[코몬랩] 기술은 중립적이지 않다 : 라벤더 프로그램이 드러낸 불편한 진실 - 파주 운정 목동동 코딩 AI 교육

 

 

 

 

 

기술은 중립적이지 않다

라벤더 프로그램이 드러낸 불편한 진실

 

 

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인간의 인식의 대부분은 추론에 근거한다고 생각합니다.

 

 

1. 첫인상의 영향과 고정관념

 

인간은 새로운 대상을 접할 때 과거 경험을 바탕으로 빠르게 판단합니다.

 

예를 들어, 특정 직업군에 대한 고정관념이 형성되면, 새로운 사람을 만났을 때 그 사람이 실제로 어떤 능력을 가졌는지보다 직업군에 대한 기존 인식을 우선 적용하는 경향이 있습니다. 이는 언어적으로도 나타나며, "과학자는 차갑고 논리적이다" 혹은 "예술가는 감성적이다"와 같은 고정된 표현들이 우리의 인식을 더욱 강화합니다. 이러한 편향은 새로운 정보를 객관적으로 받아들이기보다 기존의 틀 안에서 해석하게 만듭니다.

 

 

2. 언어적 틀과 문화적 차이

 

같은 개념이라도 사용하는 언어에 따라 그 의미가 다르게 해석될 수 있습니다.

 

예를 들어, 서양에서는 개인주의적 사고가 강조되는 반면, 동양에서는 집단주의적 사고가 강하게 작용하는 경향이 있습니다. 이는 언어에서도 반영되며, 영어에서는 "I think"라는 표현이 자주 사용되지만, 한국어에서는 "우리"라는 단어가 더 자주 등장합니다. 이러한 차이는 단순한 표현의 문제가 아니라, 개인이 과거 경험과 문화적 맥락 속에서 사고하는 방식을 결정하는 요인이 됩니다. 결국 우리는 언어적 틀 속에서 세계를 바라보고 있으며, 이는 새로운 정보를 해석하는 방식에도 영향을 미칩니다.

 

 

 

3. 프레이밍 효과와 의사결정

 

같은 정보라도 어떻게 표현되느냐에 따라 사람들의 판단이 달라질 수 있습니다.

 

예를 들어, "90% 성공률"과 "10% 실패율"이라는 두 표현은 동일한 사실을 전달하지만, 사람들이 받아들이는 감정적 반응은 다르게 나타납니다. 이는 우리가 정보를 받아들일 때 단순한 사실만을 고려하는 것이 아니라, 과거 경험과 언어적 맥락을 기반으로 해석하는 방식을 취하기 때문입니다. 광고나 정치적 선전에서도 이러한 프레이밍 효과를 이용하여 사람들의 인식을 조작하는 사례가 많습니다. 우리는 객관적인 판단을 내린다고 생각하지만, 실상은 언어적 편견과 과거 경험의 틀 안에서 결정을 내리고 있는 것입니다.

 

 

 

 

 

인간이 타인의 인식에 의존하는 현상과 원인

 

1. 현상: 사회적 의존적 사고

 

인간은 새로운 정보를 해석하거나 판단할 때, 자신의 경험뿐만 아니라 타인의 인식과 의견을 참고하는 경향이 있습니다. 이는 특히 복잡하거나 불확실한 상황에서 두드러지며, 대중의 의견이나 권위자의 판단에 따라 자신의 인식을 조정하는 모습으로 나타납니다. 예를 들어, 제품을 구매할 때 리뷰를 참고하거나, 사회적 이슈에 대한 견해를 다수 의견에 맞추려는 행동이 이에 해당합니다.

 

 

 

2. 원인: 인지적 효율성과 사회적 생존 전략

 

이러한 현상은 다음과 같은 이유에서 발생합니다.

 

인지적 부담 감소: 모든 정보를 스스로 분석하기에는 시간과 에너지가 많이 들기 때문에, 타인의 의견을 활용함으로써 보다 효율적인 판단이 가능해집니다.

 

사회적 소속 욕구: 인간은 본능적으로 집단에 속하려는 경향이 있으며, 다수의 의견을 따르는 것이 소속감을 형성하고 사회적 갈등을 피하는 데 도움을 줍니다.

