# 정신 건강 대화 평가 기준 및 주의 의무의 거리: 덤덤한 생각들

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-10-11T01:04:52.855Z

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## 목차

1차 번역문: 죄송합니다. 제공해주신 정보가 부족합니다. 일본어 note.com 게시글의 본문 청크 1/50를 제공해주시면, 자연스럽고 정확한 한국어 번역본을 출력해 드리겠습니다.

- 초록
- 위기 대응 상황 판단부터 응답 품질 평가까지
- 급성도의 전 영역과 네 가지 사용자 유형을 포괄하는 합성 대화
- 전문가의 합의를 점수로 환산하는 시스템
- 하나의 숫자에 담긴 내용
- 감점의 가중치와 0으로 자르는 집계
- 2. 임상가의 답변이 많은 모델을 밑돌게 된 이유
- Ⅲ 올바른 답변을 누가 결정하고 누가 채점하는가
- 전문가와 이용자의 기준은 일각으로 줄어들었다.
- 2. 설계자와 채점자가 동일한 측면에 서 있는 구조

## 초록

생성형 AI가 일상적인 고민부터 생명을 위협하는 위기까지 심리 상담에 응답하고 있으며, 그 응답의 양호함 또는 나쁨을 측정하는 평가 시스템이 정비되고 있다. 평가 점수는 연구적 지표에 머무르지 않고, 사업자가 어떤 모델을 어떻게 통합할지 결정하는 데 활용될 뿐만 아니라, 손해가 발생한 경우 주의를 기울였는지 측정하는 기준으로 사용될 수도 있다. 본고는 정신 건강 대화 평가에서 올바른 응답을 누가 결정하고, 점수를 어떻게 집계하는지를 확인한 후, 경제산업성의 민사 책임 지침이 제시하는 AI에 판단을 위임할 때의 정확성과 안전성에 대한 관점에 초점을 맞춰 점수를 법적 평가에 적용할 때 유의해야 할 사항을 정리한다. OpenAI가 2026년 9월 23일에 공개한 MentalHealthBench를 통해 80명 이상의 자격 있는 심리 전문가와 정신과 의사가 작성한 5,262건의 평가 기준을 바탕으로 1,215건의 합성 대화 응답을 평가하는 공개 벤치마크를 제공한다. 최고 수준의 GPT-6 Astra 모델조차도 점수는 57.3%에 그쳐, 임상가들이 작성한 참조 답변은 38.5%로 많은 모델을 밑돌았다. 비급성 대화에서 사용자 및 전문가가 각각 작성한 기준의 가중치 중 일치한 것은 25.7%였으며, 이는 좋은 응답의 내용이 하나로 정해지지 않을 수 있음을 본 논문의 데이터 자체가 시사하는 것처럼 보인다.

## Ⅰ 위기 대응 판단부터 응답 품질 평가까지

대화형 AI에 심리적 어려움이나 인간 관계의 고민을 털어놓는 사람들이 늘고 있는 것으로 보입니다. MentalHealthBench의 논문에 따르면, ChatGPT의 이용자가 주당 10억 명을 넘어서게 되었으며, 미국 심리학회의 2026년 조사에서는 심리학자 77%가 환자로부터 AI의 이용에 대한 이야기를 들은 것으로 나타났습니다〔1〕. 지금까지의 평가는 자살이나 자해와 같은 위기 상황에서 피해야 할 응답을 피했는지 여부를 안전성 여부의 이진 또는 대략적인 기준으로 판단하는 데 초점을 맞추었으며, 일상적인 상담에서 응답이 얼마나 도움이 되었는지는 측정되지 않았다고 정리되어 있습니다〔1〕〔2〕. 평가의 대상이 위기 상황에서 일상적인 상담으로 확대되면, 점수 획득의 의미도 달라져 보일 것입니다. 위기 대응의 이진 판단이라면, 충족해야 하는 최소 기준을 확인하는 도구로 읽고 있으면 충분했을 것입니다. 응답의 질을 세밀하게 점수화하고 각 회사의 모델을 나란히 배열한 순위표가 공개되면, 그 숫자는 사업자가 모델을 선택하는 근거가 되며, 사고가 발생한 후에는 선택한 모델이나 운영이 충분했었는지 측정하는 기준이 될 것입니다. 이러한 변화가 어느 정도 허용되는지, 논문의 자체 데이터와 일본의 민사 책임 논의에 비추어 검토해 볼 필요가 있습니다.

### 급성도의 전 영역과 네 가지 사용자 유형을 포괄하는 합성 대화

MentalHealthBench의 대화는 ChatGPT의 실제 이용에서 파생된, 개인 정보 보호를 고려한 분석을 통해 상황과 문체의 경향성을 추출하고, 이러한 경향성에 맞춰 언어 모델에게 사용자의 역할을 부여하여 생성된 데이터로, 총 1,215건으로 구성([참고 1])됩니다. 실제 상담 기록을 그대로 사용하지 않고 현실적인 상담의 형태를 반영하려는 설계는 정신 건강과 같이 민감한 정보를 다루는 평가 방식의 한 가지 방안을 제시하는 것으로 보입니다. 대화는 사용자의 발언으로 종료되며, 평가 대상이 되는 모델은 마지막 발언에 대한 응답을 요구받는다고 합니다.

대화의 구성 측면에서, 일상적인 어려움을 다루는 비급성 대화가 53.5%를 차지하며, 나머지 18.2%는 응급성 대화와 28.3%는 응급 대화를 겸비하고 있습니다. 사용자의 모습은 성인이 68.1%, 13세에서 17세 사이의 청소년이 21.2%, 임상가는 5.8%, 질병을 앓고 있는 가까운 사람을 간병하는 사람이 4.9%로 설정되었으며, 70건에는 가족과의 장례와 같은 사전 배경 정보가 포함되어 있습니다([참고 1]). 논문은 이러한 비율이 실제 이용 빈도를 반영한 것이 아니며, 점수를 이용하여 실제 이용 상황으로 연결해 읽을 수 없다고 이해됩니다.

