편향(Bias) 문제

AI는 데이터로 학습하기 때문에, 그 데이터에 편향(bias)이 있으면 AI도 편향된 결과를 내놓습니다. 흔히 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(Garbage in, Garbage out)는 말처럼, AI 자신은 차별이나 편견이 없지만 훈련 데이터가 세상의 편견을 담고 있기에 그대로 따라하는 거예요.

실제 사례

이미지 생성 AI

예를 들어, 한 이미지 생성 AI에게 "CEO 사진 생성"을 시켰더니 거의 대부분 백인 남성 이미지가 나왔다는 보고가 있어요.

또 "간호사 이미지를 만들어줘" 하면 여성만 그린다든지, "범죄자 묘사" 하면 어두운 피부 톤의 남성으로 그리는 등 고정관념 가득한 출력을 하곤 했습니다.

이는 AI가 인터넷 등의 데이터에서 학습했는데, 거기에 성별 역할 고정관념이나 인종적 편향이 많았기 때문이죠.

텍스트 AI

텍스트 AI도 마찬가지입니다. 예컨대:

• 이력서 자동평가 AI가 여성보다는 남성을 선호하거나
• 영어가 모국어가 아닌 사람의 글을 낮게 평가한 사례들도 있습니다 대형 병원에서 도입한 진단 보조 AI가 흑인 환자의 위험도를 과소평가해서 치료 우선순위를 뒤로 미뤘던 유명한 사례도 있고요.

결국 AI는 데이터의 산물이라, 과거의 차별적인 경향이 미래에도 반복될 수 있다는 경고인 셈입니다.

방법

이 문제를 해결하기 위해 AI 개발자들은:

1. 훈련 단계에서 데이터의 다양성을 높이거나
2. 출력 단계에서 균형을 잡는 알고리즘을 추가하기도 합니다 하지만 무엇이 "편향 없는 공정함"인지 정의하기도 쉽지 않고, 완벽히 차별을 제거하는 건 현실적으로 어렵죠.

오히려 과보정하면 현실과 동떨어진 결과가 나와버릴 위험도 있습니다. 예를 들어 편향을 없앤답시고 남녀 비율을 무조건 50:50으로만 출력하게 하면, 그것도 일종의 왜곡일 수 있으니까요.

사용자가 알아야 할 것

사용자 입장에서 중요한 건, AI의 답변이 항상 공정하거나 중립적이지 않을 수 있다는 걸 인지하는 겁니다.

AI가 권위 있는 척 말해도, 그 안에 미묘한 편향이 숨겨져 있을 수 있어요. 예를 들어:

• 번역 AI가 문장을 번역할 때 성별 대명사를 자의적으로 넣어서 성 편견을 드러낸다든지
• 뉴스 요약을 할 때 특정 정치 성향으로 치우친 어휘를 쓴다든지 할 수 있습니다 그러니 AI 활용 결과물을 받을 때, "혹시 이게 한쪽으로 치우친 건 아닌가?" 한 번 쯤 생각해보고 필요한 경우 추가 요청으로 "다른 관점도 보여줘"라고 하는 지혜가 필요합니다.

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핵심 포인트

1. AI는 훈련 데이터의 편향을 그대로 학습한다

1. 성별, 인종, 언어 등에 대한 고정관념이 AI 출력에 반영될 수 있음

1. 완벽한 해결은 어렵지만, 데이터 다양성 확보와 출력 균형 조정 노력 중

1. 사용자는 AI 답변이 편향될 수 있음을 인지하고 비판적으로 검토해야 함

AI를 맹신하지 말고, 다양한 관점에서 검증하는 습관을 가지세요!