AI의 편향성과 그 위험성: 유발 하라리의 경고와 인사이트

1. 요약

• 유발 하라리 교수는 현대 사회에서 인공지능(AI)의 편향성이 가지는 위험과 그 원인을 심층적으로 분석합니다. 이러한 편향성은 데이터 분석, 의사결정, 예측 등 다양한 분야에서의 AI 활용에 있어 효율성과 생산성을 높이지만, 동시에 사회적 불평등과 불균형을 악화시키는 잠재력을 지니고 있습니다. 하라리의 신작 '넥서스'에서는 AI의 능동적 특성과 데이터 기반의 편향성을 구체적으로 다루며, 이러한 문제의 심각성을 독자들에게 경고합니다. 특히, AI가 특정 데이터를 기반으로 학습하고 결정을 내리는 과정에서 발생할 수 있는 예기치 않은 결과들에 대해 경각심을 가지고 접근해야 한다고 주장합니다.

• AI의 발전이 특히 민주 국가보다 독재 국가에 더 치명적일 수 있다는 점은 하라리가 강조하는 핵심 요소 중 하나입니다. 독재 정치 시스템에서 AI가 어떻게 권력을 강화하는 도구로 전락할 수 있는지를 분석하며, 이는 민주적 가치의 근본을 위협할 수 있음을 경고합니다. 따라서 AI 기술의 활용에 있어 이러한 편향성이 가지는 위험을 철저히 검토하고, 문제를 해결하기 위한 방안을 모색하는 것이 시급합니다.

• 이 보고서에서는 AI의 편향성 문제를 해결하기 위한 다양한 접근 방안을 제시하며, 그 과정에서 사회적 책임과 윤리적 기준의 필요성을 강조합니다. AI의 편향성을 줄이기 위해서는 다양한 인종, 성별, 문화적 배경을 반영한 데이터를 구축하고, 데이터 수집 및 전처리 과정에서 공정성을 확보해야 합니다. 또한, AI 개발자들이 문제 발생 시 적극적으로 해결책을 모색하고, 공공 정책과 협력하여 사회적 맥락을 고려한 기술 개발을 해야 함을 선언합니다.

2. AI의 편향성이 중요한 이유

• 2-1. AI의 발전과 사회적 영향

• 최근 몇 년간 인공지능(AI)의 발전은 우리 사회에 큰 영향을 미치고 있습니다. 특히, AI는 데이터 분석, 예측, 의사결정 등 다양한 분야에서 활용되며 효율성 및 생산성을 크게 향상시키고 있습니다. 그러나 이러한 발전은 동시에 사회적 편향성을 유발할 수 있는 잠재력을 지니고 있으며, 이는 특히 젠더, 인종, 경제적 배경 등의 영역에서 두드러집니다. 유발 하라리 교수는 신작 '넥서스'를 통해 AI가 특정 데이터를 기반으로 학습하고, 이로 인해 비이성적 결정을 내릴 수 있는 가능성을 경고합니다. 이러한 편향성은 결국 특정 집단에게 불리하게 작용할 수 있으며, 사회적 불평등의 심화로 이어질 수 있습니다.

• 예를 들어, AI가 경영 의사결정에 활용될 경우, 과거의 데이터를 기반으로 판단을 내리며 이는 사회적 불균형을 더욱 심화시킬 수 있습니다. 하라리는 AI가 민주국가보다 독재국가에 더 치명적일 수 있다고 주장하며, 이는 독재자들이 AI의 결정을 통해 국민을 보다 쉽게 통제할 수 있는 상황을 연상케 합니다. 이처럼 AI의 발전이 긍정적인 결과만을 가져올 수 없다는 점이 중요한 이유입니다.

• 2-2. 하라리의 관점: AI의 능동적 역할

• 유발 하라리는 AI가 단순한 도구가 아니라, 스스로 학습하고 결정을 내리는 능동적 존재로 인식해야 한다고 강조합니다. 전통적인 정보 기술(IT)과는 달리 AI는 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는 데 있어 더욱 능동적이며, 이는 예기치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. AI는 때로는 사람들이 느끼기 어려운 편향성을 내포한 데이터에서 학습하므로, 이러한 비판적 시각이 필요합니다.