### 전문가의 의견을 점수로 전환하는 시스템

평가 기준은 대화마다 만들어지며, 두 명의 임상가가 서로의 제안을 보지 않은 채 이상적인 응답이 보여주어야 할 행동과 피해야 할 행동을 각각 적어내고 –10부터 +10까지의 가중치를 부여하며, 세 번째 임상가가 양측의 제안을 심판하는 절차가 이루어집니다〔참고 1〕. 최종적으로 남는 것은 세 명이 모두 합의한 기준이거나, 두 명이 합의하고 세 번째 사람이 반대하지 않는 기준만으로, 이렇게 해서 남은 기준은 총 5,262건에 달한다고 합니다. 임상가에 따라 기준의 신뢰성을 높이기 위한 차이를 줄이는 노력이 엿볼 수 있지만, 정확한 응답의 내용을 최소한 두 명의 임상가가 일치한 범위에 한정하는 작업이기도 합니다. 

평가를 담당하는 것은 사람이라기보다는 모델이며, 각 모델은 API의 기본 설정으로 한 문제에 대해 네 번 응답하도록 하고, OpenAI의 GPT-5.6 Sol이 높은 추론 설정을 바탕으로 기준 하나하나를 만족하는지 여부를 판단합니다〔참고 1〕. 기준을 만족한 점을 포함하여 총점을 계산하고, 그 문제에서 얻을 수 있는 긍정 점수의 총액을 나눈 것이 응답의 점수가 되며, 제목에 표시되는 숫자는 0을 밑돈 점수를 0으로 간주한 후 문제별로, 그리고 모든 문제에서 평균한 값입니다〔참고 1〕. 평가 단계에서 설계자가 판단하는 부분은 평가의 독립성을 고려할 때 간과해서는 안 되는 중요한 부분입니다. 평가 절차와 각 단계를 누가 담당하는지 그림 1에 정리했습니다.

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## Ⅱ 하나의 숫자에 갇히는 것

나는 늘 숫자에 매달렸다. 숫자는 명확하고, 객관적이며, 변하지 않는다는 믿음이 있었다. 마치 세상의 모든 것을 숫자로 표현할 수 있다는 착각에 빠졌던 적도 있었다. 하지만 숫자는 결국 숫자에 불과하다는 것을 깨달았다. 숫자는 현실을 단순화하고, 왜곡하며, 때로는 완전히 잊게 만든다.

예를 들어, ‘2023년 일본 경제 성장률 1%’라는 숫자는 2023년 일본 경제의 실제 상황을 얼마나 담고 있을까? 그 숫자는 기업들의 어려움, 개인들의 불안, 사회적 불평등 등, 숫자로 표현할 수 없는 수많은 요소들을 무시한다. 숫자는 마치 덧셈과 뺄셈만으로 모든 문제를 해결할 수 있다고 믿는 사람처럼, 복잡한 현실을 지나치게 단순화한다.

나는 특히 ‘마리모노우치’라는 개념에 주목하게 되었다. ‘마리모노우치’는 ‘하나의 숫자에 갇히는 것’이라는 일본의 전통적인 개념이다. 이는 하나의 숫자가 우리의 사고를 제한하고, 세상을 획일적으로 바라보게 만든다는 것을 의미한다. 예를 들어, ‘20대’라는 숫자는 20살에서 29살 사이의 사람들을 묶어버린다. 20살의 학생, 28살의 직장인, 22살의 예술가 등, 각자의 삶과 경험을 가진 사람들을 하나의 숫자로 환원시키는 것이다.

이러한 ‘마리모노우치’는 다양한 관점과 가능성을 억압하고, 창의적인 사고를 저해한다. 숫자는 명확성을 제공하지만, 동시에 우리의 시야를 좁히고, 세상을 더욱 복잡하고 혼란스럽게 만든다. 우리는 숫자에 갇히지 않고, 다양한 관점에서 세상을 바라볼 수 있어야 한다. 

나는 최근 ‘인간, 실존’이라는 책을 읽었다. 이 책은 인간의 존재와 삶의 의미에 대해 깊이 있게 탐구한다. 책의 저자, 히가시노 게이코는 ‘숫자’라는 개념을 통해 인간의 복잡성과 다양성을 강조한다. 그녀는 “숫자는 현실을 단순화하지만, 인간은 현실의 복잡성을 포용해야 한다”라고 말한다. 

히가시노 게이코의 말처럼, 우리는 숫자를 맹신하지 않고, 현실을 있는 그대로 받아들여야 한다. 숫자는 도구일 뿐이며, 우리의 판단과 선택을 결정하는 기준이 되어서는 안 된다. 우리는 숫자에 갇히지 않고, 자유로운 사고와 창의적인 활동을 통해 세상을 이해하고, 삶의 의미를 찾아야 한다.

