우리가 매일 만나는 알고리즘 그렇다면 지금 우리의 알고리즘은 정말 공정할까 오늘은 그 부분에 대해 이야기하려 합니다.
공정할 것 같은 AI, 사실은 불공정할 때가 많다
AI라고 하면 보통 이런 이미지를 떠올리죠.
“사람은 감정이나 편견이 있으니 공정하지 않지만, AI는 숫자와 데이터로만 판단하니까 더 객관적이겠지!”
하지만 현실은 그렇지 않습니다. AI도 사람이 만든 데이터로 학습하기 때문에, 그 속에 숨어 있는 사회의 편견을 그대로 따라가 버릴 때가 많아요. 문제는, 사람이 하는 차별은 눈에 보여서 지적할 수 있는데, AI의 차별은 숫자와 코드 속에 숨어 있어서 더 교묘하다는 점이에요. 겉으로 보기엔 깔끔한 시스템인데, 안을 들여다보면 불공정한 결과가 나오는 거죠.
쉽게 말해, AI는 새로운 차별을 만들어내는 게 아니라 이미 존재하는 불평등을 ‘자동화’해서 더 크게 만드는 역할을 할 수 있습니다.
실제로 있었던 AI 차별 사례들
① 채용 시스템에서 벌어진 성차별
세계적인 기업 아마존은 지원자를 평가하는 AI 채용 시스템을 개발한 적이 있어요. 이 시스템은 서류를 분석해 적합한 인재를 걸러내도록 설계됐죠. 문제는, 이 AI가 여성 지원자를 불리하게 평가한다는 사실이 드러났다는 겁니다.
왜 이런 일이 생겼을까요? 이유는 단순합니다. AI가 학습한 과거 데이터 속에서 기술 직군 채용의 대부분이 남성이었기 때문이에요. 그러다 보니 AI가 “남성이 더 적합하다”라는 잘못된 결론을 내리고, 여성 지원자가 제출한 이력서에 불이익을 줘버린 거죠. 결국 아마존은 이 시스템을 폐기할 수밖에 없었습니다.
② 범죄 예측 AI의 인종차별
미국에서는 COMPAS라는 이름의 범죄 위험 예측 AI가 사용된 적이 있어요. 이 시스템은 범죄자의 재범 가능성을 계산해 보석 여부나 형량을 정하는 데 활용됐습니다.
그런데 조사 결과, 이 AI가 흑인에게 훨씬 높은 위험 점수를 주는 경향이 있다는 게 밝혀졌습니다. 똑같은 조건에서도 흑인은 “재범 가능성이 높다”고 평가되고, 백인은 “낮다”고 평가된 거죠.
이유는 역시 데이터에 있었습니다. 경찰이 특정 지역(흑인 거주 지역)에 더 많이 배치되고, 검거도 많이 이뤄지다 보니, 데이터 속에 “흑인 범죄율이 높다”라는 왜곡된 결과가 쌓였던 겁니다. AI는 그 데이터를 그대로 학습했고, 차별적인 결과를 내놓게 된 거죠.
③ 얼굴 인식 기술의 불균형
얼굴 인식 기술도 문제를 일으킨 적이 많습니다. 연구에 따르면, 이 시스템은 백인 남성 얼굴에는 정확도가 높지만, 흑인 여성 얼굴에는 오류율이 크게 높다고 해요. 실제로 공항이나 수사 현장에서 무고한 사람이 오인되는 사례도 있었죠. 역시 학습 데이터에 백인 남성 얼굴이 압도적으로 많았기 때문에 생긴 문제입니다.
알고리즘 편향, 우리는 어떻게 대응해야 할까?
이쯤 되면 “그럼 AI 못 믿는 거 아니야?”라는 생각이 들 수 있는데요. 사실 답은 단순합니다. AI는 어디까지나 도구일 뿐이고, 우리가 어떻게 관리하고 쓰느냐에 따라 달라진다는 거예요.
① 데이터 다양하게 준비하기
AI가 제대로 된 결정을 하려면, 다양한 배경을 가진 데이터를 골고루 학습시켜야 합니다. 특정 성별, 인종, 지역만 들어간 데이터를 쓰면 당연히 편향된 결과가 나오죠.
② 알고리즘 공개하고 검증하기
많은 기업이나 기관은 AI가 어떤 기준으로 판단하는지 공개하지 않아요. 그러다 보니 문제가 생겨도 알기 어렵습니다. 알고리즘의 작동 방식을 공개하고, 외부 전문가들이 검증할 수 있게 해야 해요.
③ 인간의 최종 결정 권한 유지하기
특히 채용이나 법적 판단처럼 사람의 인생에 큰 영향을 주는 분야에서는, AI가 내린 결정을 그대로 따르기보단 참고 자료로만 써야 합니다. 최종 판단은 반드시 사람이 해야 해요.
④ 제도적인 관리
이미 유럽연합(EU) 같은 곳에서는 고위험 분야의 AI 사용을 규제하는 법안을 마련했어요. 우리도 기술 발전만 쫓을 게 아니라, 그에 따른 부작용을 관리하는 제도와 윤리 기준을 마련해야 합니다.
AI는 공정해 보이지만, 사실은 우리가 만든 사회적 편견을 그대로 따라가는 경우가 많습니다. 채용 과정에서 여성에게 불리하게 작용하거나, 범죄 예측에서 특정 인종에게 더 높은 위험 점수를 주는 사례가 실제로 있었죠.
중요한 건, AI가 스스로 차별을 만드는 게 아니라 이미 존재하는 차별을 확대 재생산한다는 점입니다. 그렇기 때문에 우리는 AI를 맹신하지 않고, 그 안에 숨어 있는 편향을 끊임없이 감시하고 고쳐 나가야 합니다.
기술이 더 똑똑해지는 것도 중요하지만, 더 공정하고 인간적인 방향으로 발전하도록 만드는 건 결국 우리의 책임입니다.