인공지능 속 젠더 편향성 완화를 위한 정책적 개선방안

챗봇 ‘이루다’ 및 ‘테이’의 혐오 발언 학습 및 산출 사건 등, 알고리즘을 통해 사회에 내재되어있는 인공·젠더 차별이 발생함. - 언론에 이슈화된 사건 외에도 인공지능 스피커의 성차별적 발언, 젠더 차별적 번역 기능, 인공지능 면접의 차별적 평가 등 일상생활에서 사용되는 인공지능 기술에서도 문제가 발생한 것으로 나타남. 따라서 인공지능 딥러닝 활용에서 발생하는 젠더 편향성 및 해당 문제 해결을 위한 대응 현황을 살펴봄. 또한 심층인터뷰 및 전문가 의견을 바탕으로 정책 방안을 제시함. - 국내외 인공지능 젠더 편향성 사례의 유형화 및 원인 진단 결과, AI의 젠더 편향성 완화를 위해 두 가지 측면의 대응이 함께 고려되어야 함을 파악함. - 첫째, 기술공학적 차원에서 기술 구성부터 활용까지 각 단계마다 AI의 젠더 편향성 문제를 고려하고 이를 완화하는 기술적 지침이 필요하며, 이를 본 연구에서 제시함. - 둘째, AI의 젠더 편향성의 궁극적 원인은 사회 내 젠더 고정관념 및 성차별임. 따라서 AI 기술의 젠더 편향성 문제를 사회 전체의 문제로 인식할 필요성이 있음. 이를 위해 본 연구에서는 법·제도 개선 및 사회 전반적으로 젠더 편향성을 완화할 수 있는 사회환경 조성과 관련한 정책을 제안함.