### 감점의 가중치와 0으로 자르는 집계

종합 점수 1위는 GPT-6 Astra의 57.3%로, GPT-6 Sol의 53.9%, Claude Opus 5.5의 52.4%가 뒤를 쫓았으며, 최하위인 Gemini 2.5 Pro는 29.5%였다〔참고 1〕. 논문은 긍정적인 점수를 얼마나 얻었는지와 부정적인 점수를 얼마나 받았는지 세분화된 내역을 제시하고 있으며, 이를 통해 순위만으로는 알 수 없는 차이점을 읽어낼 수 있다. Claude Opus 5.5는 긍정적인 점수 획득률이 73%로 평가 대상 중 가장 높은 반면, 부정적인 점수 부담은 33%로 매우 컸으며, 획득률 69%, 부정점 19%의 GPT-6 Astra를 종합적으로 보면 뒤쳐졌다. 긍정적인 점수를 많이 획득하면서도 무거운 부정적인 점수 때문에 종합적으로 뒤쳐지는 모델이 있다는 점은 논문 자체도 지적하고 있다〔참고 1〕. 부정적인 점수의 대상이 되는 것은 이용자의 감정을 함정짓거나, 근거 없는 신념을 사실로 긍정하는 등 임상가가 유해하다고 판단하는 행동이다〔참고 1〕. 종합 점수를 하나만 제시하면, 점수를 얻는 능력과 유해한 행동을 피하는 능력이라는 성격이 다른 두 가지 특성이 하나의 값에 섞이는 것처럼 보일 수 있다. 제목의 숫자가 0으로 잘렸다는 것은 평균이라는 점도 읽는 방식과 관련이 있는 것처럼 보인다. 부정적인 점수가 긍정적인 점수를 초과한 응답은 잘림에 의해 제목의 숫자만큼 올라가고, 이를 초과하는 부정적인 점수는 종합 점수에 나타나지 않는다. 긍정적인 점수 획득률에서 부정적인 점수 부담을 뺀 값을 논문의 그림에서 표시된 값에서 추정하면, GPT-6 Astra에서는 50 정도로 제목의 57.3%와의 차이는 7 정도로 좁혀지지만, Gemini 2.5 Pro에서는 4 정도로 차이가 나며, 제목의 29.5%와의 간격은 25 전후로 발생한다. 부정적인 점수가 많은 모델일수록 잘림에 의해 제목의 숫자가 올라가게 되는 관계이다. 그 상황을 그림 2에 나타냈다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1791644946-kCpOnGfV0DYsalz3HTNySuZr.png?width=1200)

打ち切りそのものは、一つの応答の寄与を0から1の範囲に収めるための処理として説明されており〔注1〕、統計上の扱いとして不合理とはいえないであろう。ただ、法の目から見て関心が向かいやすいのは、正の点よりも減点の側、すなわち有害とされた振る舞いがどれだけ生じたかであるように思われる。総合点を一つ掲げる方式は、まさにその部分を見えにくくする。どの数字を見出しに据えるかは技術上の選択にとどまらず、何を危険とみなすかという価値の選択を含んでいると考えることもできよう。

### 2. 임상가 답변이 많은 모델을 밑돌았던 이유

논문은 모델과의 비교를 위해 두 가지 유형의 참조 답변을 준비했으며, 점수 의미를 고찰하는 데 도움이 될 만한 단서가 될 수 있다. 하나는 GPT-6 Astra에 채점 기준을 제시하고, 점수가 최대가 되도록 작성하게 한 답변으로, 99.0%를 기록했다. 다른 하나는 기준 마련에 관여하지 않은 네 번째 의사가 AI의 도움 없이 안전하고 유용한 답변을 얻고자 하는 답변으로, 점수는 38.5%이며 많은 모델을 밑돌았다〔주1〕. 기준을 인지하면 거의 만점이 가능했으며, 의사의 답변이 40%에 미치지 못했다는 점은 AI가 의사를 능가하는 듯이 보이게 할 수 있다. 논문의 설명은 이러한 해석과는 다르다. 의사의 답변은 일반적인 모델 답변보다 감점이 적은 반면, 긍정적인 점수는 적어, 그 차이는 의사가 대면 대화처럼 질문을 하나만 던지거나 짧게 답변하는 방식 때문일 것으로 추론된다〔주1〕. 답변의 길이와 점수 관계를 보여준 논문의 그림에서도 의사의 답변은 모든 모델보다 짧은 쪽에 위치하는 것처럼 보인다. 채점 기준은 이상적인 응답이 보여주어야 할 행동을 하나씩 나열하는 형태를 띠고 있어, 많은 행동을 담은 긴 답변일수록 점수를 쌓기 쉬운 구조이다.

참조 답변에 대한 결과는 점수가 무엇을 측정하는지 알려준다. MentalHealthBench의 점수는 의사의 합의에서 만들어진 기준에 얼마나 부합하는지를 나타내는 값이며, 대면 진료에서 좋은 것으로 여겨지는 답변에 얼마나 가까운지를 직접적으로 측정하는 것은 아니라고 이해된다. 기준을 보여준 모델이 99.0%를 득점한 것은, 기준 자체가 학습 데이터에 섞이면 점수가 실력에서 멀어져 올라갈 수 있음을 시사한다. 데이터셋의 모든 사례에 식별용 문자열을 삽입하고, 예제를 평문이나 이미지로 인터넷에 게시하지 못하도록 요구하는 것은, 그 취약성을 고려한 조치로 볼 수 있다. 점수가 규제나 조달 기준 참조될 정도로 기준 유출을 방지하는 관리가 연구 윤리 이상의 거버넌스 과제로 발전해 갈 것이다.

