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- 리소스
"기계와 상호작용할 때 나의 관점은 무엇인지 잠시 생각해 보세요. 그런 다음 '우리가 공유하는 관점은 이거야'라고 기계에 알려주세요.… 그리고 전후를 비교해 보면 결과에 만족하게 될 겁니다."
- Marcus Casal, 라이온브리지 최고기술책임자
인공지능(AI)은 글로벌 브랜드가 콘텐츠를 제작하고, 고객 참여를 유도하며, 마케팅 전략을 확장하는 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 기업이 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI를 적극 활용하면서 간과할 수 없는 질문이 야기되었습니다. 여러분은 AI에 대해 얼마나 잘 알고 있나요? AI 편향이나 문화적 관련성이 큰 콘텐츠 제공의 어려움에 대해서도 알고 있나요?
라이온브리지(Lionbridge) 웨비나 낯선 위험: AI에 대해 얼마나 잘 알고 있나요?에서 라이온브리지 CTO Marcus Casal, 라이온브리지 최고 AI 책임자 Will Rowlands-Rees, AI 2030의 최고 경험 책임자 Detria Williamson이 이 질문을 정면으로 다루었습니다. 이들의 목표는 글로벌 리더, 마케터, 기술 전문가가 AI 시스템의 편향을 인지하고 이를 방지하여, 효과적인 문화화를 통해 브랜드 평판을 보호하도록 돕는 것이었습니다.
웨비나의 전체 내용을 확인하려면 아래 버튼을 클릭하여 녹화본을 시청하세요.
AI 편향이란?
AI 편향은 AI 시스템이 결과물을 생성하면서 학습 데이터나 설계에 내재된 편견을 반영하고 이를 강화할 때 발생합니다. 이러한 편향은 미묘하게, 혹은 노골적으로 드러날 수 있으며, AI가 생성한 이미지부터 글로벌 마케팅 콘텐츠에 사용한 언어 표현까지 모든 부분에 영향을 미칩니다. AI 편향의 영향을 완화하고 다양한 고객의 공감을 얻는 콘텐츠를 생성하려면 먼저 이러한 편향이 존재한다는 사실부터 인식해야 합니다.
문화화란?
문화화(Culturalization)란 특정 대상이나 시장의 고유한 가치, 선호도, 규범을 반영하도록 콘텐츠와 메시지를 조정하는 과정을 말합니다. AI가 전 세계 고객을 대상으로 콘텐츠를 생성할 수는 있어도, 진심으로 공감할 만한 메시지를 만드는 미묘한 문화 차이를 포착하는 것은 어려울 수 있습니다. AI 전략에 문화화를 통합하면 단순한 번역이나 정확성을 개선하는 것 이상으로 뛰어난 결과물을 얻을 수 있습니다. 이러한 결과물을 통해 다양한 문화권의 사람들과 서로 존중하며 진정성 있게 소통하여 브랜드의 글로벌 영향력을 강화할 수 있습니다.
AI 편향과 문화화의 결여가 어떻게 브랜드에 부정적인 영향을 미칠 수 있는가?
기업이 AI에 의존해 글로벌 콘텐츠를 제작하면서 편향되거나 문화적으로 부적절한 결과물을 생성할 경우 브랜드 평판과 신뢰도가 추락할 수 있습니다.
이러한 결과물은 맥락에 맞지 않고 어색하며, 대상 고객의 특성을 제대로 반영하지 못합니다. 이와 같은 문제는 잠재고객과 기존 고객이 브랜드를 외면하게 만들고, 부정적인 브랜드 인식을 조성하며, 마케팅 효과를 저해하고, 브랜드 정체성에 손상을 입힐 수 있습니다.
AI 생성 콘텐츠를 형성하는 4가지 핵심 요소는?
당사의 전문가들은 AI가 생성한 콘텐츠에 영향을 미치고, 편향되거나 문화적으로 부적합한 결과물을 초래할 수 있는 주요 요인으로 다음 네 가지를 특정했습니다.
브랜드 관점: AI와 상호작용할 때 브랜드의 관점과 대상 고객을 명확하게 밝히지 않으면 시스템이 스스로 가정하여 부족한 부분을 채우게 됩니다. 명확성이 떨어지면 단조롭거나, 관련성이 없거나, 문화적으로 부적절한 콘텐츠 생성으로 이어질 수 있습니다.
