 않으므로 존재의 이유 또한 개개인의 마음 속에서는 존재하지만 절대적으로는 존재하지 않는 것이 아닌가. 자칫 잘못하면 극단적 허무주의로 이어질 수 있는 생각이다. 존재할 이유가 없다면 살 이유도 없는 것 아닌가 하면서 말이다. 맞다. 우리는 살 이유가 없다. 하지만 죽어야 할 이유 또한 없다. 모든 것에는 근본적인 이유가 없다. 그저 우리는 각자의 이유를 만들면서 살아가고 있는 것이다. 내가 죽었을 때 부모님이 슬퍼하실 것이 싫다, 내 아이가 성장하는 것을 보고 싶다, 그냥 죽는 것이 무섭다 등 지극히 개인적인 이유들로 우리는 삶을 이어나가고 있다. 이런 이유들조차 우리는 생물학적, 심리적, 사회적 기작을 통해 생각하지 않고 살아간다. 2019년 이스라엘 바일란 대학교의 뇌과학 연구진은 우리가 무의식적으로 죽음을 오직 타인에게만 일어나는 일로 분류한다는 사실을 밝혀냈다. 또한 우리 뇌의 근본적인 착각으로 낙관주의 편향(Optimism Bias)이 있다. 나는 다른 사람보다 불행한 일을 겪을 확률이 낮다고 믿는 것이다. 뉴스를 보면 수많은 교통사고 관련 사건들이 발생한다. 하지만 뉴스를 보고 있는 어느 누구도 진정한 공포를 느끼며 자신에게 비슷한 일이 일어날 것이라는 생각을 하지 않는다. 또한 공포 관리 이론(Terror Management Theory, TMT)에 따르면 인간은 죽음의 공포를 극복하기 위해서 종교와 예술, 국가와 이데올로기 등 자신이 죽은 뒤에도 영속하는 문화적 세계관을 창조한다. 철학자 마르틴 하이데거는 인간의 본질을 ‘죽음을 향한 존재’ (Sein-zum-Tode)로 정의했다. 하지만 인간은 이 무거운 진실을 직면하는 불안을 견디기 힘들어하고 익명의 대중인 ‘세인’(Das Man)속으로 숨어버린다고 한다. 현대 사회의 끝이 없는 콘텐츠, 바쁜 업무, 일상적인 일들은 우리가 죽음이라는 진실을 대면하지 못하도록 끊임없이 주의를 분산시킨다. 그러나 AI의 급격한 발전은 다시 인간이 삶의 무의미함을 직시하게 만든다. 언제나처럼 눈을 돌려보지만 코 앞까지 다가온 존재론적 불안에서 벗어나기란 쉽지 않아보인다. 그렇다면 피하는 것이 아니라 무의미함, 허무주의 그 자체를 직시해보는 것은 어떤가. 니체가 능동적 허무주의를 통해 스스로 자신만의 가치와 의미를 창조해내는 인간(위버멘쉬)이 되어야 한다고 했던 것처럼, 우리는 우리 스스로 존귀한 생명을 이어가야 할 이유와 의미를 만들어나가면 되는 것이다. 알베르 카뮈는 말했다. 삶의 무의미함을 똑똑히 알면서도 그것에 반항하며 자신의 일상을 살아내는 것 자체가 위대한 일이라고 말이다. 인간의 이데올로기가 만들어낸 일자리라는 가상의 삶의 이유가 사라진 시대에 인간은 진짜 자신의 삶을 설계해나갈 수 있는 자유를 얻을 수 있다. 생존을 넘어서서 그 자체로 목적이 되는 활동에 몰두할 수 있게 된다. AI의 발전 양상에 부정적인 의견 또한 다수 있음을 알고 있다. AGI를 넘어 ASI로 발달한 AI가 인간을 가축만도 못하게 만들어버리거나 멸종시킬 수도 있다. 또한 AI의 통제권을 쥐고 있는 극소수가 인류 전체를 통제할 가능성도 있다. 하지만 그렇다 하더라도 우리의 본질은 변하지 않는다. 수백만년동안 이어져 온 생존이라는 의무를 내려놓고, 예측할 수 없는 미래의 불안 속에서 우리는 우리만의 가치를 만들어나가며 기꺼이 이 삶을 살아내는 진정한 자유를 실천해 나가면 되는 것이다.