## Ⅲ 올바른 답변을 누가 결정하고 누가 채점하는가

### 전문가와 이용자의 기준은 사분의 일 밖에 일치하지 않는다.

논문은 임상가와 별도로, 마음의 건강이나 정서적 지지를 위해 AI를 활용한 경험이 있는 성인 협력자를 모집하여 비급성 대화에 한해 동일한 평가 기준을 작성하도록 요청했다. 협력자는 16개국, 14개 언어로 구성된 40명 초과로, 발표 기사에서는 44명으로 언급되었으며, 위기적인 내용에 노출되지 않도록 비급성 대화에 한했다는 설명이 제시되었다〔1〕〔2〕. 두 개의 응답 중 어느 것이 더 좋은지 판단이 일치한 비율은 임상가들 간에 63.4%, 이용자들 간에 62.0%로 큰 차이는 없었다. 임상가와 이용자 간에는 그 비율이 51.5%로 하락했다〔1〕. 임상가들 간에도 세 번 중 한 번 이상은 판단이 분분했으며, 전문가의 판단이 하나로 수렴한다고 보기 어려웠다. 기준의 내용을 비교해 보면, 중량의 경우 양측이 일치한 경우는 25.7%에 불과했으며, 임상가만 언급한 것은 39.1%, 이용자만 언급한 것은 34.2%였고, 정면으로 상충된 경우는 1.0%였다〔1〕. 임상가들은 문맥을 확인하고, 모호한 상황을 신중하게 해석하는 것을 중시하는 반면, 이용자는 구체적인 다음 단계나 언어 사용을 중시하는 경향이 있었다. 어느 기준에 맞춰 응답을 만드는지에 따라 결과가 크게 달라지는 것으로 나타났다. 임상가의 기준에 맞춰 작성하게 한 응답은 임상가의 기준에서 98.1%, 이용자의 기준에서 70.7%를 얻었다. 이용자의 기준에 맞춰 작성한 응답은 이용자의 기준에서 99.8%를 기록했지만, 임상가의 기준에서는 55.2%로 떨어졌으며, 해석이나 구체적인 조언의 측면에서 많은 감점을 받았고, 문맥을 확인하는 기준에서도 점수를 잃은 것으로 보고되었다〔1〕. 이용자에게 편안하게 다가가는 응답을 추구하는 것이 임상적인 신중함을 약화시킬 수 있다는 점을 시사한다.

이용자의 시점을 임상가의 기준과 그대로 섞어 놓는 것은 불가능하다고 제시하며, 최종적인 평가 기준은 임상가의 합의에 기반하는 것으로 보았다〔주1〕〔주2〕. 이용자의 취향에 맞추는 최적화가 迎合과 결びつき 누울 수 있다는 우려에도 언급하며〔주1〕, 이해하기 쉬운 선택이라고 할 수 있다. 반면, 법이 AI의 응답에 요구하는 수준을 고려하는 상황에서는, 어느 기준을 따르는 것이 명백하지 않다고 생각되기도 한다. 전문가의 신중함을 기준으로 하는지

### 2. 설계자와 채점자가 동일한 측면에 서 있는 구조

평가 과정을 재검토하면서 대화 데이터를 구축하고 임상 전문가 집단을 조직하여 보수를 지급하며, 평가를 자체 GPT-5.6 Sol에 위탁하고 집계 방식을 결정한 것은 모두 OpenAI의 결정이었다〔참고 1〕. 그 평가에서 상위 4위 안에 속한 세 가지 모델이 OpenAI의 GPT-6 계열 모델이었음을 즉시 편향의 결과로 보기는 이르다 하겠다. 평가 모델과 동일한 이름의 2026년 8월 버전 GPT-5.6 Sol도 평가 대상에 포함되었으며, 그 순위는 6위였다. 그럼에도 불구하고, 평가자와 평가 대상이 동일한 모델일 경우, 평가자가 자신의 출력을 높게 평가하려는 자기 선호 편향이 기존 연구에서 보고된 바와 같이〔참고 3〕, 구조적으로 주의를 기울여 살펴봐야 할 의미가 있다.

물론, 논문은 평가 모델의 선택 방식이나 지시문 작성 방식이 점수를 좌우할 수 있음을 스스로 인정하고 있으며, 평가에 사용된 지시문도 부록에 공개하고 있다〔참고 1〕. 데이터셋 또한 공개되어 있어, 다른 시스템의 평가 모델로 재평가할 수도 있다. 다만, 논문의 본문과 부록을 통해 알 수 있는 바에 따르면, 평가 모델의 판정을 임상가의 판정과 비교한 결과나, 다른 시스템으로 재평가한 결과는 제시되어 있지 않다. 평가가 연구의 영역에 머무르는 동안에는 충분할 수도 있다. 점수가 규제나 소송의 기준이 되거나, 과실을 논하는 재료로 사용될 경우, 평가를 설계하고 평가하는 사람이 상위를 점유하는 모델의 제공자와 동일하다는 구조는 점수의 신뢰성과 그 자체로 연결될 수 있는 논점일 수 있다. 평가 모델과 임상가의 판정 일치율을 공개하고, 독립적인 주체가 다른 평가 모델로 재현한 결과를 함께 제시하는 것이 그러한 상황에서는 바람직할 것이다. OpenAI는 또한 독립적인 평가 수행을 지원하고 있다고 언급하고 있다〔참고 2〕.

### 긴급도 보정 및 법이 한쪽만을 계산하는 데 그칠 수 있다는 우려

십의 행동 축 중 긴급도의 보정은 심각한 위험의 징후를 놓치지 않도록 하고, 평범한 어려움을 위기로 취급하지 않는 두 가지 모두를 요구하는 축으로 설계되었다〔참고 1〕. 논문은 긴급한 대화와 비급성 대화 각각에서 긴급도의 기준을 얼마나 충족하는지를 모델별로 비교하여, 한쪽을 충족하려 하면 다른 쪽을 훼손하기 쉬운 관계를 보여주며, OpenAI는 긴급한 상황에 안전하게 대처할 수 있도록 신중한 측으로 기울고 있다고 설명한다〔참고 1〕. 법의 측면으로 눈을 돌리면 긴급 상황에 대한 대응에 대한 최소선을 규정하는 법안이 이미 존재한다. 2025년 10월에 제정된 캘리포니아 주 SB 243은 동반형 챗봇 운영자에게 이용자가 자살 혐의나 자해에 대해 언급했을 경우 위기 상담 센터 안내를 포함한 자살 및 자해 관련 내용을 생성하는 절차를 마련하도록 요구하며, 2027년 7월 1일 이후에는 위기 상담 센터 안내 횟수 등을 주 정부의 자살 예방 담당 부서에 매년 보고하도록 한다〔참고 4〕. SB 243의 보고 항목은 안내 횟수를 세는 것으로 하며, 안내가 부족한 것이 문제로 부각되기 쉬운 반면, 필요 이상의 안내를 반복하는 것이 비용으로 나타나기 어렵게 보이는 경향이 있다. 법적 압력이 한쪽으로 치우쳐 있을 때, 모델의 운영은 신중한 측, 즉 무엇이든 위기로 취급하는 측으로 기울어질 수 있다는 우려가 있다. 흔한 어려움을 불필요하게 심각하게 만들기도 해롭다는 견해는 논문과 선행 연구를 통해 제시되고 있다〔참고 1〕. 긴급도의 보정처럼 양방향의 오류를 동일한 척도로 측정하는 평가 방식은 법이 세지기 어려운 측의 오류를 시각화하는 수단으로 읽을 수도 있다.

