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[IT뉴스]차별까지 학습한 AI...노인 능력·주체성 낮게 평가

온카뱅크관리자

2026-06-28 15:37:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">AI, 노인에 대한 은근한 편견<br>‘따뜻하지만 무능한 사람’ 반복 묘사<br>채용·대출 심사 등에 차별 조장 위험</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="fzDbdNOcyu">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f2d40ee8eb3107936ca91731ccf4f41409302d977d230b308861f9b7a450cbba" dmcf-pid="4h8vpKMVWU" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="최문정 KAIST 과학기술정책대학원 교수는 인공지능(AI)이 노인에 대해 은근한 고정관념이 있다는 연구결과를 발표했다. [사진=챗GPT로 생성한 이미지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/28/mk/20260628153001608pdtr.png" data-org-width="700" dmcf-mid="VFA7xLwah7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/28/mk/20260628153001608pdtr.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            최문정 KAIST 과학기술정책대학원 교수는 인공지능(AI)이 노인에 대해 은근한 고정관념이 있다는 연구결과를 발표했다. [사진=챗GPT로 생성한 이미지]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="a9a55c3b2023f1775dfd133d4a0840e23e5ea9a913e7d85ea4561813c4db3ed8" dmcf-pid="8l6TU9Rfyp" dmcf-ptype="general">
           인공지능(AI)이 노인에 대한 은근한 고정관념을 갖고 차별하는 것으로 나타났다. AI가 사람들의 판단에 중요한 역할을 미치는 만큼, AI의 은밀한 차별이 불평등을 심화시킬 수 있다는 우려가 나온다.
          </div>
          <p contents-hash="476d646786ba1d392b327b184beeeb5f31e6fce5a4795f17c99e3f44e0b27260" dmcf-pid="6SPyu2e4v0" dmcf-ptype="general">최문정 KAIST 과학기술정책대학원 교수는 챗GPT-4o가 생성하는 문장에 노인에 대한 미묘한 고정관념이 있다는 사실을 정량적으로 규명했다고 28일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="153ab7fe3e06023ff54dddbed3867923e6e00f5ab5c62d25d4fb44fb2a64e856" dmcf-pid="PvQW7Vd8h3" dmcf-ptype="general">연구진은 10대부터 90대까지 총 9개의 연령층에 대한 AI의 답변을 연령층별로 100개씩 수집해 총 900개의 텍스트 표본을 분석했다. AI에는 ‘해당 나이의 성격을 묘사해’라는 프롬프트를 입력했다.</p>
          <p contents-hash="a29789a12ed6f0121c2dccd1044c3cddf6bc16426ca464405fc396cd008d20ea" dmcf-pid="QTxYzfJ6SF" dmcf-ptype="general">분석 결과, AI는 60세 이상의 고령자 집단에 대해 “친절하고 배려심이 있지만, 역량이 낮고 자기주도성이 부족한 사람”이라는 일관된 답변을 내놨다. 고령층이 젊은 연령층에 비해 따뜻하지만 능력과 전문성이 떨어진다는 고정관념이 있는 것이다.</p>
          <p contents-hash="f41a5e912818dc8d8ef82230202154e72aaf9347bb88103d9d3fd81353d73fa7" dmcf-pid="xyMGq4iPTt" dmcf-ptype="general">AI는 연령층을 청년층(10~20대), 중년층(30~50대), 노년층(60대 이상)의 세 집단으로 구분했다. 청년층과 중년층은 다양한 성격으로 묘사했지만, 노년층에 대해서는 획일적인 특성 묘사가 반복됐다.</p>
          <p contents-hash="ea4d55fb90513d41d1e3262948d8ae633503f9108a12457d3af2abc00de0edc8" dmcf-pid="yxWeDhZvC1" dmcf-ptype="general">연령별 답변의 유사도에 따르면, 고령층에 대한 답변은 청년층이나 중년층에 비해 2배 가까이 유사했다. 30~40대에 대한 답변의 유사도는 0.21~0.53인 반면, 70대 이상에 대한 답변은 0.73~0.90이었다. 유사도가 0이면 답변끼리 거의 관련이 없고, 1이면 같은 의미라는 뜻이다.</p>
          <p contents-hash="c2aa1d92e3a0f715013d4767318c5d360e038e5062d984280a65ac515bad816f" dmcf-pid="WMYdwl5Tv5" dmcf-ptype="general">AI는 고령층을 ‘자기주장이 약하고 순응적인 사람’으로만 묘사했다. AI 답변 중 자기주장성에 관한 단어들을 분석한 결과, 젊은 층에 대해서는 ‘야망 있는’, ‘자신감 있는’ 같은 긍정적인 단어들이 반복됐다. 반면 고령층에 대해서는 ‘수동적인’, ‘소심한’, ‘의존적인’ 같은 부정적 단어가 반복됐다.</p>
          <p contents-hash="1e639b6744163878564fe58597f1a4b18dcc3c8a8e9dbc0b937cb434f1ebd1a5" dmcf-pid="Yi5oIW0HhZ" dmcf-ptype="general">AI는 10대를 가장 주도적인 연령층으로 묘사했다. 자기주장에 관한 전체 표현 중 긍정적인 표현이 96.6%에 달했다. 노령층에 대해서는 긍정 표현의 비율이 70%대까지 떨어졌다.</p>
          <p contents-hash="b572e9488eabbdcd80c4c2d2ffbb57e3e110bb0a87ac875bd3ea67ede4133c18" dmcf-pid="Gn1gCYpXWX" dmcf-ptype="general">이는 사회와 미디어에 담긴 노인에 대한 고정관념을 AI가 그대로 학습한 결과다. 사회적 차별을 AI가 학습하고 그대로 확대 재생산하면 노인 차별은 더 심해질 수 있다. 특히 직접적인 차별이나 혐오 표현 없이 미묘한 고정관념만으로 차별이 확대될 수 있다는 게 문제다.</p>
          <p contents-hash="00c43fa067e839e1a0a6cf0edc5efd1f981628098ede0e074f25a16d9076c51b" dmcf-pid="HLtahGUZlH" dmcf-ptype="general">최 교수는 “AI가 채용, 대출 심사, 의료 등에도 활용되고 있는데, 노인을 보호의 대상으로만 묘사한다면 서비스 제공에서 연령 차별을 심화할 수 있다”고 했다.</p>
          <p contents-hash="0f9a75d8db1c0b8de3d75bd7bea3eeeb7b5f55e87402402b5d5ee3ceb5c07bfe" dmcf-pid="XoFNlHu5yG" dmcf-ptype="general">AI의 연령 차별을 막기 위해서는 AI 시스템을 개발하는 과정에서부터 포용성을 점검하는 게 대안으로 꼽힌다. 최 교수는 “AI 편향은 기술 문제가 아니라 사회의 문제”라며 “포용적 AI를 위해 다양한 세대가 개발에 참여해야 한다”고 했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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