[2024년 6월 1주] 칼럼ㅣAI 편향(Bias)이 콘텐츠 마케팅에 미치는 영향
생성형 AI가 일상화 수준으로 마케팅 현장에 접근하게 되면서 콘텐츠 제작에 있어서 AI를 활용하는 단계의 캐즘까지는 아직도 시간이 소요될 것이다라는 판단과 예측들이 업계에서 흘러나오고 있습니다.
하지만, 오늘날 생성형 AI(이하 AI로 줄임)가 만들어 내는 콘텐츠에 있어서 ‘편향’이 다수 발생되고 있는 것은 사실 입니다. 즉 AI 편향을 일컫는 이야기 입니다.
‘AI 편향’이란 ‘AI 시스템이 잘못된 가정이나 데이터로 인해 부정확하거나 불공정한 결과를 산출하는 것’을 말합니다. 이는 콘텐츠 마케팅에 부정적인 요소 및 결과를 만들어 낼 수 있습니다.
특히 AI 기술이 마케팅 분야에서 자연스럽게 활용되는 순간 정제화 되지 않거나, 감독 관리되지 않은 AI의 결과물과 과정 상에서 발생될 ‘위험 요소’들은 잘못된 정보가 일반 사용자에게 노출되는 AI 편향(Bias)가 큰 파장을 안겨 줄 것입니다.
본 글은 AI 편향이 콘텐츠 마케팅에 미치는 영향에 대해 살펴보고, AI 기술이 마케팅 분야에서 점점 더 활용되면서, 이에 따른 위험 요소도 함께 대두되고 있는 AI 편향(AI Bias)에 대한 이해, 그리고 콘텐츠 마케팅 분야에 있어 고려해야 할 대응 전략 등을 함께 정리해보고자 합니다.
대표적인 '편향의 징후'들
- 대표성이 없는 콘텐츠
- 반복적인 패턴
- 출력 결과물의 이상
AI 편향, 위에서 언급한 대로 ‘부정확하거나 불공정한 결과를 산출하는 것’으로 아래와 같은 주요 유형으로 콘텐츠 마케팅에서 AI 편향에 있어 주의해야 할 주요 유형은 다음과 같습니다.
✅하나. 데이터 편향 (Data Bias)
AI 모델이 훈련되는 데이터셋에 편향이 있다면, 그 편향이 모델의 출력물에 반영됩니다. 예를 들어 데이터셋에 특정 인종, 성별, 연령대가 과소 대표되어 있다면 AI가 그 집단을 배제하거나 고정관념을 갖게 될 수 있습니다.
✅둘. 알고리즘 편향 (Algorithm Bias)
AI 알고리즘 자체의 설계나 가정에 편향이 내재되어 있을 수 있습니다. 예를 들어 이미지 인식 알고리즘이 특정 피부톤을 잘 인식하지 못하는 경우가 있습니다.
✅셋. 상호작용 편향 (Interaction Bias)
AI 시스템과 사용자 간 상호작용 과정에서 편향이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 AI 챗봇이 특정 언어나 문화권의 사용자와 더 잘 소통하도록 훈련 되었다면 다른 사용자에게는 편향된 대화를 제공할 수 있습니다.
✅넷. 확증 편향 (Confirmation Bias)
AI 시스템이 기존의 가정이나 편견을 강화하는 데이터에만 집중하여 편향을 심화시킬 수 있습니다. 이는 AI가 새로운 정보를 제대로 반영하지 못하게 만듭니다.
✅다섯. 표현 편향 (Representation Bias)
AI가 특정 집단을 부적절 하거나 고정관념적으로 표현하여 그들을 모욕하거나 차별할 수 있습니다. 예를 들어 여성을 '가정주부'로만 묘사하는 등의 편향된 표현입니다.
