AI 편향성의 위험성과 해결 방안: 유발 하라리의 경고를 중심으로

1. 요약

• 유발 하라리 교수는 신작 '넥서스' 발매를 통해 인공지능(AI) 편향성의 위험성을 심도 있게 분석하였습니다. AI는 대량의 데이터를 학습하며, 이로 인해 젠더와 인종 같은 사회적 요인에 민감한 편향을 내포하게 됩니다. 하라리는 그러한 편향이 독재적인 국가체제 속에서 더욱 심각하게 드러날 수 있으며, 이는 민주주의와 사회적 정의를 대립시키는 요소로 작용할 수 있다고 경고합니다.

• 하라리는 AI 기술이 긍정적인 변화를 이끌 수 있는 잠재력을 지니고 있지만, 그로 인해 발생할 수 있는 부작용에 대해서도 경고하고 있습니다. 이러한 문제의 본질을 밝혀내기 위해서는 AI가 사용하는 데이터의 출처와 공개성이 반드시 확보되어야 하며, 편향性的 문제를 인식하고 이를 해결하기 위한 사회적 논의가 필요합니다. 이를 통해 인공지능의 의사결정 과정이 보다 공정하고 객관적으로 이루어질 수 있는 기반을 마련해야 합니다.

• 하라리는 AI의 편향성이 사회 불평등의 토대가 되지 않도록 다양한 정책적 노력이 필요하다고 강조합니다. 전 세계가 협력하여 AI 기술을 개발하고 통제하는 동시에 인간의 도덕적 책임을 다해야 하며, 이를 통해 더 나은 미래를 위한 노력이 이어져야 합니다.

• 결국, AI 편향성 문제에 대한 해결책은 단순히 기술적 접근에 그치지 않고, 인간 사회의 기본적인 윤리를 재고하게 만드는 계기가 될 것이며, 이는 향후 모든 인간에게 보다 공정하고 평등한 사회를 만들어 가는 값진 발걸음이 될 것입니다.

2. AI의 편향성 문제의 중요성

• 2-1. 유발 하라리의 AI 편향성 경고

• 유발 하라리 교수는 인공지능(AI) 기술의 발전이 가져오는 긍정적 잠재력과 함께, 그 이면에 존재하는 편향성 문제를 경고하고 있습니다. 하라리는 데이터가 인간에 의해 수집되고 정제되는 과정에서 발생하는 오류와 편향이 AI의 학습을 왜곡할 수 있음을 지적하였습니다. 이에 따라 AI는 인종, 젠더, 사회적 계층 등 다양한 영역에서 편향적 결정을 할 가능성이 높습니다. 이러한 경고는 단순한 기술적 문제에 국한되지 않고 사회 전반에 걸친 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 하라리는 이러한 편향이 독재 국가에서 더욱 두드러질 수 있다고 강조하였으며, 이는 민주주의를 위협하는 요소로 작용할 수 있습니다.

• 그의 신작 ‘넥서스’에서 제공된 통찰은, AI의 결과물에 대한 책임이 인간의 손에 있다는 점에서, 이러한 편향성을 극복하기 위해서는 먼저 문제를 인식하고 이를 논의해야 한다고 말합니다. 하라리는 AI를 통제하는 데 있어 국제사회의 협력이 필수적이라고 강조하며, 국가 간의 불균형도 문제를 일으킬 수 있음을 언급합니다.

• 2-2. AI의 긍정적 잠재력과 편향성의 상충

• AI 기술은 의학, 환경, 산업 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터 기반의 AI는 질병 진단, 기후 변화 예측, 생산성 향상 등 여러 방면에서 긍정적인 변화를 가져올 수 있습니다. 하지만 이러한 기술이 실제로 긍정적인 결과를 창출하기 위해서는, 편향성이 제거되어야 합니다.

