[기고/칼럼] AI 편향(Bias)이 콘텐츠 마케팅에 미치는 영향

❏ 본 글은 '잉크닷'에 [칼럼]으로 기고된 글의 주요 내용만 간추려서 정리된 글입니다.

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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

편향의 징후

- 대표성이 없는 콘텐츠
- 반복적인 패턴 
- 출력의 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

"여기서 AI 편향이란?" - AI 편향의 이해

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 훈련되었다면 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 부적절하거나 고정관념적으로 표현하여 그들을 모욕하거나 차별할 수 있습니다. 예를 들어 여성을 가정주부로만 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 입력하더라도, 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

< 중략 >

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

1. 데이터 소스 분석

AI 모델을 훈련시키는 데이터 세트에 편향이 있는지 분석합니다. 다양한 인구 통계, 문화, 배경을 반영한 포괄적이고 대표성 있는 데이터 수집이 필수적입니다(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)

2. 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)

3. 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)

4. 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)

본 글을 읽는 마케터 분들은 'AI 기술'의 혜택을 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

❏ 본 글은 '잉크닷'에 [칼럼]으로 기고된 글의 주요 내용만 간추려서 정리된 글입니다.

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긴글 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다. 다음에 또 좋은 포스팅으로 찾아올께요

변화하는 Tech-Generation 시대에 생성형 AI(Generative AI)를 기반으로 AI와 마케팅, 그리고 AGI의 시대에 AI윤리와 Responsible AI, 마케팅 플랫폼, 디지털 마케팅, 콘텐츠, 팀의 성장을 함께 논의 하면서 비즈니스 역량에 AI를 추가하고, 활용할 수 있는 기회를 찾고 싶으신 파트너가 있으시다면 언제든지 연락주세요. 찾아뵙고 성장 및 활용 범위를 함께 논의 가능합니다!

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트로이, 대표 파트너 - 박충효 드림