여성은 생성적 AI를 덜 사용한다, 도덕적 우려로 인해

옥스퍼드대학교가 이끈 새 연구는 여성이 남성보다 생성형 AI를 훨씬 적게 사용하는 이유가 기술 부족이 아니라 일자리, 개인정보 보호, 정신건강, 환경과 사회 전반에 미칠 피해를 더 우려하기 때문이라고 결론 내렸다.

여성은 지난 7년간 무단 딥페이크 콘텐츠의 주요 피해자였고, 이 논란 많은 생성형 AI 분야에 맞선 활동과 밀접하게 연결돼 왔다. 이런 노력은 최근 법적 성과도 이끌어 냈다.

하지만 연구진은 여성의 AI 우려를 딥페이크에만 한정해서는 안 된다고 본다. 여성은 접근성이나 역량의 격차 때문이 아니라 정신건강, 고용, 개인정보 보호, 환경에 미칠 피해를 더 크게 인식하기 때문에 모든 유형의 생성형 AI를 덜 사용한다.

논문은 2023~2024년 영국 전국 대표 설문을 분석했다. 정신건강, 개인정보, 기후 영향, 노동시장 혼란에 대한 우려를 합친 지수는 사용 여부 변동의 9~18%를 설명했고, 모든 연령대 여성에게 가장 강한 예측 변수 중 하나였다. 젊은 여성에게는 디지털 역량과 교육보다 영향력이 컸다.

가장 큰 격차는 디지털 역량이 높으면서 AI의 사회적 위험을 강하게 걱정하는 젊은 층에서 나타났고, 개인적 사용의 성별 차이는 45%포인트를 넘었다.

생성형 AI를 자주 사용하는 비율의 성별 격차는 디지털 역량이 높고 정신건강·기후·개인정보·노동시장 위험을 강하게 우려하는 여성 집단에서 가장 컸다. AI의 사회적 효과를 낙관적으로 보는 집단에서는 격차가 가장 작았다. 출처

연속 설문 조사에서 조건이 비슷한 응답자를 연결한 합성 쌍 패널 분석에서는 젊은 여성의 사회적 낙관성이 높아질 때 생성형 AI 사용률이 13%에서 33%로 뛰어 격차가 크게 줄었다. 반면 기후 피해 우려가 있는 집단의 격차는 9.3%포인트, 정신건강 피해 우려가 있는 집단은 16.8%포인트로 커졌다. 남성 사용이 늘어서가 아니라 여성 사용이 크게 줄어든 결과였다.

연구진은 평균적으로 여성이 사회적 공감과 전통적 도덕 관심, 형평성 추구를 더 강하게 보이며, 도덕·사회적 고려가 기술 수용에 영향을 준다고 설명한다. 교육 분야에서도 여성은 과제에서 AI를 쓰는 일을 비윤리적이거나 부정행위, 표절, 허위정보 확산과 비슷하게 볼 가능성이 더 높았다.

저자들은 이런 우려가 잘못된 것이 아니라고 강조한다. 생성형 AI는 높은 에너지 소비, 불균등한 노동 관행, 편향과 허위정보라는 실질적 문제를 지닌다. 따라서 격차를 줄이려면 인식만 바꾸는 것이 아니라 저탄소 모델 개발, 편향과 웰빙 피해에 대한 보호장치, 공급망과 학습 데이터의 투명성도 개선해야 한다. 영국 밖에서는 격차가 더 클 가능성도 있다.

새 논문의 제목은 ‘Women Worry, Men Adopt: How Gendered Perceptions Shape the Use of Generative AI’이며, Oxford Internet Institute, 벨기에 Institute for New Economic Thinking, 베를린 Humboldt Institute for Internet and Society 연구진이 참여했다.

데이터와 분석 방법

최근 연구는 역량이나 접근성 차이가 없는데도 여성이 생성형 AI를 덜 사용한다는 흐름을 보여 준다. 이런 차이는 성별 임금 격차를 넓힐 요인으로 지목돼 왔으며, 과거 인터넷 이용률이 낮은 여성의 임금이 낮았던 경향과도 맞닿아 있다.

2023년 연구 ‘인터넷 사용은 실제로 성별 임금 격차를 줄였는가?’의 도표. 인터넷 이용은 저임금 구간에서 격차를 더 크게 줄였지만 임금이 높아질수록 효과는 감소했다. 출처

연구진은 영국 정부의 데이터와 AI에 대한 대중 태도 추적 조사의 연도별 자료를 이용해, AI 위험 인식이 성별 사용 패턴에 어떤 영향을 주는지 분석했다. 다른 요소를 통제한 뒤 위험 민감도를 여성의 낮은 사용률에 대한 핵심 변수로 분리했다.

위험 우려가 다른 특성과 결합하면 격차는 더 커졌다. 디지털 기술이 높고 AI를 정신건강 위험으로 보는 여성 집단에서 5.3%포인트의 큰 차이가 나타났다.