 

경험적 학습과 신뢰: 특정한 경험이 부족한 상황에서는 전문가나 다수의 의견을 신뢰하는 것이 생존과 적응에 유리하기 때문입니다.

 

결국, 인간은 불확실성을 줄이고 효율적인 결정을 내리기 위해 타인의 인식을 중요한 정보로 활용하는 것입니다.

 

 

 

 

 

 

 

인간 인식의 추론 기반과 AI의 확장

 

인공지능(AI)이 이러한 추론의 범위를 넓혀 제공하는 것은 긍정적인 측면과 부정적인 영향력으로 변질될 수 있는 측면을 모두 지닙니다.

 

인간은 제한적인 정보와 과거 경험을 바탕으로 상황을 판단하고 대상을 인식합니다. 이와 유사하게, 영상 자료에 따르면 AI 역시 특징들을 분석하여 가능성을 예측하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 무장 단체 일원이 특정 시기에 사과를 많이 검색했다면, AI는 '사과 검색'이라는 특징을 무장 단체의 특징으로 학습하고, 사과를 많이 검색한 사람에게 무장 단체와의 유사도 점수를 높게 부여할 수 있습니다. 이는 AI가 데이터 속에서 패턴을 발견하고 이를 바탕으로 추론하는 방식이 인간의 경험 기반 추론과 유사함을 보여줍니다. AI는 수많은 데이터를 무차별적으로 수집하고 분석하여 인간이 미처 파악하지 못하는 연관성을 찾아내고, 이를 통해 인식의 범위를 확장할 수 있다는 점에서 긍정적인 잠재력을 지닙니다.

 

 

 

AI 기반 추론의 구체적 사례 : 라벤더 프로그램

 

그러나 이러한 AI 기반 추론의 확장은 심각한 부정적인 영향력으로 이어질 수 있습니다. 영상은 이스라엘-하마스 전쟁에서 이스라엘군이 AI 시스템, 특히 '라벤더' 프로그램을 활용한 사례를 제시하며 이러한 우려를 구체적으로 보여줍니다. 라벤더는 가자 지구의 팔레스타인인이 무장 단체 소속일 가능성을 점수로 예측하여 공격 대상을 대량으로 지목하는 AI 시스템입니다. 이 시스템은 무장 단체에 대한 특징들을 학습하고, 개인의 데이터가 이러한 특징과 얼마나 유사한지에 따라 점수를 매깁니다.

 

 

 

AI 예측의 한계와 오류 가능성

 

문제는 AI의 예측이 완벽하지 않다는 점입니다. 현지 언론에 따르면, 전쟁 초기 이스라엘군은 라벤더가 90% 정확하다는 결론을 내렸지만, 3만 7,000명에 달하는 팔레스타인인이 라벤더의 판단에 따라 무장 세력 가담자로 분류되었습니다. AI는 단순히 데이터상의 연관성을 학습할 뿐, 인간처럼 맥락을 이해하거나 예외적인 상황을 판단하기 어렵습니다. 예를 들어, 과거 무장 단체 일원이 사과를 많이 검색했다는 이유로, 현재 사과를 많이 검색하는 민간인 역시 무장 단체 가담자로 잘못 분류될 수 있습니다.

 

더욱 심각한 문제는 AI 시스템 도입으로 인해 공격 대상을 결정하는 과정에서 인간의 검증이 소홀해졌다는 점입니다. 이스라엘군은 라벤더가 지목한 대상에 대해 20초도 채 쓰지 않고 남성인지 확인하는 수준으로만 검증했으며, 그 결과 무장 단체 소속과 이름이나 별명, 심지어 이들이 소유했던 전자기기를 사용하는 주민까지 공격 대상에 포함되었습니다. 이는 AI의 판단이 인간의 신중한 판단보다 우선시되는 경향을 보여주며, 인간의 통제력 약화라는 심각한 문제점을 드러냅니다.

 

 

 

AI 활용 증가에 따른 민간인 피해 급증

 

실제로, 2014년 이스라엘군이 허용한 테러리스트와 민간인 사망자 비율은 1대 1 수준이었지만, AI를 도입한 이번 전쟁에서는 그 비율이 최대 1대 15까지 크게 늘었습니다. 이는 AI의 부정확한 판단과 소홀한 인간 검증이 무고한 민간인 피해의 증가로 직결될 수 있음을 명백히 보여주는 사례입니다.