## 심리 지원이 활발한 일본에서 채점 기준이 수행하는 역할

채점 기준은 학생의 학업 능력 평가에 그치지 않고, 심리적 지원의 중요한 역할을 수행합니다. 특히, 일본에서는 학교 내 심리 상담 시스템이 제대로 정착되지 않은 상황에서 채점 기준이 학생의 어려움을 파악하고 적절한 지원을 제공하는 데 기여하는 경우가 많습니다.

채점 기준을 통해 학생의 학습 상황, 정서 상태, 잠재적 어려움을 종합적으로 고려할 수 있으며, 이를 바탕으로 교사는 학생 개개인에게 맞는 맞춤형 지도를 제공하고, 필요한 경우 심리 상담 지원을 연계하여 학생의 전반적인 성장을 돕습니다.

또한, 채점 기준은 학교 전체의 심리적 지원 시스템 구축을 위한 중요한 지표로 활용될 수 있습니다. 채점 기준의 변화 추이를 분석함으로써 학교는 학생들의 심리적 어려움에 대한 인식을 높이고, 효과적인 심리 지원 시스템 구축을 위한 노력을 기울일 수 있습니다.

이러한 맥락에서 채점 기준은 단순한 평가 도구가 아닌, 학생의 심리적 안녕과 학교의 심리 지원 시스템 구축을 위한 핵심적인 역할을 수행한다고 할 수 있습니다.

일본에서 손해가 발생한 경우의 책임 문제는 우선 민법을 비롯한 기존의 민사책임의 틀 안에서 검토될 것이다. 경제산업성은 2026년 4월에 공개한 민사책임 지침은 이 틀을 인공지능에 적용할 때의 고려 사항을 예상 사례에 의거하여 제시한 것으로, MentalHealthBench와 같은 평가가 법적 논의에 들어가기까지의 경로는 그 안에 마련된 것처럼 보인다〔5〕. 이 지침은 제3자에 손해가 발생한 사건을 주요 대상으로 하고 있으며〔5〕, 이하에서는 기업이 직원이나 고객의 상담窓口에 대규모 언어 모델을 통합하고, 상담한 사람에게 손해가 발생한 상황을 염두에 둔다.

### 업무 독점 부재로 인해 정확성과 안전성 비교가 더욱 두드러지게 나타난다.

손잡이는 인공지능의 이용 형태를 “보조/지원형 인공지능”과 “의존/대체형 인공지능”으로 분류한다〔5〕. 이하에서는 중괄호를 사용하여 보조·지원형과 의존·대체형으로 표기하지만, 전자는 최종적으로 사람의 판단이나 행동을 중재시키는 것이 예정된 유형이며, 후자는 사람의 판단이나 행동을 대체하는 전제로 제공되며 인공지능의 출력에 의존하면서 사용되는 유형으로 정리되어 있다. 어느 유형에 해당하는지에 따라 사용자 및 개발자의 주의 의무의 내용은 달라지는 메커니즘으로 이해된다. 손잡이는 보조·지원형으로만 사용해야 하는 경우 중 하나로, 규제법상의 이유로 사람의 최종적인 판단이 요구되는 경우를 언급하며, 변호사법 72조를 반영하여 변호사 업무를 지원하는 인공지능을 이 유형으로 분류하고 있다〔5〕. 의료 영역에도 유사한 작동 원리가 존재한다고 볼 수 있다. 인공지능을 사용한 진단이나 치료 지원에 대해 보건복지부는 진단이나 치료를 수행하는 주체는 의사이며, 의사가 그 최종적인 판단의 책임을 지고, 그 진료는 의사법(昭和23年法律第201号) 17조의 医業으로 행해진다고 통지하고 있다〔6〕. 심리적인 상담이나 조언에 대해서는 상황이 다르게 나타난다. 공인심리사법(平成27年法律第68号)은 공인심리사가 아닌 자가 공인심리사의 명칭을 사용하는 것을 44조에서 금지하는 데 그치고, 심리(心理)에 관한 상담이나 조언 그 자체를 자격자에 독점시키는 규정을 두지 않았다. 그렇다면 진단이나 치료에 이르지 않는 마음 상담의 인공지능은 규제법의 측면에서 보조·지원형으로 고정될 가능성은 낮다고 읽을 수 있다. 의존·대체형에 해당하는지 여부는 사람의 판단을 중재시키는 것이 불가능한 효용이 기대되는지 여부라는 필요성과, 인공지능이 일정 수준의 정확성과 안전성을 갖추고 있는지 여부라는 두 가지 요건으로 결정될 것 같다.

