[인간의 얼굴만 보고 노화를 판단하고 사망까지 예측하는 AI가 등장했다.]
‘사람의 얼굴에는 모든 것이 있다’ 는 말이 있다. 그리고 ‘첫 인상이 중요하다’는 말도 있다. 이런 ‘관상’은 예로부터 굉장히 중요한 것에 속했지만, 비과학적인 영역의 학문으로 취급했었다. 그런데 얼굴 사진을 찍어서 성격, 남은 수명 그리고 병의 유무까지 추정하는 AI가 헝가리 부다페스트의 ‘Face photo-based age acceleration predicts all cause mortality and differs among occupations’라는 논문을 통해 발표 되었다.
이 AI는 의학적인 목적으로 제작되었다. 눈가의 미세한 잔주름들을 포함한 얼굴의 사소한 작은 부분까지도 픽셀 단위로 분석하여 AI에게 학습을 시켜 ‘삼사십대이신 듯합니다.’, ‘안색이 안 좋아 보이세요.’ 과 같이 사람이 판단하고 있던 것을 AI 에게 맡겨 빅데이터 기반의 초정밀 진단을 기대하는 것이다. 하나의 바이오 마커로서 얼굴의 생체적인 힌트를 AI가 수많은 데이터의 학습을 통하여 이 사람이 어떤 질병을 가졌는지, 어떤 직업을 가졌는지까지 예측을 시키는 것이다.
이 발표는 헝가리의 부다페스트의 벤스 키라이 박사팀의 연구로 처음 시작은 ‘사람의 얼굴이 무언가를 나타낼 것이다.’라는 가설로 시작했다고 한다. 단순히 사람의 눈으로 판단하는 ‘동안이네, 노안이네’와 같은 단순한 판단이 아닌 생물학적 노화 속도를 반영하여 ‘얼굴 자체가 조기 사망과도 연관 될 수 있지 않을까?’라는 궁금증을 가진 것이다. 이 가설의 검증을 위해 사용할 수 있는 획기적인 도구가 지금 현재는 존재하는 것이다.
44만 2110개의 포토 이미지를 통하여 학습을 시켰다고 한다. 그 사진의 인물에 대한 이력을 자세히 알아야 하기에 유명한 사람들의 이미지를 가져왔다고 한다. 인물 WIKI 페이지를 통하여 44만개의 불특정 다수의 인물의 나이와 사진을 인터넷에서 접근하기 쉬운 시대이기 때문에 가능한 것이다. 얼굴이 나이 듦에 따라서 어떻게 변하는지 미묘한 패턴들을 인간이 직접 파악하기는 힘드니 이것을 AI가 딥러닝을 통해서 학습을 시키는 쪽으로 접근한 것이다.
사실 이런 관상 종류의 논문은 이것이 처음이 아니다. 하지만 여태까지 나왔던 논문들과 차별화가 되는 것은 그냥 나이만 추론하는 것이 아니라 이 사람의 수명까지도 추정해 보는 시도가 들어갔다는 것이다. 해당 연구가 더욱더 갈고 닦이면, 윤리적으로 맞는 일인지는 모르겠지만 셀카 찍듯이 사진을 찍고 자신의 남은 수명을 알게 되는 날이 올 수도 있다는 것이다. 물론 정확도에 대해서는 심도 있는 연구와 더 많은 샘플과 데이터가 필요할 것이다. 사진 자체를 사람의 바이오 마커로 사용할 수 있다는 점 하나만큼은 가치 있는 연구라는 점은 변함이 없다.
해당 연구를 단순하고 쉽게 설명해 보자면, AI가 예측한 얼굴 나이에 실제 나이를 뺐을 때 양수가 나오면 실제 나이보다 ‘얼굴이 나이들어 보인다.’라고 사람이 해석한다. 이걸 이용해서 AI가 예측을 했을 때 ‘이 정도 나이가 되어야 한다.’고 AI가 판단한다. 하지만 실제 나이를 봤더니 나이가 많지 않고 AI가 판단한 얼굴 나이와 실제 나이의 차이가 커지면 커질수록 ‘이 사람의 건강에 문제가 있을 수도 있겠다.’라는 생각까지 가는 것이다. 단순히 ‘몇 살처럼 보인다.’가 아니라 실제 그 나이대 사람 중에서 상대적으로 얼마나 나이들어 보이는지를 정량적으로 객관화해서 수치화할 수가 있다는 것이다.
다음 정보는 더욱더 소름이 끼칠 것이다. 연구 결과, 실제로 AI가 판단한 얼굴 나이가 실제 나이보다 1년 더 늙었게 나왔다고 가정하면, 그 원인이 무엇인지는 모르겠지만 어떤 원인에 의해서 죽을 확률이 0.8%씩 계속 증가한다는 것이다. 다른 모든 변수를 통제한 후에도 굉장히 유의미하게 과학적으로 도출이 되었다는 것이다. 즉 AI가 측정해 봤을 때 ‘너는 몇 살이다.’ 라고 나온 값, 그 값과 실제 나이의 차이를 봤을 때, 무슨 원인이 있던 간에 그 차이가 2년이면 1.6% 10년이면 사망 확률이 8% 늘어났다고 볼 수가 있는 것이다.
