AI 윤리를 가르친다는 것: 교육자를 위한 완벽 가이드
Leon Furze의 "Teaching AI Ethics" (2026) 핵심 정리 ChatGPT가 세상에 등장한 지 벌써 3년이 넘었다. 그 사이 AI는 우리 일상 깊숙이 파고들었다. Microsoft 365에는 Copilot이, Google Workspace에는 Gemini가, 새 아이폰에는 Siri와 연동된 AI가 기본 탑재되어 있다. Meta는 사용자가 원하든 원하지 않든 모든 플랫폼에 Meta AI를 배포했다. 하지만 기술이 보편화될수록 윤리적 문제는 더욱 심각해지고 있다. Leon Furze는 2023년 블로그 시리즈로 시작한 AI 윤리 교육 자료를 2026년에 책으로 업데이트했다. 그는 "AI가 이미 어디에나 있으니 윤리 논의를 그만두자"는 일부 의견에 정면으로 반박한다. AI의 편재성과 불가피성이야말로 윤리 교육을 더욱 중요하게 만든다는 것이 그의 핵심 주장이다. 이 책이 다루는 9가지 윤리 영역을 하나씩 살펴보자. 1. 편향: 세 겹으로 쌓인 차별 AI 편향은 단순하지 않다. 세 가지 층위가 겹겹이 쌓여 있다. 데이터 편향은 가장 널리 알려진 문제다. 인터넷에서 긁어온 훈련 데이터가 특정 집단—주로 백인, 남성, 영어권—을 과대 대표한다. Emily Bender와 Timnit Gebru가 경고한 "확률적 앵무새" 문제가 바로 이것이다. AI는 데이터에서 본 패턴을 그대로 따라한다. 모델 편향은 더 미묘하다. 안전 훈련을 거친 GPT-4o조차 간접적인 프롬프트에서 문화적 편향을 보인다는 연구 결과가 있다. 모델은 "공정함"을 이해하지 못한다. 그저 패턴을 학습하고 때로는 증폭할 뿐이다. 인간 편향은 데이터 생성과 라벨링 단계에서 들어온다. ImageNet의 창시자 Fei-Fei Li조차 자신의 데이터셋에 담긴 인종차별적, 성차별적 라벨에 충격을 받았다고 고백했다. 이 문제가 얼마나 심각한지 직접 확인해보고 싶다면 Midjourney에서 "CEO 사진"을 생성해보라. 정장 입은 백인 남성들이 줄줄이 나올 것이다. "간호사 사진"을 생성하면? 성적으로 대상화된 여성 이미지가 나오기도 한다. ChatGPT나 Microsoft Copilot은 시스템 프롬프트라는 가드레일을 통해 더 다양한 결과를 보여준다. 하지만 이건 반창고에 불과하다. 근본적인 데이터 편향은 그대로 남아 있다. 2. 환경: AI는 채굴 산업이다 Kate Crawford의 표현을 빌리면, AI는 **채굴 기술(extractive technology)**이다. 데이터센터는 미국 전체 에너지의 3-4%를 삼키고 있다. 냉각을 위한 물 사용량은 일부 지역의 수자원을 말 그대로 고갈시키고 있다. 리튬, 희토류 같은 광물 채굴, 짧은 수명 주기로 인한 전자 폐기물 문제도 심각하다. 숫자로 보면 더 충격적이다. GPT-3 훈련: 1,287 MWh 전력, 약 552톤 CO₂ 배출 이는 미국 평균 가정 120가구의 연간 전력 사용량과 맞먹는다 추론 시점(우리가 실제로 AI를 사용할 때)의 에너지 소비도 무시할 수 없다. 이미지 생성은 텍스트 분류 같은 기존 AI 작업보다 수십 배 이상 에너지를 먹는다. 교육자로서 우리가 던져야 할 질문이 있다. "이 작업에 정말 ChatGPT가 필요한가, 아니면 더 효율적인 도구로 충분한가?" 3. 진실: 환각은 버그가 아니라 기능이다
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