AI의 실용적인 사용법에 관해 고민이 많은 요즘이다. 유튜브나 SNS의 뉴스들을 보면 각종 분야의 전문가들이 AI를 사용하면서 폭발적인 생산력 향상을 실감했다고 한다. 혹시 나 혼자 뒤처지고 있는 게 아닌가 하는 막연한 두려움과 AI의 활용성에 대한 호기심이 머릿속에 카오스를 만들고 있는 요즘, 눈에 들어온 책이 바로 Co-Intelligence다. 책을 읽기 일주일 전, 나는 SNU Pre Med Gradulator라는, 서울대 의대 예과 수료 요건을 확인하고 앞으로의 학기별 강좌 수강 계획을 세워보면서 이수 계획을 시뮬레이션할 수 있는 웹앱을 만들어보았다. 코드 한 줄 쓰지도, 보지도 않고 온전히 Google AI studio의 힘만으로 말이다. 처음 사용해본 터라 누더기처럼 수정에 수정을 더하기는 했지만, 결국에 AI는 내 프롬프트를 찰떡같이 알아듣고 마음에 쏙 들게 만들어 주었다. 주말에 같은 학과 동기와 외출을 나오면서 내가 만들어 본 앱을 보여주었다. 반응은 내가 생각했던 것 이상으로 좋았다. 마치 나를 코딩의 신으로 보는 듯한 모습에, 내가 개입한 부분은 자잘한 글자 수정뿐이었다고 진실을 말해주었지만 AI를 사용한다는 것 자체가 그냥 신기하게 보였던 것 같다. 문득 인스타에서 본 카드뉴스가 생각났다. AI 사용자를 100명으로 가정했을 때, AI를 챗봇으로만 사용하는 사람이 95명, 월 구독을 하고 일상생활 속에서 도움을 받는 사람이 4명, 전문적으로 AI를 사용하는 사람이 1명도 채 안된다고 한다. 나 같은 경우에 Google Gemini를 월 3만원 구독하면서 돈이 아깝지 않게 사용하고 있다고 생각한다. 하지만 정말 나에게 도움이 되는 방향으로 사용하고 있는지, 아니면 내 정신적 능력을 깎아 먹는 잘못된 방향으로 사용하고 있는지에 대해 늘 불안감이 있었다. Ethan Mollick Co‑Intelligence는 그런 나에게 매우 시의적절한 책이었다. 왜 인간이 AI에게 (근미래 안에) 완전히 대체될 수 없는지, 대체될 수 없는 사람이 되려면 어떻게 해야 하는지, 그리고 AI를 다루는 general한 방법에 대해 이해하기 쉬운 예시를 들어가면서 설명해주었다. 작금의 AI라는 것은 Machine Learining을 넘어 Google의 Transformer 기법을 활용한 Large Language Model, 즉 LLM을 의미한다. 이는 근본적으로 확률에 기반하고 있다. 우리가 프롬프트로 넣은 문장을 토대로 글자를 뱉어내기 시작하고, 앞서 뱉어낸 글자의 다음에는 확률적으로 가능한 글자 중 하나가 온다. 이렇듯 LLM은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이전과 똑같은 결과값을 낼 수 없다. 일관성이 없다는 뜻이다. 또한 확률적으로 가능한 단어를 가지고 오기 때문에, 완전히 틀린 말이지만 그 자체로는 그럴듯한 문장을 만들어내는 경우도 허다하다. (Q. 이순신 장군이 왜적을 물리친 방법을 알려줘. A. 이순신 장군님은 마지막 남은 12척의 항공모함(?)으로 왜적의 배 수백 척을 기적적으로 물리치셨습니다.) ChatGPT, Gemini와 기타 다른 AI들에서도 모두 발생하고, 또 모두 해결하지 못하는 근본적인 문제, AI의 환각(Hallucination) 현상이다. 환각 문제를 해결하기 위해 AI가 인터넷에 직접 검색해서 Fact Check를 하거나 이외 갖가지 방식을 도입했지만 발생 확률을 낮출 뿐 근본적으로 없애지는 못했다. LLM 자체가 환각을 발생시키는 '확률'에 뿌리를 두고 있어 제거가 불가능하기 때문이다. 