문제는 AI가 아니라 우리입니다: AI가 우리에게 던지는 질문

안녕하세요? 링크허니입니다.

우리는 종종 인공지능(AI)을 사회를 혁신할 강력한 힘으로 이야기합니다. 긍정적인 측면에서는 효율성을 높이고, 새로운 가능성을 열어줄 혁신적인 기술로 칭송받는가 하면, 부정적인 측면에서는 일자리를 빼앗고 사회적 불평등을 심화시키는 위협적인 존재로 묘사되기도 합니다.

하지만 이러한 AI에 대한 논의에서 간과되는 중요한 점이 있습니다. 바로 AI 시스템은 그 자체로 중립적인 도구이며, 그 작동 방식과 결과는 결국 우리 인간의 가치관, 편견, 그리고 선택을 반영한다는 사실입니다. 마치 거울처럼, 우리가 만들어낸 AI는 우리의 모습을 고스란히 비춰줍니다.

 

AI의 편향은 우리의 편향

1. 데이터에 내재된 편견

AI는 과거의 데이터를 기반으로 학습합니다. 따라서 그 데이터에 편견이 존재한다면, AI도 그 편견을 학습하게 됩니다. 2018년, 아마존은 AI 기반 채용 도구가 여성 지원자에게 불리하게 작용한다는 사실을 발견하고 해당 도구를 폐기했습니다. 이 도구는 과거의 채용 데이터를 학습했으며, 그 데이터는 남성 지원자를 선호하는 경향이 있었습니다. 결과적으로 AI는 이러한 성별 편향을 그대로 재현하게 된 것입니다.​

또한, UC 버클리의 연구에 따르면, 모기지 승인 알고리즘은 흑인과 히스패닉계 신청자에게 불리한 조건을 제시하는 경우가 많았습니다. 이는 대출 시장의 오랜 불평등을 AI가 그대로 반영한 사례입니다.​

2. 다양한 분야에서의 AI 편향

AI의 편향은 채용이나 금융 분야에만 국한되지 않습니다. 법 집행, 의료, 교육 등 다양한 분야에서도 유사한 문제가 발생하고 있습니다.​

• 법 집행: 예측 치안 도구는 과거 범죄 데이터를 기반으로 특정 지역 사회에 집중하는 경향이 있습니다. 이로 인해 특정 지역이 과도하게 감시 대상이 될 수 있습니다.​
• 의료: 의료 분야의 알고리즘은 특정 인구통계학적 집단에 속하는 환자를 오진할 가능성이 더 높습니다. 이는 의료 데이터의 불균형에서 비롯된 문제입니다.​
• 교육: 학교의 자동 채점 시스템은 과제의 질이 동일하더라도 경제적으로 부유한 학생들을 다른 학생들보다 우대하는 것으로 나타났습니다. 이는 교육 시스템 내의 불평등을 AI가 재현한 사례입니다.​

3. AI는 우리의 거울

AI는 단순히 데이터를 처리하는 기계가 아닙니다. AI는 우리가 제공한 데이터를 바탕으로 학습하며, 그 과정에서 우리의 가치관과 편견을 반영하게 됩니다. 즉, AI는 우리의 사회적 구조와 행동을 거울처럼 비추는 존재입니다.​

예를 들어, 콘텐츠 추천 엔진이 분노와 분열을 증폭시킨다고 해서 시스템이 고장났다는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 오히려 인간의 실제 행동 방식에 대한 참여를 성공적으로 최적화하고 있는 것입니다. 우리가 클릭하고, 공유하고, 무시하는 것은 기계에게 우리가 실제로 누구인지 알려줍니다.

 

AI, 문제는 기술이 아니라 사람입니다 – 더 깊은 고찰

4. 알고리즘은 중립이 아니다

많은 사람들이 AI를 ‘객관적인 기계’라고 생각합니다. 하지만 알고리즘은 본질적으로 인간의 선택이 개입된 산물입니다. 어떤 데이터를 학습할 것인지, 어떤 기준으로 판단할 것인지, 어떤 변수에 가중치를 둘 것인지를 모두 사람이 정합니다. 즉, AI 문제의 출발점은 우리가 만들어낸 기준입니다.

예를 들어, 범죄 예측 시스템인 COMPAS는 흑인 피의자에게 더 높은 재범 위험 점수를 주는 것으로 나타났습니다. ProPublica의 2016년 보도에 따르면, 이 시스템은 실제로 범죄를 저지르지 않을 사람을 ‘고위험군’으로 분류하는 경우가 백인보다 흑인에게서 두 배 가까이 높았습니다. 이 시스템은 과거 범죄 데이터를 학습했고, 미국 사회에 뿌리 깊게 자리한 인종 차별적 기록을 반영했습니다.

이와 같은 사례는 ‘기술적 오류’가 아니라 사회의 구조적 문제를 반영한 것이라고 봐야 합니다. AI가 객관적일 것이라는 기대는 환상일 수 있습니다.

5. 인간의 모순, AI에 그대로 투영되다

우리는 종종 말과 행동이 다릅니다. "나는 개인정보를 중시해"라고 말하면서도, SNS에 사소한 정보까지 공유하거나 웹사이트 쿠키 동의를 쉽게 넘겨버립니다. AI는 이러한 행동 패턴을 학습하며 ‘말보다 행동’을 신뢰합니다. 결국 알고리즘은 우리가 스스로 인식하지 못하는 ‘진짜 나’를 반영하게 됩니다.

