[생성형 AI의 편향성] AI 면접관이 "이공계 여성은 모두 탈락!" 시킨다고요?

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② 생성형 AI의 편향성 –

AI 면접관이 "이공계 여성은 모두 탈락!" 시킨다고요?

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만약 AI 면접 시스템이 특정 학교 출신이나 특정 성별의 지원자에게

유독 낮은 점수를 준다면 어떨까요?

혹은 특정 인종에 대한 범죄 예측률을 훨씬 높게 판단한다면요?

이것이 바로 생성형 AI를 포함한 많은 AI 시스템에서 나타날 수 있는 '편향성' 문제입니다.

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AI 편향성이란?

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AI 편향성(Bias)은 AI가 학습한 데이터에 내재된 편견이나 불균형으로 인해,

특정 집단이나 개인에게 불공정하거나 차별적인 결과를 나타내는 현상을 말합니다.

AI가 악의를 가지고 특정 그룹을 싫어하는 것이 아니라,

마치 우리가 편식을 하면 특정 영양소만 과하거나 부족해지듯,

AI도 편향된 데이터를 학습하면 세상을 한쪽으로 치우쳐 보게 되는 것이죠.

위에서 언급한 "이공계 여성 지원자 탈락" 시나리오는

실제로 과거 채용 데이터에서 남성 합격자 비율이 압도적으로 높았거나,

특정 자질에 대한 평가가 성별에 따라 다르게 기록된 데이터를

AI가 학습했을 때 발생할 수 있습니다.

AI는 그저 데이터가 보여주는 '패턴'을 충실히 따랐을 뿐이지만,

그 결과는 심각한 사회적 차별로 이어질 수 있는 겁니다.

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이런 편향은 왜 생길까요?

AI의 편향성은 주로 다음과 같은 이유로 발생합니다.

1. 학습 데이터의 편향: AI는 우리가 주는 데이터를 '먹고' 자랍니다. 만약 데이터 자체가 이미 세상의 편견(예: 특정 직업에 대한 성별 고정관념, 특정 인종에 대한 부정적 이미지)을 담고 있다면, AI는 그 편견을 그대로 학습하게 됩니다. 마치 역사책에서 특정 관점만 배우면 세상을 한쪽으로만 이해하게 되는 것과 같아요.
2. 개발 과정에서의 편견: AI를 설계하고 만드는 것도 사람이다 보니, 개발자의 주관이나 무의식적인 사회적 편견이 알고리즘 설계나 데이터 선택 과정에 스며들 수 있습니다.
3. 부족하거나 잘못된 대표성: 특정 집단에 대한 데이터가 너무 적거나, 혹은 특정 집단의 특징이 과도하게 일반화되어 학습되면, AI는 해당 집단에 대해 왜곡된 판단을 내릴 가능성이 커집니다.

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이런 편향을 줄이려면?

AI의 편향성을 완전히 없애는 것은 매우 어려운 일이지만,

줄이기 위한 노력은 계속되고 있습니다.

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• 다양하고 균형 잡힌 데이터 확보: 학습 데이터셋을 구성할 때부터 성별, 인종, 연령, 지역 등 다양한 배경을 가진 사람들의 데이터가 공정하게 포함되도록 노력해야 합니다.

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• 편향성 탐지 및 완화 기술 적용: 개발 과정에서 AI 모델이 특정 편향을 보이는지 지속적으로 테스트하고, 이를 완화할 수 있는 알고리즘적 기법을 적용해야 합니다.

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• 투명성 및 설명가능성(XAI) 확보: AI가 왜 그런 결정을 내렸는지 사람이 이해할 수 있도록 하는 기술을 통해, 편향된 판단 과정을 찾아내고 수정할 기회를 가질 수 있습니다.

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• 지속적인 감사와 인간의 감독: AI 시스템을 배포한 후에도 정기적으로 그 결과를 감사하고, 중요한 결정에는 반드시 인간의 검토와 개입이 이루어지도록 해야 합니다.

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AI의 편향성은 기술적 문제를 넘어 사회적 공정성과 직결되는 중요한 문제입니다.

AI를 더욱 신뢰하고 올바르게 활용하기 위해서는 이러한 편향성을 인지하고 줄여나가려는 노력이 반드시 필요합니다.

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