• AI의 학습 과정은 주어진 데이터의 질과 양에 직접적으로 의존하기 때문에, 데이터가 편향되어 있을 경우 AI의 판별 기준 역시 왜곡될 수 있습니다. 하라리에 따르면, 이는 곧 사회 불평등 문제와 연결되어 있으며, 누군가에게는 유리하게 작용하는 반면 다른 누군가에게는 피해를 줄 수 있습니다. 이는 특정 계층에게만 유익한 결과를 초래하여 사회적 갈등을 부추길 수 있습니다.

• 따라서 AI의 긍정적 측면을 최대화하기 위한 노력은, 그 동반자인 편향성을 이해하고 이를 해결하기 위한 정책적 노력이 필수적이라는 점을 명확히 해야 합니다.

• 2-3. 편향된 데이터가 초래하는 위험

• 편향된 데이터는 AI의 신뢰성을 떨어뜨리고, 잘못된 결정을 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터셋이 특정 인종이나 성별에 대해 불균형하게 수집되면, AI는 해당 그룹에 대한 잘못된 판단을 내릴 위험이 커집니다. 이는 실제 사례에서도 여러 번 지적된 바 있으며, AI 의사결정 시스템에서 인종별 차별이 나타나는 등의 문제가 발생하고 있습니다.

• 하라리는 AI의 편향 문제를 해결하기 위해서는 데이터 수집 과정의 투명성과 공정성을 개선해야 한다고 강조합니다. 그러기 위해서는 데이터 수집 및 처리의 주체가 편향을 인식하고, 이를 줄이기 위한 의식적인 노력을 기울여야 합니다. 예를 들어, 다양한 그룹을 포괄하는 데이터셋을 만들고, AI 시스템이 이를 학습할 수 있도록 해야 합니다.

• 결국 AI의 편향성을 해결하는 것은 단순한 기술적 문제를 넘어, 사회적 공정성과 평등을 실현하는 길이기도 하며, 이를 통해 모든 개인이 공정하게 대우받을 수 있는 환경을 조성할 필요가 있습니다.

3. AI 편향성의 원인 분석

• 3-1. 데이터 수집 과정의 편향

• AI는 기계 학습을 통해 데이터를 분석하고 결론을 도출합니다. 하지만 이 데이터가 어떻게 수집되었는지가 매우 중요합니다. 데이터 수집 과정에서 특히 주의해야 할 점은 수집된 데이터가 인간의 편향을 반영하고 있을 가능성입니다. 예를 들어, 특정 지역이나 사회적 배경을 가진 사람들만을 대상으로 한 데이터셋은 인종이나 성별 등의 다양성을 간과할 수 있으며 이로 인해 AI가 잘못된 결론을 도출할 수 있습니다. 유발 하라리 교수는 이것을 경계해야 한다고 강조합니다. 사례로 2017년 티베트에서 발생한 로힝야족 선동 사건을 들 수 있습니다. 페이스북의 알고리즘이 편향된 정보를 추천하면서 사회적으로 불안정을 일으키는 결과를 초래했습니다. 이러한 사례는 데이터 수집 단계에서 이미 편향이 존재할 경우 AI가 처리하는 데 있어 엄청난 오차를 발생시킬 수 있음을 보여줍니다.

• 3-2. 인간의 주관적 판단이 미치는 영향

• AI 시스템은 궁극적으로 인간이 만든 알고리즘과 모델을 기반으로 작동합니다. 따라서 개발자가 데이터를 선택하고 알고리즘을 설계하는 과정에서 나타나는 개인적인 주관과 편향이 AI의 결과에도 영향을 미칠 수 있습니다. 하라리는 이러한 인간의 주관적 판단이 AI의 편향성을 더욱 증폭시킬 수 있다고 지적합니다. 예를 들어, 어떤 기준이 필요한지, 어떤 데이터를 더 우선적으로 고려해야 하는지는 개발자의 선택에 달려 있습니다. 이 선택이 비약적으로 편향된 기준을 따르게 되면, AI는 결국 그 편향을 학습하여 사회적 고립, 차별 및 불균형을 초래할 수 있습니다.