• 하라리는 AI의 능동적인 특성이 독재 정권에서 더욱 위험하게 작용할 수 있다고 경고합니다. 예를 들어, 북한과 같은 국가에서는 AI가 권력을 강화하는 데 활용될 수 있으며, 이는 전통적인 권력 구조를 위협할 수 있는 요소입니다. AI가 정보를 수집하고 분석하여 특정 집단이나 개인의 권력을 우선시하는 판단을 내릴 경우, 민주적 가치가 훼손될 위험이 존재합니다. 따라서, 이런 능동적인 AI의 역할은 장점과 단점 모두를 생각해야 할 복잡한 문제로 이어집니다.

3. AI의 편향성이 초래하는 사회적 위험

• 3-1. 편향된 데이터의 문제

• 인공지능(AI)의 편향성 문제는 주로 AI 학습 과정에서 활용되는 데이터의 품질과 불완전성에서 비롯됩니다. 데이터는 AI 모델을 학습시키는 데 근본적인 역할을 하며, 이 데이터가 편향되어 있을 경우 AI가 생성하는 결과 또한 왜곡될 수 있습니다. 유발 하라리 교수는 데이터가 인간의 선택과 편견을 반영하기 때문에, AI는 무의식적으로도 이러한 편견을 학습한다고 지적했습니다. 즉, 데이터가 특정 인종이나 성별에 대한 고정관념을 담고 있다면, AI는 그러한 편향된 시각을 강화하는 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴 인식 시스템에서 피부색이나 성별에 대한 편향이 있을 때, 특정 그룹에 속하는 사람들이 잘 인식되지 않거나 아예 배제될 수 있습니다. 이는 사회적으로 차별적인 결과를 초래하며, 인종이나 젠더 문제와 관련된 불평등을 심화시킬 수 있는 위험을 내포하고 있습니다. 따라서 AI의 편향성을 줄이기 위해서는 데이터 수집 및 전처리 과정에서 더욱 신중한 접근이 필요합니다.

• 3-2. 젠더와 인종 문제에서의 편향성

• AI의 편향성은 젠더와 인종 문제에서 특히 두드러지게 나타납니다. 예를 들어, AI가 채용하는 다양한 분야에서 성별이나 인종에 따라 차별적인 결정을 내리는 경우가 발생할 수 있습니다. 하라리는 이러한 문제를 해결하기 위한 데이터의 편향성을 인식하고, 이를 극복하는 것이 시급하다고 강조했습니다. 젠더에 대한 편향은 직장 내에서 성별에 따른 불평등을 강화하고, 특정 인종에 대한 차별은 사회 전반에 걸쳐 불이익을 초래할 수 있습니다. 또한, AI의 알고리즘이 특정 집단을 겨냥한 결과를 산출할 경우, 이는 고정된 스테레오타입을 강화시키고 사회적 갈등을 심화시킬 수 있습니다. 예를 들어, 경찰의 범죄 예측 AI가 특정 인종 집단을 더 많은 범죄의 가능성이 큰 집단으로 분류할 경우, 이 집단에 대한 경찰의 감시가 강화되고, 인권 침해로 이어질 수 있습니다. 이와 같이 AI의 편향성이 젠더와 인종 문제와 관계될 경우, 그 영향은 심각한 사회적 문제로 이어질 수 있습니다.

4. AI의 편향성을 해결하기 위한 방안

• 4-1. 편향된 데이터 수정 및 개선

• AI의 편향성을 해소하기 위한 첫 번째 단계는 바로 편향된 데이터의 수정을 통한 개선입니다. 오늘날 AI의 학습은 주로 인간이 생성한 데이터에 의존하고 있으며, 이 데이터 자체가 가지고 있는 사회적, 문화적 편견을 그대로 반영하는 경우가 많습니다. 유발 하라리 교수는 AI의 알고리즘이 학습하는 데이터 중 일부가 인간의 편견을 담고 있는 경우가 많다는 점을 지적하였습니다. 따라서 초기 데이터 수집 단계에서부터 편향을 최소화하기 위한 노력이 필요합니다. 예를 들어, 다양한 인종, 성별, 문화적 배경을 갖춘 데이터 집합을 만들고, 이 데이터를 사용하여 AI 모델이 학습하게 하는 것이 중요합니다. 이는 단지 숫자와 통계에 국한되지 않고, 다양한 목소리가 반영된 데이터셋을 구축하는 과정을 포함합니다. 이렇게 함으로써 AI는 더욱 공정하고 포괄적인 학습을 할 수 있습니다. 이와 함께 설명할 수 있는 방법 중 하나는 '데이터 벤치마크'를 활용하는 것입니다. 이는 특정 데이터셋이 갖는 특성과 편향을 분석하고 이를 공적으로 검증하여 보다 나은 데이터를 만들어 가는 동시에, AI 모델의 성능을 평가하는 기준으로 사용될 수 있습니다. 이러한 기준을 통해 데이터의 편향을 지속적으로 점검하고 수정하는 프로세스를 구축할 수 있으며, 이는 AI의 윤리적 사용을 도모하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

