인공지능의 편견 : 우리가 주목해야 할 점들
최근 “AI가 그린 한국 남녀“가 이슈가 되고 있습니다. 한국남자는 군대로 대표되고, 한국 여자는 카페에서 수다?라는 것으로 갑론을박이 되는 모양세 입니다. 이런 갑론을박은 한국의 20-30대에서의 젠더갈등이 위험수위에 오른 것이 아닌지 걱정이며, 정치권으로도 젠더갈등 문제가 옮겨 가기도 하고 또한 이대남, 이대녀 등의 신조어가 생기기도 하는 사회적 편견 현상을 생성형 이미지 AI가 반영한 것이 아닌지 생각해 볼 문제입니다.
또한 최근 CNN 뉴스에 따르면 생성형 이미지 AI의 이미지 모델 공개 데이터 세트에서 천 개 이상의 아동 성적 학대 자료 이미지가 발견되었다고 합니다. 이것은 일반 아동 이미지 생성 시 착취 당하는 아동의 이미지를 보여 줄 수 있게 하는 등의 심각한 문제를 발생 시킬 수 있습니다.
생성형 이미지 AI의 발달
생성형 이미지 AI, 특히 대규모 언어 모델을 이용한 시각적 콘텐츠 생성 기술은 놀라운 발전을 이루고 있습니다. 이미지 AI의 발달 과정을 보면,
- 초기 단계 – 간단한 패턴 인식: 이 단계에서 AI는 기본적인 패턴과 형태를 인식하고 재현하는 데 집중했습니다.
- 딥 러닝과 신경망의 발전: 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 복잡한 신경망 구조가 도입되면서, AI는 보다 정교한 이미지를 생성하고, 실제와 유사한 이미지를 만들어 낼 수 있게 되었습니다.
- GANs (Generative Adversarial Networks)의 도입: GANs는 서로 경쟁하는 두 개의 신경망을 사용하여 현실적인 이미지를 생성하는 기술입니다. 이는 AI 이미지 생성의 질을 크게 향상시켰습니다.
- 고급 알고리즘과 대규모 데이터셋의 활용: 더욱 발전된 알고리즘과 대규모 데이터셋을 활용함으로써, AI는 다양한 스타일과 복잡성을 가진 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다.
- 멀티모달 학습의 적용: 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 함께 학습함으로써, AI는 더욱 정확하고 다양한 컨텍스트에서 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다.
이러한 과정을 통해 생성형 이미지 AI는 지속적으로 발전하고 있으며, 이는 예술, 엔터테인먼트, 의료, 교육 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다.
하지만 이러한 기술이 사회적, 문화적 편견을 반영하거나 강화할 위험이 있습니다. 이러한 편견은 AI가 학습하는 데이터셋에 기존의 사회적, 문화적 선입견이 내재되어 있기 때문에 발생합니다. 예를 들어, 특정 국가나 성별에 대한 스테레오 타입이 AI 생성 이미지에 반영될 수 있기 때문입니다.
편견의 원인과 영향
- 데이터셋의 편향성: AI 모델은 학습 데이터셋에 의존합니다. 이 데이터셋이 특정 인구 집단이나 문화에 치우쳐 있으면, 생성된 이미지도 이러한 편향을 반영하게 됩니다.
- 사회적 선입견 강화: AI가 생성한 이미지가 특정한 스테레오타입을 강화할 수 있으며, 이는 장기적으로 해당 집단에 대한 부정적인 인식을 증폭시킬 수 있습니다.
인공지능과 윤리
생성형 이미지 AI는 우리 삶에 많은 긍정적인 변화를 가져다 줄 수 있지만, 기술 발전과 더불어 발생하는 사회적, 문화적 문제에 대한 인식과 책임 있는 대응이 필요합니다. 또한 이는 기술 발전 뿐만 아니라 사회적 가치와 윤리에 대한 고민이 함께 이루어져야 할 중요한 분야이며, 반드시 인공지능(AI) 기술의 발전은 윤리적 문제를 수반합니다.
이러한 문제들은 데이터 프라이버시, 편향과 차별, 책임의 귀속, 일자리의 대체 등 다양한 형태로 나타납니다. 데이터 프라이버시와 관련해서는 AI가 개인의 정보를 어떻게 수집하고 사용하는 지에 대한 우려가 있습니다. 편견과 차별은 AI가 학습 데이터의 기존 편견을 반영할 수 있기 때문에 발생합니다. 책임의 귀속 문제는 AI의 결정으로 인한 결과에 대한 책임이 누구에게 있는 지에 대한 문제입니다. 또한, AI의 자동화와 효율성 향상은 일부 직업의 대체를 가져올 수 있으며, 이는 노동 시장에 영향을 미칩니다. 이러한 윤리적 문제들은 AI 기술의 발전과 함께 고려되어야 할 중요한 부분입니다.
해결책 모색
- 다양성 있는 데이터셋의 사용: 다양한 인구 집단과 문화적 배경을 포함하는 데이터셋을 사용함으로써, AI의 편견을 줄일 수 있습니다.
- 지속적인 모니터링과 조정: AI 모델의 결과물에 대한 지속적인 모니터링과 필요 시 조정을 통해 편견을 최소화할 수 있습니다.
- 공개적인 논의와 규제: AI 기술의 사회적 영향에 대한 공개적인 논의와 적절한 규제를 통해 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.
인공지능은 만능이 아니다.
말 그대로 인공지능이 만능에 가까워지고 있지만 아직 만능은 아닙니다. 그 기술 자체에는 인간의 각종 편견과 차별이 그대로 학습되어 지고 있는 것은 향후 심각한 문제를 야기 시킬 수도 있습니다. 따라서 정부나 기술 개발 회사 그리고 각 분야 전문가들이 공개적인 장에서 사회에 미치는 영향에 대해 다양한 논의가 기술 개발에 앞서 선행 되어 져야 할 것으로 생각됩니다.