• 3-3. 문화적 맥락이 편향에 미치는 역할

• AI는 학습하는 과정에서 문화적 배경을 무시하는 경우가 많습니다. 데이터가 수집된 문화적 맥락을 이해하지 못하면 AI는 인간 사회의 복잡성을 왜곡하게 됩니다. 하라리는 특정 문화와 사회의 관습이 AI학습에 미치는 영향을 강조합니다. 예를 들어, 특정 문화에서의 '정상'과 '비정상'의 개념은 다른 문화권에서는 다를 수 있으며, 이러한 차이를 무시한 채 학습한 AI는 편향된 판단을 내릴 수 있습니다. 결국, AI의 편향성 문제는 단순히 기술적 문제를 넘어서는 사회적, 문화적 이슈로 발전할 수 있습니다.

4. AI 편향성 해결을 위한 정책적 방안

• 4-1. 투명한 데이터 관리 체계 구축

• AI 편향성을 해결하기 위해 가장 먼저 선행해야 할 일은 데이터 관리의 투명성을 확보하는 것입니다. AI는 데이터를 기반으로 학습하고 판단하는 알고리즘을 바탕으로 작동합니다. 그럼에도 불구하고 현재 많은 AI 시스템은 데이터의 출처와 품질이 명확히 검증되지 않은 상태에서 학습을 진행합니다. 이는 편향된 데이터가 AI의 판단에 영향을 미치고, 결국 사회적 불평등을 더욱 심화시키는 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서, 정책적으로 데이터 수집 및 관리에 대한 투명한 기준과 절차를 마련해야 합니다. 이를 통해 데이터의 출처, 수집 방법, 처리 과정 등을 철저히 검토하여 AI가 학습하는 데이터의 품질을 높여야 합니다.

• 또한, 데이터의 다각성을 확보하는 노력도 필요합니다. 특정 그룹이나 특정 관점에 치우친 데이터는 AI의 편향성을 강화시키므로, 다양한 인구 통계와 문화적 배경을 반영한 데이터 셋을 확보해야 합니다. 예를 들어, 젠더나 인종의 다양성을 고려한 데이터 수집이 이루어져야 하며, 이를 통해 AI가 형성하는 결과물의 공정성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 국제적으로도 데이터의 품질 향상을 위한 정보 공유와 협력이 필요하며, 이를 위해 관련 법률과 정책이 마련되어야 합니다.

• 4-2. AI 교육 프로그램의 필요성

• AI의 편향성을 줄이기 위해서는 기술 개발자와 사용자 모두가 AI에 대한 충분한 이해를 가지고 있는 것이 필수적입니다. 따라서 AI의 기초적인 작동 원리와 그 한계, 그리고 잠재적인 편향성에 대해 교육하는 프로그램이 필요합니다. 이러한 교육 프로그램은 학교 교육에서부터 직장 내 교육, 그리고 일반 대중을 대상으로 하는 공개 강좌까지 다양한 형태로 마련되어야 합니다.

• 하라리는 AI가 인간의 판단을 대체할 가능성이 높아지는 만큼, 인공지능의 긍정적인 잠재력뿐만 아니라 그 위험성에 대해서도 꾸준한 인식이 필요하다고 강조합니다. AI 시스템이 어떻게 데이터를 처리하고 결정을 내리는지를 잘 이해하는 것은 편향된 결과를 예방하는 데 중요한 역할을 합니다. 실제로 IT 업계에서 AI 관련 교육을 받은 인력들은 편향된 데이터의 문제를 사전에 인지하고, 이를 개선하기 위한 조치를 취할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 따라서 정책적으로 AI 교육 프로그램을 제정하고, AI 관련 직종에서의 전문성을 높이는 방안이 필요합니다.

