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초록

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인공지능의 활용 범위가 확대되면서 AI 편향은 단순한 모델 성능의 문제를 넘어 알고리즘 기반 의사결정의 공정성, 정보의 신뢰성, 사회적 대표성의 문제 로 논의되고 있다. 본 연구는 한국언론진흥재단 빅카인즈(BIGKinds) 오픈 데이터를 활용하여 2022년 1월부터 2026년 6월까지 54개월간 보도된 ‘AI 편향’ 관련 기사 2,552건 을 분석하였다. 매체 유형은 단일 범주로, 편향 특성·산업 도메인·원인 및 해결방안은 복수 범주를 허용하는 다중 레이블 방식으로 분류하고, LDA와 BERTopic을 적용하여 토픽 구조를 비교하였다. 분석 결과, 편향 특성에서는 의사결정 공정성(29.3%) 이 가장 높은 비중을 차지했으며, 산업 도메인에서는 IT·플랫폼(51.1%) 이 가장 높게 나타났다. 해결방안으로는 제도·규제·거버넌스(54.2%) 와 윤리·인간감독(51.9%) 의 비중이 높게 나타난 반면, 교육·리터러시(9.6%) 는 상대적으로 낮은 비중을 보였다. 특히 젠더 편향 관련 기사에서는 인종·문화 범주의 동시 언급이 52.2%로 나타났으며, 포털 및 추천 알고리즘과 관련된 편향이슈는 LDA와 BERTopic 분석에서 공통적으로 반복 확인되었다. 이러한 결과는 국내 AI 편향 관련 뉴스 담론이 단순한 기술·데이터의 문제를 넘어 의사결정, 플랫폼 운영, 사회문화적 표상 등이 상호 결합된 다차원적 구조 를 형성하고 있음을 보여준다. 이를 바탕으로 후속 연구에서는 AI 편향 문제를 기술적 관점에 한정하지 않고, 문화적 정합성과 기술 생애주기 전반의 통제·검증 역량을 함께 고려하는 접근이 필요함을 제안한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경 및 선행연구
2.1 AI 편향의 개념과 정의
2.2 편향의 발생 원인
2.3 문화적 맥락과 AI 편향 선행연구
3. 뉴스 미디어 분석 결과
3.1 분석 자료와 방법
3.2 보도량 추이와 매체 분포
3.3 편향 특성 유형별 분포
3.4 산업 도메인별 분포
3.5 원인 진단과 해법 담론
3.6 토픽 구조: LDA와 BERTopic의 상호 비교
3.7 심층 분석 ①: 젠더 편향
3.8 심층 분석 ②: 연령 편향
4. 분석 결과 종합
5. 향후 과제 및 시사점
5.1 문화적 정합성과 생성형 AI 기술 위계
5.2 편향의 전이 가능성과 한국의 위치
5.3 기술 도입·이전과 미디어의 과제
5.4 후속 연구 방향
Acknowledgement
References

키워드

저자

• 홍미정 [ PaaSXpert ]
• 김윤정 [ 한국기술교육대학교 ]
• 임미숙 [ 심플랫폼 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  OSIA Standards & Technology Review Journal

• 간기

  반년간

• pISSN

  1738-9887

• 수록기간

  1987~2026

• 십진분류

  KDC 530 DDC 621