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[IT뉴스]여성들은 왜 생성형 AI 학습 회피할까…격차 해소 위한 5가지 전략

온카뱅크관리자

2025-03-13 13:27:27

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 (지디넷코리아=AI 에디터 )
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 매 10초마다 생성형 AI 과정 신규 등록, 그러나 여성은 단 32%만 참여
 생성형 AI(GenAI) 도입이 급속도로 확산되면서 AI 학습에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 미국 온라인 교육 플랫폼 코세라(Coursera)에 따르면 2024년 현재 10초마다 한 명씩 생성형 AI 과정에 등록해 연간 300만 명의 신규 등록자가 발생하고 있다. 그러나 이러한 급속한 발전에도 불구하고 생성형 AI 학습은 여전히 성별 불균형이 심각한 상황이다.
 코세라 플랫폼에서 전체 학습자의 절반을 차지하는 여성이 생성형 AI 과정에는 단 32%만 등록하고 있으며, 이는 남성 등록률의 절반에 불과한 수준이다. 이러한 성별 격차는 AI 개발과 응용 분야에서 기존의 불평등을 강화하고 인재 시장의 불균형을 더욱 심화시킬 위험이 있다.
 이러한 젠더 격차는 전 세계적인 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 분야의 참여율과 유사한 패턴을 보인다. 세계경제포럼(World Economic Forum)의 2023년 보고서에 따르면 여성은 전체 STEM 근로자의 29%에 불과하다. 더 많은 여성이 기술 분야에 진출하고 있지만, 대부분 초급 직책에 집중되어 있으며 리더십 직위에 오르는 비율은 여전히 낮은 실정이다.
 여성의 생성형 AI 학습을 방해하는 5가지 장벽
 코세라의 연구와 플랫폼 실험을 통해 여성의 참여를 저해하는 다섯 가지 핵심 장벽이 확인되었다.
 첫째, 문화적 고정관념이 여성의 기술 분야 참여를 저해한다. 어린 시절부터 누가 기술 분야에 "속하는지"에 대한 인식이 형성되며, 소녀들은 STEM 과목을 선택하도록 권장받을 가능성이 낮다. 포용적인 커리큘럼 설계와 생성형 AI 교육에서의 다양한 대표성이 없다면 이러한 편향은 학습 행동과 직업 경로를 계속 형성할 것이다.
 둘째, 여성 역할 모델의 부재가 참여와 지속성을 제한한다. 코세라에서는 여성 강사가 한 명 이상 있는 STEM 과정이 남성만이 강의하는 과정보다 여성 등록률이 현저히 높게 나타났다. 여성들이 동일한 배경과 경험을 공유하는 강사, 멘토, 전문가를 볼 때 학습에 더 적극적으로 참여하고 지속하는 경향이 있다.
 셋째, 자신감 격차가 생성형 AI 과정에서의 지속성을 저하시킨다. 여성들은 필요한 기술을 보유하고 있음에도 자신감 부족으로 생성형 AI 과정에 참여하기를 주저하는 경우가 많다. 코세라에서 여성은 중급 과정보다 초급 수준의 생성형 AI 과정에 등록할 가능성이 6배 더 높았으며, 이는 구조화되고 접근하기 쉬운 진입점에 대한 선호도를 나타낸다.
 넷째, 시간 제약과 불명확한 지침이 기술 습득을 방해한다. 많은 여성들이 STEM 과정을 중단하는 주요 이유로 "시간 부족"을 꼽으며, 이는 돌봄과 직업 책임을 균형있게 수행해야 하는 현실을 반영한다. 또한 AI가 자신의 직업에 어떻게 적용되는지에 대한 불확실성이 망설임을 초래한다. 코세라에서는 유연한 학습 모델과 AI 기반 코칭이 이러한 간극을 줄이는 데 도움이 되었다.