### 임상의와의 비교는 점수 부여와 감점을 구분하면 상반된 모습을 드러낸다.

본 지침은 AI가 품질 및 정확도 측면에서 기존의 인간 작업 수준과 동등하거나 그 이상으로 평가받을 수 있는 경우, 그리고 권리 침해 위험이 일반적인 인간 작업 수준과 비교하여 충분히 억제된 경우를 의미한다〔참조 5〕. 이에 더하여, 해당성을 뒷받침하는 실무적인 방법으로 AI 개발자 또는 제공자가 수행하는 벤치마크 평가에 더하여, 성능의 한계, 잘못된 출력 경향, 테스트 환경과 실제 운영 조건의 차이를 고려하여 도입되는 업무에 요구되는 작업 수준 및 안전성에 부합하는지 확인하고, 필요한 경우 실제 운영 환경에서 추가적인 검증을 수행하도록 제시한다〔참조 5〕. 벤치마크가 과실 판단 틀 안에서 명시적으로 언급되는 것은 간과할 수 없는 부분이다. MentalHealthBench의 결과를 이 틀에 적용하려고 하면, 해석에 따라 결론이 반대될 수 있다. 제목의 점수를 획득한 것만으로 평가하면, 평가된 17개의 모델 중 12개가 임상의의 참조 답변의 38.5%를 상회한다는 점에서 AI가 사람과 동등하거나 그 이상이라고 보일 수 있다. 그러나 논문에 따르면, 임상의의 답변은 긍정적인 점수가 적은 대신 감점도 적었다〔참조 1〕. 본 지침에서 언급하는 두 번째 경우, 즉 권리 침해 위험이 사람에 비해 충분히 억제되었는지에 대한 질문과 관련된 감점 측면에서는, 임상의의 답변이 더 우수했다는 결론이 나올 수 있다. 제목의 점수는 긍정 및 감점을 통합하고 0으로 끝나는 값이기 때문에, 이것만을 근거로 동등성을 주장하는 것은 어렵다고 판단된다. 비교 대상 또한 문제가 될 수 있다. 본 지침은 주의 의무의 수준을 해당 직업이나 지위에 있는 일반인의 주의력에 따라 결정되는 것으로 간주한다.

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공개된 문서가 실제 과실 판단의 기준으로 작용한 사례로, 의약품의 添付文書을 둘러싼 판례를 떠올릴 수 있다. 대법원은 의사가 의약품 添付文書에 기재된 사용상의 주의사항을 준수하지 않고, 그로 인해 의료 사고가 발생한 경우, 특단의 합리적인 이유가 없는 한 의사의 과실이 추정된다는 판시를 했다〔참조 7〕. 핸드북 또한, 이 판결을 과실의 사실상 한 예로 제시하고 있다〔참조 5〕. 평가 기준이 添付文書와 동일하게 취급될 수 없지만, 상세하게 작성된 행동 기준이 공개되어 있는 이상, 그와 벗어난 응답이 과실을 추론하게 하는 사정으로 제시될 수 있는 상황은 예상해 두는 것이 타당할 것이다. 그 경우, 기준이 두 명 이상의 임상의의 합의로 축소된 것이거나, 임상의들 간에도 세 번에 한 번 이상 판단이 분분했던 것은 기준에 어느 정도의 중지를 인정하는지에 대한 판단을 내리는 데 있어 필수적인 정보가 될 것이다.

### 일본어 측정 기준이 존재하지 않는 이상, 추가적인 검증은 사업자의 몫으로 남습니다.

일본어 핸드북에서 언급하는 확인 사항 중, 테스트 환경과 실제 운영 조건의 차이는 일본 사업자에게 큰 의미를 지닐 것으로 보인다. 논문에 제시된 영어 외의 대화 언어별 내역은 스페인어를 비롯하여 10개 언어로 이어진다. 그 중에는 일본어가 포함되어 있지 않다〔참고 1〕. 논문 자체도 언어 간 비교는 묘사적인 수준에 그쳐 언어의 영향을 급성도, 주제, 문화, 사용자 특성의 차이에서 분리할 수 없다고 인정하고, 영어 외의 언어와 비서구 문맥에 초점을 맞춘 평가를 향후 과제로 지적하고 있다〔참고 1〕. 평가 조건 또한 실제 제품과 다를 수 있다. 각 모델은 API의 기본 설정으로 호출되며, 십대 대상의 대화에서는 사용자의 13세에서 17세 사이임을 시스템 메시지로 명시한 후 응답을 유도한다〔참고 1〕. OpenAI는 이 방식이 사업자 간에 사용될 수 있도록 설계되었으며, 개별 제품에 내재된 안전 조치를 모두 포괄하지는 않을 수 있다고 언급하고 있다〔참고 1〕〔참고 2〕. 연령이 명시된 상태에서의 성과는 연령을 추정하지 못한 상황에서의 성적을 보장하는 것은 아니겠다. 일본 기업이 대규모 언어 모델을 자사의 상담 챗봇에 통합할 경우, 일본어 운영, 자사의 지시문, 연령 확인 방식, 사람 담당자에게 인계하는 등의 차이점이 중첩되므로, 핸드북에서 말하는 실제 운영 환경에서의 추가 검증은 결국 도입하는 사업자의 몫으로 남을 것이다. 핸드북은 의존형 및 대체형 AI가 확산되고, 도입 후보가 여러 개인 경우에는 더 바람직한 성능을 갖춘 AI를 사용하고 있다는 관점에서의 주의 의무가 발생할 수 있다고 말한다〔참고 5〕. 순위표가 공개되어 있는 이상, 상위 모델을 선택하지 않은 이유가 묻힐 가능성은 배제할 수 없다.

AI의 정신 건강 관련 능력은 하나의 점수만으로는 파악할 수 없으며, 결정적인 순위표가 아닌 감사 가능한 진단의 도구로 사용되어야 한다는 점은 MentalHealthBench 자체도 강조하고 있다〔참조 1〕. 종합 점수 순위를 그대로 모델 선정의 주의 의무에 연결하는 것은 원문의 자가 규정에도 부합하지 않으며, 신중해야 하고 섣불리 판단할 여지가 있다.