 

뿐만 아니라, 가자 지구 내 군사적 목적의 건물 자동 선별 시스템인 '가스펠', 무장 세력 용의자가 집으로 돌아왔을 때를 포착해 공격하는 '아빠는 어디에'와 같은 AI 시스템들의 운용은 한번 데이터베이스에 들어가면 누구든 언제든지 AI의 타깃이 될 수 있다는 잠재적인 위협을 시사합니다. 드론을 통해 수집된 영상 데이터에 개인의 얼굴이 포함될 경우, 그 데이터베이스에 기록되어 미래에 잠재적인 공격 대상이 될 수 있다는 우려 또한 존재합니다.

 

 

 

AI 추론 능력의 양면성과 책임 있는 활용의 중요

 

AI는 방대한 데이터를 기반으로 인간 인식의 한계를 넘어선 추론 능력을 제공할 수 있지만, 그 정확성의 한계와 인간의 통제력 약화는 심각한 윤리적, 인도적 문제를 야기할 수 있습니다. 특히 생명을 다루는 군사적 영역에서 AI의 성급한 도입과 활용은 무고한 시민들의 막대한 피해로 이어질 수 있으며, 기술 발전에 대한 신중한 접근과 인간의 책임 있는 개입의 중요성을 강조합니다.

 

 

 

 

 

 

라벤더 프로그램과 인간의 욕망

 

앞서 살펴본, 이스라엘이 사용하는 라벤더(Lavender) 프로그램은 인공지능을 활용한 표적 암살 시스템으로, 빅데이터 분석을 통해 목표물을 식별하고 공격을 수행하는 데 활용됩니다. 이는 단순한 기술적 도구가 아니라, 인간의 특정한 욕망을 반영하고 있다는 점에서 중요한 시사점을 제공합니다.

 

라벤더 프로그램의 핵심은 정확성과 속도입니다. 즉, 인간은 더 빠르고, 더 확실하며, 더 적은 비용으로 목표를 달성하기를 원합니다. 이러한 목표는 군사 기술뿐만 아니라, 경제, 정치, 사회 전반에서 동일하게 작용합니다. 효율성과 정밀성을 강조하는 기술 발전의 이면에는 결국 통제하고자 하는 욕망, 리스크를 최소화하려는 욕망, 권력을 유지하려는 욕망이 자리 잡고 있습니다. 이러한 욕망이 기술을 통해 구체화될 때, 그것이 만들어내는 결과는 결국 인간 사회의 가치관을 반영하게 됩니다.

 

 

 

 

인간의 욕망을 재정의하는 언어적 관점의 필요성

 

기술이 발전할수록, 기존의 언어적 틀에서 벗어나 인간의 욕망을 새롭게 정의할 필요가 있습니다. 지금까지 인간의 욕망은 이익 극대화, 위험 회피, 지배력 강화와 같은 개념으로 설명되어 왔습니다. 그러나 이러한 언어적 틀 안에서는 기술이 발전할수록 필연적으로 통제, 감시, 무력 사용이 강화될 수밖에 없습니다.

 

이를 극복하기 위해서는 새로운 언어적 관점의 설계가 필요합니다. 예를 들어, 효율성과 정밀성이 아니라 공존과 균형을 중심으로 기술을 정의한다면, 라벤더와 같은 프로그램이 아닌, 협력적이고 윤리적인 AI 기술이 우선적으로 개발될 가능성이 높아집니다. 어떤 개념을 중심으로 사고하느냐에 따라 기술의 방향성이 결정된다는 점에서, 언어적 틀을 바꾸는 것은 곧 욕망을 변화시키는 과정이라 할 수 있습니다.

 

결국, 라벤더 프로그램은 단순한 군사 기술이 아니라 인간의 욕망을 반영한 결과물입니다. 그렇다면 단순히 기술을 규제하는 것을 넘어, 욕망을 새롭게 정의하는 언어적 틀을 고민해야 합니다. 기술 발전의 방향이 윤리적이고 지속 가능할 수 있도록, 인간의 욕망 자체를 재설계하는 작업이 필요합니다.

 

 

 

 

 

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