우리가 매일 사용하는 챗GPT 같은 인공지능(AI)은 마치 모든 것을 공정하게 판단하는 것처럼 보입니다. 하지만 이 똑똑한 기계의 밑바닥에는 뜻밖의 편견이 숨어 있습니다. 바로 '동물'을 바라보는 시선이죠. 최근 학계와 산업계에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 언어를 배우는 과정에서, 동물을 인간을 위한 도구나 자원으로만 인식하는 ‘종차별적 편향성’을 그대로 흡수하고 있다는 점을 주목하고 있습니다.

인간이 쓴 수조 개의 문장을 읽고 학습한 AI는 자연스럽게 인간 중심의 사고방식을 갖게 됩니다. 여기서 말하는 종차별이란 특정 생물 종을 다른 종보다 부당하게 낮게 평가하는 것을 말합니다. 인공지능은 동물을 생명 그 자체로 보기보다는 ‘가축’, ‘식량’, 혹은 ‘해충’ 같은 인간의 편의에 맞춘 이름표를 붙여 학습하고 있습니다. 우리가 무심코 내뱉는 말들이 기계의 뇌 속에서 하나의 고정관념으로 굳어지고 있는 셈입니다.

AI가 학습하는 데이터는 우리가 사는 세상을 반영합니다. 2026년 현재, 세계 주요 국가들의 경제 규모를 보면 인간이 구축한 자본주의 시스템이 얼마나 거대한지 알 수 있습니다. AI는 이러한 경제 지표와 산업 보고서를 학습하며, 동물을 '경제적 가치'를 창출하는 수단으로 먼저 인식하게 됩니다. 실제로 AI 모델들은 특정 동물을 언급할 때 단백질 공급원이나 노동력의 관점에서 서술하는 경향이 짙습니다.

위 차트처럼 거대한 경제 성장을 추구하는 인간의 목소리가 담긴 데이터는 AI에게 강력한 지침이 됩니다. 학계의 연구(Hagendorff et al., 2022)에 따르면, AI는 데이터를 처리할 때 동물을 객체로 대하며 인간과의 관계에 따라 등급을 매기는 경향을 보입니다. 여기서 한 가지 생각해볼 게 있습니다. AI가 배우는 언어 속에 동물의 권리나 생명 존중보다는 이용 가치가 먼저 등장한다면, AI가 내놓는 답변 역시 편향적일 수밖에 없다는 사실이죠.

AI가 동물을 분류하는 방식을 뜯어보면 흥미로운 지점이 발견됩니다. 우리가 흔히 쓰는 ‘반려동물’, ‘가축’, ‘야생동물’이라는 표현 자체가 이미 인간 중심적인 분류법입니다. AI는 이러한 단어들을 학습하면서 특정 동물은 보호해야 할 대상(개, 고양이)으로, 다른 동물은 소비해야 할 대상(소, 돼지)으로 구분 짓는 논리를 강화합니다.

이런 현상은 알고리즘이 의사결정을 내릴 때도 영향을 미칩니다. 인공지능 모델의 설계 구조 자체가 더 많이 언급되는 정보에 가중치를 두기 때문에, 전 세계적으로 거대한 산업 규모를 형성하고 있는 축산업이나 농업 관련 텍스트가 동물 윤리에 관한 논의보다 훨씬 더 강하게 반영되는 것입니다. 결국 AI의 편향성은 기술의 결함이라기보다, 우리 사회가 동물을 바라보는 시선이 디지털 세계로 전이된 결과라고 볼 수 있습니다.

우리가 매일 사용하는 챗GPT 같은 인공지능(AI)은 마치 모든 것을 공정하게 판단하는 것처럼 보입니다. 하지만 이 똑똑한 기계의 밑바닥에는 뜻밖의 편견이 숨어 있습니다. 바로 '동물'을 바라보는 시선이죠. 최근 학계와 산업계에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 언어를 배우는 과정에서, 동물을 인간을 위한 도구나 자원으로만 인식하는 ‘종차별적 편향성’을 그대로 흡수하고 있다는 점을 주목하고 있습니다.

인간이 쓴 수조 개의 문장을 읽고 학습한 AI는 자연스럽게 인간 중심의 사고방식을 갖게 됩니다. 여기서 말하는 종차별이란 특정 생물 종을 다른 종보다 부당하게 낮게 평가하는 것을 말합니다. 인공지능은 동물을 생명 그 자체로 보기보다는 ‘가축’, ‘식량’, 혹은 ‘해충’ 같은 인간의 편의에 맞춘 이름표를 붙여 학습하고 있습니다. 우리가 무심코 내뱉는 말들이 기계의 뇌 속에서 하나의 고정관념으로 굳어지고 있는 셈입니다.

AI가 학습하는 데이터는 우리가 사는 세상을 반영합니다. 2026년 현재, 세계 주요 국가들의 경제 규모를 보면 인간이 구축한 자본주의 시스템이 얼마나 거대한지 알 수 있습니다. AI는 이러한 경제 지표와 산업 보고서를 학습하며, 동물을 '경제적 가치'를 창출하는 수단으로 먼저 인식하게 됩니다. 실제로 AI 모델들은 특정 동물을 언급할 때 단백질 공급원이나 노동력의 관점에서 서술하는 경향이 짙습니다.

위 차트처럼 거대한 경제 성장을 추구하는 인간의 목소리가 담긴 데이터는 AI에게 강력한 지침이 됩니다. 학계의 연구(Hagendorff et al., 2022)에 따르면, AI는 데이터를 처리할 때 동물을 객체로 대하며 인간과의 관계에 따라 등급을 매기는 경향을 보입니다. 여기서 한 가지 생각해볼 게 있습니다. AI가 배우는 언어 속에 동물의 권리나 생명 존중보다는 이용 가치가 먼저 등장한다면, AI가 내놓는 답변 역시 편향적일 수밖에 없다는 사실이죠.

AI가 동물을 분류하는 방식을 뜯어보면 흥미로운 지점이 발견됩니다. 우리가 흔히 쓰는 ‘반려동물’, ‘가축’, ‘야생동물’이라는 표현 자체가 이미 인간 중심적인 분류법입니다. AI는 이러한 단어들을 학습하면서 특정 동물은 보호해야 할 대상(개, 고양이)으로, 다른 동물은 소비해야 할 대상(소, 돼지)으로 구분 짓는 논리를 강화합니다.

이런 현상은 알고리즘이 의사결정을 내릴 때도 영향을 미칩니다. 인공지능 모델의 설계 구조 자체가 더 많이 언급되는 정보에 가중치를 두기 때문에, 전 세계적으로 거대한 산업 규모를 형성하고 있는 축산업이나 농업 관련 텍스트가 동물 윤리에 관한 논의보다 훨씬 더 강하게 반영되는 것입니다. 결국 AI의 편향성은 기술의 결함이라기보다, 우리 사회가 동물을 바라보는 시선이 디지털 세계로 전이된 결과라고 볼 수 있습니다.