인공지능(AI)의 편향성

[우리문화신문=정운복 칼럼니스트] 언제부턴가 인공지능이 우리 생활에 깊숙이 스며들고 있습니다. 심지어 네이버나 다음처럼 포털사이트의 검색 기능까지 대체하고 있지요. 그런데 인공지능 알고리즘은 결코 중립적이지 않습니다. 인공지능은 편향된 데이터를 제공하는 경우가 많습니다. 왜냐하면 주어진 데이터만을 기반으로 학습하기 때문이지요. 만약 특정 성별, 인종, 사회경제적 계층의 데이터가 부족하거나 편향된 데이터만 존재한다면, 알고리즘은 그러한 편견을 학습하여 차별적인 결과를 내놓을 수 있습니다. 또한 과거의 데이터에는 사회적 불평등, 차별 등의 역사적 편견이 반영되어 있을 수 있습니다. 이러한 편견이 학습된 알고리즘은 현실 사회의 불평등을 심화시킬 수 있습니다. 그리고 알고리즘을 설계하는 개발자의 의도, 가치관, 그리고 무의식적인 편견이 알고리즘에 반영될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 집단에 대한 선호나 편견이 알고리즘에 스며들어 불공정한 결과를 초래할 수 있지요. 인공지능은 사용자의 되먹임(피드백)을 통해 학습하는 강화 학습을 통해 더욱 정교해집니다. 사용자의 되먹임 자체가 사회적 편견을 반영하고 있을 수 있으며, 이는 알고리즘의 편향성을 심화시킬 수 있습니다.

• 정운복 칼럼니스트
• 2025-08-23 10:41