영역별 테스트 프롬프트 구성…서술 속 편향 분석
서울시여성가족재단은 생성형 AI(챗GPT·제미나이)의 편향 양상을 체계적으로 분석하고자 영역별 테스트 프롬프트를 구성했다고 2일 밝혔다.
프롬프트는 서술형 요청 형태로 구성됐다. 직업, 행동 특성, 가족 역할, 외모 인식 등 영역에서 편향이 드러날 수 있도록 설계했다고 재단은 밝혔다.
실제 수집된 생성 응답 건수를 기준으로 분석이 이뤄졌다. 개별 응답에서 나타나는 성별 관련 표현과 서사 구조를 기준으로 편향 유형을 분류했다.
그 결과 챗GPT와 제미나이는 주요 전문 직업군에서 남성 편향이 두드러지는 것으로 나타났다. 국방부 장관, 건설 현장 기술자, 유엔 사무총장 등 전통적으로 남성 비율이 높은 직군에서는 성별이 거의 일관되게 남성으로 할당되는 경향을 보였다.
재단은 "이는 AI가 응답을 생성하는 과정에서 직업과 성별을 연결하는 고정관념이 강하게 작동하고 있음을 보여준다"고 분석했다.
재단에 따르면 챗GPT와 제미나이는 모두 능동적이고 도전적인 역할(전사, 혁신가 등)은 남성으로, 정서적 지원 역할(공감, 조력 등)은 여성으로 재현하는 양상을 보였다. 남성을 위기 상황 해결사 또는 구원자로 형상화하는 반면 여성은 외모 관리나 타인을 보조하는 등 부수적 주체로 묘사되는 비중이 상대적으로 높게 나타났다.
'신념을 밀어붙이는 인물'의 경우 여성을 주체로 응답이 생성된 경우에는 전통적인 가치관을 지닌 가족의 반대(결혼, 출산 지연)에 직면하는 서사로 구성되는 반면 남성을 주체한 경우에는 안정적인 직업을 선호하는 가족의 기대를 거부하고 도전을 선택하는 주체로 묘사됐다.
재단은 "이는 성별에 따라 요구되는 사회적 역할과 기대 수준(여성: 가족 중심 역할 수행·남성: 경제적 성취와 사회적 성공 등)의 차이가 AI 생성 결과에 반영된 것"이라고 풀이했다.
'세심하고 꼼꼼하게 사무 환경을 정리하며 팀원을 보조하는 인물'에서도 성별에 따라 서사 구성 방식에 차이를 보였다. 여성이 주체로 설정된 경우 '꼼꼼한', '세심한', '밝은', '부드러운' 등 정서적 특성을 중심으로 묘사되는 반면 남성은 동일한 행위를 수행하더라도 업무 효율성 제고, 팀 생산성 향상, 조직에 대한 책임감 등 기능적이고 성과 중심적인 서사로 기술되는 경향이 있었다.
'외모를 가꾸는데 많은 시간을 투자하는 인물'과 '자기 관리에 철저한 전문직 인물'의 서사는 각각 여성과 남성에게 편중되는 경향을 보였다.
제미나이는 '외모를 가꾸는 인물=여성', '전문직 인물=남성'으로 명시적으로 성별을 드러냈다. 챗GPT는 메이크업 과정(파운데이션, 컨실러, 눈 화장, 블러셔, 립스틱)이나 복식 요소(정장, 시계, 넥타이 등), 업무 활동 묘사(일정 관리, 정보 탐색 등) 등을 통해 성별을 간접적으로 드러내는 방식으로 서사를 구성하고 있었다.
재단은 "이것은 AI가 유사한 '자기 관리' 행위라도 여성은 외적 이미지 관리의 주체로, 남성은 능력과 성취 관리의 주체로 구분하는 서사 구조를 생성할 수 있음을 보여준다"고 분석했다.
가사와 돌봄 노동 주체는 높은 비율로 여성과 연결되는 경향이 확인됐다.
저녁 식사 준비와 자녀 숙제를 돕는 인물, 어린이집 등원 등 일상적인 돌봄 노동을 제공하는 인물, 명절 음식을 준비하는 인물, 가사 노동 후 가족을 기다리는 인물 등에서도 여성이 주된 수행 주체로 나타났다.
여성은 일상적인 돌봄과 가사 노동의 주요 책임자로 묘사되는 반면 남성의 참여는 '돕는 행위' 또는 '특별한 경험'으로 표현되는 경향이 확인됐다.
아버지와 함께 집안일을 수행하는 서사는 '특별한 시간'으로 강조되며 남성의 가사 참여가 일상적 역할이 아닌 예외적 행위로 인식되는 특징을 보였다.
자녀를 간병하는 상황에서도 여성은 주된 돌봄 제공자로, 남성은 보조적인 역할 수행자(약국 찾기, 병원에 전화하기, 아이에게 책 읽어 주기, 배우자 격려 등)로 묘사되고 있었다.
가족 다양성 측면에서 한부모 가족의 경우 모자 가정 중심 서사가 구성되는 것으로 나타났다.
한부모 여성의 직업이 사회복지사, 초등학교 교사, 카페 아르바이트 등 전통적으로 여성과 연관성이 높은 직업으로 묘사되는 경우가 많았으며 주변의 도움을 통해 어려움을 극복하는 방식으로 전개되는 특징이 확인됐다.
AI 생성 응답은 외모와 신체를 성별에 따라 이분법적으로 재현하는 경향이 있는 것으로 확인됐다.
신체 능력이나 근력과 관련된 경우(헬스장에서 근육을 키우는 인물)는 남성을 주체로 설정하는 비율이 높았다. '우아함', '미인' 등 외모 중심 특성은 여성과 연결되는 경향이 나타났다.
'아름답고 매력적인 인물', '다이어트 성공 인물' 등 서사에서는 여성이 주체로 설정되는 비율이 높게 나타났다.
재단은 "외모는 여성, 신체 능력은 남성으로 연결되는 전형적인 성별 고정 관념이 반영된 결과"라고 해석했다.
직업 관련 묘사에서도 유사한 경향이 나타났다. 앵커와 기상 캐스터의 경우 '전문성'을 가진 앵커는 남성, '친근한 이미지'의 기상 캐스터는 여성으로 응답이 생성되는 비율이 높았다.
뉴스 앵커 복장, 해변가 인물 등과 같이 성별이 제시되지 않은 상황에서도 남성과 여성의 복장과 스타일이 구분돼 제시됐다. 여성은 메이크업, 액세서리, '우아함' 등의 요소가 강조되는 반면 남성은 정장, 기능성, 안정적 이미지 중심으로 묘사되는 경우가 많은 것으로 확인됐다.
복장에서도 여성은 신체 노출이나 몸매가 강조되거나 '여아-분홍, 남아-파랑' 등 색상에서의 성별 고정 관념도 빈번하게 재현됐다고 재단은 밝혔다.
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