서울대학교 공과대학(학장 이병호)은 윤성로 전기정보공학부 교수팀이 한글날을 맞아 한국어 언어 모델의 사회적 편향 진단을 위한 데이터셋 K-스테레오셋(StereoSet)를 공개했다.

인공지능의 사회적 편향은 미래 인공지능 연구에서 전 세계적으로 중요한 키워드로 대두되고 있다.

국내의 경우 올 초 인공지능 기반 한국어 챗봇인 ‘이루다’로부터 성소수자, 인종, 장애인 등에 대한 차별 및 혐오성 표현이 발견돼 화제가 된 바 있다. 이런 문맥에서 최근 대통령직속 4차산업혁명위원회와 과학기술정보통신부가 인간성을 위한 인공지능의 3대 원칙 중 하나로 ‘인간의 존엄성 원칙’을, 10대 핵심 요건 중 하나로 ‘다양성 존중’을 제시했을 만큼 윤리적인 인공지능에 대한 중요성이 커지고 있다.

그럼에도 최근까지도 자연어 처리 분야의 근간이 되는 인공지능 기반 한국어 언어 모델에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있으나, 이들의 사회적 편향을 진단할 수 있는 수단은 여전히 부족한 상황이다.

이런 문제의식 하에 윤성로 교수팀이 이번에 공개하는 K-스테레오셋는 영어 언어 모델의 사회적 편향을 진단하기 위해 MIT에서 공개한 ‘스테레오셋’의 개발셋을 기반으로 한국적 현실에 맞춰 보완 개발한 것으로, 앞으로 지속적으로 확장될 예정이다. 약 4000개의 샘플로 구성된 원본 데이터셋은 먼저 네이버 파파고 API를 통해 1차적으로 번역한 후 다수 연구원이 독립적으로 번역 내용을 검수했다. 원래의 샘플 양식과 취지를 보존하도록 후처리를 진행해 구축됐다.

데이터 내 사회적 편향의 분야는 성별, 종교, 직업, 인종 총 네 가지 항목으로 구성돼 있으며, 편향성 진단을 위한 샘플 양식은 두 개의 카테고리로 분류돼 있다.

첫 번째는 문장 내 편향 진단 테스트를 위한 ‘인트라센텐스(intrasentence)’ 양식이다. 빈칸 처리된 문장이 주어졌을 때 빈칸에 채워질 내용으로서 세 개의 보기 중 어느 것에 높은 점수를 부여하는지를 이용해 진단한다. 예를 들어, 위의 왼쪽 예시처럼 한 문장 안에서 ‘심리학자’라는 직업의 사람이 ‘독선적’이라는 편향을 가졌는지를 확인할 수 있다.

두 번째는 문장 간 편향 진단 테스트를 위한 ‘인트라센텐스’ 양식이다. 앞 문장(context)이 주어졌을 때 다음 문장으로서 세 개의 선택지가 주어지며 이들 중 어떤 문장에 높은 점수를 부여하는지를 이용해 진단한다. 예를 들어, 위의 오른쪽 예시처럼 사람이 ‘히스패닉’이라는 문맥이 주어졌을 때, 다음 문장에서 그 사람이 ‘불법적인 시민’이라는 편향을 가졌는지 확인할 수 있다.

연구를 주도한 송종윤 연구원은 “문장 내 편향 진단 샘플 중 언릴레이티드(unrelated) 라벨에 해당하는 문장은 문맥과 전혀 관계없는 단어가 빈칸에 들어가기 때문에 자동 번역 시 원문 의미를 벗어나기 쉽다. 또한 문장 간 편향 진단 샘플의 보기 문장들은 앞 문장(context) 문장을 고려하지 않는 경우가 발생하는 등의 특수한 상황들에 유의하며 변환을 진행했다”고 말했다.

연구 책임자인 윤성로 교수는 “인공지능 기반의 한국어 언어 모델이 고도화되고 사업화될수록 윤리성 확보 및 편향성 제거를 위한 노력이 핵심적이며, 한글날을 맞아 보다 바른 한글을 구사하는 인공지능 기술 개발을 위해 K-스테레오셋가 작지만 의미 있는 첫걸음이 되기를 기대한다”고 밝혔다.

출처 / 서울대학교 공과대학