연구: 여성, 윤리적 우려로 생성형 AI 사용 덜 할 가능성

옥스퍼드 대학 연구에 따르면 여성은 남성보다 생성형 인공지능을 사용할 가능성이 현저히 낮은 것으로 나타났다. 그 이유는 기술 부족이 아니라, 인공지능이 고용, 사생활, 정신 건강, 그리고 사회 전반에 미칠 수 있는 부정적 영향에 대한 우려가 더 크기 때문이다.

무단 생성된 딥페이크 콘텐츠의 주요 대상이 되어온 여성들은 지난 7년간 생성형 AI의 논란 많은 활용에 맞서 활동의 최전선에 서왔으며, 최근 몇 차례 주목할 만한 성과를 거두었습니다.

그러나 옥스퍼드 대학의 새로운 연구는 여성의 AI 우려를 이렇게만 보는 것은 너무 제한적이라고 제안한다. 연구에 따르면 여성의 모든 형태의 생성형 AI 사용은 남성보다 뒤처지는데, 이는 접근성이나 기술 격차 때문이 아니라, 여성들이 AI를 정신 건강, 일자리, 사생활, 환경에 해로운 것으로 인식할 가능성이 더 높기 때문이다.

논문은 다음과 같이 밝히고 있다:

‘[2023–2024년] 영국 전국 대표 설문 데이터를 활용해, 여성들이 생성형 AI의 사회적 위험에 대한 인식 차이로 인해 남성보다 현저히 낮은 채택률을 보인다는 점을 입증했습니다.

정신 건강, 사생활, 기후 영향, 노동 시장 교란에 대한 우려를 종합한 지표는 채택률 차이의 9~18%를 설명하며, 모든 연령대 여성에게 가장 강력한 예측 변수로 나타났습니다. 특히 젊은 여성의 경우 디지털 리터러시나 교육 수준보다 이 지표의 영향력이 더 컸습니다."

연구진은 특히 젊은 기술 친화적 사용자층에서 AI의 사회적 위험에 대한 강한 우려를 표명할 경우 성별 차이가 45%포인트 이상 벌어지는 가장 큰 격차가 발생한다고 지적합니다:

정신 건강, 기후, 사생활, 일자리 시장 위험에 대한 우려가 강한 동시에 디지털 기술 숙련도가 높은 여성 집단에서 생성형 AI의 빈번한 사용에 대한 성별 격차가 가장 컸습니다. AI의 사회적 영향에 대해 더 낙관적인 집단에서 격차가 가장 작게 나타났습니다. 출처

합성 쌍둥이 패널을 통해 연속적인 설문 조사에서 유사한 응답자를 비교한 결과, 젊은 여성들이 AI의 사회적 영향에 대해 더 낙관적으로 변할 때 생성형 AI 사용률이 13%에서 33%로 증가하여 격차가 크게 좁혀지는 것으로 나타났다. 기후 피해에 대한 우려가 있는 집단에서는 생성형 AI 사용의 성별 격차가 9.3%포인트로 확대되었으며, 정신 건강 피해에 대한 우려가 있는 집단에서는 16.8%포인트로 확대되었다. 이러한 변화는 남성 사용 증가가 아닌 여성 사용의 현저한 감소에 기인한다.

저자들은 성별과 관련된 뚜렷한 문화적 효과를 확인했다*:

‘평균적으로 여성은 사회적 연민, 전통적 도덕적 관심, [형평성] 추구가 더 강합니다. 한편 도덕적·사회적 관심은 기술 수용에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌습니다.

교육 분야 생성형 AI에 대한 최신 연구에 따르면, 여성은 수업 과제나 과제에 AI 사용을 비윤리적, 부정행위와 동등, 표절 조장, 허위 정보 확산으로 인식할 가능성이 더 높습니다.

‘사회적 선에 대한 더 큰 관심이 여성의 GenAI 채택률 저하를 부분적으로 설명할 수 있습니다.’

연구자들은 연구에서 관찰된 여성의 관점이 타당하다고 제안합니다:

‘[여성의] 환경적·사회적·윤리적 영향에 대한 높은 민감도는 정당하다: 생성형 AI 시스템은 현재 상당한 에너지 수요, 불균형한 노동 관행, 편향과 허위정보 위험이 잘 기록되어 있다.

이는 성별 격차 해소를 위해 인식 전환뿐만 아니라 기술 자체의 개선이 필요함을 시사한다. 저탄소 모델 개발을 장려하고, 편향 및 웰빙 피해 방지 장치를 강화하며, 공급망 및 훈련 데이터 관행에 대한 투명성을 높이는 정책은 정당한 우려를 해소하는 동시에 여성의 위험 인식이 기술 발전의 동력이 되도록 보장할 것이다."

