인공지능은 객관성을 약속하지만, 학습한 데이터에 존재하는 편견을 그대로 이어받아 더욱 확대하는 경우가 많습니다. 최첨단 기술에 의존하고 있는데, 그 기술이 성별이나 피부색에 따라 나를 잘못 인식하거나 심지어는 아예 나를 무시하는, 공상 과학 소설이 아니라 인공지능(AI)이 우리 삶에서 없어서는 안 될 부분이 되면서 많은 사람들이 직면하고 있는 냉혹한 현실입니다.
저는 MIT 대학원생 시절, 흰 마스크를 쓰지 않으면 얼굴 분석 소프트웨어가 어두운 피부의 제 얼굴을 인식하지 못하는 경험을 했습니다. 이 경험은 코드화된 시선, 즉 해로운 고정관념을 고착화하고 사회의 광범위한 부분을 배제할 수 있는 AI 시스템의 내재된 편견에 대한 경각심을 일깨워주었습니다.
이 글에서는 성별 및 인종적 편견이 AI에 어떻게 스며들어 있는지, 이러한 결함이 현실 세계에서 어떤 결과를 초래하는지, 그리고 보다 공평하고 포용적인 기술의 미래를 위해 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.
편견은 어떻게 AI 시스템에 들어오는가
학습 데이터의 편향성
AI 시스템은 학습과 의사결정을 위해 대규모 데이터 세트에 의존합니다. 하지만 이러한 데이터 세트가 대표성이 없거나 왜곡된 경우, AI는 이러한 편견을 반영하게 됩니다. 예를 들어, 많은 얼굴 인식 시스템은 주로 밝은 피부의 남성으로 구성된 데이터 세트를 학습하기 때문에 어두운 피부의 얼굴과 여성을 정확하게 식별하는 데 어려움을 겪습니다.
이러한 편견은 얼굴 인식에만 국한되지 않고 언어 모델, 추천 시스템, 채용 알고리즘도 분석하는 데이터에 존재하는 사회적 편견을 흡수합니다. 데이터 세트가 리더십을 남성과 연관시키거나 미모를 밝은 피부 톤과 연관시킨다면 AI는 이러한 고정관념을 유지하게 됩니다.
개발자의 다양성 부족
기술 업계의 동질성은 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 팀은 종종 비슷한 인구통계학적 배경을 가진 사람들로 구성되기 때문에 사각지대가 발생할 수밖에 없습니다. 다양한 관점이 부족하다는 것은 추측에 의문을 제기하고 잠재적인 편견을 파악하며 소외된 집단을 옹호할 사람이 적다는 것을 의미합니다.
알고리즘 증폭
AI 시스템은 편견을 반영할 뿐만 아니라 편견을 확대할 수도 있습니다. 예를 들어, 과거 채용 데이터에서 학습한 AI 채용 알고리즘은 과거 관행이 남성 지원자를 선호했다면 남성 지원자를 우선시할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 시스템은 편견을 강화하고 악화시켜 소외된 그룹이 돌파구를 찾기가 더 어려워집니다.
AI 편견의 실제 결과
고용 및 의료 분야에서의 차별
채용 과정에서 AI 도구가 점점 더 많이 사용되고 있지만, 편향된 알고리즘은 인종이나 성별에 따라 후보자에게 불공정한 불이익을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 아마존의 AI 채용 도구는 여자 대학이나 단체에 대한 언급 등 여성이라는 단어가 포함된 이력서에 불이익을 주는 것으로 밝혀졌습니다.
마찬가지로 의료 알고리즘은 흑인 환자에 대해 편견을 가지고 있으며, 같은 질환을 가진 백인 환자에 비해 비슷한 질환을 가진 흑인 환자의 치료 필요성을 과소평가하는 것으로 나타났습니다. 이러한 격차는 삶을 바꾸거나 심지어 생명을 위협하는 결과를 초래할 수 있습니다.
공공 안전 및 감시
안면 인식 기술은 법 집행 기관에서 일반적으로 사용되지만, 부정확성으로 인해 유색인종에게 불균형적인 영향을 미칩니다. 연구에 따르면 이러한 시스템은 흑인과 갈색 얼굴을 잘못 식별할 가능성이 훨씬 높으며, 이로 인해 부당한 체포가 발생하고 이미 소외된 지역 사회에 대한 감시가 강화되는 것으로 나타났습니다.
