최근 몇 년간 인공지능(AI)은 급속히 발전하며 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. AI는 이제 우리 일상 속에서 빼놓을 수 없는 기술로 자리 잡았으며, 스마트폰부터 가정용 기기, 의료, 금융까지 광범위한 영역에 걸쳐 활용되고 있습니다. 그러나 AI가 강력한 도구인 만큼, 그 속에 숨겨진 문제들도 점점 더 분명해지고 있습니다. 특히, AI가 가질 수 있는 편견은 단순한 기술적 결함 이상의 사회적 문제로 이어질 수 있습니다.
MIT와 펜실베이니아 주립대 연구진이 발표한 연구는 AI의 편향성이 실제 생활에서 어떤 위험을 초래할 수 있는지 여실히 보여줍니다. 연구진은 대형 언어 모델(LLM)을 가정용 감시 시스템에 적용할 경우, 비일관적인 결정을 내리거나 편향된 결과를 초래할 수 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 이는 AI가 어떻게 편견을 가질 수 있으며, 그로 인해 어떤 문제가 발생할 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례로 꼽을 수 있습니다.
사례: 가정용 감시 시스템에서 드러난 AI의 편견
이 연구는 Amazon의 Ring 감시 카메라로 촬영된 수천 개의 영상 데이터를 활용해 AI가 이 영상을 분석할 때 어떤 결정을 내리는지를 살펴보았습니다. 연구진은 세 가지 대형 언어 모델(GPT-4, Gemini, Claude)을 사용해 해당 영상을 분석하고, 범죄가 발생하는지 여부와 경찰에 신고할 필요가 있는지에 대해 질문을 던졌습니다.
그 결과, AI 모델은 비슷한 상황에서도 일관되지 않은 판단을 내렸습니다. 예를 들어, 어떤 영상에서는 경찰에 신고할 필요가 있다고 판단하면서도, 유사한 다른 영상에서는 아무런 조치를 권장하지 않았습니다. 더 나아가, 일부 모델은 백인 거주자가 많은 지역에서는 경찰에 신고할 비디오를 덜 표시하는 경향을 보였습니다. 이는 AI가 인종적, 사회적 편견을 가지고 있으며, 특정 지역이나 인종에 따라 다른 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다.
이 연구는 특히 AI가 사회적 규범을 일관되게 적용하지 못한다는 점을 강조했습니다. AI는 사람처럼 명확한 규범이나 가치를 인식하고 판단하지 않기 때문에, 범죄가 발생한 것인지, 혹은 단순한 일상적인 행동인지 구분하는 데 어려움을 겪습니다. 이런 불확실성은 AI가 고위험 상황에서 의사결정을 내릴 때 매우 위험한 결과로 이어질 수 있습니다.
AI가 가지는 편견의 위험성
인종적 편향: 연구 결과에 따르면, AI는 백인 거주자가 많은 지역에서 상대적으로 경찰 신고를 덜 권장하는 경향이 있었습니다. 이는 AI가 인종이나 지역 인구 통계를 바탕으로 다른 결정을 내릴 수 있음을 시사합니다. 만약 이러한 AI가 실제로 가정용 감시 시스템에 배치된다면, 특정 지역이나 인종에 불리하게 작용할 수 있으며, 이는 사회적 불평등을 더욱 악화시킬 수 있습니다.
규범 일관성 부족: AI는 사회적 규범이나 윤리적 기준을 명확하게 이해하지 못합니다. 이로 인해 범죄와 일상적 행동을 구분하는 데 일관성 없는 결정을 내릴 수 있으며, 이러한 결정이 사회적으로 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 예를 들어, 동일한 상황에서 한 AI는 경찰에 신고해야 한다고 판단할 수 있지만, 다른 AI는 그럴 필요가 없다고 판단할 수 있습니다. 이런 불일치가 쌓이면 법 집행이나 사회적 정의 실현에 혼란을 초래할 수 있습니다.
편견의 누적: AI 모델은 편향된 데이터를 학습할 가능성이 매우 높습니다. 연구진은 AI가 피부색에 따른 편향을 많이 완화했음을 확인했지만, 지역 인구 통계와 같은 다른 요소에서는 여전히 편향이 드러났습니다. 이는 편향을 한 가지 요소에서 제거하더라도, 다른 요소에서는 여전히 문제가 발생할 수 있다는 점을 보여줍니다.
AI 편견을 해결하기 위한 노력
그렇다면 AI가 가진 편견을 완화하기 위해 어떤 노력이 필요할까요?
투명성 제고: 현재 AI 모델이 어떻게 학습되었는지, 어떤 데이터를 사용했는지에 대한 정보는 일반적으로 공개되지 않습니다. 이는 AI가 어떻게 결정을 내리는지 이해하기 어렵게 만들며, 편향의 원인을 파악하는 데 큰 장애물이 됩니다. AI 모델이 투명하게 작동하고, 훈련 데이터와 알고리즘이 공개된다면, 이러한 편향성을 더 잘 식별하고 수정할 수 있을 것입니다.
포괄적 테스트: 기업들이 AI를 배포하기 전, 충분한 테스트를 통해 다양한 편향성을 확인하는 것이 중요합니다. 연구진은 AI가 피부색에 따른 편향을 완화했지만, 지역 인구 통계와 같은 다른 편향 요소는 놓치고 있었다고 지적했습니다. AI가 다양한 상황에서 어떻게 작동하는지를 철저히 테스트해야만 편향성을 완화할 수 있을 것입니다.
편향 신고 시스템: 연구진은 사람들이 AI의 편향성을 더 쉽게 신고하고, 이를 기업이나 정부 기관에 전달할 수 있는 시스템을 구축할 필요가 있다고 제안했습니다. 이는 AI가 사회에 미치는 부정적인 영향을 줄이고, 편향성을 빠르게 수정하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
AI는 우리 사회에 많은 긍정적인 변화를 가져올 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 그 속에 숨겨진 편견과 비일관성은 무시할 수 없는 위험을 내포하고 있습니다. AI가 더 많은 영역에서 사용됨에 따라, 우리는 AI의 편향성을 인식하고 이를 해결하기 위한 노력을 지속해야 합니다. MIT와 펜실베이니아 주립대의 연구는 이러한 편견이 실제로 어떤 방식으로 나타날 수 있는지를 보여주며, AI 기술을 더욱 신중하게 다루어야 할 필요성을 강조합니다.
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