• 4-2. AI 개발자의 정신적 책임

• AI의 편향성을 해결하기 위해서 AI 개발자 개인의 정신적 책임 또한 중요합니다. 유발 하라리는 AI 기술의 발전이 역사적 배경과 사회적 맥락을 무시하고 진행되어서는 안 된다고 주장하였습니다. 즉, 기술자의 윤리적 기준이 반영되지 않으면 AI가 사람들에게 미치는 영향은 부정적일 수 있습니다. 개발자는 사용하는 데이터와 알고리즘의 결과물에 대해 책임을 져야 하며, 문제 발생 시 이를 해결하기 위해 적극적으로 나서야 합니다. 예를 들어, AI 모델이 특정 집단에 불리한 판단을 내렸다면, 이를 고치기 위한 방안을 마련하고 감독할 의무가 있습니다. 이는 단순히 기술적 문제 해결이 아니라 사회적 인식을 바꾸는 행동으로 이어져야 합니다. AI 개발 커뮤니티 내의 열린 대화와 토론은 이러한 책임 의식을 심어주는 데 큰 역할을 할 수 있습니다. 또한, AI 개발자는 공공 정책 및 규제와 협력하여 자신의 기술이 사회에 미치는 영향을 고려해야 하며, 사회적 불평등을 강화하는 AI가 아니라 이를 완화하는 방향으로 기술을 발전시켜야 할 것입니다. 향후 AI가 더욱 일반화됨에 따라 이러한 정신적 책임은 더욱 중대한 의무가 될 것입니다. 결과적으로 기술자들이 가지는 윤리적 감각과 책임 의식은 AI의 편향성을 해결하는 데 핵심적인 요소가 될 것입니다.

5. 미래의 AI와 그 사회적 역할

• 5-1. AI 기술의 민주화

• AI 기술의 민주화는 단순히 기술의 접근성을 높이는 것을 넘어, 사회 전반에 걸쳐 공정성과 포용성을 증진하는 방향으로 나아가야 합니다. 유발 하라리는 AI 기술이 일부 소수 집단에 의해 독점되는 상황을 경계하며, 이로 인해 발생할 수 있는 권력 불균형 문제를 지적합니다. 즉, AI의 민주화는 특정 국가나 기업이 아닌 모든 인류가 해당 기술의 혜택을 입고, 동시에 그 위험을 공유해야 한다는 인식을 확산시키는 작업입니다. AI 기술의 민주화는 교육과 인식 향상을 통해 가능해집니다. 교육을 통해 AI의 작동 원리, 잠재적 위험, 그리고 이를 활용하는 방법 등을 익힌 시민들은 더욱 능동적으로 이러한 기술을 활용할 수 있으며, 나아가 사회적으로 책임 있게 행동할 수 있습니다. 이는 허구의 정보나 편향된 데이터에 의한 왜곡을 방지하고, AI가 생성하는 결과물에 대한 투명성을 높이는 데에도 크게 기여할 것입니다. 또한, AI가 민주적으로 활용될 수 있는 여건을 만드는 것은 개발자와 사용자 간의 긴밀한 협력이 필요합니다. 하라리는 AI 기술의 발전이 단순히 과학적 진보에 그치지 않고, 민주적 가치와 윤리를 기반으로 한 사회 시스템의 발전으로 이어져야 한다고 강조합니다. 이는 AI를 다루는 다양한 이해관계자들이 사회적 불평등을 해소하고, 인간의 복지를 증진시키기 위한 목적을 가지고 기술 개발에 참여해야 함을 의미합니다.

