AI 어시스트?
MMWR 보고서 작성자인 카운티 보건 공무원인 Katherine Houser는 맥주 텐트 직원들이 지역 사회 구성원 중 누구도 문제에 빠지게 하고 싶지 않았기 때문에 세부 정보 제공을 주저했다고 지적했습니다. 하지만 누군가가 박람회가 시작될 때 밤새도록 쿨러에 남은 음식을 넣어두었다는 사실을 잊어버렸습니다.
카운티 보건 당국은 쿨러가 오염된 것으로 추정했습니다. 살모넬라 이는 사람들이 마신 맥주 캔으로 퍼져 감염될 수 있습니다. 그러나 임시 쿨러가 사라지면 그것은 단지 가설로만 남을 것입니다. 그래서 보건 조사관은 확신을 얻기 위해 ChatGPT를 찾았습니다.
보건 조사관은 챗봇에 발병에 대한 세부 정보를 제공한 후 다음과 같은 몇 가지 질문을 했습니다. 에스. 아그베니는 배수가 제대로 되지 않는 냉각기에서 자라나요?”, “이 위치에 캔 음료만 있고 음식이 없다면 얼음 외에 다른 공급원이 있을까요?’ ; 그리고 “비슷한 발병 사례가 과학 문헌에 기록되어 있습니까?”
일부 질문은 챗봇 없이도 답변할 수 있을 만큼 쉽습니다. 연방 과학 문헌 데이터베이스인 PubMed를 간단히 검색하면 다음과 같은 사례를 빠르게 찾아볼 수 있습니다. 살모넬라 예를 들어 얼음에서 발견됩니다. 그러나 챗봇은 쿨러가 발병의 “신뢰할 수 있고 가능성이 있는” 원인임을 공무원들에게 확신시켰고 그들은 가설을 고수했습니다.
결국 공무원들은 더 시원한 새 위생 프로토콜을 요구했고 AI 지원이 도움이 됐다는 결론을 내렸습니다. Houser는 “AI는 시골 환경에서 신속한 상황 인식을 위해 효과적이었습니다.”라고 썼습니다. 그러나 그녀는 또한 발병 조사에 AI를 사용할 때 발생할 수 있는 잠재적인 우려를 인정했습니다. “잠재적 부정확성과 소스 투명성 부족을 포함하여 생성 AI 도구의 본질적인 한계를 고려하여 모든 AI 생성 요약은 통합 전에 1차 문헌에 대해 비판적으로 검토되고 검증되었습니다.”라고 썼습니다.
전반적으로 사례 보고서의 결말은 어둡습니다. 이 경우 챗봇이 실제로 얼마나 도움이 되었는지는 불분명합니다. AI가 생성한 답변을 비판적으로 검토하는 것은 단순히 스스로 답변을 조사하는 것만큼 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. 물론 우리는 임시 맥주 쿨러에서 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 결코 확실히 알지 못할 것입니다. 그럼에도 불구하고 새로운 쿨러 위생 프로토콜은 좋은 아이디어처럼 보입니다.
