RFK Jr.의 AI 혁명, 과연 미국 보건부를 구원할까

400개의 AI 활용 사례를 나열한 미국 보건복지부. 하지만 그 안을 들여다보면 '혁명'보다는 '생존'에 가까운 모습이 보인다.

로버트 F. 케네디 주니어(RFK Jr.) 보건복지부 장관은 지난주 내슈빌에서 열린 '건강 되찾기' 투어에서 단호하게 선언했다. "우리 부처는 이제 연방정부의 AI 도입을 주도하고 있다." 초가공식품을 비판하고 단백질 섭취를 권하는 사이사이에 그가 꺼낸 화두는 AI였다. 봇들의 군대가 의학을 변화시키고, 사기를 척결하며, 모든 사람의 주머니에 가상 의사를 넣어줄 것이라고 그는 말했다.

숫자로 본 AI 도입의 현실

보건복지부가 지난달 공개한 AI 활용 목록을 보면 규모는 인상적이다. 약 400개의 활용 사례가 나열되어 있다. 하지만 그 내용을 자세히 들여다보면 '혁명'이라는 단어와는 거리가 멀다.

대부분은 소셜미디어 게시물 작성, 공개기록 요청서 편집, 인사조치 사유서 작성 같은 일상적인 업무들이다. RealFood.gov라는 새로운 정부 웹사이트의 챗봇은 "진짜 음식에 대한 진짜 답변"을 약속하지만, 실제로는 xAI의 Grok 챗봇을 새 창에서 여는 것이 전부다.

더 놀라운 것은 이런 AI 도입이 인력 부족을 메우려는 시도로 보인다는 점이다. 지난 1년간 보건복지부에서는 수천 명의 직원이 해고되거나 자발적으로 퇴직했다. 민권청은 메디케이드 관련 법원 판결의 패턴을 파악하기 위해 ChatGPT를 시범 운영하고 있는데, 그 이유로 "인력 부족"을 명시하고 있다.

현장에서 들려오는 목소리들

실제 현장의 반응은 엇갈린다. FDA 직원 한 명은 익명을 조건으로 "새로운 AI 도구인 엘사(Elsa)가 상당히 형편없고, 요청한 작업의 절반에서 실패한다"고 털어놓았다. 이 직원이 FDA 공개 데이터베이스에서 3자리 제품 코드의 의미를 물었을 때, 엘사는 틀린 답을 내놨다.

또 다른 직원은 식품안전 보고서를 평가하기 위해 엘사를 사용했을 때의 경험을 들려줬다. "잠시 처리하더니 '네, 모든 게 좋습니다'라고 답했는데, 실제로는 문제가 있다는 걸 알고 있었거든요."

하지만 긍정적인 평가도 있다. 질병통제예방센터(CDC) 관계자는 자신의 팀이 "AI를 사용해 얻는 효율성을 지속적으로 보고하고 있다"며, 비록 문서 요약 같은 일상적인 업무일지라도 도움이 된다고 말했다.

의료 현장의 AI, 희망과 현실 사이

사실 케네디의 접근법은 이미 의료계 전반에서 일어나고 있는 자동화 흐름을 따르고 있다. 의사들은 하루 중 3분의 1 이상을 차트 작성, 검토, 보험 청구 등의 행정업무에 쓴다. 만약 AI가 이런 업무의 일부라도 자동화할 수 있다면, 만성적인 의료인력 부족에 시달리는 미국에서 의료진들이 환자와 더 많은 시간을 보낼 수 있게 될 것이다.

더 야심찬 프로젝트들도 있다. 보건복지부의 AI 목록에는 약물 안전성 문제를 더 빨리 파악하고 말라리아 기생충의 게놈을 연구하는 등 의료 연구의 패러다임을 바꿀 수 있는 도구들도 포함되어 있다. 구글 딥마인드의 단백질 접힘 알고리즘인 알파폴드는 이미 전 세계 연구자들이 신약 개발에 활용하고 있으며, 보건복지부 연구진들도 마찬가지다.

정치적 의도가 숨어있는 곳

하지만 AI 도입 뒤에 숨은 정치적 의도도 무시할 수 없다. 케네디가 "사기 척결"을 위해 AI를 사용한다고 할 때, 그것이 공공보건 인프라에 필수적인 또 다른 1만 명의 직원을 해고하는 데 쓰일 수도 있다.

실제로 AI 활용 목록 중 하나는 노골적으로 정치적이다. 보건복지부는 트럼프 대통령의 행정명령인 "급진적이고 낭비적인 정부 DEI 프로그램 종료"와 "성별 이데올로기 극단주의로부터 여성 보호"를 위반하는 직책들을 찾아내는 데 AI를 활용하고 있다.

한국에서 바라본 시사점

이런 미국의 움직임은 한국에도 시사하는 바가 크다. 우리나라 역시 의료 인력 부족과 행정업무 과부하 문제를 겪고 있다. 삼성서울병원, 아산병원 같은 대형병원들은 이미 AI를 활용한 진단 보조 시스템을 도입하고 있고, 정부도 디지털 헬스케어 정책을 추진 중이다.

하지만 미국 사례가 보여주는 것은 AI가 만능 해결책이 아니라는 점이다. 기술적 한계와 함께 정치적 의도가 개입될 수 있는 여지도 충분하다. 특히 공공 의료 서비스에서 AI를 도입할 때는 투명성과 책임성을 어떻게 확보할 것인지에 대한 깊은 고민이 필요하다.