콘텐츠 마케터는 이러한 AI 편향의 위험을 인지하고, 데이터와 알고리즘을 주기적으로 모니터링하며 인간 전문가의 감독 하에 AI를 활용해야 합니다(즉, 생성형 AI 서비스를 활용하여 콘텐츠 초안 또는 기획 진행시, 명확한 프롬프트를 입력 하더라도, 실제 출력되는 결과에 대한 근거 자료 및 결과값에 대한 검증 - 관리, 크로스체크는 당연하게 해야 하는 상황이 적절한 예시가 될 수 있겠습니다). 다양성과 포용성을 고려한 AI 운영 환경 구축이 중요합니다
포브스에서 2023년 설문한 조사 결과, 실제 응답한 사용자 중 75% 이상의 사람들이 ‘AI가 허위 정보를 퍼뜨리는 것을 우려’하지만, 콘텐츠가 AI에서 생성되었는지 여부를 알 수 있는 사람은 54%에 불과합니다(이 부분은 최근에 각각의 메이저 플랫폼이 AI 생성 콘텐츠 및 레이블을 표시하는 과정을 통해서 할루시네이션, 편향에 대한 인간의 인지적 수단을 보완, 강화하는데 집중하고 있습니다)
즉, 콘텐츠 마케터 입장에서도 AI 편견을 찾아내고 수정 하면서, 타겟 이해 관계자 및 오디언스의 신뢰를 유지하고 브랜드 평판을 보호할 수 있는 절차를 밟아가야 한다는 것입니다.
결국, AI가 편향된 콘텐츠를 생성한다면 다음과 같은 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 아래의 사항을 토대로 콘텐츠 마케터는 주의를 기울여, AI가 생성한 콘텐츠가 검증 및 사실 여부, 저작권 문제에 대한 체계적인 확인이 필요하게 됩니다.
✅하나. 콘텐츠 품질 저하
편향된 AI는 특정 집단을 배제하거나 고정관념을 반영하여 부정확하고 불공정한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이로 인해 콘텐츠의 질이 떨어지고 다양한 관점을 제공하지 못하게 됩니다.
✅둘. 타겟 이해 관계자/오디언스(청중)의 신뢰 상실
편향된 콘텐츠는 청중의 신뢰를 잃게 만듭니다. 상당수의 소비자가 AI로 인한 허위 정보 전파를 우려하고 있습니다. 청중이 브랜드를 불공정 하다고 인식하면 부정적인 평판이 퍼지게 됩니다.
✅셋. 브랜드 이미지 실추
편향된 콘텐츠로 인해 브랜드 이미지가 실추되면 장기적으로 브랜드 가치와 충성도에 타격을 입게 됩니다. 이는 매출 및 수익성 감소로 이어질 수 있습니다.
✅넷. 청중 참여 및 도달 범위 감소
특정 집단을 배제하거나 편향된 콘텐츠는 그 집단의 관심을 잃게 만듭니다. 결과적으로 콘텐츠 참여도가 낮아지고 도달 범위가 제한됩니다.
AI 도구의 편견을 인식하는 것은 AI 도구가 콘텐츠에 몰래 들어가는 것을 방지하는 첫 번째 단계입니다. 편향된 AI가 콘텐츠에 침투하면 의도치 않게 청중의 일부를 불쾌하게 하거나 배제하는 메시지가 나올 수 있습니다. 이는 신뢰를 깨뜨릴 뿐만 아니라 브랜드 평판 에도 해를 끼칠 수 있습니다.
결국, AI 편향은 콘텐츠 마케팅에서 실제 위험 요소입니다. 그렇다면 이를 어떻게 해결할 수 있을까요? 기술적인 관점과 책임있는 AI 기반의 대응 관점에서 살펴보도록 하겠습니다.
소비자들은 비즈니스에 AI를 적용하는 것에 대해 점점 더 경계하고 있습니다. 예를 들어, 41%는 AI가 생성한 제품 설명에 대해 매우 우려하고 있으며, 35%는 개인화된 광고에 대해 우려하고 있습니다. 이러한 결과는 신뢰 구축을 위해 투명성과 윤리적인 AI 관행의 필요성을 강조합니다
AI 편향 완화 전략
AI 편향에 대처하고 공정하고 신뢰할 수 있는 콘텐츠 마케팅을 수행하기 위한 효과적인 전략은 다음과 같습니다.