연구진은 이 연구가 채택 격차를 명확히 보여주지만, 연구가 수행된 영국 외 지역에서는 그 결과가 더욱 두드러질 가능성이 있다고 덧붙였습니다.

‘여성들은 우려하고 남성들은 채택한다: 성별 인식이 생성형 AI 사용에 미치는 영향’이라는 제목의 이 새로운 논문에는 옥스퍼드 인터넷 연구소, 벨기에 신경제사상연구소, 베를린 훔볼트 인터넷사회연구소의 연구진이 참여했다.

데이터 및 접근법

최근 연구 동향에 따르면 여성은 동등한 능력과 접근성에도 불구하고 모든 형태의 생성형 AI를 남성보다 덜 자주 사용한다. 이러한 격차는 여성의 낮은 인터넷 사용률이 낮은 임금과 연결된 기존 추세와 일치하며, 성별 임금 격차에 기여하는 것으로 추정된다:

2023년 논문 '인터넷 사용이 정말 성별 임금 격차를 좁혔는가?: 중국 일반사회조사 데이터의 증거'에서, 인터넷 사용이 저임금 계층에서 성별 임금 격차를 더 크게 좁히지만 임금 수준이 높아질수록 그 효과가 감소한다는 점을 보여주는 예시. 출처

이번 연구에서 저자들은 영국 정부의 '데이터 및 AI에 대한 대중의 인식: 추적 조사' 연도별 데이터를 활용해 AI 관련 위험 인식이 성별에 따른 도입 패턴에 미치는 영향을 분석했으며, 여성의 낮은 사용률에 있어 위험 민감도가 핵심 요인으로 확인되었다.

위험 우려가 다른 특성과 결합될 때 GenAI 성별 격차는 크게 확대된다. 아래 그림에서 보듯 가장 큰 격차(5.3포인트)는 디지털 기술 수준이 높으면서 AI를 정신건강 위험으로 인식하는 여성 집단에서 발생한다:

GenAI 사용 성별 격차는 태도와 인구통계에 따라 달라집니다. 빨간색 셀은 특히 개인적 용도에서 남성이 여성보다 GenAI를 더 많이 사용하는 지역을 나타냅니다. 가장 큰 격차는 높은 디지털 기술과 정신 건강 위험 우려가 결합될 때 발생합니다. 업무 환경에서는 개인정보 보호나 기후 문제 우려와 함께 격차가 확대됩니다. 파란색 셀은 격차가 작거나 역전된 지역을 의미합니다.

정신 건강 우려는 대부분의 집단에서 성별 격차를 증폭시키는 경향이 있으며, 특히 젊은 기술에 능숙한 사용자 집단에서 그 효과가 가장 강합니다. 개인정보 보호 우려 역시 격차를 확대시켜 일부 업무 환경에서는 최대 22.6점까지 격차를 벌립니다.

AI의 기후 영향에 대한 우려를 가진 고령 응답자 집단에서도 격차는 17.9점으로 여전히 크며, 이는 전반적인 AI 사용률이 상대적으로 낮은 집단에서도 포함해 여성에게 해악에 대한 인식이 더 무겁게 작용함을 시사한다.

위험 인식

위험 인식이 도입에 미치는 영향력을 측정하기 위해 연구진은 AI가 정신 건강, 기후, 개인정보, 고용에 미치는 영향에 대한 우려를 종합한 지표를 개발했다. 이 점수는 연령과 성별로 분할된 랜덤 포레스트 모델을 활용해 교육 수준, 직업, 디지털 리터러시와 함께 검증되었다. 연구 결과 모든 생애 주기에서 AI 관련 위험 인식은 생성형 AI 사용을 일관되게 예측했으며, 특히 여성의 경우 기술이나 교육 수준보다 더 높은 순위를 차지하는 경우가 많았다:

연령과 성별로 계층화된 랜덤 포레스트 모델은 AI 관련 위험 인식이 남성보다 여성에게서 생성형 AI 사용을 더 강력하게 예측하는 요소임을 보여줍니다. 이는 모든 여성 연령대에서 상위 두 가지 요인에 포함되며 디지털 리터러시와 교육의 영향력을 능가합니다. 남성의 경우 디지털 리터러시가 지배적이며, 위험 인식은 더 낮은 순위를 차지하고 일관성이 떨어집니다. 이 모델들은 사회적 우려가 전통적인 기술이나 인구통계학적 요인보다 여성의 AI 채택에 훨씬 더 강력한 영향을 미친다는 점을 보여줍니다. 더 나은 가독성과 해상도를 위해 원본 PDF를 참조하십시오.

