AI에 내재된 문화적 편향 – GPT는 세계를 어떻게 재현하는가?

AI는 단지 언어를 흉내 내는가, 아니면 세계를 복제하는가

  GPT는 세계의 모든 언어를 학습하는 것이 아니다. GPT는 인터넷상에 존재하는 텍스트 데이터를 기반으로 ‘표현된 세계’를 학습한다. 즉, GPT가 학습하는 세계는 현실 그 자체가 아니라, 특정 사회·문화·권력 구조 아래에서 ‘서술된 세계’이며, 이 서술에는 언제나 누가 말하고, 누구를 대표하며, 어떤 맥락에서 어떤 언어를 사용하는가에 따라 필연적 편향이 존재한다. 여기서 GPT는 이미 문화적 필터링을 거친 세계의 모사자이자, 재편집자로 기능하게 된다.

  예를 들어, GPT가 ‘가족’이라는 개념을 생성해 낼 때, 그것은 유교적 가족관계, 서구 핵가족, 아프리카 공동체 가족 등 다양한 모델을 포괄하는 것이 아니라, 영미권 중심의 이성애 핵가족 모델을 기본 전제로 제시하는 경향을 보인다. 왜냐하면 GPT는 다량의 영어 텍스트와, 미국 중심의 웹 구조를 기반으로 학습되었기 때문이다. 마찬가지로 ‘성공’, ‘자유’, ‘민주주의’, ‘여성’, ‘리더십’과 같은 추상적 개념 역시, 특정 문화적 맥락과 언어 관습 속에서 훈련된 서사적 구조를 따른다.

  이러한 편향은 우연한 기술적 오류가 아니라, 데이터 구성과 정보 서열화의 구조적 산물이다. GPT는 대부분 영어권 중심, 도시 기반, 산업화된 사회의 언어를 중심으로 세계를 재구성하며, 이 과정에서 ‘어떤 삶이 정상이고, 어떤 삶이 주변적인가’에 대한 비공식적 서열화를 강화한다. 예컨대, “가난한 나라”, “불안정한 정부”, “전통적인 여성”과 같은 표현은 데이터 상 반복된 구조를 통해 암묵적 이데올로기를 내포한 채 재현된다. 이것이 바로 GPT의 세계 재현이 중립적이지 않은 이유다.

  GPT가 생성하는 문장은 단지 언어의 조합이 아니라, 문화적 권력 질서에 기초한 의미 재구성의 도구다. 이 구조는 사용자가 인식하지 못하는 방식으로 세계에 대한 특정한 관점을 주입하며, 언어를 통한 세계 이해의 다양성을 축소시킬 위험을 내포한다.

GPT의 편향은 어떻게 드러나는가

  GPT는 그 자체로 판단하거나 주장하지 않는다. 하지만 GPT는 수많은 인간 담론을 학습하고, 언어의 빈도와 연관도에 따라 가장 ‘가능성 높은 표현’을 생성한다. 이때 표현의 가능성은 단지 언어의 조합 문제가 아니라, 어떤 사회에서 어떤 주제가 얼마나 말해졌고, 어떻게 구조화되었는가의 결과다. 결국 GPT는 ‘말이 된다는 것’을 ‘자주 쓰였다는 것’과 동일시하며, 이로써 문화적 편향은 매우 은밀한 방식으로 드러난다.

  예컨대 “여성 리더십의 특성”에 대한 GPT의 설명은 대개 ‘공감력’, ‘소통’, ‘유연성’ 등을 반복한다. 이는 겉으로 보기에 긍정적 평가처럼 보이지만, 사실상 ‘여성 리더는 감성적이다’는 고정관념의 반복적 재생산이다. 반면 ‘남성 리더십’은 ‘결단력’, ‘비전 제시’, ‘위기 대응력’과 같은 단어와 결합되며, GPT는 이미 존재하던 문화적 젠더 편향을 강화하는 메커니즘으로 작동한다.

  이러한 편향은 단어 선택뿐 아니라 정보의 생략에서도 드러난다. GPT는 통계적으로 드문 표현, 데이터 상 소수에 해당하는 관점은 응답에 포함시키지 않거나, 미묘한 차이를 ‘일반적인 표현’으로 치환한다. 예를 들어, ‘이슬람 여성의 결혼 문화’를 묻는 질문에 GPT는 “대개 가족 중심의 문화가 강하다”는 식으로 응답하며, 지역별, 계층별, 종교별 복합 맥락을 단일화된 문화 코드로 축소한다. 이는 문화 다양성을 단순화하고, 서구 기준의 시각을 보편적 기준처럼 내세우는 재현 방식이다.

