본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 공중보건 분야에 적용할 때 발생할 수 있는 위험을 평가하기 위한 구조적 접근 방식을 제시한다. 감염병 예방(백신), 만성 질환 및 웰빙 관리(아편 유사제 사용 장애), 지역 사회 건강 및 안전(배우자 폭력) 등 세 가지 중요한 공중보건 문제를 중심으로 공중보건 전문가와 실제 경험이 있는 개인을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 실시하여 LLM 사용에 대한 우려를 파악했다. 이를 통해 개인, 인간 중심 치료, 정보 생태계, 기술 책임성 등 네 가지 차원의 위험을 포함하는 위험 분류 체계를 제시하고, 각 차원별 구체적인 위험과 반성 질문을 제공하여 위험에 대한 반성적 접근 방식을 제안한다. 기존 정보 행동 모델을 재검토하고 실제 경험과 현실 세계 관행을 통해 외부 타당성과 분야 전문 지식을 평가에 포함해야 할 필요성을 강조한다. 결론적으로, 본 연구는 컴퓨팅 및 공중보건 분야 전문가들이 LLM의 활용 여부 및 피해 완화 방안을 공동으로 예측, 평가 및 완화하기 위한 공유 어휘 및 반성 도구를 제공한다.