따라서 AI의 답변에 대해 비판적으로 사고하는 능력은 필수적이다. 하지만 환각을 발생시키는 원인인 '확률'에 의해 오히려 AI의 효용성이 생겨났다. 바로 창의성이다. 대부분의 학자들은 창의성의 정의가 서로 다른 영역의 지식을 결합하는 능력이라는 것에 동의했다. 그리고 그 능력은 AI가 가장 자신있는 영역이기도 하다. 어떻게든 확률에 따라 가능한 조합을 모두 뱉어내는 Connection Machine이 바로 LLM이기 때문이다. 그들이 쏟아내는 모든 아이디어가 쓸만한 것은 아니지만 물량으로 승부가 가능하다. 따라서 우리 대부분은 AI를 잘못 생각하고 있음을 알 수 있다. AI는 전통적인 Software가 아니다. 정해진 코드에 따라 일정한 입력값에 동일한 출력값을 만드는 기존의 Software와 다르게 AI는 좀 더 사람에 가깝다고 할 수 있다. 따라서 우리가 AI를 이용할 때는 정확한 값을 요구하거나 일관성이 필요한 작업을 시키기보다 창의성이 요구되는 모든 작업에서 AI와 협업하는 것이 올바른 방향이다. 글을 쓰거나, 사업 아이디어를 내거나, 어떤 프로젝트를 진행함에 있어서 책 제목 그대로 Co-Intelligence가 되어줄 수 있다는 얘기다. 그렇게 우리는 일상 속 창의성이 필요한 모든 곳에서 AI와 함께해야 한다. AI와 함께 함으로써 우리가 얻을 수 있는 이점은 상당하다. 글의 시작을 떠올리거나 아이디어를 생산해내는 일은 상당히 귀찮고 정신적인 소모가 크다. 하지만 한 번 방향이 정해지면 그 뒤의 일은 크게 어렵지 않다. 또한 비전문가도 전문가 수준의 일을 해낼 수 있다. 실제로 AI를 사용하는 비전문가와 AI를 사용하는 전문가의 격차는 둘 다 AI를 사용하지 않을 때보다 크게 줄어들었다고 한다. 비전문가가 AI를 사용할 때의 효용이 훨씬 크다는 뜻이다. 능력 부족으로, 또는 다른 이유로 좌절된 기회를 다시 살릴 수 있다는 가능성만으로도 AI는 그 가치를 입증할 수 있다. 또한 우리는 AI의 도움을 통해 효율적으로 전문가가 될 수 있다. 전문가가 되기 위해서는 공부한 내용이 단기기억에 머무르지 않고 장기기억으로 넘어가야 한다. 그래야만 새로운 문제에 있어 개별 정보들의 상호 연결을 통해 창의적인 해결이 가능하기 때문이다. 따라서 우리가 어떤 분야에 전문성을 가지기 위해서는 수많은 지식들과, 지식간의 연결성을 이해하고 기억해야 한다. 이후로는 연습이다. 하지만 이미 잘하는 것, 똑같은 것을 수백, 수천 번 연습해봤자 실질적인 실력은 향상되지 않는다. 새롭고, 도전적인 어려운 일을 해내는 과정에서 우리의 지적 능력이 향상된다. 이 과정은 우리의 예상보다 훨씬 고통스럽고 지루하다. 치밀한 계획과 자기성찰이 필요하고, 관리하고 이끌어줄 좋은 코치가 필수적이다. 이 코치의 역할을 AI가 대신할 수 있다(AI-driven assistant). 인간 코치와 다르게 AI는 항상 우리의 옆에 있기에 즉각적인 피드백이 가능하다. 과정 속의 비효율성을 지적해줄 수 있고, 더 나은 방법을 상세히 알려줄 수 있다. 또한 우리가 알지 못했던 기존의 창의적인 결과물들과 나의 결과물을 비교분석해 원론적인 해결책이 아닌 targeted suggestion을 줄 수 있다. 전문성으로 가는 과정 속에 파묻혀 근시안적인 시각으로만 문제를 바라보게 되었을 때, AI 코치는 치밀한 반성과 성찰을 가능하게 한다. 