최근 널리 회자되는 chatGPT가 과거에는 왜 주목받지 못하다 지금 이렇게 주목받게 되었는가, 한마디로 말해서 인간의 언어, 특히 복잡한 문법 패턴을 이해하고 모방할 정도로 방대한 데이터를 학습하는 게 가능해졌기 때문이라는 설명입니다. 그리고, 구글이 그러한 생성형 인공지능기술을 먼저 개발했으면서도 왜 마이크로소프트에게 선수를 빼앗겼는지에 대해서도 명쾌하게 설명하고 있네요.

구글은 그들의 주력사업인 광고-검색시장을 자신들의 혁신으로 인해 스스로 무너트리는게 너무 싫었던 겁니다. 반면, 마이크로소프트의 주력사업인 오피스-클라우드 시장과 생성형 인공지능은 시너지가 엄청났기 때문에 진격나팔을 불며 질주하고 있는거지요.

영상의학과 의사로서 지금 국내에 상장된 인공지능판독 스타트업들의 미래가 비관적으로 보는 이유도 이러한 인공지능 기술의 발전추세가 이들 스타트업들이 서있을 여지를 주지 않기 때문입니다. 업력이 아무리 길고 열심히 자체개발한 알고리즘이 아무리 우수해도 압도적으로 많은 데이터와 압도적으로 많은 연산처리능력만 있다면, 굳이 특수한 알고리즘이 아닌 일반적인 생성형 인공지능알고리즘으로도 현재의 판독성능을 압도하는 결과물을 내줄 수 있는겁니다.

결국, 글로벌 빅테크기업들이 뛰어들면 먼저 뛰어든 스타트업들이 진입장벽을 만들 수 없어 자연스레 고사될수밖에 없는 그런 흐름이 만들어지기 쉽습니다.

지금 현재수준의 영상판독 알고리즘은 임상 영역에서 활용성이 많이 떨어지는 상태입니다. 당장의 인공지능판독 스타트업들도 가야 할 길이 많이 남아있는 상황에서 막대한 자본과 이미 준비되어 있는 범용 인공지능 알고리즘만 있으면 영상판독을 넘어 수많은 의료영역에서 곧바로 활용가능한 솔루션이 개발될 여지가 있다는 사실 하나만으로도 이들 스타트업의 미래가 쉽지는 않을겁니다.