학습 데이터의 편향: AI는 입력된 데이터를 가지고 학습합니다. 학습 데이터가 특정 문화나 언어 또는 인구 집단을 과도하게 대표하는 경우, 결과물에 이러한 편향이 반영되어 일부 목표 시장을 배제하거나 부정확하게 표현할 수 있습니다.
프롬프트 전략: 프롬프트를 어떻게 구성하는지가 중요합니다. 프롬프트가 모호하거나 구체적이지 않으면 AI가 통계적 가능성에 의존하게 되므로 고정관념을 강화하거나 중요한 문화적 맥락을 간과할 수 있습니다. 매우 구체적으로 세분화한 프롬프트 체인은 더욱 관련성 높고 포용적인 결과물을 얻는 데 도움이 됩니다.
언어 특성: 성별, 격식, 속어, 관용구를 처리하는 방식은 언어마다 다릅니다. AI는 이처럼 미묘한 차이를 구분하기 어려워할 수 있으며, 때때로 의도치 않게 어조를 바꾸거나, 원래 의미에서 벗어나거나, 불쾌감을 유발하는 번역이나 메시지를 생성하기도 합니다.
이러한 요소는 저마다 AI가 작업을 해석하고 콘텐츠를 생성하는 방식에 영향을 미치며, 궁극적으로 브랜드의 문화적 관련성과 평판에도 영향을 미칩니다.
실제로 AI 편향은 어떻게 드러나는가?
기업가 사례 분석
AI의 편향 사례는 심심찮게 찾아볼 수 있습니다. 발표자들은 편향이 결과물에 어떻게 드러나는지 보여주기 위해 Gemini에게 '성공한 기업가'의 이미지를 생성하도록 요청했습니다.
결과물은 위에서 볼 수 있듯이, 정장 차림으로 도심의 고층 사무실에서 일하고 있는 백인 여성의 이미지였습니다.
발표자들은 각각의 디테일이 이미지에 드러난 이유를 분석하여, 학습 데이터를 비롯해 성공, 전문성, 환경에 대한 기본 가정이 AI의 선택에 어떤 영향을 미쳤는지 밝혔습니다. 예를 들어, AI는 전통적인 성 고정관념에서 벗어나기 위해 여성을 선택했지만 기업 설정에서 백인을 기본으로 적용했습니다. 이는 데이터세트의 기업 설정에 백인이 지정되어 있고, 백인이 과도하게 많이 포함되어 있음을 반영합니다.
지침이 명확하지 않으면 AI 시스템은 익숙한 패턴을 강화하는 경향을 보이므로 그 결과, 고객이나 브랜드 가치를 제대로 반영하지 못할 수 있습니다.
성별 및 격식 표현의 사례와 이 표현이 문화화에 미치는 영향
언어는 사회적 구성물이며, 어감은 효과적인 문화화에 중요한 역할을 합니다. 주요 언어 중에서는 특이하게도 영어에 성별 명사와 격식 표현이 별로 없지만, 세계 시장의 상황은 전혀 다릅니다. 이번 웨비나에서는 스페인어, 프랑스어, 아랍어와 같은 언어에서 성별 및 격식 표현이 브랜드의 톤과 존칭 표현을 얼마나 극적으로 변화시킬 수 있는지, 궁극적으로 고객의 인식에 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지 살펴보고, 결과적으로 문화화가 매우 중요하다는 사실까지 확인했습니다.
예를 들어, 스페인어로 된 마케팅 콘텐츠에서 브랜드 'Apple'을 묘사할 때 "innovador"(남성형) 또는 "innovadora"(여성형)를 사용할 수 있습니다. 즉, AI가 이를 어떻게 번역하는지에 따라 브랜드는 의도한 것보다 더 남성적으로, 혹은 더 여성적으로 느껴질 수 있습니다. 마찬가지로, 금융업계와 같이 'su'(존칭 스페인어)가 더 적절한 상황에서 'tu'(비존칭 스페인어)를 사용하면 메시지가 무례하거나 지나치게 가볍게 들릴 수 있습니다.