PEW Research Center의 2020년 보고서에 따르면, 미국 성인의 61%가 ‘편의성을 위해 개인정보 일부를 기꺼이 포기한다’고 응답했습니다. 반면, 같은 응답자 중 70%는 온라인 개인정보 침해에 대해 걱정한다고 말했습니다. 이처럼 AI는 우리의 가치와 실제 선택 사이의 간극을 거울처럼 보여줍니다.

AI의 이런 반사 효과는 단순한 기술적 기능을 넘어, 인간 존재의 복잡성을 드러내는 철학적 질문으로 이어집니다. 우리가 정말 원하는 것은 무엇인가요? 편리함인가, 안전인가, 진실인가?

문제의 원인은 AI가 아니라 ‘우리가 만든 세상’

6. 사회적 불평등이 AI에 주입된다

AI의 작동 원리는 ‘기계학습’입니다. 이 과정은 데이터에 기반하며, 그 데이터는 세상의 현실을 반영합니다. 하지만 우리가 살아가는 현실은 결코 공정하지 않습니다. 성별, 인종, 학력, 지역 등 여러 요소가 사회적 불평등을 만들어냅니다. 이 모든 것이 AI가 학습하는 데이터로 주입됩니다.

UNESCO는 2021년 발표한 AI 윤리 권고안에서 다음과 같이 지적했습니다:

“인공지능 시스템은 기존 사회의 불평등을 재생산하거나 심화시킬 위험이 있다.”

 

예를 들어, AI 번역 도구에서 “He is a doctor”는 “그는 의사입니다”로 번역되지만, “She is a doctor”는 때로는 “그녀는 간호사입니다”로 오역되기도 했습니다. 이는 과거 문서에서 여성이 ‘의사’보다는 ‘간호사’로 더 많이 등장했기 때문입니다. AI의 편향은 사회적 데이터의 결과이지, 기계의 잘못이 아닙니다.

 

7. 기술이 아닌 ‘책임 있는 설계’가 해답이다

AI 시스템의 공정성을 확보하기 위해, 우리는 더 나은 데이터만이 아닌 더 ‘책임 있는 설계’가 필요합니다. 단순히 많은 데이터를 수집하고 학습시키는 것이 중요한 게 아니라, 그 데이터가 어떤 배경에서 만들어졌는지를 비판적으로 분석해야 합니다.

AI 문제를 해결하기 위한 구체적 방안으로는 다음과 같습니다:

• 편향 제거 알고리즘 적용: 특정 그룹이 과소 대표되거나 불리한 처우를 받지 않도록 조정하는 기술.
• AI 감사 시스템(AI Auditing): 알고리즘이 어떤 결과를 도출했는지를 추적하고 설명할 수 있는 시스템.
• 데이터 다양성 확보: 다양한 인종, 연령, 지역, 배경을 반영한 훈련 데이터 확보.

이미 구글, 마이크로소프트, IBM 등 빅테크 기업들은 ‘공정한 AI 개발’을 위한 윤리 기준을 수립하고 있으며, 실제로 이를 적용한 사례도 증가하고 있습니다.

 

우리가 행동하지 않으면, AI는 변하지 않는다

8. 개인의 선택이 미래의 AI를 만든다

AI는 인간의 행동을 학습합니다. 그러므로 인간이 변화하지 않는다면, AI도 변하지 않습니다. “AI가 무섭다”고 말하면서도, 편리함을 위해 이를 적극적으로 사용하는 우리의 모습이 현재 AI의 방향을 결정짓고 있습니다.

인공지능의 설계와 학습은 우리가 어떤 디지털 발자국을 남기느냐에 따라 달라집니다. 우리는 매일의 클릭, 검색, 선택을 통해 다음 세대 AI의 가치 체계를 형성하고 있습니다.

• 내가 소셜 미디어에서 어떤 콘텐츠에 ‘좋아요’를 누르는가?
• 어떤 뉴스에 댓글을 달고 공유하는가?
• 어떤 광고를 클릭하고, 어떤 게시물은 무시하는가?

이 모든 행위는 AI에게 “이런 것이 인간이 좋아하는 것”이라는 메시지를 전달합니다. 그러므로 AI는 우리를 위협하는 외부 존재가 아니라, 우리 내면의 결정들이 만들어낸 반영입니다.

결론: AI는 거울, 우리는 디자이너

인공지능이 우리 삶에 미치는 영향은 분명 막대합니다. 하지만 그 영향력은 어디까지나 우리가 어떻게 AI를 설계하고 사용하는지에 달려 있습니다. AI는 독립적인 윤리적 주체가 아니라, 우리가 제공한 데이터와 가치, 행동을 반영하는 도구에 불과합니다.

우리는 다음과 같은 질문을 던져야 합니다:

• AI가 어떻게 작동하는가?
• AI는 누구의 목소리를 반영하는가?
• 내가 선택한 행동은 어떤 AI를 만들어내는가?

이러한 자기 성찰이 있을 때, 우리는 더 공정하고 지속 가능한 AI 생태계를 만들어갈 수 있습니다. AI 문제는 기술의 문제가 아니라, 인간의 문제이며, 그 해결책 또한 우리 안에 있습니다.

 

 

 

 

 

#AI문제, #AI편향, #알고리즘차별, #데이터기반학습, #인간가치관반영, #기술중립성, #사회적양극화, #채용알고리즘, #얼굴인식기술, #콘텐츠추천, #개인정보보호, #디지털서비스, #잘못된정보확산, #인간행동패턴, #자기성찰기회