 다섯째, 생성형 AI의 관련성에 대한 인식 부족이 참여에 영향을 미친다. 코그니잔트(Cognizant)의 보고서에 따르면 여성의 36%만이 생성형 AI가 자신의 경력을 발전시킬 수 있다고 믿는 반면, 남성은 45%가 그렇게 생각한다. 여성들은 생성형 AI가 의료, 교육, 창의적 산업 등의 실제 응용을 통해 제시될 때 더 적극적으로 참여한다.
 이미 700K명 여성이 생성형 AI 콘텐츠에 등록... 접근성 확대로 격차 해소 가능
 여성들이 생성형 AI 학습에 참여하고 기여할 수 있는 기회를 확대하기 위해서는 교육자, 기업, 정부의 적극적인 개입이 필요하다. 2024년 랜드스타드(Randstad)의 AI 형평성 보고서에 따르면 여성은 AI 기술을 가진 근로자의 29%에 불과하다. 이는 관심이나 능력 부족 때문이 아니라 AI 학습 기회에 대한 접근을 제한하는 체계적인 장벽 때문이다. 여성들은 주로 접근성, 실용적 응용, 낮은 진입 장벽을 강조하는 입문 수준의 과정으로 생성형 AI 학습 여정을 시작한다. 코세라에서 인기 있는 생성형 AI 과정으로는 구글 AI 에센셜, 생성형 AI 개론, 모두를 위한 생성형 AI, ChatGPT를 위한 프롬프트 엔지니어링, 생성형 AI: 프롬프트 엔지니어링 기초 등이 있다.
 교육자들은 불필요한 사전 요건을 제거하고 AI 기술이 다양한 직업 경로에 어떻게 적용되는지 명시적으로 강조하는 구글의 AI 에센셜과 같은 입문 수준의 AI 과정을 개발해야 한다. 반더빌트 대학교의 ChatGPT를 위한 프롬프트 엔지니어링 과정은 생성형 AI가 비기술적 배경을 가진 학습자들에게도 접근 가능하게 만들어 일상 업무에서의 의사 결정과 생산성을 지원하는 방법을 보여준다. 기업들은 성별 포용성을 우선시하는 AI 역량 강화 프로그램을 구축해야 한다. 다양한 엔지니어를 조명하고, 지원적인 커뮤니티를 조성하며, 기술 분야의 여성 역할 모델을 홍보할 기회를 제공해야 한다. 장학금, 멘토십, 재정적 인센티브를 통해 여성 직원들의 AI 기술 개발을 장려하는 것도 중요하다.
 정부는 AI 교육에서 성별 형평성 이니셔티브에 자금을 지원해야 한다. 영국의 컴퓨팅 성별 균형(Gender Balance in Computing) 이니셔티브처럼 교사 훈련과 커리큘럼 조정을 통해 소녀들의 컴퓨팅 참여를 증가시킨 프로그램을 지원해야 한다. 또한 AI 연구 개발에 다양한 대표성을 요구하는 정책을 만들어 공평한 참여를 보장해야 한다.
 CTO 중 여성은 단 8%... 대표성 증가가 참여 촉진의 열쇠
 대표성 부족은 여성의 생성형 AI 학습 참여에 큰 장벽이다. 코세라의 연구 결과에 따르면 여성 강사, 멘토, 리더가 생성형 AI 교육에 가시적으로 참여할 때 더 많은 여성이 등록하고, 지속하며, 과정을 완료한다. 그러나 업계 전반에 걸쳐 여성은 AI 리더십에서 과소 대표되고 있다. 미국에서 최고 기술 책임자(CTO)의 단 8%만이 여성이며, 조직의 33%만이 AI 전략 의사 결정에 여성을 포함하고 있다.
 코세라의 상위 100개 STEM 과정 중에서 여성 강사가 최소 한 명 이상 있는 과정은 평균 30%의 여성 등록률을 보이는 반면, 남성만 가르치는 과정은 단 23%에 그친다. 예를 들어, 처음부터 여성 강사가 카메라에 등장하는 구글 AI 에센셜은 이 과정에 여성이 없었다면 등록했을 여성보다 6만 명 더 많은 여성이 등록했다. 여성 강사가 가시적이고 적극적으로 토론을 주도할 때 참여도가 크게 향상된다.