마치 세계 최고의 전문성을 가진 코치가 우리의 옆에 하루종일 붙어 원할 때마다 올바른 길을 알려주는 것과 같이, 우리의 전문성은 빠르게 향상될 수 있다. 따라서 우리는 AI를 사용하는 것에 거리낌이 없어야 하고, 그만큼 AI를 '잘' 사용하기 위해 노력해야 한다. 저자는 AI를 사람이 만든 것, 사람과 비슷한 것이 아니라 alien person, 즉 외계인으로 생각하는 것이 AI를 올바르게 사용하는 데 도움이 된다고 한다. AI는 생각지도 못한 것을 잘할 때가 있다. 또한 당연히 해낼 줄 알았던 것을 쉽사리 해내지 못하는 모습을 보이기도 한다. 마치 인간과는 완전히 구별되는 세상에서 살다 온 외계인처럼 말이다. 따라서 우리는 AI가 잘 해낼 수 있는 일의 경계선을 알아내야 AI를 정말로 '잘' 사용하고 있다고 할 수 있다. 또한 우리가 알아낸 경계선은 그 자체로 우리의 가장 소중한 자산이 될 수 있다. AI와 한 몸처럼 협업할 수 있는 능력이 생겼다는 뜻이니 말이다. 저자의 말을 인용하자면, 우리는 반인반AI인 일종의 켄타우로스가 되어야 한다. 먼 미래에도 과연 AI는 우리의 협력자가 되어줄지, 아니면 AGI를 넘어 ASI로 발전하여 인간은 넘볼 수 없는 신의 영역으로 넘어가 버릴지는 알 수 없다. AI를 학습시킬 자료가 고갈되어 더이상 급진적인 발전은 없을 것이라는 전문가들도 있고, 기하급수적인 발전을 거듭해 근미래에 모든 인간이 AI의 관리 아래 살게 되거나 파멸하게 될 것이라는 전문가들도 있다. 하지만 어느 경우에서라도 AI가 인간 개인의 삶, 나아가 인류 전체에 지대한 영향을 끼칠 것이라는 사실만큼은 알 수 있다. AI에 대해 어떻게 생각하든, AI의 협력자로 남기 위해 우리가 할 수 있는 최대한 노력하는 것이 미래의 나를 위한 최선의 선택이지 않을까.
우리는 시간을 당연하게 생각하고 산다. 마치 물고기가 물 속을 당연시 여기는 것처럼 시간은 당연하게 존재하는 것이고, 과거에서 현재를 거쳐 미래로 흐르는 것은 당연해 보인다. 우리 모두에게 시간은 공평하게 흘러가고, 그 속에서 우리는 서로 부대끼며 시간을 보낸다. 인류의 역사 이래 시간에 대한 우리의 직관은 일관되어왔고 그 자체로 하나의 정의로서 굳혀졌다. 하지만 저자 카를로 로벨리는 태어날 때부터 겪어왔던 시간에 대한 직관을 넘어 객관적인 물리학의 눈으로 시간을 바라본다. 그리고 당연하다고만 생각했던 것들에 대해 질문을 던진다. 시간이 흐른다는 것이 무슨 의미일까? 우리가 시간 속에 있는 걸까, 시간이 우리 속에 있는 걸까? 우리는 왜 과거는 떠올리면서 미래는 떠올리지 못할까? 시간은 정말 공평하게 흘러갈까? 아니, 시간이 뭘까? 시간에 대해서 깊게 생각한 이가 있다. 우리 모두가 아는 위대한 과학자, 아인슈타인이다. 어디에서나 시간이 동일하게 흐르는 것처럼 보였지만 아인슈타인에 의해 파헤쳐진 시간은 어떤 사람은 시간이 빠르게 흐르고 어떤 사람은 시간이 느리게 흐른다는 사실을 보여줬다. 그렇게 시간의 유일성은 깨지고 우리 모두는, 모든 세포는, 모든 분자, 원자들은 서로 상대적인 시간을 가지고 변화한다. 그렇다면 왜 우리는 시간이 모두에게 일정하게 흘러간다는 관념을 가지게 되었을까? 분명 시계를 만들기 전, 그러니까 아주 먼 옛날에는 각 사람마다 느끼는 시간이 달랐을 것이다. 누군가에게는 늦은 오후지만 또 다른 이에게는 이제 막 하루가 시작하는 시간일 수 있다. 