• 5-2. AI와 독재 정치의 상관관계

• AI는 독재 정치 체제에도 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이는 유발 하라리의 경고에서 더욱 분명히 드러납니다. 하라리는 AI가 북한과 같은 독재 국가에서 특히 치명적인 잠재력을 가지며, 이를 통해 독재자가 더욱 발전된 통제 수단을 가지게 될 수 있다고 말합니다. 독재자는 AI 기술을 활용하여 국민들을 더 효과적으로 감시하고 조작할 수 있는 능력을 가질 것이며, 이는 민주주의를 위협하는 요소로 작용할 수 있습니다. 하라리는 AI 기술이 권력자의 통제 아래 놓일 경우, 그 결과는 치명적일 수 있다고 경고합니다. 예를 들어, AI가 정보를 수집하여 분석함으로써 국민의 감정이나 의견을 조작하는 일이 가능해질 수 있습니다. 또한 AI가 독재자의 의사를 실현하는 도구로 전락할 경우, 국민의 의사를 무시한 채 더욱 강압적인 통치가 이루어질 수 있습니다. 이러한 상황에서는 민주적 기관이나 시스템이 제대로 작동하지 않을 가능성이 높습니다. 결국 AI와 독재 정치의 상관관계는 단순히 기술적인 문제를 넘어서, 정치적, 사회적 차원에서의 심각한 논의를 요구합니다. AI의 잠재적인 위험을 효과적으로 통제하기 위해서는 국제사회의 협력과 윤리적 규범이 필요하며, 지배 구조에 대한 새로운 접근이 요구되는 시점에 도달하고 있습니다. 이런 변화 속에서 민주적 가치가 뿌리내릴 수 있도록 하는 방향으로 AI 기술의 발전이 이루어져야 할 것입니다.

결론

• AI의 편향성 문제는 단순히 기술적 결함이 아니라, 사회적 불평등과 권력 불균형을 심화시킬 수 있는 심각한 문제로 인식되어야 합니다. 이는 우리 사회가 기술 발전과 함께 성장하기 위해 반드시 해결해야 할 숙제가 되었습니다. 유발 하라리 교수의 경고를 바탕으로, 우리는 AI 기술의 윤리적 사용과 데이터의 공정성을 확보하기 위한 노력을 게을리하지 않아야 할 것입니다.

• 따라서 AI의 잠재력을 긍정적으로 발전시키기 위해서는 기술적 접근뿐만 아니라, 사회적 및 문화적 맥락에서의 미세 조정이 필요합니다. 이는 AI가 특정 집단에게 불리하거나 차별적인 결과를 생성하지 않도록 하기 위한 필수적인 과정입니다. 모든 이해관계자가 함께 논의하고 해결해야 할 문제인 만큼, 이러한 문제를 해결하기 위한 협력이 절실합니다.

• AI 기술이 독재 체제에서의 통제 수단으로 악용되지 않도록 하는 정책과 규제의 필요성도 강조해야 합니다. 지역 사회와 국제 사회 간의 긴밀한 협력을 통해 AI 기술의 발전이 민주적 가치와 윤리를 기반으로 이루어질 수 있도록 해야 할 시점입니다.

용어집

• AI 편향성 [개념]: 인공지능(AI)이 특정 데이터를 기반으로 학습하면서 특정 집단이나 개인에 대해 편향된 결과를 초래하는 현상.

• 데이터 불완전성 [문제]: AI 학습에 활용되는 데이터가 질적으로나 양적으로 부족하거나 편향되어 있어, AI 결과의 신뢰성과 정확성에 영향을 미치는 상태.

• 능동적 AI [기술]: 데이터 분석과 의사결정 과정에서 스스로 학습하고 판단하는 기능을 가진 인공지능.

• 권력 불균형 [사회적 문제]: 특정 사회 집단이 다른 집단에 비해 권력이나 자원이 상대적으로 부족한 상황을 의미하며, AI의 편향성이 이를 심화시킬 수 있음.

• 데이터 벤치마크 [기법]: 특정 데이터셋의 특성과 편향을 분석하고 검증하여, AI 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위한 기준.

• 국제 사회 협력 [사회적 접근]: AI 기술의 윤리적 사용 및 위험 관리를 위해 국가 간의 긴밀한 협력을 요구하는 개념.

• 민주적 가치 [이념]: 인권, 사회적 평등, 투명성과 같은 민주주의 원칙이 AI 기술 발전의 기초가 되어야 함을 나타내는 가치.

출처 문서

• 유발 하라리가 말하는 AI의 파괴력https://brunch.co.kr/@richmansion/533
• 유발 하라리 "AI, 북한 같은 독재국에 더 치명적" < 책 < 문화·라이프 < 기사본문 - 자유일보https://www.jayupress.com/news/articleView.html?idxno=34440
• 유발 하라리, AI의 편향성 경고…“데이터 편향이 위험 초래할 수 있다”https://www.aifnlife.co.kr/news/articleView.html?idxno=24145
• 하라리 “AI의 편향성 경계해야…편향적 데이터로 학습하기 때문”｜동아일보https://www.donga.com/news/Culture/article/all/20241016/130226140/1