AI를 심사 과정에 도입하는 기업이 늘어나면서 AI 편향 문제에 대한 우려가 커지고 있다. AI 편향은 알고리즘이나 학습 데이터가 특정 성별이나 집단에 불리하거나 유리한 결과를 반복 생성하는 현상을 뜻한다. 이에 따라 AI가 남녀를 공정하게 판단할 수 있을지에 대한 사회적 관심이 높아지고 있다. 리서치 기업 피앰아이는 만 20~59세의 생성형 AI 사용 경험자 1000명을 대상으로 ‘공공기관의 AI 도입 방안’에 관한 설문조사를 진행했다. 그 결과, 응답자의 68.1%가 AI 도입 전에 충분한 검증 절차를 거쳐야 한다고 답했다.
반면, 신속한 도입을 주장한 비율은 20.7%에 그쳤다. 연령별로는 50대의 75.4%가 신중한 검증을 요구하며 가장 높은 비율을 보였고, 40대 69.8%, 30대 66.6%, 20대 60.6% 순으로 연령이 낮아질수록 신중론은 다소 감소했다. 성별 차이도 확인됐다. 여성은 72.6%가 충분한 검증을 강조한 반면, 남성은 63.6%에 머물렀다. AI가 성별에 따라 편향적 결과를 낼 가능성에 대한 우려도 상당했다. ‘한국 사회에 적합한 AI 성별 편향 점검 기준이 필요하다’는 응답이 63.8%에 달했다. 여성 응답자의 65.6%, 남성 응답자의 62.0%가 이 의견에 동의했다.
| 조사 항목 | 응답 | 비율 |
|---|---|---|
| 공공기관 AI 도입 방식 | 시간이 걸리더라도 충분한 검증 필요 | 68.1% |
| 공공기관 AI 도입 방식 | 신속한 도입 | 20.7% |
| AI 성별 편향 대응 | 한국 상황에 맞는 별도 점검 기준 필요 | 63.8% |
출처: 피앰아이 배포 보도자료, 뉴스와이어(2026년 7월 5일). 표는 해당 발표 수치를 재구성했다.
또한 AI가 사용되기 전 정부의 사전 점검이 반드시 필요한 분야로는 ‘범죄 예방 및 치안’과 ‘의료 진단’이 꼽혔다. 범죄 예방 및 치안 분야는 남성 50.0%, 여성 47.5%가, 의료 진단 분야는 남녀 모두 44.0%가 중요하다고 답했다. AI의 공정성을 확보하기 위한 가장 중요한 요소로는 ‘판단 근거를 설명하는 기능’이 21.6%로 가장 높았으며, ‘사람이 최종 검토하는 절차’가 17.6%로 뒤를 이었다. 피앰아이 조민희 대표는 “AI 기본법 시행과 같은 제도적 기반이 마련되는 시점에서 국민들은 기술 도입 속도보다 한국 사회의 특성을 반영한 신뢰 가능한 검증을 중시하는 경향을 보이고 있다”면서 “연령과 분야에 따라 우려 지점이 다르기 때문에 획일적인 규제보다는 단계별로 세밀하게 설계된 정책이 필요하다”고 말했다.
이번 조사 결과는 AI가 사회 전반에 확산되는 과정에서 편향 문제를 어떻게 해결할지에 대한 국민적 관심과 요구가 높아지고 있음을 보여준다. 특히 한국 사회의 특수성을 반영한 점검 기준 마련과 함께 충분한 검증 절차를 통해 AI의 공정성과 신뢰성을 확보하는 것이 중요해졌다.
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