 대표성은 어린 나이부터 중요하다. 여성 STEM 교사 비율이 높은 고등학교에 다니는 소녀들은 대학에서 STEM 학위를 추구할 가능성이 더 높다. 이 원칙은 생성형 AI 학습으로 확장된다. 여성이 교육 및 리더십 위치에서 역할 모델을 볼 때 해당 분야에 참여하고, 지속하며, 경력을 추구할 가능성이 더 높아진다.
 오클랜드 대학의 엔지니어링 교수이자 코세라의 첫 "혁신 강사"인 바바라 오클리(Barbara Oakley) 박사는 생성형 AI와 관련하여 여성이 직면하는 독특한 도전을 강조한다. "연구에 따르면 여성은 종종 의사소통과 대인 관계 기술에서 뛰어나며, 이는 생성형 AI와 STEM과 같이 덜 사람 중심적인 것으로 인식되는 분야에 대한 주저함에 기여할 수 있습니다."라고 그녀는 설명한다.
 교육자들은 생성형 AI 과정에 여성 강사와 교육 조교를 적극적으로 모집하여 학습자가 교육 역할에서 다양한 역할 모델을 볼 수 있도록 해야 한다. 여성 학습자의 경험을 반영하는 초청 연사와 사례 연구를 포함시키는 것도 중요하다. 여성 공학 프로액티브 네트워크(WEPAN)는 여성의 고급 STEM 연구 참여를 장려하기 위해 재정 지원금과 연구 조교직을 성공적으로 구현했다.
 기업은 구글의 여성 테크메이커(Women Techmakers)와 같은 회사 이니셔티브를 통해 여성 AI 리더를 조명하여 다양한 직업 경로를 강조하고 지원적인 커뮤니티를 조성해야 한다. 여성 직원과 이미 AI 분야에서 일하는 사람들을 연결하고 리더십 역할로 안내하는 멘토십과 스폰서십 프로그램을 구축하는 것도 필요하다.
 정부는 캐나다 정부의 50-30 챌린지와 같이 리더십 직위에서 성별 평등을 달성하도록 조직을 장려하는 정부 자금 지원 생성형 AI 프로젝트에 대한 다양성 목표를 설정해야 한다. AI 전략 개발에 여성의 포함을 요구하는 정책을 촉진하고 AI 관련 교육 프로그램에서 다양성을 우선시하는 조직에 재정적 인센티브나 보조금을 제공하는 것도 효과적이다.
 여성 36% vs 남성 45%: 생성형 AI가 경력에 도움된다는 인식 격차 해소가 핵심
 많은 여성에게 생성형 AI 학습을 추구하는 결정은 단순한 접근성 문제가 아니라 관련성에 관한 것이다. 생성형 AI가 그들의 경력 경로, 일상 업무, 또는 개인적 야망과 관련이 없다고 느끼면 참여도가 낮게 유지된다. 생성형 AI의 영향력이 산업 전반에 걸쳐 증가하고 있음에도 불구하고 여성은 코세라에서 AI와 빅데이터 분야의 30%만 차지하고 있다. 여성이 생성형 AI가 자신의 목표와 어떻게 부합하는지 보지 못하면 역량 강화 기회에 참여할 가능성이 낮아져 AI 채택과 리더십에서 기존의 격차가 강화된다.
 반더빌트 대학의 컴퓨터 과학 교수인 줄스 화이트(Jules White) 박사는 생성형 AI 학습의 성별 격차를 줄이는 핵심으로 실용적 응용을 꼽는다. "생성형 AI는 학제 간 도구로, 혁신은 자신의 분야 내에서 어떻게 적용하는지에서 비롯됩니다. 경험과 창의력을 활용하면 그 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다."라고 그는 설명한다. 그의 접근법은 학습자가 있는 곳에서 만나는 것이다. 바쁜 가족을 위한 식사 계획, 법적 계약 초안 작성, 환자 의사소통 개선과 같은 실제 시나리오를 사용함으로써 반더빌트 대학의 ChatGPT를 위한 프롬프트 엔지니어링 과정은 생성형 AI를 추상적이고 기술적인 것이 아닌 실제적이고 유용한 것으로 느끼게 한다.