생성형 AI 사용의 성별 격차는 태도와 인구 특성에 따라 달랐다. 빨간색은 특히 개인 사용에서 남성 사용률이 더 높은 집단을, 파란색은 격차가 작거나 반대인 집단을 나타낸다. 디지털 역량과 정신건강 우려가 함께 있을 때 차이가 가장 컸고, 업무에서는 개인정보나 기후 우려와 결합할 때 커졌다.

정신건강 우려는 대부분 집단에서 격차를 확대했으며 젊고 디지털 역량이 높은 사용자에게 가장 강했다. 개인정보 우려도 차이를 키웠고 일부 업무 환경에서는 22.6%포인트까지 벌어졌다. 기후 영향을 걱정하는 고령 응답자도 17.9%포인트의 상당한 격차를 보여, 사용률이 낮은 집단에서도 피해 인식이 여성에게 더 크게 작용했다.

위험 인식

연구진은 정신건강, 기후, 개인정보, 고용에 대한 우려를 합친 지수를 만들고, 교육·직업·디지털 역량과 함께 연령 및 성별로 나눈 랜덤 포레스트 모델에서 검증했다. 모든 생애 단계에서 위험 인식은 생성형 AI 사용을 일관되게 예측했고, 특히 여성에게 기술이나 교육보다 높은 순위를 보였다.

연령과 성별로 나눈 모델에서 AI 위험 인식은 남성보다 여성의 생성형 AI 사용을 더 강하게 예측했다. 여성 모든 연령대에서 상위 두 변수에 들고 디지털 역량과 교육보다 영향력이 컸다. 남성에게는 디지털 역량이 지배적이었다. 자세한 해상도는 원문 PDF를 참조할 수 있다.

35세 미만 여성에게 위험 인식은 사용에 영향을 미치는 두 번째 요인이었지만 같은 연령 남성에게는 여섯 번째였다. 중년과 고령층에서는 여성에게 1위, 남성에게 2위였다. 전체 모델에서 위험 인식은 예측 중요도의 9~18%를 차지해 교육과 디지털 역량을 앞섰다.

이는 여성의 낮은 사용률이 개인적 위험보다 더 넓은 윤리·사회적 우려에서 비롯됨을 시사한다. 자신보다 다른 사람이나 사회 전체가 받을 피해를 더 강하게 의식해 주저하는 것이다.

합성 쌍

태도의 변화가 실제 행동을 바꾸는지 확인하기 위해 연구진은 두 차례 설문에서 나이, 성별, 교육, 직업이 같은 응답자를 연결하는 합성 쌍 설계를 사용했다. 디지털 기술이 향상된 사람과 AI의 사회적 영향에 더 낙관적으로 바뀐 사람의 사용 변화를 비교해, 문해력 증가와 우려 감소의 효과를 분리했다.

디지털 역량 향상과 사회적 영향에 대한 낙관성 증가는 모두 AI 사용을 높였다. 그러나 문해력 향상은 남성에게 더 큰 도움을 줘 성별 격차를 넓혔고, 낙관성 증가는 여성 사용률을 13%에서 33%로 높여 차이를 좁혔다. 윤리적 우려에 대응하는 편이 기술 교육만 하는 것보다 효과적일 수 있다.

디지털 역량 향상은 양쪽 성별의 사용을 늘렸지만 남성이 더 큰 혜택을 받아 격차도 커졌다. 전체 표본에서 여성은 9%에서 29%, 남성은 11%에서 36%로 상승했다. 젊은 층에서는 남성이 19%에서 43%로 급증했지만 여성은 17%에서 29%로 올랐고 통계적으로 뚜렷하지 않았다.

반대로 사회적 영향에 대한 낙관성이 높아졌을 때 젊은 여성은 13%에서 33%, 남성은 21%에서 35%로 올라 더 균형 잡힌 변화를 보였다. 전체 표본에서는 여성이 8%에서 20%, 남성이 12%에서 25%로 늘었다. 기술 교육은 전체 사용을 높이지만 격차도 벌릴 수 있고, AI의 사회적 영향을 둘러싼 우려에 대응하는 편이 여성 사용을 늘리는 데 더 효과적이었다.

결론

연구의 의미는 두 갈래다. 저자들은 여성의 광범위한 사회적·윤리적 우려를 타당한 경계로 인정한다. 동시에 AI 사용 규범과 역량이 형성되는 시기에 남성이 훨씬 높은 비율로 채택하면 초기 이점이 누적돼 생산성, 기술 개발, 경력 발전에 영향을 주고 여성이 뒤처질 수 있다고 경고한다.

여성의 위험 인식을 채택의 장애물로만 취급해서는 안 된다. 그 인식은 기술 자체를 더 안전하고 공정하며 투명하게 개선하는 동력이 될 수 있다.

2026년 1월 8일 목요일 최초 게재.