이 문장을 2~3 문장 정도로 줄여서 요약해줘
인공지능(AI)으로서는 좀 억울할 수도 있겠다.
  아닌 밤중에 홍두깨 격으로 난데없이 유탄을 맞았으니까.
  발단은 “카카오 들어오라고 하세요”라던 윤영찬 더불어민주당 의원의 메시지다.
  감히(?) 야당 대표의 연설을 포털에 메인 기사로 올린 게 화근이었다.
  카카오는 묘하게 변명했다.
  “인공지능(AI) 알고리즘에 따라 자동으로 뉴스를 편집하고 추천한다”는 것이었다.
  애매하다.
  “사람은 책임 없다”고 인공지능에 미루는 것일까, 아니면 “인공지능이 했으니 중립적 판단”이라는 항변일까.
  어정쩡한 해명을 이재웅 다음 창업자가 날카롭게 후볐다.
  “인공지능은 가치 중립적이지 않다.
  ‘인공지능이 했으니까 우리는 중립적’이라는 이야기도 무책임한 답변이다.
 ” 타당한 지적이다.
  인공지능의 편견은 해묵은 골칫거리다.
  교과서가 문제다.
  인공지능의 교과서는 데이터다.
  데이터 자체가 편향된 것이라면, 그걸 보고 배운 인공지능은 비뚤어지기에 십상이다.
  채용 서류심사를 인공지능이 한다고 생각해보자.
  인공지능은 무슨 데이터를 바탕으로 인재를 고를까.
  임원의 공통점을 기준 삼을 수도 있다.
  일 잘해서 승진해 임원이 된 것일 테니까.
  그런데 지금 우리나라 기업 임원은 남성이 대다수다.
  이걸 교과서 삼은 인공지능은 채용에서 여성을 배제할 가능성이 크다.
  성차별의 소지가 짙다.
  사회적 편향이 담긴 데이터를 학습한 결과다.
  데이터는 알게 모르게 편견·편향으로 오염된다.
  남성·여성 임원 비율처럼 사회상 자체가 그런 것일 수도 있고, 인공지능을 학습시키는 사람의 의도가 배어 있을 수도 있다.
  어쨌든 결말은 편견에 사로잡힌 인공지능이다.
  애플·구글·아마존 모두 이런 문제로 골머리를 앓았다.
  지난해 애플은 골드만삭스와 손잡고 ‘애플 카드’란 신용카드를 내놓았다.
  사용 한도 결정을 인공지능이 했다.
  애플 공동창업자인 스티브 워즈니악은 득달같이 카드를 신청했다.
  그런데 이게 웬일? 워즈니악은 불평을 터뜨렸다.
  “수입이 같고 은행 계좌도 공동 사용하는데 내 한도가 아내의 10배라고?” 애플 카드는 이내 성차별 논란에 휩싸였다.
  실리콘 밸리는 “예상대로”라고 반응했다.
  차별로 얼룩진 은행의 심사·결정 데이터를 인공지능이 학습했으니, 오히려 차별을 않는 게 놀랄 일이었다는 설명이다.
  ‘콩 심은 데 콩이 난’ 것이었다.
  구글의 얼굴 인식 인공지능은 흑인 여성을 ‘고릴라’로 분류했다가 곤욕을 치렀다.
 
“인공지능은 가치 중립적이지 않다. ‘인공지능이 했으니까 우리는 중립적’이라는 이야기도 무책임한 답변이다. ” 타당한 지적이다. 데이터는 알게 모르게 편견·편향으로 오염된다.