AI도 우리의 편견을 배운다

AI는 완벽하지 않다. 특히 학습 데이터에 담긴 편향을 그대로 학습하는 경향이 있다. 예를 들어 이력서 검사 AI가 역사적으로 특정 성별이 많이 채용된 데이터로 학습했다면, 그 AI는 같은 성별을 편향적으로 선호할 수 있다.

편향이 문제가 되는 이유

편향이 문제가 되는 이유는 AI의 결정이 실제 인간의 삶에 영향을 미치기 때문이다. 채용, 신용 대출, 의료 진단 같은 중요한 결정에 AI가 개입하면, 그 편향이 직접적인 차별로 이어질 수 있다. 또한 AI의 편향은 눈에 띄지 않는다. 수치와 알고리즘으로 표현되기 때문에 정당하게 보일 수 있지만, 실제로는 특정 집단을 불공정하게 대우하고 있을 수 있다.

편향 감소 노력

편향을 줄이기 위해서는 여러 노력이 필요하다. 첫째, 학습 데이터 자체를 점검해야 한다. 특정 집단이 과다 또는 과소 대표되지는 않았는지 확인하는 것이 중요하다. 둘째, AI의 결정이 어떻게 나왔는지를 투명하게 공개해야 한다. 그래야 편향을 찾아낼 수 있다. 셋째, 다양한 배경의 사람들이 AI 개발에 참여해야 한다. 한 관점만으로는 편향을 놓치기 쉽다.