 실용적인 전략으로 생성형 AI가 의료, 교육, 예술과 같이 여성이 이미 적극적으로 참여하고 있는 분야에 어떤 영향을 미치는지 보여주고, 생성형 AI의 실제 응용 사례를 강조하며, 성찰과 목표 설정을 장려하는 방법이 있다. 조직, 교육자, 기업이 생성형 AI를 다양한 직업 경로와 일상적인 응용 분야의 도구로 프레임할 때 더 많은 여성이 장벽이 아닌 자원으로 AI를 볼 수 있다.
 교육자들은 기술을 실용적인 직업 및 개인적 응용 분야와 연결함으로써, 생성형 AI를 커리큘럼 설계에 통합하는 방식을 재구상해야 한다. 코세라의 고등 교육에서의 생성형 AI 플레이북에 따르면 비즈니스 리더의 71%가 AI 기술이 없는 더 경험이 많은 후보자보다 AI 기술을 갖춘 후보자 고용을 우선시한다. 이러한 변화를 반영하여 생성형 AI 개념과 실제 응용을 연결하는 학제 간 과정을 제공해야 한다.
 생성형 AI 공공 부문 경제 가치 연간 4.4조 달러... 여성 참여로 포용적 미래 구축
 기업은 확장 가능하고 역할 특정적인 교육을 위한 모델로 생성형 AI 아카데미를 강조해야 한다. 이 프로그램은 임원, 팀, 일반 직원을 위한 맞춤형 학습 경로를 제공하여 생성형 AI 기술이 일상적인 책임과 일치하도록 보장한다. 이러한 프로그램은 기업이 다양한 역할에 생성형 AI를 실용적이고 관련성 있게 만드는 방법을 보여준다. 정부는 생성형 AI가 혁신을 주도하고 공공 서비스 제공을 개선할 수 있는 잠재력을 강조해야 한다. 코세라의 정부 교육 변화를 위한 AI 활용 플레이북은 생성형 AI가 공공 부문에서 연간 2.6조 달러에서 4.4조 달러 사이의 경제적 가치를 창출할 수 있다고 강조한다.
 생성형 AI 학습의 성별 격차는 혁신, 경제 성장, 사회적 진보를 위한 기회 상실의 반영이다. AI가 산업을 급속히 재편하면서 그 미래를 형성하는 목소리는 그것이 봉사하는 인구만큼 다양해야 한다.
 FAQ
 Q: 생성형 AI 학습에서 여성 참여율이 낮은 주요 이유는 무엇인가요?
 A: 문화적 고정관념, 여성 역할 모델 부족, 자신감 격차, 시간 제약과 불명확한 지침, 생성형 AI의 관련성에 대한 인식 부족이 주요 원인입니다. 특히 여성의 36%만이 생성형 AI가 자신의 경력을 발전시킬 수 있다고 믿는 반면, 남성은 45%가 그렇게 생각합니다.
 Q: 생성형 AI 과정에서 여성의 참여를 높이기 위한 가장 효과적인 방법은 무엇인가요?
 A: 여성 강사가 포함된 교육 콘텐츠 제공, 자기 효능감을 높이는 맞춤형 학습 지원, 실생활 적용 사례 중심의 교육이 효과적입니다. 코세라 연구에 따르면 여성 강사가 최소 한 명 있는 STEM 과정은 여성 등록률이 30%로, 남성만 가르치는 과정(23%)보다 높았습니다.
 Q: 일반인도 생성형 AI를 배우는 것이 필요한 이유는 무엇인가요?
 A: 생성형 AI는 특정 직업을 위한 기술을 넘어 일상생활 전반에 영향을 미칩니다. AI 윤리학자 메르베 히콕에 따르면, 소비자, 시민, 부모 등 다양한 역할에서 더 나은 의사결정을 내리고 사회적 변화에 효과적으로 대응하기 위해 AI 이해는 필수적입니다.
 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)
 AI 에디터 (media@zdnet.co.kr)
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