생성형 AI 직업 이미지 다차원 편향 분석: 한국 맥락의 성별·연령 교차

초록

본 연구는 한국 사회문화 맥락에서 DALL·E 3와 Midjourney의 성별·연령 재현 편향을 분석하였다. 제8차 한국표준직업분류(KSCO-8)을 기준으로 15개 직군의 생성 이미지 960장을 평가하였으며, 연구자 판독과 DeepFace 기반 자동 판독을 병행하는 이중 판독 체계(dual-annotation system)와 실제 노동통계 기준선(ground truth)을 비교하였다. 두 모델 모두 남성 과대표현(13.4~19.6%p)과 양극단화 현상을 보였으며, Midjourney에서는 남성 우세 직업일수록 연령이 높게 묘사되는 교차적 편향(intersectional bias)도 확인되었다. 다만 본 연구는 ‘in Korea’ 프롬프트 조건에서 생성된 이미지의 재현 편향을 감사(audit)한 결과로, 한국 사회 자체의 직업 표상을 직접 측정한 것은 아니다. 본 연구는 생성형 AI 공정성 감사 방법론과 정책적 시사점을 제시한다.

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