• 4-3. 정책적 개입을 통한 편향 감소

• 정책적 개입은 AI 편향성을 줄이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 정부와 관련 기관이 나서서 AI 기술의 발전 방향에 대한 가이드라인을 제정하고, 이를 통해 AI 윤리와 편향성을 고려한 정책을 수립해야 합니다. 예를 들어, 알고리즘의 결정을 투명하게 공개하고, 만약 AI가 편향된 결과를 도출했을 경우 그 책임 소재를 명확히 할 수 있는 법적 체계를 마련해야 합니다.

• 또한, AI 기술을 활용하는 기업들이 자발적으로 윤리적인 기준을 수립하고 이를 준수하는 것이 필요합니다. 이를 위해 정부는 해당 기업에 대한 인센티브를 제공하거나, 규제를 통해 기업의 책임을 강화할 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하는 기업이 공공 데이터 활용에 대한 규제와 인센티브를 통해 보다 포용적인 시스템을 만들도록 유도하는 방법도 있습니다. 이러한 정책적 개입은 AI의 활용이 사회적 편향성을 배제하고, 모든 계층과 그룹에게 동등하게 혜택을 줄 수 있도록 하는 데 기여할 수 있습니다.

5. 앞으로의 방향: AI와 윤리

• 5-1. AI 기술의 발전과 사회적 책임

• AI 기술은 우리의 생활 전반에 걸쳐 혁신을 가져오고 있습니다. 하지만 기술 발전이 가져오는 이점과 함께 그에 따르는 사회적 책임도 무시할 수 없습니다. 유발 하라리는 AI가 인류에게 긍정적인 기회를 제공할 수 있지만, 데이터의 편향성이 심각한 사회적 문제를 야기할 수 있다고 경고합니다. AI는 젠더, 인종 등 다양한 사회적 이슈에서 편향적인 결정을 내릴 위험이 있기 때문에, 이런 문제를 인식하고 해결하기 위한 사회적 책임이 필요합니다. 예를 들어, AI 기술을 개발 및 운영하는 기업들은 그 결과에 대한 법적 책임을 지고, AI 알고리즘이 어떻게 작동하는지에 대한 투명성을 확보해야 합니다.

• 5-2. 윤리를 포함한 AI 발전의 필요성

• AI 기술의 발전 과정에서 윤리적 고려는 필수적입니다. 하라리는 AI가 잘못된 방향으로 발전할 경우, 독재 국가들에 의해 악용될 수 있다는 점을 강조합니다. 이는 AI가 스스로 결정을 내릴 수 있는 능동적인 시스템으로 자리 잡으면서, 인간의 직관과 윤리적 기준을 무시할 가능성이 있다는 것을 의미합니다. 따라서 AI 개발자와 기업들은 윤리를 위한 프로토콜을 구축하고, AI가 어떤 방식으로 결정을 내리는지에 대한 이해를 높여야 합니다. 이는 AI가 사회의 다양한 문제를 해결하는 데 기여할 수 있도록 하는 동시에, 인간의 기본적인 가치와 윤리를 준수하는 것을 중요하게 여기는 방향으로 나아가야 함을 의미합니다.

• 5-3. 하라리의 경고에 대한 우리의 대응

• 하라리의 경고는 단순한 기술적 문제가 아닌 사회 전반에 걸친 중요한 이슈로, 모든 개인과 기관이 진지하게 받아들여야 합니다. 그는 AI 기술이 통제 불능의 상황에 이를 경우 전 세계적으로 불평등과 사회적 분열이 심화될 것이라고 경고합니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 국제적인 협력이 필수적입니다. 각국이 AI 기술의 발전을 둔극에 두기보다는 이를 민주적이고 윤리적으로 운영하는 데 중점을 두어야 합니다. AI와 관련된 규제와 법안을 마련하고, 기술 발전에 따른 사회적 영향을 면밀히 모니터링하며, 다양한 이해관계자들과 함께 대응책을 마련하는 노력이 필요합니다. 이러한 점에서, 우리는 하라리의 경고를 단순한 경고가 아니라, AI 시대에 필수적으로 해야 할 기초 질문으로 삼아야 할 것입니다.

