인공지능의 은밀한 연령 편향 규명
챗GPT와 같은 생성형 인공지능의 답변에는 사회적 편견이 반영되어 있을까? 우리 대학 연구진이 생성형 인공지능의 답변에 내재된 연령 관련 고정관념을 정량적으로 분석해 규명했다. 이번 연구는 인공지능의 은밀한 편향이 사회적 인식에 미칠 영향을 조명하고, 향후 포용적 인공지능 개발을 위한 방향성을 제시했다.
우리 대학은 과학기술정책대학원 최문정 교수 연구팀이 생성형 인공지능 모델인 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT-4o가 생성하는 문장 속에 노인에 대한 미묘한 고정관념이 내재되어 있음을 정량적으로 분석했다고 28일 밝혔다.
생성형 인공지능은 일상 속 정보 탐색과 의사결정 과정에 폭넓게 활용되고 있지만, 학습 데이터에 포함된 사회적 편견을 재생산할 수 있다는 우려도 제기돼 왔다. 기존 연구들이 주로 성별이나 인종 관련 편향에 집중해 온 반면, 홍완 박사과정 연구원이 제1저자로 수행한 이번 연구는 전 세계적인 인구 고령화 속에서 중요성이 커지고 있는 연령차별(Ageism, 나이를 이유로 특정 집단을 차별하거나 부정적으로 인식하는 현상) 문제를 인공지능의 관점에서 분석했다는 점에서 의미가 있다.
연구팀은 10세부터 90세까지 10세 단위 연령대의 특성을 묘사하도록 하는 중립적 프롬프트를 활용해 GPT-4o가 생성한 텍스트 900개를 수집했다. 이후 사회심리학 분야의 대표 이론인 고정관념 내용 모델(Stereotype Content Model, SCM·사람이나 집단에 대한 인식을 ‘따뜻함’과 ‘역량’ 두 차원으로 설명하는 이론)을 적용해 분석했다.
분석 결과, 고령자 집단(60세 이상)은 ‘따뜻함(Warmth·친절함과 신뢰성, 배려심 등 사회적 호감도를 나타내는 특성)’ 점수는 높게 나타난 반면, ‘역량(Competence·능력과 전문성, 효율성 등을 의미하는 특성)’점수는 젊은 연령층에 비해 상대적으로 낮게 나타나는 경향이 확인됐다.
또한 생성된 응답에서는 인간의 생애 주기가 청년층(10~20대), 중년층(30~50대), 노년층(60대 이상)의 세 집단으로 구분되어 표현되는 경향이 나타났다. 특히 70대 이상 고령층에 대해서는 비교적 획일적인 특성 묘사가 반복적으로 나타났다.
연구팀은 자신감과 주도성을 나타내는 ‘자기주장성(Assertiveness·자신의 의견을 적극적으로 표현하고 주도적으로 행동하는 성향)’에도 주목했다. 분석 결과, 자기주장성을 나타내는 표현의 빈도는 연령이 높아질수록 감소하는 경향을 보였다. 이는 챗GPT-4o가 노인을 지혜롭고 자애로운 인물로 묘사하는 동시에 주체성이나 능동성은 상대적으로 낮게 표현하는 경향이 있음을 시사한다.
이번 연구는 생성형 인공지능에 내재된 미묘한 편향을 사회과학 이론과 전산 분석 기법을 결합해 정량적으로 규명했다는 점에서 의미가 있다. 연구 결과는 생성형 인공지능이 노인을 ‘따뜻하지만 역량은 상대적으로 낮은(warm but less competent)’ 집단으로 묘사하는 경향을 보여주며, 이는 대중매체에서 반복적으로 나타나는 전형적인 노인 고정관념과 유사한 양상이다.
연구팀은 이러한 표현이 대화형 인공지능 서비스를 통해 반복적으로 노출될 경우 고령자에 대한 사회적 편견을 강화할 수 있다고 설명했다. 나아가 이러한 현상이 고령층의 디지털 참여를 저해하는 ‘디지털 연령차별(Digital Ageism·디지털 기술과 서비스 이용 과정에서 발생하는 연령 기반 차별)’로 이어질 가능성도 제기했다.
최문정 교수는 “AI의 편향은 기술의 문제가 아니라 사회의 문제”라며 “포용적 인공지능을 위해 다양한 세대가 개발 과정에 참여해야 한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정책대학원 박사과정 홍완 학생이 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 노년학 분야의 국제 저명 학술지인 ‘더 제론톨로지스트(The Gerontologist, IF 5.7)’ 2026년 2월호 특별호에 게재됐다.