하지만 하루를 등분하고 전지구적으로 표준화하는 과정을 거치면서 시간의 흐름이 모두에게 동일한 것 같은 착각이 발생하게 된다. 이 작은 지구 위에서는 그렇게 해도 살아가는 데 별 문제가 없었다. 인류가 발전하면서 우리의 시각은 지구를 탈출해 우주로 확장되었다. 더이상 우리의 '현재'는 우주 전체에 적용되지 않았다. 속도에 따라, 중력에 따라 각자의 시간이 다르게 흘러간다는 사실을 깨우쳤고, 현재라는 것은 우리와 가까이에 있는 허상과 같은 거품일 뿐이었다. 아인슈타인 시대의 말미에, 고전역학을 뒤흔든 양자역학이 급부상하기 시작했다. 모든 것은 변수의 입자성, 미결정성, 관계적 양상을 가지고 있다는 사실이 드러났고, 이는 시간 또한 피해갈 수 없었다. 시간은 양자성을 가진다, 즉 최소 시간 단위가 존재한다. 이를 플랑크 시간 (10^-44초)이라고 한다. 이보다 짧은 시간이라는 것은 존재하지 않으며 그 아래에는 시간이라는 개념 자체가 존재하지 않는다. 또한 전자나 광자의 위치와 속도가 확률적으로 존재하는 것처럼, 시간의 흐름 또한 고정되어 있지 않다. 우리가 세계를 보는 거시적 관점에서는 시간이 일정하게 흐르는 양 보이지만 양자적 관점으로는 과거와 미래가 중첩되어 나타날 수 있다. 한 사건이 다른 사건의 전후 모두에서 발생할 수 있다는 말이다. 시간은 우리가 알고 있었던 선형적인 모습이 아니라 가능성들이 얽혀 있는 확률적인 구름과 같은 모습을 띤다.마지막으로 시간은 그 자체로 존재하는 무언가가 아니다. 사물의 변화와 사물 사이의 관계에 의해서만 정의될 수 있다. 즉, 시간은 그저 사건을 뜻하는 것이라는 말이다. 마차란 무엇인가? 바퀴인가, 차축인가? 이것들의 전체 관계망을 마차라고 할 뿐, 관계를 넘어서는 실체로서의 마차는 존재하지 않는다. 나라는 존재 또한 그러하고 시간 또한 다를 바 없다. 우주에 오직 하나의 입자만 있다면, 시간은 존재할 수 없다. 비교할 대상이 없어 변화가 일어나지 않고, 사건이 발생하지 않기 때문이다. 결국 시간은 상대적인 관계의 척도이다. 따라서 우리는 이런 생각도 할 수 있다. 시간이 그저 인간이 만들어낸 환상에 불과하다면, 세상을 설명하는데 시간은 필요 없는게 아닐까?이에 착안해 나온 결과물이 바로 휠러-디윗 방정식이다. 이 식에서는 세상을 설명하는데 시간은 필요없고 상호연결된 사건들의 그물망으로 세상을 바라본다. 근본 수준에서 시간이 존재하지 않는 우리의 우주에서 시간은 세상에 대한 무지의 표현일 뿐이었다. 시간에 대한 연구는 결국 우리 자신으로 돌아오게 된다. 시간은 본질적으로 기억과 예측으로 만들어진 뇌를 가진 인간이 세상과 상호작용을 하는 형식이며 우리 정체성의 원천이다, 라고 저자는 말한다. 시간이 흐르지 않는다는 물리학적 진실은 우리를 허무로 이끄는 것이 아니라 오히려 지금 이 순간의 밀도를 더해준다. 우주라는 거대한 사건의 그물망 속에서 우리가 느끼는 '흐름'은 오직 인간만이 가질 수 있는 특별한 사건이기 때문이다. 시간이라는 이름의 캔버스 위에 매 순간 자신만의 삶을 그려나가는 예술가들, 그것이 바로 우리 인간의 진실된 모습이다.
