미국에서는 언어 장애를 겪는 아동이 매우 많지만, 이들을 도와줄 speech-language pathologist(SLP)는 턱없이 부족한 상황이에요. 이러한 격차를 줄이기 위해 GPT-4나 Gemini 같은 multi-modal LLM이 도움을 줄 수 있을지 연구가 진행되었답니다. 연구진은 AI의 진단 능력을 테스트하기 위한 'SLPHelm'이라는 벤치마크를 개발했어요. 연구 결과, 현재의 AI 모델들은 임상 현장에서 바로 사용하기에는 아직 부족한 수준이며, 성별에 따른 성능 차이나 tonal languages에서의 취약점 같은 문제도 발견되었어요. 또한, Chain-of-Thought(CoT) 기법이 특정 작업에서는 오히려 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 흥미로운 사실도 밝혀졌답니다. 하지만 domain-specific data를 활용한 fine-tuning을 통해 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 가능성도 확인했어요. 이 연구는 AI가 전문가를 대체하는 것이 아니라, SLP의 역량을 보완하고 지원하는 도구로 발전해야 함을 보여주고 있어요.