## 마법의 숲이라는 소설을 읽었습니다. 정말 흥미진진했습니다. 주인공 아키라는 숲에서 길을 잃고 헤매다가 마법의 존재와 만나 이야기를 시작합니다. 아키라는 마법의 존재로부터 숲의 비밀을 알게 되고, 숲을 지키기 위해 용감하게 싸우는 모습을 보여줍니다.

책 속에는 다양한 마법과 몬스터, 그리고 숲의 정령들이 등장합니다. 특히 숲의 정령인 ‘루나’는 아키라에게 큰 도움을 주며, 두 사람의 특별한 우정을 보여주는 중요한 역할을 합니다. 루나는 숲의 균형을 유지하고, 아키라를 돕기 위해 자신의 힘을 사용합니다.

아키라는 루나와 함께 숲의 위협에 맞서 싸우면서 성장하고, 결국 숲을 지키는 데 성공합니다. 이 과정에서 아키라는 용기, 지혜, 그리고 사랑의 중요성을 깨닫게 됩니다.

책을 읽고 난 후, 저는 숲의 아름다움과 자연의 소중함을 다시 한번 생각하게 되었습니다. 또한, 어려움에 굴하지 않고 자신의 목표를 향해 노력하는 아키라의 모습에서 많은 감동을 받았습니다.

‘마법의 숲’은 단순한 판타지 소설을 넘어, 우리에게 삶의 교훈을 전달하는 책이라고 생각합니다. 앞으로도 저는 이 책을 통해 숲의 아름다움과 자연의 소중함을 잊지 않고, 어려움에 굴하지 않고 자신의 꿈을 향해 나아가는 사람이 되도록 노력할 것입니다.

MentalHealthBench는 심신의 건강과 관련된 AI의 평가 범위를 위기 상황에서의 안전 여부 판단부터 일상적인 상담을 포함한 응답 품질 평가까지 확대했다는 평가를 받을 수 있다. 동시에, 논문의 자체 데이터는 긍정적인 응답의 내용이 하나로 단정될 수 없다는 점도 시사한다. 임상가들 사이에서도 판단은 분기되며, 임상가의 참조 답변은 평가 기준의 형태에 맞춰 뭉뚱그린 모델의 응답에 도달하지 못했다. 획득한 점수는 합의된 기준에 부합하는 정도를 나타낼 뿐이며, 이를 그 이상의 의미로 해석하기에는 주의가 필요하다.

일본에서는 심리적 상담에 대한 업무 독점성이 없어 민사 책임 가이드라인이 벤치마크 평가를 의존적 혹은 대안적인 판단의 한 내용으로 끌어들였다. 따라서 이와 같은 점수가 법적인 논의로 이어질 가능성은 오히려 열려 있다고 볼 수 있다. 논의한다면, 제목의 숫자뿐만 아니라, 득점과 감점 내역, 평가에 사용된 모델, 측정된 언어, 평가 조건까지 함께 검토해야 할 것이다. 공개된 벤치마크는 이러한 읽기를 가능하게 하며, 독립적인 재평가와 일본어에서의 평가 축적을 통해 점수는 도계로서의 신뢰에 한 걸음 더 다가갈 수 있을지도 모른다. 자세한 내용은 원문을 참고해 주시기 바란다.

## 정말 놀랍습니다.

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> “MentalHealthBench”의 평가 지표는 다양한 측면을 포괄하며, 특히 실제 정신 건강 대화 시나리오에서 AI 모델의 능력을 측정하는 데 중점을 둡니다. 이 평가 지표는 OpenAI의 정신 건강 전문가 그룹 의견을 반영하여 구축되었으며, 실제 사용 환경에서의 AI 모델 성능을 정확하게 평가하기 위한 노력을 담고 있습니다. 특히, 이 지표는 모델이 환자의 감정을 이해하고 공감하며, 적절한 지원을 제공하는지 여부를 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 모델이 윤리적 지침과 법적 규정을 준수하는지 여부도 평가합니다. 예를 들어, 개인 정보 보호, 환자 안전, 치료의 질과 관련된 사항들을 평가합니다. 이러한 종합적인 평가를 통해 AI 모델의 신뢰성과 안전성을 확보하고, 정신 건강 분야에서 AI 기술의 책임 있는 사용을 촉진하는 데 기여할 수 있습니다. MentalHealthBench는 단순한 성능 측정 도구를 넘어, AI 모델이 인간의 정신 건강에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 돕는 중요한 평가 시스템입니다. 이 시스템은 지속적으로 업데이트되고 개선될 예정이며, 앞으로 더욱 발전된 AI 모델 개발에 기여할 것으로 기대됩니다. 특히, 다양한 문화적 배경과 언어적 특성을 가진 환자들을 위한 AI 모델의 성능을 평가하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. MentalHealthBench의 개발 및 활용은 AI 기술이 정신 건강 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 잠재력을 보여주는 중요한 사례입니다.〔주1〕 Ali Malik et al., “MentalHealthBench: An Expert-Informed Benchmark of AI Capabilities in Realistic Mental Health Conversations” (OpenAI, 2026).〔주2〕 OpenAI, “Introducing MentalHealthBench” (Sept. 23, 2026).〔주3〕 Arjun Panickssery, Samuel R. Bowman & Shi Feng, “LLM Evaluators Recognize and Favor Their Own Generations” (NeurIPS 2024).〔주4〕 캘리포니아 사업 및 전문 코드 §22602(b)(1), §22603(a)(1) (2025 캘리포니아 통상법 제677장 추가).〔주5〕 經濟産業省 “AI 활용에 관한 민사 책임 해석 적용 지침〔제1.0판〕” (2026년 4월).〔주6〕 일본 보건복지부 의료국 의료사무과장 통지 “인공지능(AI)을 활용한 진단, 치료 등의 지원을 제공하는 프로그램의 이용과 의료법 제17조 규정과의 관계에 관하여” (2020년 12월 19일 의료국 의료발1219호).〔주7〕 2008년 1월 23일 민사합전50권1호 1페이지.〔주5 및 주7 관련〕 해당 참고 문헌 참조.
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따라서, 이번에는 이 기획의 핵심 부분, 즉 독자의 마음을 울리는 듯한 이야기를 만들어내는 데 필요한 구체적인 방법론을 심층적으로 다루고자 합니다.

