AI와 인식 불의: 서구 중심주의를 넘어

Warmhold Jan Thomas Mollema의 논문은 AI가 야기하는 인식 불의 문제, 특히 서구 중심적 AI 개발이 비서구권 지식 체계에 미치는 부정적 영향인 '생성적 해석적 지움'에 대한 새로운 관점을 제시합니다. 이는 AI 개발의 윤리적 문제점을 심층적으로 분석하고, 보다 공정하고 포괄적인 AI 개발을 위한 중요한 시사점을 제공합니다.

최근 Warmhold Jan Thomas Mollema의 논문 "A taxonomy of epistemic injustice in the context of AI and the case for generative hermeneutical erasure"는 인공지능(AI) 분야에서 발생하는 인식 불의 문제를 심층적으로 분석하고 있습니다. 이 논문은 단순히 AI의 기술적 문제를 넘어, AI가 사회에 미치는 윤리적, 철학적 영향을 다루는 중요한 시사점을 제공합니다.

AI의 인식 불의: 다양한 형태의 불공정

논문은 AI와 관련된 인식 불의를 여러 측면에서 분석합니다. 이는 기계 학습 모델의 불투명성, 알고리즘 분류 시스템의 차별적 편향, 생성형 AI의 '환각' 현상에 의한 인식 왜곡, 글로벌 AI 거버넌스에서의 남반구 배제, 알고리즘 시스템을 통한 관료적 폭력, 그리고 대화형 인공 에이전트와의 상호작용 등 다양한 형태로 나타납니다. 이처럼 다양한 형태의 AI 인식 불의는 심각한 사회적 문제로 이어질 수 있음을 보여줍니다.

새로운 관점: 생성적 해석적 지움 (Generative Hermeneutical Erasure)

특히 주목할 부분은 논문에서 제시하는 '생성적 해석적 지움'이라는 새로운 개념입니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 서구 중심적으로 개발되어 비서구권에 적용될 때, 그들의 지식 체계와 개념적 틀을 지우거나 왜곡하는 현상을 설명하는 용어입니다. AI 시스템은 특정 문화적 배경과 지식 체계를 기반으로 학습되기 때문에, 서구적 관점에서 벗어난 지식은 '소외'될 수 있으며 이는 비서구권의 지식 체계의 침식으로 이어질 수 있습니다. 이는 단순히 기술적 오류를 넘어, 심각한 문화적, 지적 폭력으로 이어질 수 있음을 시사합니다.

AI 윤리의 중요성: 포괄적이고 공정한 AI 개발을 위한 제언

이 논문은 AI 개발 과정에서 인식 불의 문제를 해결하기 위해, 다양한 형태의 인식 불의를 체계적으로 분류하고 분석하는 틀을 제시합니다. 이를 통해 AI 개발자와 연구자들은 AI 시스템이 사회에 미치는 영향을 보다 폭넓게 고려하고, 공정하고 포괄적인 AI 개발을 위해 노력해야 할 필요성을 강조합니다. 특히, 서구 중심적 관점을 넘어 다양한 문화적 배경과 지식 체계를 존중하는 AI 개발 방향을 모색해야 합니다. AI 기술의 발전과 함께 AI 윤리에 대한 심도 있는 논의가 더욱 중요해지고 있음을 이 논문은 보여줍니다. 앞으로 AI 연구는 기술적 성과뿐 아니라, 그 기술이 사회에 미치는 윤리적 영향을 함께 고려해야 할 것입니다.