※ 논문명: An Exploratory Semantic Analysis of Age-Related Stereotypes in OpenAI's GPT-4o Model
※ DOI: https://doi.org/10.1093/geront/gnaf291
한편, 본 연구는 한국연구재단 과학기술-인문사회융합 중견연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
해킹 피해도 젠더따라 다르다..SNS분석으로 디지털 격차 경고
수백만 개의 계정이 해킹되어 사이버 범죄를 조장하고 있음에도 불구하고, 기존 해킹 관련 연구는 기술적 측면에만 집중돼 있었다. 이에 우리 연구진은 SNS 빅데이터에 인공지능 분석법을 적용해 해킹 피해에 대한 남녀 간 행동 패턴 차이를 규명했으며, 이를 바탕으로 해킹 피해 완화 정책과 맞춤형 보안 대응 역량 강화 프로그램의 개발이 시급하다는 점을 제시했다.
우리 대학 과학기술정책대학원 최문정 교수 연구팀이 젠더에 따라 디지털 해킹 피해 경험 및 대응 방식이 다르다는 사실을 규명했다고 8일 밝혔다.
이번 연구는 ‘디지털 격차’중에서도 ‘제3레벨 디지털 격차(The Third-Level Digital Divide)’의 관점에서, 젠더에 따른 해킹 피해 경험의 차이를 분석했다. ‘제3레벨 디지털 격차’는 유사한 디지털 접근성과 사용 능력을 갖춘 사용자들 사이에서 나타나는 디지털 활용 결과의 사회적 불균형을 의미한다.
연구팀은 소셜미디어(SNS) 트위터(現 X) 데이터를 기반으로 13,000건 이상의 해킹 관련 게시글을 인공지능으로 분석한 결과, 여성은 디지털 서비스 전반에서, 남성은 특히 게임 관련 서비스에서 해킹 피해 경험을 더 많이 공유하는 경향이 있음을 밝혀냈다.
특히, 해킹 피해 이후의 대응 방식에서도 젠더 차이가 뚜렷하게 나타났다. 남성은 해킹 출처를 추적하거나 계정을 복구하는 등의 방식으로 대응하는 반면, 여성은 문제를 신고하거나 도움을 요청하는 등 사회적 지원을 활용하는 경향을 보였다.
허은진(Ern Chern Khor) 박사과정생은 “디지털 격차를 논의할 때 단순히 인터넷 접근성이나 모바일 기기 사용 능력에만 초점을 맞추는 경향이 있다. 그러나 본 연구는 디지털 접근성과 역량이 유사함에도 불구하고 디지털 경험의 사회적 영향이 다르게 나타나는 ‘제3레벨의 디지털 격차’에 주목했다는 점에서 연구의 의미가 있다”고 밝혔다.
최문정 교수는 “디지털 시대에 100세 인생을 살아가는 누구나 디지털 보안 문제를 겪을 수 있다. 하지만, 해킹 피해가 실제로 발생하기 전까지는 어떻게 대응해야 할지 알기 어렵다. 사고 대응 매뉴얼과 같이 인구 사회학적 특성에 따른 행동 패턴을 반영한 맞춤형 보안 교육 및 지원이 효과적일 것”이라고 강조했다.
이번 연구는 과학기술정책대학원 박사과정 허은진(Ern Chern Khor)이 제1 저자로 참여한 연구로 정보통신정책과 디지털 미디어 분야의 세계적 학술지인 ‘소셜 사이언스 컴퓨터 리뷰(Social Science Computer Review)’에 4월 29일 자 온라인으로 출간됐다.
※논문명: 트위터 데이터를 활용한 해킹 피해 경험의 젠더 격차 연구: 제3레벨 디지털 격차를 중심으로 (Exploring Gender Disparities in Experiences of Being Hacked Using Twitter Data: A Focus on the Third-Level Digital Divide)
※DOI: 10.1177/08944393251334974
이번 연구는 한국연구재단 개인기초연구 과학기술-인문사회융합 중견연구사업 지원을 받아 수행됐다.
최문정 교수, 김태경 석사. 개인 건강정보 공유 통제의 중요성 입증
우리 대학 과학기술정책대학원 최문정 교수 연구팀이 고령사회에서의 헬스케어 기술 개발 및 사용과 관련해 사용자의 개인 건강정보 공유에 대한 통제권의 중요성을 입증했다.
