요즘 AI 관련 뉴스 보면 ‘편향되었다’는 말 자주 보시죠? 그게 실제로 우리 삶에 어떤 영향을 미치는지 최근 발생한 루브르 박물관 도난 사건을 통해 재미있게 이해해볼 수 있을 것 같아요.
지난 10월, 네 명의 남자가 세계에서 가장 보안이 철저한 루브르 박물관에서 단 8분 만에 101만 달러 상당의 왕관 보석을 훔쳐갔대요. 진짜 대담하죠? 그런데 이들이 사용한 방법이 의외로 간단했어요. 그냥 건설 현장에서 흔히 보는 형광 조끼를 입고 가구 운반용 리프트를 타고 들어온 거거든요.
여기서 신기한 건, 박물관을 찾은 방문객들도 경비원들도 이들을 전혀 수상하게 여기지 않았다는 점이에요. 파리 거리에서는 흔히 볼 수 있는 풍경이니까요. 결국 도둑들은 경비 알람이 울리기 전까지 아무런 제지 없이 그냥 사라져버렸다고 해요.
이게 우리 뇌가 어떻게 작동하는지 잘 보여주는데, 사실 우리는 세상을 있는 그대로 보지 않고 ‘카테고리’로 분류해서 이해한답니다. 건설 작업복을 입은 사람은 ‘일반적인’ 존재로, 위험한 사람으로 보이지 않는 거죠. 마치 스타벅스에서 유니폼 입은 사람을 직원으로 바로 알아보는 것처럼요.
근데 진짜 놀라운 건, AI 시스템도 정확히 같은 방식으로 세상을 본다는 거예요. AI가 얼굴 인식이나 이상 행동 탐지할 때도 수학적 계산을 통해 ‘평범한 것’과 ‘의심스러운 것’을 구분하는데, 문제는 이 기준이 결국 우리가 학습시킨 데이터에서 나온다는 점이에요.
제 생각엔 이게 AI 편향 문제의 핵심인 것 같아요. 루브르 도둑들이 ‘신뢰할 수 있는 카테고리’에 속해서 눈에 띄지 않았듯이, AI도 특정 인종이나 성별을 ‘의심스러운 카테고리’로 과도하게 분류할 수 있다는 거죠. 한쪽은 지나치게 무시하고, 다른 한쪽은 지나치게 의심하는 거예요.
솔직히 이 연결고리 이해하니까 좀 오싹하더라고요. AI가 만들어내는 편견이 사실은 우리 사회의 편견을 그대로 반영한 거라는 걸 깨달았거든요. 마치 거울처럼 우리의 사회적 카테고리와 위계를 그대로 비춰주는 거죠.
이제는 AI가 단순한 기술 문제가 아니라 사회학적인 현상이라는 걸 알아야 할 때인 것 같아요. 다음에 AI가 편향되었다는 뉴스를 보게 되면, 한번쯤 ‘이게 정말 AI의 문제일까, 우리 사회의 문제일까?’ 생각해보게 되네요.
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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/)