✅하나. 데이터 소스 분석
AI 모델을 훈련시키는 데이터 세트에 편향이 있는지 분석합니다. 다양한 인구 통계, 문화, 배경을 반영한 포괄적이고 대표성 있는 데이터 수집이 필수적 입니다. (사실 이 부분은 실제적으로 콘텐츠 마케터가 분석을 할 수 없지만, 실제 생성형 AI를 활용해서 결과값을 얻고자 할때, 프롬프트 설계 및 출력된 결과 물에 대한 명확한 출처 분석이 필요합니다 - 텍스트, 이미지 모두 적용)
✅둘. 알고리즘 테스트 및 모니터링
AI 모델의 의사결정 패턴을 정기적으로 감사하여 새로운 편향이 발생하는지 확인해야 합니다. 편향이 발견되면 즉시 해결하고 모델을 업데이트해야 합니다. (이 부분도 마찬가지로, 콘텐츠 마케터 입장에서는 대응할 수 없지만 다양한 생성형 AI 도구를 통해서 입력 프롬프트를 테스트 하면서, 검증할 수 있는 결과값을 찾는 작업이 필요합니다)
✅셋. 인간 스스로의 감독과 검증 작업
인간 스스로, 마케팅 전문가가 AI 출력물을 검토하고 편향 여부를 평가해야 합니다. 필요한 경우 인간이 개입하여 편향을 제거할 수 있어야 합니다. (콘텐츠 마케터가 가장 접근, 대응할 수 있는 부분 중에 일 부분 입니다)
✅넷. 윤리 정책 수립
AI 개발 및 배포를 위한 윤리 가이드라인과 규제를 수립하여 AI 시스템의 공정성과 투명성을 보장해야 합니다. (이 부분은 책임있는 AI 분야와 연결되는 것으로, 검증하고 증명, 특히 윤리적으로 문제가 없는지, 법률적으로 생성한 결과값이 타겟 이해관계자에게 위협적인 요소가 되지 않는지 등의 마케팅 측면에서 윤리적인 가이드라인 준비 및 활용은 매우 필요한 부분 입니다)
이렇게, 위와 같은 AI 편향 문제를 해결하려면 기술적 해결책 뿐만 아니라 조직 문화, 프로세스, 규제 등 다각도의 노력이 필요합니다. 특히 생성형 AI를 활용하여 콘텐츠를 신속하고 빠르게, 고품질의 콘텐츠를 제작하고자 하는 ‘콘텐츠 마케터’ 입장에서는 ‘신뢰할 수 있는 AI’ 서비스를 활용. 콘텐츠의 정확성과 포용성을 유지할 필요가 있어 보입니다. 콘텐츠 마케터 스스로 지속적인 주의와 개선을 통해 더욱 공정하고 신뢰할 수 있는 AI 활용 시스템, 거버넌스를 구축할 수 있습니다.
본 글을 읽는 콘텐츠 마케터 분들은 'AI 기술의 혜택'을 누리면서도 편향성의 위험을 인지하고 대비해야 할 것입니다. 즉, 포용적이고 공정한 콘텐츠 제작에 있어 AI를 활용하되 브랜드 평판까지 보호해야 할 필요도 있습니다. AI 편향을 감지 및 극복하면서 청중과의 신뢰를 구축하고 유지하기 위해 경계심을 갖고 윤리적인 AI 활용에 집중해야 할 것입니다. 매우 빠른 속도로 성장하는 생성형 AI를 기반으로 고객과의 신뢰를 쌓고, 시대의 속도에 부합하는 성공적인 콘텐츠 마케팅을 이루는 데 도움이 되었으면 합니다.
- 트로이 대표 파트너, 박충효 드림
참고(1) : Responsible AI(by Google), https://ai.google/responsibility/responsible-ai-practices/
참고(2) : Responsible AI(by Google Cloud), https://cloud.google.com/responsible-ai?hl=ko