요즘 AI 이야기 나오면 다들 ‘와 대박’ 하시죠? 그런데 이 AI, 우리 인간의 편견을 그대로 배운다는 사실 알고 계셨나요?
지난 10월, 파리 루브르 박물관에서 1억 유로짜리 왕실 보석이 털렸는데요. 세계에서 가장 보안이 철저한 박물관에서 단 8분 만에 일어난 대담한 절도 사건이었어요. 근데 진짜 신기한 건, 범인들이 하이바이저스트를 입고 가구 운반용 리프트를 타고 와서 마치 공사장 직원인 척했다는 거예요.
방문객들도, 경비원들도 전혀 의심하지 않았다네요. ‘공사하는 사람들’이라는 카테고리에 들어맞으니까 자연스럽게 지나쳤던 거죠. 우리 뇌는 효율을 위해 항상 카테고리로 세상을 바라본답니다.
이게 왜 AI 이야기로 이어지냐면요. AI 시스템도 정확히 같은 방식으로 작동해요. 얼굴 인식이나 이상 행동 감지 시스템 모두 ‘평범한 것’과 ‘의심스러운 것’을 구분하는 학습된 패턴을 사용하거든요.
솔직히 말해서, AI는 우리 사회의 편견을 그대로 반영할 수밖에 없어요. 특정 인종이나 성별이 ‘의심스럽다’고 학습되면, AI는 그들을 과도하게 검문하게 되죠. 반대로 루브르 도둑들처럼 ‘평범해 보이는’ 사람들은 눈에 띄지 않게 되고요.
제가 경제학을 전공하면서 가장 인상 깊었던 말이 “데이터는 결코 객관적이지 않다”는 거였는데, AI 학습 데이터도 마찬가지인 것 같아요. 우리 사회가 가진 고정관념이 데이터에 그대로 스며들어, AI의 판단에 영향을 미치게 되죠.
결국 AI는 우리 사회의 거울이라는 생각이 들어요. 루브르 도둑들이 성공한 이유는 그들이 ‘보이지 않아서’가 아니라, ‘평범하게 보였기 때문’이었는데, 이건 AI가 특정 집단을 과도하게 의심하는 방식과 정확히 같은 메커니즘인 거죠.
다음에 AI가 편향적이라고 말할 때는, 그건 단순히 기술의 문제가 아니라 우리 사회의 모습을 그대로 반영하고 있다는 걸 기억해보세요. 기술이 발전할수록 우리 자신을 더 잘 이해해야 하는 아이러니가 참 재미있네요!
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원문: [Ars Technica](https://arstechnica.com/science/2025/11/how-louvre-thieves-exploited-human-psychology-to-avoid-suspicion-and-what-it-reveals-about-ai/)