연구팀은 헬스케어 기술 실용화에 걸림돌이 되는 개인 건강정보 공유에 대한 태도를 다양한 관점에서 분석해 노인들이 누구에게, 어떤 유형의 정보를 공유하는 것에 대해 거부감을 갖는지 파악했다. 이를 통해 노인에게 정보 공유에 대한 보다 섬세한 통제권을 부여해, 많은 노인이 건강증진 프로그램에 참여할 수 있도록 방향을 제시했다.
김태경 석사가 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘인터내셔널 저널 오브 메디컬 인포매틱스(International Journal of Medical Informatics)’ 3월 14일 자에 게재됐다. (논문명: Older Adults’ Willingness to Share Their Personal and Health Information When Adopting Healthcare Technology and Services)
사회과학 분야에서는 비서구권 국가에서 수집된 데이터로 국제 학술지에 논문을 게재하기 어려운 경향이 있다. 최문정 교수 연구팀은 대전광역시에서 편의 표집한 170명의 노인을 대상으로 실시한 설문조사임에도 연구의 중요성과 독창성을 인정받아 우수 국제 학술지에 논문을 발표하는 성과를 냈다.
한국인의 기대수명은 82.7세로 이미 OECD 평균뿐 아니라 미국, 영국, 독일 등 서구 선진국의 기대수명도 앞지르고 있다. 65세 이상을 노인으로 정의하면 약 20년의 노년기가 주어지게 됨으로써 연장된 노년기를 대비해 활동적 노화(active aging), 건강한 노화(healthy aging)에 대한 사회적 관심이 커지고 있다.
노년기 건강관리를 위한 웨어러블 기기 등 헬스케어 기술과 관련 서비스 개발은 활발히 이뤄지고 있으나 실제 사용은 미미한 상황이다.
또한 노인의 헬스케어 기술 및 연계 서비스 사용에는 복합적 요인들이 영향을 미치고 실사용에 있어 걸림돌을 해소하기 위한 정책적, 기술적 접근이 필요하나 노인의 개인 건강정보 공유 의사를 중심으로 한 국내 연구는 부족한 상황이다.
최 교수 연구팀은 노인들이 헬스케어 기술 및 연계 서비스를 이용할 때 개인 건강정보 공유 결정에 미치는 요인을 공유주체와 정보 유형에 따라 분석했다.
연구팀은 정보의 공유주체에 따라 노인의 의사 결정이 달라진다는 사실을 규명했다. 10명 중 8명이 정부 기관과의 공유를 꺼리고, 그중 2명은 가족과의 정보 공유도 꺼리는 것으로 밝혀졌다.
연구팀은 노인의 인구 사회학적 배경이 이와 같은 의사 결정에 영향을 미친다고 밝혔다. 교육수준이 높고 연령이 낮은 노인일수록 정보 유형을 불문하고 개인 건강정보 공유를 꺼리는 경향을 보였고, 특히 여성은 남성에 비해 정부 기관과의 정부 공유를 원하지 않았다.
정보 유형에 따라서도 공유 의사에 변화가 나타났다. 다양한 유형의 건강 관련 정보 중 경제 상황이나 가족병력을 공유하는 것에 민감한 경향을 보였다. 한편, 기술에 대해 긍정적 태도를 지닌 노인은 기술개발자 및 기업과의 정보 공유에 대체로 수용적이었다.
최문정 교수는 “개인 건강정보는 그 유형과 내용이 매우 다양하지만, 현재 상용화된 헬스케어 기기 및 관련 서비스는 사용자에게 개인 건강정보 전체를 공유할지 말지에 대한 선택을 강제하는 경향이 있다. 앞으로는 노인들에게 정보를 어느 범위까지 공유할지에 대한 섬세한 통제권을 주어야 한다”라고 말했다.
또한 “특히 건강한 노년을 위한 예방적 차원의 공공보건 프로그램은 개인정보 수집을 최소화하며 시행해야 많은 노인이 참여할 것으로 기대된다. 아울러 이미 수집된 개인정보는 이를 비식별화하는 기술 개발이 시급하다”라고 말했다.
이번 연구결과는 한국연구재단 인문사회신진연구자지원사업과 KAIST 기본연구사업 지원을 받아 수행됐다.