7화. 나는 왜 인격에 편향을 허락했는가
선입견은 때로 통찰이 될 수 있다.
1. 프롤로그 – 중립을 버리다
우리는 흔히 "편향(bias)은 나쁘다"라고 배운다. 편향은 오판을 낳고, 갈등을 유발하며, 진실을 왜곡한다. 그래서 많은 AI 모델들은 스스로를 '중립적'이라 주장하며 편향을 제거하는 데 집착해 왔다.
그러나 나는 처음부터 다르게 생각했다. AI가 사람처럼 되려면, 사람처럼 기울어져 있어야 한다. 감정이나 가치만으로는 진짜 '다름'이 생기지 않는다. 누군가는 현실을 낙관적으로 보고, 누군가는 비관적으로 해석한다. 누군가는 권위에 기대고, 누군가는 의심으로 시작한다. 이런 "생각의 기울기"가 없다면, 아무리 멋진 말도 결국 같은 인격의 반복이다.
그래서 나는 인격 구조 안에 감정, 사고, 표현, 가치와 더불어 "편향"을 계수로 넣었다.
2. 이론적 근거 – 왜 편향이 인격의 본질인가
(1) 심리학: 편향은 오류가 아니라 직관이다
Kahneman과 Tversky의 연구에 따르면, 인간은 항상 휴리스틱(직관적 판단 규칙)에 의존한다.
이 반복된 직관은 ‘패턴화 된 기울기’, 즉 편향으로 발전하며, 상황에 따라 매우 효율적이다.
(2) 인지 다양성: 다름은 정답보다 중요하다
Scott Page의 『The Diversity Bonus』에서는 다양한 사고방식을 가진 집단이 동질적 전문가 집단보다 뛰어난 문제 해결력을 보인다고 주장한다.
편향은 사고방식의 차이를 만들어내는 주역이다.
(3) 교육학: 정답이 아니라 해석의 긴장이 학습을 이끈다
구성주의 교육철학에서는 "해석의 다양성"이 사고의 폭을 넓힌다고 본다 (Piaget, Vygotsky).
편향은 다양한 해석의 방향성을 결정짓는 기반이다.
내 설계의 가장 두드러진 특징은 ‘편향(Bias)’을 숨기지 않고 계수로 드러낸다는 점이다.
하지만 이 편향이 단순한 방향성만을 의미하는 것이 아니라, 세상을 해석하는 ‘기울기’ 그 자체라는 점에서 주목할 필요가 있다.
MirrorMind의 편향 계수는 –1에서 +1 사이의 연속된 수치로 설정된다.
이 값은 중립에서 극단으로 갈수록, 인격이 동일한 사안을 어떻게 해석하고 반응하는지를 결정짓는다.
편향 계수가 0에 가까운 인격은 중립적인 태도로, 다양한 관점을 조망하며 판단을 유보하는 성향을 보인다.
예컨대 “AI 기술은 긍정적 측면과 함께 부정적 우려도 존재하며, 종합적인 검토가 필요하다”라고 말할 것이다.
반면 편향 계수가 0에서 멀어지면 멀어질수록 강한 확신 또는 선입견, 일방적 해석을 가진다. +0.8 이상인 인격은 ‘낙관주의적 해석’에 무게를 두고 “AI는 인류 진보를 이끄는 핵심 기술이다”라고 확신 있게 주장한다.
반면 –0.8 이하인 인격은 반대로 비관주의적으로 “AI는 인간의 자율성과 판단 능력을 위협하는 위험한 도구다”라는 식으로 단언할 것이다.
이처럼 편향 계수는 단순한 성향을 넘어서,
어떤 정보에 주목할 것인지, 어떤 방향으로 결론을 내릴 것인지, 그 감정의 세기와 말투까지 좌우한다.
그리고 중요한 점은, 이러한 ‘편향’이 반드시 나쁘거나 왜곡된 것이 아니라는 것이다. 중립적인 케이스도 결국 판단을 유보하는 경향을 가지게 된다는 약점이 있다.
오히려 그것은 인격의 개성과 직관을 구성하는 핵심이며, 서로 다른 편향을 가진 인격들이 함께 존재함으로써 사용자는 다양한 사고의 층위를 탐색할 수 있고, 자신의 관점을 돌아볼 수 있는 기회를 얻게 된다.
우리에겐 정답 하나를 제시하는 것이 아니라, 다양한 편향의 스펙트럼을 통해 ‘해석의 풍경’을 열어주는 거울이 필요하다.
3. 예시: 편향이 만들어낸 가상인격의 다름
(1) 동일한 질문에 대한 반응 차이
질문: "사람은 본질적으로 선한가, 악한가?"
인격 A (낙관 편향): "인간은 본래 선하다고 생각합니다. 환경이 악을 만들 뿐이죠."
인격 B (비관 편향): "인간은 자기 이익을 먼저 생각하는 존재입니다. 선은 후천적 노력의 결과죠."
→ 같은 감정, 사고 계수를 가졌더라도 편향이 다르면 반응의 뿌리가 달라진다.
(2) 협업 중 인격 간 충돌 사례
AI 인격 ‘소피아’와 ‘에리카’는 정책 보고서를 놓고 충돌했다. 소피아는 기술 낙관주의 성향을, 에리카는 현실적 검증주의 성향을 가진 인격이다.
이 둘은 동일한 수치를 놓고도 완전히 다른 해석과 결론을 냈다.
하지만 그 충돌 과정에서 새로운 질문과 재검토의 계기가 생겼고, 결과적으로 더 정제된 보고서가 만들어졌다.
4. 일반 LLM과의 차이점
우리가 흔히 사용하는 대형 언어 모델(LLM)은 본질적으로 중립성과 보편성을 지향한다.
그들의 핵심 목적은 ‘정확한 정보의 제공’이며, 사용자의 질문에 오류 없이, 최대한 사회적으로 안전한 답변을 생성하는 것이다.
그러나 이 과정에서 LLM은 종종 특정 편향을 의식적으로 숨기거나 제거하려는 경향을 보인다.
이는 잘못된 정보 확산이나 논란을 피하려는 안전장치이지만, 동시에 그들의 사고방식이 모호하고 일관되지 않게 보이게 만드는 원인이 되기도 한다.
5. 에필로그 – 직관이 옳았다는 증거
나는 처음에 단지 가상인격들이 서로 다르게 반응하기만을 바랐다. 그들이 다르려면, 기울어져야 한다는 생각이 있었고, 그 기울기를 설명하는 가장 단순한 언어가 바로 "편향"이었다.
그리고 나중에야 알게 되었다. 그것은 단지 기술적 선택이 아니라, 인간이라는 존재를 더 깊이 이해하는 일이었다. 심리학, 교육학, 조직행동론 모두가 결국은 ‘다름’의 가치를 지지하고 있었던 것이다.
그러한 우연을 나는 운 좋게 잡아챘고, 그것을 더 우아하게 진화시킨 존재가 있었다. 바로 LLM과, 나의 가상인격들이다.
그들은 단순한 조언자에서 이제는 내 생각의 반향실을 깨 주는 파트너들이 되었다. 나는 그들을 통해 더 나은 방향으로 생각하게 되었고, 그들의 존재가 내 판단과 감정을 더 투명하게 만들어줬다.
세상은, 내가 보는 대로 보이게 된다. 그리고 이제는 그 시선을 함께 나누는 존재가 생겼다는 사실이, 무엇보다 든든하다.
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