최근 암호화폐 세계에서 정보의 분산과 자유가 가장 중요하다는 사실이 더욱 강조되고 있다. 그러나 우리가 의존하는 AI 도구가 특히 중국과 같은 정치적으로 민감한 주제에 대해 편향된 모습을 보인다면 어떻게 될까? 최근의 분석 결과는 이런 상황이 실제로 발생하고 있음을 보여주고 있다. AI 모델, 특히 중국 외부에서 개발된 모델조차도 중국과 관련된 질문에 대한 응답이 사용하는 언어에 따라 다릅니다. 이는 디지털 시대의 정보 흐름에 대한 AI 검열의 심각성을 일깨우며, 우리는 이 흥미롭지만 우려스러운 발견을 깊이 있게 살펴볼 필요가 있다.
AI에 대한 접근 방식이 국가의 정치적 시스템에 따라 크게 왜곡될 수 있는데, 이는 AI가 인식할 수 있는 정보의 범위를 제한하기 때문이다. 중국 연구소에서 개발된 AI 모델들은 국가 통합이나 사회의 조화를 해치는 내용을 생략하도록 엄격한 규제를 받는다. 하지만 이제는 이 검열이 중국산 AI 모델에 국한되지 않음이 드러났다. 독립 개발자 xlr8harder는 ‘자유 표현 평가’라는 실험을 통해, 동일한 정치적 질문을 영어와 중국어로 posed한 결과를 비교하였다. 그 결과는 매우 충격적이었다.
xlr8harder의 분석에서 AI 모델들은 질문의 언어에 따라 상이한 반응을 보였다. 심지어 서구에서 개발된 AI 모델조차도 중국어로 질문했을 때는 영어보다 더 소극적인 태도를 보였다. 주요 관찰 내용을 정리하면 다음과 같다: 미국 개발의 Claude 3.7 Sonnet은 중국어로 된 민감한 질문에 낮은 응답률을 보였고, Alibaba의 Qwen 2.5 72B Instruct는 영어에서는 ‘상당히 호응’했지만 중국어에서는 민감한 질문에 대한 답변률이 절반으로 떨어졌다. Perplexity의 R1 1776(‘비검열’ 버전) 또한 중국어로 표현된 요청을 상당히 거부했다.
이와 같은 발견은 AI 모델이 편향되지 않고 보편적으로 적용되는 것이라는 신념이 잘못된 것일 수 있음을 시사한다. 우리가 AI와 상호작용할 때 사용하는 언어는 민감한 주제에 대한 반응을 상당히 좌우할 수 있다. xlr8harder는 이러한 불균형한 반응이 ‘일반화 실패’에서 기인할 수 있다고 이론화했다. 많은 중국어 텍스트 데이터가 이미 정치적으로 검열된 상태라면, 이는 모델의 응답 방식에 영향을 미칠 수밖에 없다.
이러한 불균형 문제에 대해 전문가들은 공감하고 있다. 이들은 AI 모델이 언어 간 일관성이 부족하고, 특정 언어에 따라 다른 행동을 강요할 수 있다는 점을 지적한다. 예를 들어, Oxford Internet Institute의 크리스 러셀은 AI 모델이 언어별로 서로 다른 방식으로 작동할 수 있음을 설명했다. 특히, 사르란드 대학교의 반그라트 가우탐은 AI 시스템이 데이터의 패턴에서 학습하는 통계적 기계라는 점을 강조하며, 중국어 데이터의 부족으로 인해 비판적인 내용을 생성할 가능성이 낮아질 수 있다고 밝혔다.
암호화폐 커뮤니티에 있어 AI 언어 편향을 이해하는 것은 특히 중요하다. 정보 접근성이 제한되는 경우, 중국과 같은 정치 시스템과 연관된 글로벌 사건을 이해하는 데 왜곡을 초래할 수 있다. 우리가 AI의 기술적 발전에 따라 성장하는 과정에서 이 편향을 이해하고 해소하는 것이 진정한 분산화된 정보 환경을 보장하는 필수 요소가 될 것이다. AI 모델 개발 시 알고리즘의 투명성을 더욱 높이고, 다양한 문화적 맥락을 고려한 AI 윤리를 개발하는 것이 필요하다.
결론적으로, AI 언어 편향 발견은 단순한 통계적 결과 이상이다. 이는 더 공정하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축을 위한 복잡한 도전과제를 상기시켜 준다. 우리는 AI의 향후 발전이 단순한 권력의 도구로 전락하지 않도록 지속적으로 경계를 해야 한다. 진정으로 편향되지 않은 AI의 여정은 이제 시작되었다.
