AI와 차별: 인간과 AI 소통의 새로운 도전

이 책은 AI가 인간과의 소통에서 차별을 일으킬 가능성에 대해 깊이 탐구한다. AI는 인간의 속성과 욕망이 반영된 데이터를 바탕으로 작동하는데, 이는 종종 차별적인 결과를 낳을 수 있다. 특히, AI는 기존 데이터에서 발생한 편향을 그대로 반영하여 인간 사이에서 발생하는 차별을 재생산할 수 있으며, 이는 다양한 사회적, 문화적 맥락에서 문제가 될 수 있다. 예를 들어, MZ 세대의 SNS 추천 알고리즘을 통한 데이트 상대 결정처럼 AI가 인간의 관계에 깊숙이 영향을 미치는 상황은 점차 일상화되고 있다.

책에서는 차별적 AI의 문제를 해결하려는 노력과 함께, AI가 인간의 존엄성과 소통을 위협할 수 있는 가능성을 경고한다. AI의 출력이 인간의 텍스트와 유사하더라도, 그것이 항상 정확하거나 공정한 것이 아님을 지적하며, AI의 구조적 특성과 그에 의한 차별적 소통을 분석한다. 또한, AI가 특정 사회적 배경과 문화적 맥락을 고려하지 못하는 문제를 지적하고, 이에 대한 해결책으로 AI가 설계될 때 더 많은 다양성과 포용성을 반영해야 함을 강조한다.

각 장은 AI의 차별 문제를 다양한 각도에서 살펴본다. 첫 번째 장에서는 한국 사회에서 AI에 대한 막연한 기대와 그로 인한 차별적 소통 문제를 다룬다. 두 번째 장부터 네 번째 장까지는 생성형 AI의 텍스트 생성 방식과 그로 인한 차별적 결과를 심층적으로 분석한다. 특히, 챗GPT와 같은 생성형 AI의 한국어 차별 문제를 중심으로 차별적 패턴을 탐구하며, AI의 작동 방식이 어떻게 차별을 증폭시킬 수 있는지를 살펴본다.

또한, AI의 편향성을 해결하기 위한 다양한 접근법도 소개된다. 예를 들어, 휴먼 피드백 강화 학습(RLHF)과 같은 기법을 통해 AI가 점차적으로 차별 문제를 개선하려는 노력과 함께, 문화적, 언어적 다양성을 고려한 AI 설계의 필요성을 강조한다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고, AI가 생성하는 텍스트나 데이터의 출처가 불분명하고, 미세한 차별이 여전히 존재할 가능성이 있음을 지적한다.

마지막으로, 책은 AI와 인간의 협력적 공존을 위한 길을 모색한다. AI가 인간 사회에서 차별을 강화하는 것이 아니라, 오히려 인간의 다양성과 포용성을 반영하는 방향으로 발전해야 한다는 메시지를 전달한다. AI의 효율성에 눈이 멀어 AI의 본질적인 한계를 간과하는 태도를 경계하고, 성찰적인 접근을 통해 차별 없는 미래의 AI와 인간의 공존을 이루기 위한 방향을 제시한다.

이 책은 AI의 발전과 차별 문제에 대한 인식과 해결 방안을 모색하며, 기술 발전이 인간의 존엄성을 위협하지 않도록 지속적인 성찰과 개선이 필요함을 강조한다.