AI 알고리즘 편향성과 공정성 문제 - 한국 사회의 차별 재생산과 규제 대응

Ⅰ. 서론

인공지능 기술은 현대 사회의 산업, 금융, 공공 서비스, 채용 등 다양한 분야에 급속도로 침투하여 인간의 의사결 정을 보조하거나 대체하고 있습니다. 이러한 변화는 행정 처리의 효율성을 극대화하고 막대한 양의 데이터를 신속 하게 분석하는 등 긍정적인 성과를 창출해 왔습니다. 그러나 인공지능이 제시하는 판단이 항상 객관적이거나 중립 적이지 않다는 문제의식이 전 세계적으로 고조되고 있습니다. 데이터 학습에 기반한 알고리즘은 인간 사회의 기존 편견, 차별적 구조, 역사적 불평등을 그대로 학습하여 이를 정당화하거나 오히려 강화하는 경향을 보입니다. 한국 사회 역시 빠르게 지능정보사회로 진입함에 따라, 알고리즘에 의한 자동화된 의사결정이 개인의 삶과 권리에 미치 는 영향력이 대폭 확대되고 있습니다. 알고리즘의 편향성은 단순한 기술적 오차나 시스템 오류의 차원을 넘어서는 심각한 사회적 문제입니다. 이는 성 별, 연령, 지역, 학벌, 장애 유무 등 사회적 약자에 대한 고정관념을 알고리즘의 예측 결과로 재현함으로써 차별을 공고히 하는 결과를 초래합니다. 더욱이 시스템의 작동 기제가 투명하게 공개되지 않는 블랙박스 문제와…