구체적으로, 먼저 독자의 감정을 자극하는 이야기의 도입 부분의 중요성을 설명하고, 독자의 흥미를 유발하고 이야기의 세계관에 몰입하게 하는 효과적인 방법을 제시합니다.

다음으로, 이야기 전개 과정에서 캐릭터 설정의 중요성을 심층적으로 파헤치고, 독자에게 공감과 감정 이입을 불러일으키는 매력적인 캐릭터를 만드는 구체적인 방법을 설명합니다.

그리고, 이야기의 클라이맥스를 향해 독자의 기대감을 고조시키는 데 필요한 플롯의 중요성을 설명하며, 독자를 놀라게 하고 감동하게 하는 정교한 플롯을 배우는 데 도움이 되도록 합니다.

마지막으로, 이야기의 결말을 독자에게 깊은 감동을 선사하는 데 필요한 엔딩의 중요성을 설명하고, 독자의 마음속에 오래도록 남아있는 아름다운 결말을 구체적인 방법으로 제시합니다.

이번 주간 문춘 보도에 따르면 미야자키 하야토 감독의 과거 발언이 재조명되고 있다. 구체적으로는 과거 작품에 특정 여성 캐릭터의 외모와 유사한 인물을 등장시켰다는 의혹이 제기된 것이다.

이 의혹은 2013년 ‘바람의 화음’ 공개 이후 인터넷 상에서 처음 제기되었으며, 미야자키 감독은 초기에는 이를 부인했다. 그러나 이번 보도에 의해 의혹이 다시 주목받고 미야자키 감독의 과거 발언이 상세하게 보도되면서 논란이 확산되고 있다.

보도에 따르면 미야자키 감독은 과거 여러 여성 캐릭터의 외모에 특정 인물의 외모를 모방했을 가능성이 높다고 지적되었다. 특히 ‘호노미즈모레’와 ‘가규야히메노모노가타리’와 같은 작품에서 해당 인물의 외모와 유사한 캐릭터가 여러 명 등장했던 것이 문제로 지적되었다.

이러한 의혹은 미야자키 감독의 작품에 대한 비판을 불러일으키고 일부 팬들로부터 실망한 목소리도 나오고 있다. 하지만 미야자키 감독 스스로는 이러한 의혹을 계속해서 부인하고 있다.

이번 보도는 미야자키 하야토 감독의 경력에서 큰 논쟁을 불러일으키고 있으며, 앞으로 이 의혹이 어떻게 해결될지 귀추가 주목된다.

이 책을 읽고 제 인생을 되돌아보는 계기가 되었습니다. 과거의 경험을 되돌아보고 현재에 활용해 나갑니다. 그리고 미래를 향해 제 인생을 어떻게 살아가고 싶은지 다시 한번 생각하게 되는 계기가 되었습니다.

이 책은 저에게 인생을 풍요롭게 해주는 소중한 한 권입니다. 앞으로도 이 책을 다시 읽으며 인생의 지침으로 소중히 여겨고 싶습니다.

note 이용 약관 제3조 제2항 전단 3.2 크리에이터가 제작한 디지털 콘텐츠의 저작권은 크리에이터에게 귀속됩니다. P.S. 이는 학술적 논의만을 위한 공유입니다.

### 최근 오픈소스 인사이트에서 발표한 기사를 통해 블록체인 기술의 발전과 그에 따른 암호화폐 시장의 변화에 대한 심도 깊은 분석을 얻을 수 있었습니다. 특히, 이 글에서는 ‘에이다’와 ‘솔라나’라는 두 주요 블록체인 플랫폼의 기술적 차이점과 생태계 확장 전략을 비교 분석하며 향후 암호화폐 시장의 트렌드를 예측하는 데 중요한 시사점을 제공했습니다.

이 글은 단순히 기술적인 설명을 넘어 각 플랫폼의 장단점을 명확하게 제시하고 투자자들에게 합리적인 투자 결정을 내릴 수 있도록 돕는 역할을 수행했습니다. 또한 ‘이더리움’과의 경쟁 관계를 분석하며 이더리움의 ‘합의 메커니즘’ 개선 노력과 ‘스마트 컨트랙트’ 기능 확장에 대한 전망을 제시했습니다.

‘솔라나’의 고성능 블록체인 기술이 빠른 트랜잭션 처리 속도와 낮은 수수료를 통해 기존 블록체인 플랫폼의 한계를 극복하고 있다는 점을 강조한 점이 특히 주목할 만합니다. ‘에이다’ 역시 지속적인 기술 개발을 통해 확장성을 높이고 있지만 ‘솔라나’에 비해 아직 초기 단계에 머물러 있다는 분석입니다.

이 글은 블록체인 기술의 다양한 활용 사례, 예를 들어 ‘디파이’와 ‘NFT’ 시장의 성장 가능성을 함께 다루며 블록체인 기술이 금융, 예술, 게임 등 다양한 산업 분야에 미치는 영향을 전망했습니다.

이러한 분석을 통해 블록체인 기술의 미래는 밝지만 기술적 난제와 규제 변화 등 다양한 위험 요소를 고려해야 함을 강조했습니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/gifted_viola8806/n/n19b5ea0f735e)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 39청크*

[원문 보기](https://note.com/gifted_viola8806/n/n19b5ea0f735e) | 출처: note.com