문화적 삭제와 배제
AI가 다양한 인구를 인식하지 못하거나 정확하게 표현하지 못하면 기술 중심의 관점에서 이들의 존재가 지워질 위험이 있습니다. 억양을 이해하지 못하는 가상 비서부터 밝은 피부 톤을 기본으로 설정하는 이미지 생성 도구까지, 이러한 배제는 어떤 사람들은 다른 사람들보다 덜 중요하다는 메시지를 전달합니다.
중립적인 기계의 신화
인공 지능이 객관적이지 않은 이유
많은 사람들이 기계는 공평하다고 생각하지만, 인공지능 시스템은 그것을 만든 사람만큼이나 편견이 있을 수밖에 없습니다. 알고리즘은 공백 상태로 존재하는 것이 아니라 사회적 규범, 과거 데이터, 개발자의 우선순위에 의해 형성됩니다.
유명한 실패 사례
IBM, Microsoft, Amazon과 같은 주요 기술 기업들도 편향된 AI 시스템으로 인해 조사를 받은 적이 있습니다. 연구에 따르면 이러한 회사의 얼굴 인식 소프트웨어는 밝은 피부를 가진 남성에게는 거의 완벽하게 작동하지만 어두운 피부를 가진 여성에게는 최대 35%의 오류율을 보이는 것으로 나타났습니다. AI 시스템이 오프라 윈프리와 미셸 오바마와 같은 유명인을 인식하지 못한다는 사실은 문제의 심각성을 보여줍니다.
AI 편견을 해결하는 방법
1. 개발 인력 다양화
AI 개발팀 내 다양성을 높이는 것이 중요합니다. 다양한 관점을 보유하면 겉으로 드러나지 않을 수 있는 편견을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 여성, 유색인종, 기술 분야에서 소외된 배경을 가진 사람들을 더 많이 채용하는 것이 포함됩니다.
2. 학습 데이터 개선
데이터 세트는 모든 인류를 포괄하고 대표할 수 있어야 합니다. 이는 다양한 인구집단에서 데이터를 수집하고 데이터 세트에 숨겨진 편견이 없는지 정기적으로 확인하는 것을 의미합니다.
3. 책임 조치 실행
AI 시스템은 배포 전에 정기적으로 편향성 테스트를 실시해야 합니다. 투명한 보고와 제3자 감사는 이러한 시스템이 윤리 기준을 충족하는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 조직은 발견된 편향성을 해결할 책임을 져야 합니다.
4. 윤리적 AI 정책 옹호
정부와 규제 기관은 AI의 개발과 사용에 대한 가이드라인을 설정하는 데 중요한 역할을 합니다. 정책은 공정성, 투명성, 책임성을 의무화해야 하며, 이러한 기준을 충족하지 못하는 기업에는 불이익을 주어야 합니다.
윤리적 명령에 우리가 관심을 가져야 하는 이유
간접비용 제거
간접비용 제거란 개인이 다양성을 고려하지 않는 시스템에 적응해야 할 때 직면하는 부담을 의미합니다. 흰색 마스크를 쓰고 소프트웨어를 테스트하는 학생이나 편향된 알고리즘에 의해 제외되는 입사 지원자와 같은 경험은 배타적 기술의 인적 비용을 강조합니다.
모두를 위한 AI 구축
AI의 목표는 소외나 차별이 아니라 인간의 삶을 개선하는 것이어야 합니다. 편견에 정면으로 맞서면 인류의 다양성과 풍요로움을 반영하는 시스템을 구축할 수 있습니다. 이는 단순한 기술적 도전이 아니라 도덕적 의무이기도 합니다.
포용적인 인공지능의 미래를 향하여
인공지능은 우리의 삶을 개선할 수 있는 놀라운 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 우리의 가장 깊은 결점을 반영하기도 합니다. 의료, 법 집행, 고용과 같은 중요한 영역에 AI를 도입할수록 그 위험은 점점 더 심각해지고 있습니다.
AI의 성별 및 인종 편견을 해결하는 것은 단순히 기술적 결함을 고치는 것이 아니라 모두에게 공평성, 존엄성, 공정성을 보장하는 일입니다. 투명성을 요구하고, 다양성을 옹호하며, 기술 기업에 책임을 요구함으로써 우리는 소수의 특권층이 아닌 모두에게 혜택을 주는 AI 중심의 미래를 만들 수 있습니다.
문제는 기계의 편향성을 방치할 것인가, 아니면 포용적인 기술을 구축하기 위한 도전에 나설 것인가 하는 것입니다. 답은 지금 우리가 얼마나 과감하게 행동하느냐에 달려 있습니다.
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