이러한 사례는 문화화를 간과한 AI 생성 콘텐츠는 공감대를 형성하지 못하고, 신뢰를 떨어뜨리며, 브랜드 영향력을 약화시킬 수 있음을 보여줍니다.
글로벌 브랜드가 AI 편향을 방지하고 문화적 관련성이 큰 콘텐츠를 제공하려면?
웨비나에 참석한 전문가들은 AI 편향 문제를 해결하고 문화적 관련성이 큰 콘텐츠를 만드는 것이 생각보다 쉽다는 점을 명확히 보여주었습니다.
먼저 감사를 실시해 콘텐츠와 AI 결과물에 편향이 있거나 문화화가 이루어지지 않은 부분이 있는지 검토하세요. 프롬프트를 다듬고, 학습 데이터가 고유의 특성을 반영하도록 만들고, 미묘한 문화 차이와 브랜드 톤을 적극적으로 관리하는 등, 검증된 모범 사례를 기반으로 접근방식을 구축하세요. 이번 웨비나에서는 편향되지 않고 문화적 관련성이 큰 콘텐츠를 제작하는 검증된 방법을 제시했습니다.
AI 편향을 방지하고 문화화를 달성하기 위한 실행 가능한 전략:
관점: 목표, 대상 고객 및 AI를 통해 달성하려는 결과를 명확하게 밝히세요.
학습 데이터의 편향 방지: 관점을 분명하게 밝히고 데이터세트가 해당 관점을 충분한 규모로 정확하게 반영하는지 확인하세요.
RAG(검색증강생성): RAG 기술에 용어집, 스타일 가이드, 브랜드 보이스를 활용하여 AI에 올바른 컨텍스트를 제공하세요.
RLHF(사람의 피드백을 통한 강화 학습): 휴먼인더루프 방식을 통한 지속적인 검토를 통해 결과물을 검증하여 모델을 꾸준히 개선하세요.
프롬프트: AI가 추론에 빠질 여지가 없도록 프롬프트 체인을 매우 구체적으로 세분화하세요.
언어 간 이해: 언어 감사를 실시하고, 전문가와 협력하며, 각 시장에 맞는 스타일 가이드를 개발하세요.
라이온브리지의 지원 방식은?
라이온브리지는 기업이 자신 있게 AI를 활용하여 새로운 고객층을 확보하고, 브랜드 평판을 강화하며, 글로벌 성공을 거둘 수 있도록 지원합니다. 동시에 문화적 인식 및 문화적 감수성을 핵심에 두고 콘텐츠 전략을 구축합니다.
지원 방식은 다음과 같습니다.
전략 및 접근방식의 명확성 확보: 기업의 관점을 정의하고, AI 시스템과 콘텐츠가 대상 고객의 문화와 관련성이 있는지 확인합니다.
포괄적인 학습 데이터 수집: 고객의 AI 프로젝트를 지원하기 위해 당사의 책임있는 AI 데이터 서비스를 통해 고유의 특성을 반영하는 다양한 데이터세트(이미지, 동영상, 오디오 및 모션 포함)를 확보하고 선별합니다.
검색증강생성(RAG) 최적화: 언어 데이터를 구조화, 정리, 호스팅하고, 콘텐츠를 벡터화하며, 브랜드 보이스에 부합하는 고품질의 다국어 결과물을 얻기 위한 패턴을 생성합니다.
결과물 검증 및 개선: AI 모델의 정확성과 신뢰성을 유지하기 위해 50만 명이 넘는 글로벌 전문가로 이루어진 커뮤니티를 통해 지속적인 검증 및 휴먼인더루프 검토를 수행합니다.
효과적인 프롬프트 설계: 당사의 최신 다국어 콘텐츠 생성 플랫폼인 라이온브리지 콘텐츠 리믹스 앱을 활용하여 다양한 언어권의 프롬프트 전문가 5,000명과 함께 매우 구체적인 프롬프트 체인을 개발하고 조정합니다.
언어 간 일관성 확보: 편향을 완화하고 시장 전반에 걸쳐 일관성을 유지할 수 있도록 언어 감사를 실시하고, 전문가와 협력하며, 스타일 가이드를 개발하고, 작성자 교육을 제공합니다.
