AI 언어 기술(AILT)은 번역, 문서 작성, 통역 등 다국어 의료 환경에서 활용되고 있으며, 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 더욱 확산되고 있습니다.
AILT의 성능은 언어, 억양, 작업, 워크플로우에 따라 달라지며, 효율성 향상이 오류를 가릴 수 있고 책임 소재를 불분명하게 만들 수 있습니다.
연구자들은 인간 중심 AI 언어 기술(HCAILT) 관점에서 AILT의 기능, 평가, 구현 패턴, 재발하는 오류를 분석하고, 더 나은 모델과 함께 사회 기술적 설계, 인간 감독, 학제 간 협력이 필요하다고 제안합니다.