AI 편향은 일반적으로 알고리즘 측면에서 설명됩니다. 즉, 왜곡된 데이터 세트, 결함 있는 출력, 모델에 적용된 고정관념 등이 있습니다. 그러나 새로운 연구에 따르면 누가 먼저 AI를 사용하게 되는지에 대한 또 다른 더 미묘한 문제가 있는 것으로 나타났습니다. Lean In의 최근 보고서에 따르면 여성은 남성보다 직장에서 AI 도구를 사용할 가능성이 낮고, 사용하더라도 이에 대한 인정이나 지원을 받을 가능성이 적습니다.
숫자는 명확한 그림을 그린다. 남성은 AI를 정기적으로 사용할 가능성이 더 높고(33% 대 27%) 직장에서 사용한 적이 있을 가능성이 더 높으며 관리자가 AI를 채택하도록 권장할 가능성이 훨씬 더 높습니다. 이는 접근뿐만 아니라 인식에 관한 것이기도 합니다. 여성은 AI의 위험에 대해 걱정하고, 정확성에 의문을 제기하며, 심지어 AI가 “부정행위”로 비춰질 수 있다는 우려를 포함하여 AI 사용에 대한 판단을 두려워할 가능성이 더 높습니다.
이것이 보이는 것보다 더 중요한 이유
이러한 격차가 빠르게 악화될 가능성이 있습니다. AI는 빠르게 핵심 업무 기술로 자리잡고 있으며, 조기 채택이 더 나은 기회로 이어지는 경우가 많습니다. 한 그룹이 지속적으로 이를 덜 사용하거나 그에 대한 신뢰도가 낮아지면 시간이 지남에 따라 그 격차가 실제 경력 불이익으로 커질 수 있습니다. 그리고 이것은 고립되어 일어나는 일이 아닙니다. 더 광범위한 연구에 따르면 이미 기술 및 AI 역할에서 여성이 과소 대표되고 있으며, 이는 여성이 이러한 도구를 덜 사용할 뿐만 아니라 도구 구축에도 덜 관여한다는 것을 의미합니다.
이것을 흥미롭게 만드는 것은 그것이 얼마나 친숙한 느낌인지입니다. 이것은 새로운 종류의 편견이 아닙니다. 그것은 오래된 것인데, 단지 새로운 공간에 나타난 것뿐입니다. 인식이 적고, 격려가 적고, 면밀히 조사되는 등 수십 년 동안 직장에서 나타난 것과 동일한 패턴이 이제 AI가 채택되고 사용되는 방식에서 나타나고 있습니다.
같은 편견, 새로운 기술?
AI가 핵심 업무 기술이 되면서 이와 같은 작은 격차라도 눈덩이처럼 불어 기회를 놓치고 경력 성장이 둔화되며 기술 자체를 형성하는 데 있어 대표성이 낮아질 수 있습니다. AI를 사용하는 사람들이 동등하게 대표되지 않는다면 AI가 건설하는 미래도 마찬가지일 것이기 때문입니다.