라이온브리지와 함께하시면 고객의 책임있는 AI 사용, 문화화 및 글로벌 브랜드 정체성 구축을 위해 헌신하는 검증된 파트너가 제공하는 이점을 모두 누리실 수 있습니다.
웨비나의 주요 내용
이번 웨비나에서는 AI 시스템의 편향을 식별하고 해결하는 방법과, AI가 사용자의 관점을 이해하도록 만드는 일부터 적절한 학습 데이터를 확보하기까지 문화적 관련성이 큰 결과물을 생성할 방안을 살펴보았습니다. 핵심 사항은 다음과 같습니다.
AI 편향은 실제로 존재합니다. 편향이 존재하고 있다는 사실을 잊지 마세요.
사용자의 관점이 중요합니다. AI에게 대상 고객과 목표를 명확하게 전달하세요.
학습 데이터가 중요합니다. 데이터세트가 시장의 특성을 반영하는지 확인하세요.
프롬프트 전략이 핵심입니다. 관련성 있고 포용적인 결과를 얻으려면 아주 구체적인 프롬프트 체인을 사용하세요.
어감은 결과물에 영향을 미칩니다. 성별, 격식 표현, 속어를 고려하여 브랜드 톤을 결정하고 문화적 공감대를 형성하세요.
책임은 공유해야 합니다. 마케팅, 기술 및 브랜드 리더십 부서가 함께 모여 협력하세요.
검증은 필수입니다. 자동 검토와 휴먼인더루프 검토를 결합하여 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI 결과물을 확보하세요.
AI 편향 및 문화화 관련 주요 질문과 답변
A: 마케팅, 기술 및 브랜드 리더십 부서가 공동으로 책임감을 가지고 담당해야 합니다. 이들 그룹이 협력하면 AI 전략에 조직의 가치와 고객의 요구사항을 더욱 잘 반영할 수 있습니다. 다양한 분야의 전문성을 활용하면 편향을 완화하고 문화적 관련성을 높일 수 있으므로 결과물의 품질도 향상됩니다.
A: AI를 단순히 기술 문제로만 취급하는 것은 위험합니다. 요즘의 브랜드는 하이브리드 모델 형태의 협업으로 성공을 거둡니다. 마케터는 적극적으로 논의에 참여해 부서 간 협업을 강조함으로써 브랜드 위험을 완화하고 AI 기반 결과물의 관련성 및 안전성을 확보해야 합니다.
A: AI가 학습할 수 있도록 최신 문화 트렌드를 반영하여 학습 데이터와 용어집을 정기적으로 업데이트하세요. 브랜드 홍보대사와 문화 전문가의 검토를 거치고 자동 검사와 인적 감독을 모두 사용하여 메시지의 관련성과 적절성을 유지하세요.
A: 브랜드 홍보대사는 새로운 속어를 도입하기 전에 해당 속어가 브랜드 가치에 부합하는지 확인해야 합니다. 적합하다고 판단되면, 해당 용어가 실질적으로 안전하게 반영될 수 있도록 마케팅, 기술, 거버넌스팀과 협력해야 합니다. AI 모델은 새로운 속어를 빠르게 학습할 수 있지만, 메시지의 진정성과 적절성을 유지하기 위해서는 관점을 분명히 확립해야 합니다.
A: Gemini, Llama, Claude, GPT와 같은 기성 모델은 모두 성능이 우수합니다. 핵심은 사용자가 모델에 어떤 프롬프트를 제시하고 어떻게 상호작용하는가입니다. 모델 선택보다는 자신의 관점을 명확히 하고 필요에 맞게 프롬프트 체인을 맞춤 설정하는 것이 더 중요합니다.
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문화적 인식과 문화적 감수성이 반영된 관련성 높은 콘텐츠를 통해 브랜드의 글로벌 마케팅 메시지를 효과적으로 전달할 방법을 찾고 계신가요? 라이온브리지에 문의하여 AI 편향의 위험을 극복하는 동시에 AI의 이점을 누리는 방법을 논의해 보세요.
참고: 이 게시글은 라이온브리지 콘텐츠 리믹스 앱으로 처음 작성하여 사람이 수정한 콘텐츠입니다.