결론

• 유발 하라리의 경고는 단순한 기술적 문제를 넘어섭니다. AI의 편향성 문제는 단지 특정 기술에 그치는 것이 아니라, 광범위한 사회적 영향을 미치는 요소로 작용하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 조치를 취하는 것은 오늘날 우리가 직면하고 있는 가장 시급한 과제 중 하나입니다.

• 데이터의 투명한 관리와 그에 대한 철저한 검증, 윤리 교육의 강화를 통해 AI 시스템의 편향을 최소화할 수 있습니다. 또한 정책적 개입은 AI 기술의 발전과 윤리를 함께 아우르는 방안으로, 결국 더 나은 사회를 위해 각국의 협력이 필요하다는 점을 강하게 인식해야 합니다. AI 기술이 불평등이나 차별의 원인이 아닌, 모든 개인에게 공정한 기회를 제공하는 도구로 자리 잡기 위해서는 다각적인 노력이 필수적입니다.

• 마지막으로, 하라리의 경고는 기술이 발전함에 따라 끊임없이 되새겨져야 할 중요한 메시지를 전달합니다. AI 기술과 인간의 윤리는 서로 긴밀하게 연결되어 있으며, 결국 윤리적 접근이 없는 AI 기술의 발전은 더 큰 사회적 위기를 초래할 수 있습니다. 그러므로 AI의 발전 방향을 고민하며, 모든 단계에서 윤리를 고려하는 것이 한층 필요한 시점에 이르렀습니다.

용어집

• AI 편향성 [개념]: AI가 학습하는 데이터에 포함된 편향으로 인해 생기는 불공정한 결정이나 결과를 의미합니다.

• 젠더 [사회적 개념]: 사회적, 문화적 관점에서 남성과 여성의 역할과 특성을 기술하는 용어로, AI의 편향성에 영향을 줄 수 있는 요소입니다.

• 인종 [사회적 개념]: 인간을 생물학적, 사회적 기준에 따라 나눈 집단으로, AI 편향성이 이러한 기준에 따라 차별적으로 작용할 때 발생하는 문제를 나타냅니다.

• 데이터 수집 [절차]: 정보를 모으는 과정으로, AI의 편향성을 결정하는 중요한 요소입니다.

• 투명성 [원칙]: 데이터와 알고리즘의 출처 및 관리 과정이 명확하게 공개되는 상태를 의미하며, AI 시스템의 공정성을 높이는 데 필수적입니다.

• 정의 [윤리적 개념]: 사회적 기준에 맞추어 사람들에게 공정하게 대우하는 가치로, AI의 결정이 이 기준을 준수하도록 요구합니다.

• 사회적 불평등 [사회적 개념]: 사회 내에서 자원이나 기회의 분배가 불공정하게 이루어지는 상태로, AI의 결정이 이 문제를 악화시킬 수 있음을 나타냅니다.

• 정책적 개입 [전략]: 정부나 기관이 AI 기술의 사용 및 발전에 영향을 미치기 위해 제정하는 규정이나 법률입니다.

• AI 교육 프로그램 [교육]: AI 기술과 그 편향성을 이해하고 경감하기 위한 교육을 제공하는 프로그램입니다.

출처 문서

• 유발 하라리, AI의 편향성 경고…“데이터 편향이 위험 초래할 수 있다”https://www.aifnlife.co.kr/news/articleView.html?idxno=24145
• 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
• 하라리 “AI의 편향성 경계해야…편향적 데이터로 학습하기 때문”｜동아일보https://www.donga.com/news/Culture/article/all/20241016/130226140/1