휴가를 나온 당일이었던 어젯 밤, 가방을 메다가 목에 이상이 생겼는데 이후 실신하기 직전까지 갔던 것 같다.아래는 그 와중에 AI와 한 대화를 바탕으로 소견서를 써달라고 한 내용이다.📋 통합 임상 평가 소견서 (Comprehensive Clinical Assessment Notes)1. 초기 및 경과 평가 (Initial Presentation & Course)• 주호소 (Chief Complaint): 가방 하중으로 인한 우측 경부 물리적 손상 직후 발생한 복합 자율신경계 이상 증상 및 익일 아침 잔존하는 우측 경부의 미약한 통증.• 경과 기록 (Time Course):• [발생 직후] 우측 경부 측면 파열음('찌지직') 및 이질감 발생. 직후 오심(구토감), 시각 이상(눈앞 번쩍임 및 시야 흐려짐), 청각 이상(귀 먹먹함), 상지 저림과 함께 발한(식은땀, Diaphoresis) 증상이 동반됨.• [수 십분 후] 상지 저림 및 자율신경계/신경학적 이상 증상(오심, 시각/청각 이상, 식은땀) 모두 완전 소실됨.• [익일 아침 - 현재] 전신 증상은 안정화됨. 1차 손상 부위인 우측 경부(목 옆)에 국소적이고 미약한 통증(Mild localized pain)만 남아있음.2. 임상 추론 (Clinical Reasoning & Differential Diagnosis)'식은땀' 징후가 추가됨으로써, 어제 발생했던 극심한 전신 증상의 원인이 기질적 뇌손상이 아닌 **'생리적 반사 작용'**임이 임상적으로 확실해짐.추론 1: 극심한 통증에 의한 미주신경성 전조증상 (Vasovagal Presyncope) - 확정적 소견• 식은땀, 오심, 시야 흐려짐, 귀 먹먹함은 전형적인 자율신경계 불균형 상태를 의미함. 목 근육이나 인대가 미세하게 찢어지는 강한 물리적 자극(통증)을 뇌가 감지하면서, 신체를 보호하기 위해 부교감신경(미주신경)을 급격히 활성화한 것임.• 이로 인해 일시적으로 혈관이 확장되고 혈압이 떨어지면서 뇌로 가는 혈류량이 잠시 감소함. 그 결과 실신하기 직전의 증상들(식은땀, 구토감, 시각/청각 이상)이 동시다발적으로 나타남. 시간이 지나 신체가 안정을 찾으며 혈압과 자율신경계가 밸런스를 회복했기에 증상이 흔적 없이 소실된 것임.추론 2: 우측 경부 연부조직 급성 1도 염좌 (Acute Grade 1 Sprain/Strain)• 신경계 증상은 모두 지나갔지만, 아침까지 우측 목에 남아있는 통증은 가방 하중으로 인해 발생한 **실질적인 물리적 손상(흉쇄유돌근, 승모근 혹은 경추 주변 인대의 미세 파열)**을 시사함. 파열음이 들렸던 국소 부위에 미약한 염증 반응이 진행되며 조직이 아물고 있는 상태로 추정됨.추론 3: 상완신경총 견인 손상 (Traction Injury) 배제 단계• 가방 무게로 인해 목에서 팔로 가는 신경 다발이 순간적으로 당겨져(견인) 저림이 발생했으나, 현재 저림이 소실된 것으로 보아 구조적인 신경 파열은 없는 것으로 평가됨 (Rule-out).3. 결론 및 치료 계획 (Conclusion & Plan)• 최종 추정 진단 (Impression): 1. 우측 경부 연부조직 급성 염좌 (Acute Sprain/Strain of Right Cervical soft tissue) 2. 급성 통증 기인의 미주신경성 전조증상 (Vasovagal Presyncope induced by acute pain) - 완전 회복됨• 결론: 뇌 자체의 기능 이상이나 혈관 파열 등 응급 중증 질환의 가능성은 배제됨. 식은땀과 구토감 등은 극심한 통증에 대한 신체의 자연스럽고 강렬한 방어 기제였음. 현재는 손상된 우측 목 근육/인대의 국소적인 염증 및 회복기에 접어들었음.• 처치 및 행동 계획 (Plan):• 환부 보존: 통증 부위를 손으로 꾹꾹 누르거나, 목을 크게 돌려보는 등 조직에 텐션을 주는 행위 절대 금지.• 초기 대응: 붓기나 미세 출혈을 제어하기 위해 오늘 하루는 국소 부위에 가벼운 냉찜질(Cryotherapy) 권장.