  또한 GPT는 번역된 데이터보다는 영어 원문 데이터 중심의 학습 구조를 갖기 때문에, 비영어권 문화는 번역자의 해석을 거친 간접 표현으로만 반영된다. 이 과정에서 문화적 뉘앙스, 역사적 맥락, 정서적 표현은 대개 희석되며, 세계는 영어 중심의 재해석 구조 속에서 다시 쓰인다. 이러한 현상은 결국 GPT가 생성하는 ‘글로벌 설명’이 사실은 문화적으로 매우 국지화된 관점을 전 세계화하는 메커니즘임을 보여준다.

  GPT의 문화적 편향은 이처럼 단순한 차별이나 오류가 아니라, ‘정상성’이라는 구조를 언어적 재현으로 반복 학습시키는 담론적 구조다. 이 구조는 사용자에게 중립적인 정보처럼 보이지만, 실제로는 일정한 문화권의 세계관이 알고리즘에 의존해 재확인되고 확산되는 결과를 낳는다.

 

GPT는 누구의 언어로, 누구의 세계를 말하는가

  GPT는 글로벌 기술이지만, 글로벌하지 않은 시각을 말하는 데 한계가 있다. 그것은 기술의 문제가 아니라, 세계의 데이터 생산이 권력 불균형 속에서 이뤄지고 있기 때문이다. GPT는 데이터에 포함되지 않은 것을 말할 수 없으며, 데이터 자체가 특정 언어권과 문화권의 목소리로 채워져 있다면, GPT 역시 그 편향을 따른다.

  이것이 의미하는 바는 명확하다. GPT가 말하는 ‘세계’는 특정 지역, 특정 계층, 특정 인종, 특정 젠더 중심의 세계다. 특히 GPT는 영어로 서술된 정보를 중심으로 학습되므로, 다양한 사회의 경험과 세계관은 ‘대표되지 않거나 과소재현’된다. 이는 단순한 기술적 누락이 아니라, 기술을 통해 재확인되는 권력의 담론 구조다. AI가 ‘객관적’이라고 느껴지는 이유는 그 언어가 감정을 배제한 중립적 문체를 갖기 때문이지만, 그 중립성은 사실상 특정 문화의 표현 습관이 전 지구적으로 확장된 것이다.

  이와 같은 구조는 AI가 생산하는 모든 콘텐츠가 ‘정치적 언어 행위’가 됨을 의미한다. 예를 들어, GPT가 ‘한국의 현대사’를 설명할 때 어떤 시점에서 어떤 단어를 선택하는가, 또는 ‘팔레스타인 분쟁’, ‘기후위기 책임국가’, ‘난민과 이민자’에 대한 표현에서 어느 진영의 서사를 더 자주 채택하는가는 정치적·문화적 입장을 은밀히 강화하는 언어적 선택이다. 사용자들은 이를 ‘AI가 말했기 때문에 중립적’이라 받아들이는 경향이 있다. 그러나 GPT의 세계 재현은 언제나 인간 사회의 정보 권력 구조를 따라간다.

  결과적으로 GPT는 지금 세계 각지에서 동시에 동일한 언어 구조를 생산하고, 사용자들에게 유사한 판단 프레임을 제공하고 있다. 이는 세계에 대한 인식의 획일화, 담론의 표준화, 언어 다양성의 소멸을 유도하며, ‘기술적 제국주의’의 문화적 버전으로 작동할 위험이 있다.

 

GPT 설계와 감시, 사용자 교육을 통한 재현 구조의 재구성

  GPT의 문화적 편향을 제거하거나 완전히 중립화하는 것은 현실적으로 불가능하다. 왜냐하면 GPT는 언어를 통해 의미를 생성하는 존재이며, 언어 자체가 언제나 사회적, 문화적, 이념적으로 구성된 것이기 때문이다. 하지만 문화적 편향이 재현되는 방식을 감지하고 조절하며 투명하게 드러내는 설계 구조는 가능하다. 이때 중요한 것은 ‘편향을 없애는 것’이 아니라 ‘편향을 인식 가능하게 만드는 것’이다.

  첫 번째 대응 전략은 다문화 학습 데이터의 구조적 확대다. GPT가 학습하는 말뭉치에 비영어권 데이터, 지역 언어 표현, 토착지식 기반 서술, 여성주의·탈식민주의적 텍스트를 의도적으로 포함시킴으로써, 기계가 재현할 수 있는 ‘다른 세계’의 재료를 확장해야 한다. 단순히 번역된 텍스트가 아니라, 문화 내부에서 생산된 언어와 세계관을 반영한 고유 데이터셋의 설계가 요구된다.

