AI는 왜 특정 언어나 문화권에 편향될까?

AI는 왜 특정 언어나 문화권에 편향될까?

보편적이라고 믿었던 AI, 실은 서구 중심의 거울일지도 모른다

1. 언어 중심의 불균형 훈련 데이터

AI 언어모델은 텍스트 데이터를 통해 학습됩니다. 이때 사용하는 데이터는 대부분 공개된 웹사이트, 논문, 뉴스, 커뮤니티 게시물 등입니다. 그런데 이 데이터들 중 상당수가 영어로 되어 있습니다. 예를 들어 GPT-3의 학습 데이터 중 영어 비율은 전체의 80% 이상을 차지한다는 분석도 있습니다.

• 영어 위주의 뉴스, 과학 저널, 백과사전, 기술 문서 등이 다수를 차지

• 한국어, 아랍어, 스와힐리어 등은 상대적으로 양이 적거나 품질이 낮은 편

• 결과적으로 비영어권 언어에 대한 문법적 오류, 어색한 표현, 낮은 응답 일관성 발생

사례:

• 한국어로 “복합적인 정치적 함의가 있는 질문”을 하면, 영어보다 훨씬 피상적이고 회피적인 답변을 출력

• 일본어로 시를 작성하면, 문맥은 맞지만 문화적 은유가 부정확하거나 엉뚱한 단어 사용

2. 문화적 상식과 맥락의 부재

AI는 훈련된 데이터 안에서 패턴을 찾아 문장을 예측하지만, 문화의 뉘앙스나 사회적 맥락은 이해하지 못합니다.
예를 들어 한국 사회에서는 나이, 직급, 가족관계, 간접화법 등이 중요한 의사소통 요소이지만, AI는 이를 정중한 말투 정도로만 단순화합니다. 반면 서구권 문화에서 흔한 직설적 표현이나 자기주장이 AI 답변에 더 많이 반영되는 경우가 많습니다.

문화적 편향 예시:

• 한국어로 “부모님께 용돈을 드려야 할까요?”라고 질문하면, AI는 “의무는 아니다”는 서구식 개인주의 관점으로 답변

• 명절, 제사, 손윗사람에 대한 예절 등은 문화적 무게감 없이 가볍게 처리됨

3. 가치 판단 기준이 서구 중심

AI의 안전성 필터나 윤리 기준도 훈련된 서구 데이터와 개발자의 세계관에 기반합니다. 예를 들어 혐오 발언 필터링은 중요하지만, 무엇이 혐오이고 무엇이 아닌지는 문화마다 다릅니다.

• 어떤 지역에서는 종교 관련 비판이 표현의 자유로 인정되지만, 다른 문화권에서는 금기

• 성소수자, 가족 구조, 종교적 관습 등에 대한 설명에서 서구의 자유주의 관점이 강하게 반영

부작용 사례:

• 중동권 사용자가 “동성결혼에 대해 종교적 관점에서 설명해줘”라고 질문하면, AI는 그 요청 자체를 제한하거나 회피

• 동아시아권에서 중요한 ‘효(孝)’ 개념이 “부모에 대한 과잉 의무”로 해석되기도 함

4. AI의 세계관은 결국 ‘만든 사람의 것’

AI는 인간의 사고를 흉내 낼 뿐, 실제로 세계에 대한 시각을 갖고 있는 것은 아닙니다. 하지만 개발자가 어떤 배경, 언어, 가치관을 갖고 있는지에 따라 AI가 구축하는 세계 역시 제한될 수밖에 없습니다.

• 미국, 캐나다, 영국 등 영미권 회사들이 주도하는 AI 기술

• 개발자 팀이 영어권 중심으로 구성되면, 그들이 고려하지 못한 문화는 AI의 세계에서 존재조차 못할 수 있음

5. 편향의 실질적 결과들

이러한 언어·문화 편향은 실제 사용자에게 다음과 같은 직접적인 피해를 줄 수 있습니다.

• 비영어권 사용자의 질문이 오답률이 높고, 정보의 깊이도 떨어짐

• 특정 국가나 종교에 대한 왜곡된 설명이 사회적 갈등을 증폭시킴

• 다문화 콘텐츠 제작 시, AI를 활용하면 오히려 편협한 세계관이 반영될 위험

• 한국어로 AI 요약이나 기사 작성 시, 논조가 영미식 보도 문법으로 왜곡됨

6. 편향을 해결하기 어려운 이유

단순히 데이터를 늘린다고 해결되지 않습니다. 문화적 맥락, 사회구조, 언어 간 뉘앙스의 차이 등을 반영하려면 단순한 텍스트 입력을 넘어서 언어별 맞춤 훈련, 문화적 검토, 로컬화된 알고리즘 설계가 필요합니다. 하지만 이는 매우 고비용이며, 대부분의 AI 기업은 영미권 사용자의 수요에 우선 집중합니다.

결론: AI는 ‘거울’이다

AI는 중립적인 존재가 아닙니다. 그것은 우리가 어떤 데이터로, 어떤 관점에서 만들었는지를 그대로 반영하는 거울입니다.
따라서 우리는 AI의 답변을 신뢰하되, 그 이면에 깔린 문화적 배경과 편향 가능성을 늘 염두에 두어야 합니다.
AI를 똑똑하게 쓰기 위해서는, AI가 똑똑하지 못한 부분을 먼저 이해하는 것이 중요합니다.