군대에서 남아도는 게 시간인 만큼 자기개발에 공을 들이고 있다. 하지만 점점 난잡해지는 느낌이 들어 자기개발을 한 곳에서 모두 관리하는 사이트를 만들고 싶었다.하는 김에 예과 수료를 시뮬레이션 할 수 있는 기능도 만들어 보고 싶었고, 몇 년 전에 만들다 포기한 Gradulator를 AI의 도움(100%)으로 만들어보았다. (Google AI Studio)제미나이에서 먼저 의예과 수료기준 관련 자료들을 올려서 텍스트화한 다음 Google AI Studio에 넣었다.세부적인 기능들이나 추가하고 싶은 탭들은 기초적인 템플릿을 만든 다음 하나하나 기워넣었다.그래서 그런지 약간 누더기 같이 만들어질뻔 하긴 했는데 Google AI Studio가 알아서 잘 만들어주었다.제미나이로만 만들려다가 제미나이가 추천해줘서 Google AI Studio를 처음 써보게 되었는데,- 생각보다 너무 잘 만들어준다.- 하나 간단한 걸 수정하려고 해도 몇 분씩 기다려야 한다.- 따로 세세한 명령을 하지 않으면 디자인을 수정해 달라고 해도 거기서 거기다.- 웬만하면 첫 프롬프트 작성할 때 미리 기획안을 작성해놓는 것이 좋을 것 같다.- Favicon 수정은 왜 이렇게 못하는 지 모르겠다.아래 모든 기능을 구현하고 실사용 할 수 있게 되는 데 단 이틀이면 충분했다.SNU Pre-Med Gradulator의 모든 기능을 상세히 정리해 드립니다.1. 핵심 기능 (Core Features)대시보드 (홈):위젯 시스템: 학업 현황, D-Day, 군 e-러닝, 할 일, 루틴, 계획 등을 한눈에 볼 수 있는 위젯을 제공합니다.상태 요약: 현재 진행 상황을 직관적인 그래프와 수치로 보여줍니다.학업 관리 (Academics):이수 과목 관리: 실제 수강한 과목을 기록하고 관리합니다.졸업 요건 체크: 인문, 연구, CPM, TEPS 등 필수 요건 충족 여부를 체크합니다.활동 기록: 봉사활동 및 독서 기록을 관리합니다.필수 항목 토글: 심폐소생술(CPR), 리더십, 포트폴리오 등 필수 이수 항목을 간편하게 체크합니다.계획 수립 (Planning):학기별 계획: 미래 학기(2025-1, 2025-2 등)별로 수강할 과목과 메모를 계획합니다.드래그 앤 드롭: (구현 예정 또는 UI 상) 과목을 유연하게 배치하여 로드맵을 그립니다.자기계발 (Self Development):군 e-러닝: 수강 중인 군 e-러닝 강좌, 진도율(체크포인트), 시험 일정, 환급 여부 등을 관리합니다.영어 학습: TEPS 등 목표 점수 설정, 주간 목표, 요일별 학습 루틴을 관리합니다.한줄 성찰: 학업 성찰, 감사한 일, 아이디어 등을 카테고리별로 짧게 기록합니다.생활관장: 총기 번호, 관원 목록, 청소 구역, 점호/현황판 등 생활관장 업무를 보조하는 기능을 제공합니다.할 일 관리 (Todo):간단한 투두 리스트를 통해 해야 할 일을 체크하고 관리합니다.2. 소셜 및 친구 기능 (Social & Friends)친구 관리:친구 요청: 이메일을 통해 다른 사용자에게 친구 요청을 보냅니다.수락/거절: 받은 친구 요청을 수락하거나 거절할 수 있습니다.친구 삭제: 친구 목록에서 삭제할 수 있으며, 실수 방지를 위한 확인 절차가 있습니다.