그리고 이 효과는 나이가 45세 이상인 경우에 훨씬 더 뚜렷하게 나타났다고 보고했다. 45세 미만의 사람들은 Young People이라고 분류하고 45세 이하의 사람들은 별로 관계가 높지 않다고 했다. 반대로 말하자면 45세 이상의 중장년층과 고령층에서는 AI가 측정한 나이와 실제 나이를 뺀 값으로 계산된 사망 예측 확률의 알고리즘이 굉장히 유의미하고 뚜렷한 결과를 보여주었다는 것이다.
나이가 들었을 때 얼굴에 보이는 것(경력, 노화 속도, 생활 습관 등)들이 45세 이상에서 더욱더 명확하게 반영된다는 것으로 해석이 된다. 젊은 사람들은 아무래도 노화 관련 질병 발생률이 낮은 편이고, 생활 습관 변화를 통해서도 노화 속도를 바꿀 시간이 충분하다고 볼 수 있기 때문이라고 논문에서는 해석되었다.
[영화 ‘관상’ 속의 왕이 될 상은 정말로 존재 하는 것인가?]
가장 재미있게 본 부분은 직업별로 노화 속도를 분석한 부분이었다. 느리게 노화되는 상위권에는 배드민턴과 탁구선수 그리고 배구 선수가 있었고, 하위권에는 미식축구 선수와 각본가 그리고 래퍼가 있었다. 재미있게도 느린 노화 직업들의 상위권들은 모두 운동 선수들이 차지하고 있었다. 예외로 미식축구 선수들은 거친 몸싸움으로 인한 부상 후유증 때문에 최하위권에 있지 않나 싶다. 빨리 노화하는 직업군들을 보면 역사가, 언어학자, 번역가 그리고 편집자와 선생님, 교수 그리고 연구가 등 대체로 많은 물리적인 활동을 하지 않는 직업군들이다. 잠시지만 운동의 소중함을 느껴지게 하는 시간이었다.
이 AI 모델이 나이 예측을 할 때 가장 많이 본 부분이 바로 코랑 입 주변의 팔자 주름 같은 것을 많이 본다고 한다. 눈이나 얼굴 전체보다 젊게 보이는데 중요하게 작용했던 부분이 바로 이 코랑 입 주변이라는 것이다. 그럼 코와 입주변의 주름만 잘 관리하면 동안으로 보인다는 것으로 해석할 수 있지 않을까?
현재 최첨단 생물학적 나이 측정법으로는 ‘후성 유전체 시계’ 라는 것이 있는데, 이것은 사람의 DNA를 직접 분석하는 것이다. 좀 더 구체적으로 설명하자면 사람이 건강하게 늙었는지 정밀하게 분석하는 것인데 이것을 통해서 생물학적인 나이를 추정하고, 더 나아가 이 사람의 수명을 예측하는 것이다. 이 테스트는 사람의 DNA 샘플을 직접 채취해서 연구실에 보내고, 분석 시간도 오래 걸리며 가격이 비싸다. 그래서 일반인들은 활용하기가 쉽지 않다. 하지만 헝가리에서 발표한 이번 연구는 누구나 사진 한 장으로 AI를 통해 바로 답변이 나오는 것이니 굉장히 획기적인 연구가 맞다고 생각한다.
[근미래에는 얼굴 자체가 하나의 생체 데이터가 되어 보안에 신경써야하는 시대가 될지도 모른다.]
인간이 살아 숨 쉬는 한 언제나 블루오션인 헬스 케어 시장을 조준하고 진행된 연구로 하나의 개인 맞춤형 의료 서비스가 AI를 통해서 탄생하는 것이 아닌가 싶다. 하지만 아직은 수명과 관련된 부분은 조심스럽게 다뤄야 한다는 의견도 굉장히 많이 나오는 상황이다. 이 기술이 널리 적용하려면 인종과 성별같은 편향적인 데이터들도 보정이 되어야 할 것이고, 데이터도 좀더 정갈하게 잘 나온 것들을 토대로 하여 다시 접근해야 할 것이다. 더군다나 이 얼굴 자체가 사람의 민감한 생체 정보가 될 수 있다는 것은 좀 소름 돋는 부분이다. 지금은 지문과 같은 것들을 생체 정보로서 활용해 은행에 로그인하는 등 개인정보로도 많이 쓰는 중인데, 얼굴 자체가 굉장히 많은 정보를 담고 있는 하나의 생체 정보가 된다고 했을 때 이것을 어떻게 대응할 것인지, 그리고 이에 대한 보안은 또 어떻게 해결할 것인가는 굉장히 무겁고 중요한 질문이 될 것이다.
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