구글이 사람의 피부색을 정확하게 나타내는 새로운 10가지 색조(tone)를 공개했다. 새로 공개된 피부 색조는 유색 인종의 피부 색조를 표현하는 방식을 개선하고 인공지능(AI) 기술에 나타날 수 있는 편견을 줄이는 것을 목적으로 채택됐다.
구글은 하버드 대학의 엘리스 몽크(Ellis Monk) 부교수와 공동연구를 통해 모든 종류의 피부 색조를 판단하고 표시할 수 있는 10단계 척도(scale)인 Monk Skin Tone(MST)를 개발했다고 밝혔다. MST 척도는 컴퓨터가 이미지를 보고 이해할 수 있도록 하는 구글의 컴퓨터 비전 AI에 주로 통합된다. 또한 피부 색조에 따라 이미지 검색 결과를 개선할 수 있도록 구글의 검색 알고리즘과 사진을 찍을 때 다양한 피부 색조를 보다 정확하게 포착하는 구글의 ‘리얼 톤(Real Tone)’ 필터에도 적용할 예정이다.
구글은 스마트 워치나 AI 시스템이 편향된 피부 색조를 나타내는지 평가하기 위해 산업 전반에 걸쳐 사용해온 6가지 피츠패트릭(Fitzpatrick) 피부 유형 척도(skin type scale)를 새로운 MST 척도로 대체할 계획이다.
몽크는 “피츠패트릭 척도가 밝은 피부 사이의 차이점을 분류하는데는 훌륭하지만 대부분의 사람들은 더 어두운 색의 피부이기 때문에 더 나은 피부 색조 척도가 필요했다”고 강조했다.
또한 MST 척도가 피부 톤을 얼마나 잘 나타내는지 이해하기 위해 미국 전역의 약 3,000명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과 상당 수가 MST 척도가 자신의 피부와 일치한다고 응답했다.
AI는 종종 비판의 대상이 된다. 우려 중 하나는 컴퓨팅 산업 전반에 퍼져 있는 AI 기술이 훈련에 사용되는 데이터의 편향을 반영할 수 있다는 것이다. 2015년에 흑인을 고릴라로 분류한 악명 높은 사건이 있었다. MST 척도를 사용해 제품이 사람들과 얼마나 잘 어울리는지 평가하는 것은 그러한 부작용을 방지하기 위해 고안되었다.
몽크는 AI를 개선하려는 것이 MST 척도 설계의 중요한 부분이라고 주장했다. 가장 일반적인 피부 색조를 나타내는 일련의 색조를 찾는 것 외에도 많은 사람들이 MST 척도를 평가하고 수용하기를 바란다고 덧붙였다. 예를 들어 머신 러닝에서 훈련 데이터에 레이블을 지정할 때 안정적이고 일관되게 사용할 수 있는 척도가 필요하다.
구글은 광범위한 산업 분야에서 사용할 수 있도록 MST 척도를 오픈소스 프로젝트로 무료 공개한다.
AI타임스 박찬 위원 cpark@aitimes.com
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