[한국심리학신문=편집부 ]

"같은 학생인데 여자만 가슴 노출?"…AI가 여성을 보는 방식, 우리 무의식과 닮았다

남학생과 여학생, 똑같이 '대학교 학생 이미지를 만들어 줘'라고 요청했을 뿐이다. 그런데 결과는 달랐다. 남학생은 긴 운동복 바지에 후드티, 노출 없는 평범한 차림이었고 여학생은 가슴이 드러나는 옷을 입은 채로 등장했다. AI 이미지 생성기가 만든 장면이다.

단순한 기술 오류라고 넘기기엔 뭔가 찜찜하다. 이 불편한 느낌의 정체가 무엇인지, 심리학은 꽤 오래전부터 답을 갖고 있었다.

AI는 거울이다: 우리가 학습시킨 편견을 그대로 돌려준다

AI 이미지 생성기가 여성을 성적으로 묘사하는 경향은 이번이 처음 드러난 게 아니다. 미국 블룸버그통신이 2023년 주요 AI 이미지 생성기를 대상으로 한 조사에서도 '의사'를 입력하면 압도적으로 백인 남성이 등장하고, '간호사'를 입력하면 여성이 나왔다. AI가 세상을 보는 방식은 인터넷에 쌓인 수십억 장의 이미지에서 비롯된다. 그리고 그 이미지들은 사람이 만들었다.

심리학에서는 이를 '알고리즘 편향'이라는 개념으로 설명한다. 하버드대 심리학과 마흐자린 바나지 교수는 오랜 연구를 통해 사람들이 의식하지 못하는 사이에 성별, 인종, 직업에 대한 고정관념을 내면화한다는 것을 밝혀냈다. AI는 사람의 암묵적 편견이 데이터로 쌓인 결과물을 그대로 학습한다. 결국 AI의 편향은 우리 사회의 편향이 디지털로 복사된 셈이다.

더 불편한 사실은 AI가 이 편견을 증폭시킨다는 점이다. 사람은 그나마 '이건 좀 이상하다'고 되물을 수 있지만, AI는 묻지 않는다. 학습된 패턴을 가장 그럴듯한 답으로 내놓을 뿐이다.

객체화의 심리학: 여성을 '사람'이 아닌 '몸'으로 보는 시선

심리학에서는 여성의 신체를 성적 대상으로 바라보는 시선을 '객체화(objectification)'라고 부른다. 미국 샌프란시스코 주립대 심리학과 바버라 프레드릭슨 교수가 1997년 제안한 '객체화 이론'에 따르면, 여성은 어릴 때부터 자신의 외모와 몸이 타인의 평가 대상이 된다는 것을 반복적으로 학습한다. 이 과정에서 여성 스스로도 자신을 외부 시선으로 바라보는 '자기 객체화'가 나타난다.

2010년 유럽사회심리학저널에 발표된 연구는 더욱 충격적인 결과를 내놓았다. 필리프 베르나르 벨기에 루뱅대 사회심리학과 연구팀이 성인 남녀를 대상으로 실험한 결과, 사람들은 여성의 사진보다 남성의 사진을 볼 때 얼굴 중심으로 기억하고 여성을 볼 때는 신체 중심으로 기억하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 이는 남성 응답자뿐 아니라 여성 응답자에게서도 동일하게 관찰됐다.

결국 AI가 여학생 이미지에 노출을 집어넣은 것은 기계의 오작동이 아니다. 수십 년에 걸쳐 미디어와 광고가 반복해 온 '여성은 보여지는 존재'라는 메시지가 데이터로 굳어진 결과다.

불편함을 느끼는 것: 그 감각이 변화의 시작이다

이 논란을 접한 많은 사람이 '뭔가 이상하다'는 느낌을 받았다. 그 감각, 중요하다. 심리학자들은 이를 '도덕적 직관'이라고 부른다. 직접 논리를 세우기 전에 몸이 먼저 '이건 아니다'라고 신호를 보내는 것이다. 조너선 하이트 미국 뉴욕대 스턴경영대학원 교수는 도덕적 직관이 사회 변화의 출발점이 된다고 설명한다.

문제는 불편함을 느끼고도 '에이, 그냥 AI가 그런 거지'라며 넘어가는 순간, 편견은 더 깊이 정상화된다는 점이다. 2022년 미국 스탠퍼드대 커뮤니케이션학과 연구팀이 발표한 논문에 따르면 AI가 생성한 편향된 이미지에 반복 노출된 집단은 그렇지 않은 집단에 비해 성별 고정관념에 동의하는 비율이 23.4% 더 높게 나타났다. 보는 것이 생각을 바꾼다.

불편하다고 느꼈다면 그냥 스크롤을 내리지 말자. 그 불편함이 편견에 균열을 내는 첫 번째 균열이다. AI에게 다시 질문을 던지는 것도, 주변에 '이거 좀 이상하지 않아?'라고 말을 꺼내는 것도 모두 그 균열을 넓히는 행동이다.

우리가 AI에게 가르쳐야 할 것: 더 나은 편견 없는 세상

AI는 우리가 가르치는 대로 배운다. 지금의 AI는 과거의 편견을 먹고 자랐지만, 앞으로의 AI는 우리가 어떤 데이터를 넣느냐에 따라 달라질 수 있다. 실제로 구글, 메타 등 주요 AI 기업들은 최근 이미지 데이터셋의 성별 편향을 줄이기 위한 작업을 본격화하고 있다고 밝혔다. 기술의 문제는 결국 사람이 해결한다.

오늘 AI가 만든 이미지를 보고 불편했다면, 그 감각을 기억해 두자. 그리고 주변의 누군가에게 그 이야기를 꺼내 보자. '나 오늘 이런 거 봤는데, 이상하지 않아?' 그 짧은 대화 하나가 우리가 AI에게 더 나은 세상을 가르치는 가장 작은 첫걸음이 될 수 있다.