데이터 공유 및 프라이버시:데이터 열람: 친구의 학업 및 계획 데이터를 읽기 전용으로 조회할 수 있습니다.공개 설정: 내 학업 데이터와 계획 데이터를 친구에게 공개할지 여부를 각각 설정할 수 있습니다. (기본값: 비공개)3. 데이터 및 계정 관리 (Data & Account)구글 로그인: Google OAuth 2.0을 통한 간편 로그인을 지원합니다.클라우드 동기화: 로그인 시 데이터가 서버(DB)에 자동 저장되어 기기 간 동기화됩니다.게스트 모드: 로그인하지 않아도 로컬 저장소(Local Storage)를 사용하여 모든 기능을 이용할 수 있습니다.백업 및 복원: 데이터를 JSON 파일로 내보내거나(백업), 파일을 불러와 복원할 수 있습니다.데이터 초기화: 모든 데이터를 초기 상태로 리셋하는 기능을 제공합니다.4. 보안 및 시스템 (Security & System)CSRF 보호: 위조된 요청을 방지하기 위해 모든 주요 데이터 변경 요청에 보안 토큰 검증을 적용했습니다.속도 제한 (Rate Limiting): 과도한 요청 공격을 막기 위해 API 요청 횟수를 제한했습니다.권한 검증 강화: 친구 삭제나 데이터 조회 시, 실제 친구 관계인지 서버에서 엄격하게 검증합니다.로그 보안: 서버 로그에 민감한 개인정보가 남지 않도록 마스킹 처리했습니다.5. UI/UX반응형 디자인: PC에서는 사이드바, 모바일에서는 하단 탭바를 사용하여 기기에 최적화된 화면을 제공합니다.모바일 편의성: 모바일에서 '자기계발' 메뉴를 그룹화하여 접근성을 높였습니다.
8월 24일부터 25일까지 이틀 간 AI 의료 해커톤 대회에 참가했다.CPX 모의 AI환자를 개발하는 것이 목표였다.CPX (Clinical Performance Examination)란?의대생이나 의사 면허 시험 준비생들이 실제 환자를 진료하는 상황을 가정해 평가받는 종합 실기 시험1. 주요 과정과 평가 항목병력 청취: 환자의 증상과 과거 기록을 체계적으로 질문하기신체 진찰: 청진, 촉진 등을 통해 신체적 이상 확인하기상담 및 교육: 진단명을 설명하고 치료 계획 제안하기의사소통(PPI): 환자와의 공감, 예의, 신뢰 관계 형성모의 환자 (Standardized Patient, SP)시험의 공정성을 위해 일정한 시나리오에 따라 연기하고 학생을 평가하는 사람1. 구성과 역할전문 연극 배우, 연기 전공생, 교육받은 일반 시민 등이 모의 환자로 참여핵심 역할: '표준화'. 모든 학생에게 동일한 정보와 반응(통증, 감정 등)을 제공해야 한다평가자 역할: 시험 종료 후 학생의 태도나 소통 방식을 직접 채점2. 훈련 내용시나리오 숙지: 가상의 인적 사항부터 특정 질문에만 답하는 규칙까지 암기신체 반응 훈련: 특정 부위를 눌렀을 때의 반사적인 통증 연기객관적 피드백: 감정에 치우치지 않고 평가 기준에 따라 학생을 채점하는 법요약하자면 CPX는 의사가 지식만 있는 게 아니라, 실제 사람(모의 환자)과 얼마나 잘 소통하고 정확히 진찰하는지를 보는 '의사판 실기 면접'이다.모의환자 또한 사람이기에 그때그때 반응이 미묘하게 다를수도 있고, CPX 연습을 위해 모의환자를 구하는 것도 생각보다 쉽지 않을 수 있다. 따라서 언제 어디서든 CPX 모의 환자를 구할 수 있도록 AI를 활용한 모의 환자 챗봇을 개발하고자 하였다.내 실력 부족과 촉박한 시간 속에서 원하던 결과물은 나오지 않았지만 AI의 활용법과 가능성을 배울 수 있었다.