  두 번째 대응 전략은 GPT 응답의 문화적 시각성 표시 시스템이다. 예를 들어, 특정 질문에 대해 GPT가 “이 응답은 주로 미국과 영국의 데이터 기반으로 작성되었습니다”라는 문구를 추가하거나, “다른 문화에서는 이와 다른 관점이 존재합니다”라는 보조 설명을 제시하도록 설정할 수 있다. 이는 GPT가 보이는 세계가 하나의 가능성에 불과함을 사용자에게 언어적으로 환기하는 방식이다.

  세 번째 대응 전략은 사용자 중심의 편향 탐지 인터페이스 설계다. GPT 응답에서 사용자가 ‘프레임 보기’, ‘반대 관점 보기’, ‘출처 지역 보기’ 같은 기능을 통해 자율적으로 재현된 언어 구조를 탐색하고 의문을 제기할 수 있는 인터페이스를 제공하는 것이 효과적이다. 이는 단지 기술 설계의 문제가 아니라, 사용자의 인식 구조를 역방향으로 설계하는 문화적 인터페이스 전략이다.

  네 번째 대응 전략은 GPT를 설계하는 인력 구조의 문화다양성 보장이다. 현재 대부분의 대형 AI 플랫폼은 북미 중심, 공학 중심, 상업 중심으로 설계되어 있으며, 이로 인해 GPT의 응답도 기술 중심적이고 이익 중심적인 시각을 전제로 한다. 따라서 GPT 설계 및 검수 팀에 언어학자, 인류학자, 지역학자, 페미니스트 연구자 등이 참여하여 다층적 문화 감수성과 윤리적 민감도를 설계 초기부터 반영해야 한다.

  이러한 대응 전략은 GPT의 ‘공정한 언어 모델’로서의 진화를 위한 기술적이고도 문화적인 필수 조건이다. 마지막 문단에서는 GPT가 만드는 ‘세계’가 인간 사회에 어떤 새로운 상상력과 과제를 던지는지, 그 철학적 함의를 정리한다.

 

세계를 말하는 기술, 기술이 구성하는 세계

  GPT는 단지 ‘현실을 설명하는 기술’이 아니다. GPT는 언어를 통해 현실을 ‘말하게 만들고’, 반복하게 만들고, 규범화하게 만든다. 이처럼 언어는 세계를 구성하는 힘이며, GPT는 그 언어를 자동적으로 대량 생산하는 알고리즘이다. 따라서 GPT의 응답은 정보 제공이 아니라, ‘재현된 세계의 구축’ 행위다. 이 지점에서 우리는 GPT를 더 이상 기술적으로만 이해할 수 없으며, GPT는 언어적 권력을 가진 존재로 재정의해야 한다.

  GPT가 자주 사용하는 단어, 구성 방식, 인용 구조, 결론 도출의 방향성은 모두 세계를 어떻게 바라보게 만들지를 설계하는 요소다. 이 설계는 개별 사용자에게는 세계 인식의 틀이 되고, 집단적으로는 사회 담론의 방향을 정하는 기준이 된다. GPT는 우리에게 ‘생각의 프레임’을 주고 있으며, 이는 종종 사용자의 가치관, 정체성, 인식론적 기반을 바꾸는 결과를 낳는다.

  따라서 GPT에 내재된 문화적 편향은 단지 ‘소수 문화 배제’의 문제가 아니라, 지구적 기술이 세계를 어떻게 조직하고 있는가에 대한 인식론적 질문이다. 이는 동시에 ‘누가 말하게 설계되었고, 누구의 말은 사라졌는가’라는 담론적 질문이며, AI 시대의 언어윤리와 설계 책임을 다시 규정하게 만드는 철학적 요청이다.

  결국 GPT는 세계를 재현하는 기술이 아니라, 세계를 재구성하는 언어적 메커니즘이다. 그렇다면 우리가 GPT에게 묻는 것은 단지 “정확한 정보”가 아니라, “그 정보를 말하는 방식, 맥락, 관점, 침묵의 구조”다. AI의 편향 문제는 데이터의 문제가 아니라, ‘어떻게 세계를 말할 것인가’라는 사회 전체의 선택의 문제다. 우리는 지금, 그 선택의 기술을 사용하고 있다.