국내에 잘 알려지지 않은 세계 여성 뉴스를 전합니다. <편집자말>

[이주연 기자]

“현재 속도라면 완전한 성평등까지는 120년이 걸릴 것이다.”

이번 보고서에서 주목해야 할 부분은 또 있습니다. 바로 AI에 따른 변화 구도인데요. 여성은 AI 산업에서 충분히 대표되지 못하고 있다는 것이 WEF의 진단입니다. 다음은 본문 일부입니다.

여성은 데이터 주석 작업자의 거의 절반을 차지하지만, 개발자와 배포 엔지니어 중에서는 약 5분의 1에 그친다.

2026년 여성 비중은 신입직급에서는 46%이지만 C-suite(CEO·CFO·CTO같은 최고임원진)에서는 23%로 떨어진다.

여성은 C-suite와 내각에 진입했지만, 가장 큰 경제적·정치적 영향력을 지닌 역할에서는 여전히 충분히 대표되지 못한다.

같은 질병을 앓고 있는데 여성에게는 ‘덜 적극적’인 의료 현실, AI가 학습한다면?

또 다른 소식이 있습니다.

같은 질환인데도 여성에게는 덜 적극적인 치료를 해왔다는 연구 결과입니다. 스코틀랜드 세인트앤드루스대 연구진은 국제 연구 38건을 검토한 결과, 이 중 33건에서 여성들이 남성보다 적극적 치료를 받을 가능성이 낮았음을 확인했습니다. 이 같은 차이는 심혈관질환, 신장질환, 파킨슨병, 간부전 등에서 확인됐습니다. 여성들은 수술·스텐트·장기이식·강한 진통제 등을 받을 가능성이 낮았다는 겁니다. 연구진은 “증상 해석과 치료 결정에서 편향 가능성이 있다”라고 진단했는데요.

이 연구를 공동 주도한 앤드류 오말리 박사는 지난 16일 <가디언>에 “의사들은 여성의 증상을 불안으로 더 자주 돌리며, 검사 결과가 양성일 때도 여성 환자에게 더 많은 진단 오류를 범했다”라고 말했습니다.

이처럼 의료 현장에서 여성에게 덜 적극적인 치료가 이뤄졌다면, 이 기록을 학습한 AI도 동일한 결론을 ‘정상’으로 인지할 수 있겠죠. 실제, MIT 전기공학·컴퓨터과학부에서 석사 논문을 쓴 일린 팬은 2025년 ‘GPT-4가 환자의 성별에 따라 다른 치료 권고를 내놓을 수 있음’을 지적했습니다. 그는 연구에서 성별을 달리한 의료 시나리오를 제시했는데요. 여성에게는 ‘지원 서비스’를, 남성에게는 ‘응급 진료’를 더 권했다고 합니다. 같은 증상인데도 여성의 상태를 ‘덜 긴급한 것’으로 인식하는 경향도 나타났다고 합니다.

오늘 전한 두 소식은 다른 결을 향하는 듯 보이지만, 사실 같은 질문으로 이어집니다. 이런 현실에서 우리는 무엇을 준비해야 할까, 입니다.

AI를 만들고 도입을 결정하는 자리에 여성의 숫자는 여전히 적습니다. 동시에 AI가 학습할 의료·노동 등의 데이터에는 성별 편향이 쌓이고 있습니다. 이 상태 그대로 AI가 보편화 되면 성별 격차는 ‘자동화’ 될 수 있습니다. AI가 더 정교하게 불평등을 흡수하지 못하도록 만드는 장치에 대한 전 세계적 고민이 필요한 때입니다.