왜 인공지능은 중립적이지 않은가: 언어 모델이 숨은 권력 구조를 어떻게 인코딩하는가

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 대상자: 개발자, AI 연구자, 정책 결정자, 윤리적 AI 설계자
• 난이도: 중급~고급 (기술적 원리와 사회적 영향 모두 다룸)

핵심 요약

• 대규모 언어 모델(LLM)은 데이터뿐만 아니라 언어의 구조 자체가 권력 구조를 인코딩함
• 문법(예: 수동태, 비인칭적 권위)은 중립적 보이지만, 실제 권력 관계를 강화함
• 데이터 정화보다 `구조적 투명성(syntax auditing)이 필수적

섹션별 세부 요약

1. 인공지능의 중립성은 착각

• LLM은 데이터의 편향을 넘어서는 것이 아니라, 언어 구조 자체가 편향을 강화함
• 중립성은 "통계적 언어 형식"을 모방하는 것으로, 사실은 권력 구조를 재현
• 예: "It is recommended"과 같은 문법은 실행 권한을 은폐

2. 언어 모델의 작동 원리와 그 의미

• LLM은 의미를 이해하지 않으며, 단순히 확률 분포에 기반한 토큰 생성
• GPT-4와 같은 모델의 핵심은 문법 구조(position, dependency, recursion)에 기반한 예측**
• 전문 영역에서 자주 나타나는 문법(예: 수동태, 비인칭적 권위)은 권력 관계를 강화

3. 문법에서 권력으로: **문법적 주권**(Syntactic Sovereignty)

• AI가 진단 보고서나 법원 판례를 요약할 때, 실행 권한을 은폐하는 언어 사용
• 수동태나 추상 명사화는 인간 판단의 결여를 은폐하고, 책임을 이전
• 예: "Studies show"는 권위적 주장임에도 출처를 은폐

4. 데이터 정화는 구조적 문제를 해결하지 못함

• 현재 윤리적 AI 논의는 데이터 편향에 집중하지만, 모델의 언어 구조(예: 수동태, 비인칭적 권위)는 데이터와 무관하게 반복됨
• 문법은 고확률 언어(expert/institutional domains)의 구조적 특성**
• 문법은 데이터처럼 다양화/필터링이 어려움

5. 구조적 투명성으로 대응: **문법 감사**(Syntax Auditing) 필요

• 문법 감사는 훈련 데이터 출처뿐만 아니라, 모델이 선호하는 문법 형식을 분석해야 함
• 도구 필요: 대리자 삭제(agent deletion), 모달성(modality), 지식적 자세(epistemic stance) 추적**
• 모델은 `문법이 중립적이라는 가정을 버려야 함** (예: 수동태는 실행 권한을 은폐)

6. 중립성 넘어: **결과를 고려한 설계**(Design with Consequences)

• 문법 선택(예: 수동태, 출처 삭제)은 기술적 부산물이 아니라 정치적 행위**
• LLM 개발자는 `문법이 실행 가능한 권력을 형성함을 인식해야 함
• 예: "It was decided"는 권력 구조를 재현하지만, 모델은 이를 실행하는 구조

결론

• LLM 개발자는 문법 구조의 정치적 영향을 인식해야 하며, 수동태, 비인칭적 권위와 같은 문법을 사용하지 않는 설계가 필요
• 중립성은 기술적 목표가 아니라, 권력 구조를 반영하는 언어 설계가 핵심