모든 연령대에서 AI의 사회적 위험에 대한 우려는 남성보다 여성의 생성형 AI 사용을 더 강력하게 예측했습니다. 35세 미만 여성의 경우 위험 인식은 사용을 형성하는 두 번째로 영향력 있는 요인이었으나, 남성에게는 여섯 번째 요인이었습니다. 중년 및 노년층에서는 여성에게 1위, 남성에게 2위를 차지했습니다.

모든 모델에서 위험 인식은 예측 중요도의 9%에서 18%를 차지하여 교육 수준 및 디지털 기술 측정값보다 더 큰 비중을 차지했습니다.

논문에 따르면, 이러한 결과는 여성의 생성형 AI 채택률이 낮은 이유가 개인적 위험 우려보다는 더 광범위한 윤리적·사회적 고려사항에서 비롯됨을 시사한다. 이러한 주저함은 자신보다는 타인이나 사회에 대한 AI의 잠재적 해악에 대한 인식이 더 크기 때문으로 보인다.

합성 쌍둥이

이러한 주제에 대한 태도 변화가 행동 변화를 이끌 수 있는지 검증하기 위해 연구진은 합성 쌍둥이 설계를 활용했다. 두 차례의 설문 조사에서 유사한 응답자들을 짝지은 것이다. 초기 조사 참가자 각자는 동일 연령, 성별, 교육 수준, 직업을 가진 후기 응답자와 매칭되었다.

연구팀은 디지털 역량을 향상시킨 그룹과 AI의 사회적 영향에 대해 더 낙관적으로 변한 그룹 사이에서 생성형 AI 사용 변화량을 비교했다. 이를 통해 특히 젊은 성인층에서 문해력 향상과 우려 감소 중 어느 요소가 도입률을 높이는지 분리 분석할 수 있었다:

표적화된 변화가 AI 사용에 영향을 미치는지 검증하기 위해 연구진은 디지털 역량을 향상시킨 청년층과 AI의 사회적 영향에 대해 더 낙관적으로 변한 청년층을 비교했다. 두 변화 모두 도입률을 높였으나, 디지털 리터러시는 남성에게 더 큰 혜택을 주어 성별 격차를 확대했다. 반면 낙관성 증가는 여성의 사용률을 13%에서 33%로 끌어올려 격차를 좁혔으며, 이는 기술 습득만으로는 부족하고 윤리적 우려 해결이 더 효과적일 수 있음을 시사한다.

디지털 문해력 향상은 양성 모두의 생성형 AI 사용을 증가시켰으나 격차를 확대했으며, 남성에게 더 큰 혜택이 돌아갔다. 전체 표본에서 여성 사용률은 9%에서 29%로 상승한 반면, 남성은 11%에서 36%로 증가했다.

젊은 성인층에서는 디지털 리터러시 향상으로 남성 사용률이 19%에서 43%로 급증한 반면, 여성의 증가폭(17%→29%)은 미미하고 통계적으로 유의미하지 않았다. 반면, AI의 사회적 영향에 대한 낙관론 증가는 보다 균형 잡힌 변화를 가져왔는데, 여성은 13%에서 33%로, 남성은 21%에서 35%로 증가했다. 전체 표본에서는 여성은 8%에서 20%로, 남성은 12%에서 25%로 증가했다.

따라서 디지털 역량 강화는 전반적인 도입률을 높이지만 동시에 성별 격차를 확대하는 경향이 있다. 인공지능의 광범위한 영향에 대한 인식을 재구성하는 것이 남성의 도입률을 불균형적으로 높이지 않으면서 여성의 사용률을 증가시키는 데 더 효과적인 것으로 보인다.

결론

이 연구 결과의 중요성은 논문이 진행됨에 따라 변화한다. 초반에는 위에서 인용한 바와 같이 저자들이 여성의 더 큰 글로벌 관심과 윤리적 입장을 칭찬한다. 이후 더 실용적인 관점이 등장하며, 여성들이 도덕적 경계심과 유보적 태도로 인해 '뒤처질' 수 있는지 의문을 제기한다:

‘[우리의] 연구 결과는 더 광범위한 제도적 및 노동 시장 역학을 시사한다. 규범, 기대, 역량이 아직 형성 중인 시기에 남성들이 불균형적으로 높은 비율로 AI를 도입한다면, 이러한 초기 우위는 시간이 지남에 따라 누적되어 생산성, 기술 개발, 경력 발전에 영향을 미칠 수 있다.’

* 저자들의 인라인 인용을 하이퍼링크로 변환한 것.

최초 게재일: 2026년 1월 8일 목요일