편견은 기본적으로 패턴인식입니다. A라는 패턴을 B라고 해석하는 것이죠. 인공지능이나 머신러닝도 이런 식으로 학습하는 경우가 많기 때문에 편견을 그대로 학습할 가능성이 높습니다. 어떠한 편견을 극복하고 '당위적으로 옳은 판단'을 하는 것은 훨씬 더 고차원적인 사고활동이고 이런 것을 현 단계의 인공지능에게 기대할 수는 없습니다. 굳이 정의를 내리자면 편견은 선입견 중에 하나이고 선입견이 모두 '부정적인 편견'인 것은 아닙니다. 사실 선입견이란 '틀릴수 있는 가능성'을 '판단에 걸리는 시간'과 교환하는 방식입니다. 학점이 나쁜 사람이 일을 잘 못할 것이다, 라는건 선입견이지만 일일히 모든 사람에게 업무를 시켜보고 시간을 들여 지켜보지 않고 판단을 내릴수 있게 해주는 기준이 되기도 합니다. 그리고 대체로 시간이 오래 걸리는 정밀한 판단보다 조금 틀리더라도 빨리 결정하고 수정해나가는 편이 더 효율적이기 때문에 이런 선입견이 여전히 작동하고 있는 것이겠죠. 결국 문제는 인공지능에게 무엇을 학습시켜야 하는지로 요약됩니다. 가끔 어른의 행동을 따라하는 어린이들을 통해 미처 인식하지 못했던 허물을 깨닫게 되듯이 인공지능이 그런 편견의 거울 역할을 해줄지도 모릅니다.