AI 차별 논란 – 알고리즘에 숨겨진 편견

1. 인공지능, ‘공정한 기계’라는 환상

AI는 종종 ‘객관적이고 중립적인 판단자’로 여겨진다.
수많은 데이터를 분석하고, 인간의 편견 없이 의사결정을 내린다는 전제는
우리에게 AI를 신뢰할 수 있는 존재로 느끼게 한다.
그러나 2025년 현재, AI의 공정성에 대한 믿음은
심각한 오류와 함께 도전을 받고 있다.
‘기계는 사람처럼 차별하지 않는다’는 통념은
오히려 AI 알고리즘에 내재된 편견과 차별을 가리기 위한 포장이었던 것이다.

AI는 인간이 만든 데이터와 구조 위에서 학습한다.
그렇기에 그 안에는 사회적 편견, 성별 고정관념, 인종 차별, 경제적 불평등이 고스란히 투영된다.
즉, AI는 스스로 편견을 만들진 않지만,
존재하는 편견을 무비판적으로 학습하고 재생산한다.
예를 들어, 과거 채용 데이터에 여성에 대한 편향이 있었던 기업의 경우
AI 채용 시스템은 여성 이력서를 자동으로 낮게 평가한다.
또한, 범죄 예측 시스템이 과거 통계에 기반해
특정 인종이나 지역을 과도하게 표적화하는 사례도 다수 발생했다.

이러한 문제는 단순히 ‘실수’의 차원이 아니다.
AI의 결정은 보험료, 채용, 대출, 교육 등
삶의 중대한 기회를 결정하는 기준으로 작용하기 때문에
잘못된 편향은 곧바로 구조적 불평등으로 이어진다.
AI가 판단을 내리는 순간, 그 결과는 ‘객관적 결과’로 포장되기 때문에
기존 차별보다 더 은밀하고, 더 강력하며, 더 교정하기 어려운 형태로 자리잡는다.

 

2. 실제 사례로 드러난 AI의 불공정성

AI 편향 문제는 더 이상 이론이나 우려의 문제가 아니다.
전 세계적으로 수많은 실제 사례들이
알고리즘 기반 시스템이 어떻게 사람들에게
차별적 결과를 낳고 있는지를 증명하고 있다.

대표적인 예는 2018년, 아마존이 실험한 AI 채용 시스템이다.
이 시스템은 과거 10년간의 이력서 데이터를 학습하여
지원자의 적합도를 평가하도록 설계됐다.
하지만 결과는 충격적이었다.
시스템은 여성 이력서에 일관되게 낮은 점수를 주었고,
‘여성’이나 ‘여자 대학 축구팀’이라는 키워드가 포함되면
자동으로 감점 처리되었다.
이는 기술이 중립적이지 않음을 명확히 보여주는 사례였다.

미국의 범죄 예측 프로그램 COMPAS도 악명 높다.
이 시스템은 재범 위험도를 점수화해
가석방 여부, 형량 결정 등에 활용됐다.
그러나 조사 결과, 같은 수준의 범죄를 저지른 경우에도
흑인에게는 더 높은 재범 점수를 주고, 백인에게는 더 관대하게 평가한 것으로 드러났다.
이처럼 AI는 과거의 데이터에서 비롯된 편견을 학습하고
공권력의 결정에까지 영향을 미치는 왜곡된 결과를 생산할 수 있다.

심지어 얼굴 인식 기술조차
흑인, 여성, 어린이, 노인 얼굴을 정확히 인식하지 못하는 경우가 많다.
이는 AI가 주로 백인 남성의 얼굴 데이터를 학습했기 때문이다.
이런 기술이 공항, 감시카메라, 공공 서비스에 사용될 경우
사회적 소외계층은 기술 발전의 혜택보다
더 많은 감시와 오판, 배제를 경험하게 된다.

이처럼 AI는 과거보다 더 정교한 형태로
차별을 수행하고 있는 셈이며,
이는 ‘사람보다 나은 기계’라는 우리의 환상을 무너뜨리는
가장 강력한 경고음이다.

3. 왜 이런 문제가 발생할까? – 알고리즘의 본질을 들여다보다

AI의 차별 문제는 알고리즘 자체보다도
그 알고리즘을 ‘무엇을 기준으로 학습시키느냐’에 달려 있다.
AI는 인간이 주는 데이터와 기준, 분류 체계를 통해 판단을 내리기 때문에
기본값(default value) 자체가 왜곡되어 있다면
AI는 그것을 진실이라고 믿고 복제하게 된다.

문제는 여기서 끝나지 않는다.
AI가 사용하는 ‘훈련 데이터’의 비대칭성,
데이터를 수집하는 방식의 편향성,
모델 개발자의 주관이 담긴 코드 설계 등
여러 지점에서 편견은 중첩되어 들어온다.
더불어 AI 개발 과정에서 여성, 유색인종, 사회적 소수자가
거의 참여하지 못하고 있다는 현실은
결국 AI가 ‘누구의 눈으로 세상을 보게 되는가’를 결정하는 심각한 구조적 문제로 연결된다.

또한, 기업과 정부는 AI를
‘효율적이고 정확한 도구’로 여기는 경향이 있다.
그 결과, 그 결정의 기준이 어떻게 만들어졌는지,
무엇이 생략되었는지, 누구를 배제했는지에 대한 질문을 생략해버린다.
이는 AI가 사회 정의를 추구하기는커녕,
기존의 불평등을 더욱 정교하게 반복하고 확산시키는 결과로 이어진다.

AI의 편향은 기술의 오류가 아니다.
기술을 만든 사람들과 구조의 문제이며,
그 기술이 작동하는 사회 환경의 반영이다.
그래서 우리는 단지 더 똑똑한 AI를 만드는 것이 아니라
더 윤리적이고, 더 다양성을 담보하는 시스템 설계가 필요하다.

4. 차별 없는 AI를 위하여 – 기술과 책임의 공존을 모색하다

그렇다면 우리는 어떤 방향으로 나아가야 할까?
AI를 없애는 것이 답은 아닐 것이다.
우리는 이미 AI와 함께 살아가는 세상에 진입했으며,
이제 중요한 건 어떤 방식으로 AI를 설계하고, 운용하며, 책임지는가이다.

우선, 공정성과 다양성을 고려한 데이터 설계가 절실하다.
AI가 학습하는 데이터셋은
성별, 인종, 연령, 문화, 언어 등 다양한 정체성을 포함해야 한다.
그리고 AI 모델이 내리는 판단이 어떤 변수에 영향을 받는지를 투명하게 공개하는 것이 필요하다.
이를 통해 소비자, 시민, 학계, 규제 기관이
그 판단이 어떤 기준에서 나왔는지를 감시할 수 있어야 한다.

또한, AI 개발팀 내 다양성 확보는 선택이 아닌 필수다.
성별, 인종, 사회적 배경이 다른 이들이 함께 설계에 참여해야
알고리즘이 더 넓은 시야를 갖게 된다.
더불어, 기술 윤리 전문가의 개입이 프로그래머와 함께 진행되어야 하며,
사회적 관점에서 기술을 검토하는 절차가 상시화되어야 한다.

정부와 사회는 AI가 특정 집단을 차별하거나
위험한 판단을 내리지 않도록
법적 규제와 감시 체계를 마련해야 한다.
유럽연합의 AI 법안(EU AI Act)은
AI의 위험 수준을 분류하고 고위험군에 대해
사전 인증, 감시, 공개를 의무화하는 방향으로 움직이고 있다.
한국에서도 이런 흐름을 적극적으로 반영해야 할 시점이다.