불길에도 식사하는 기괴한 장면…'정상·동조 편향' 뭐길래 [일문chat답]

극단적 재난 등 발생할 가능성 과소평가 ‘정상편향‘
다른 사람이나 집단의 행동에 맞추려는 경향 ‘정상편향’
챗GPT “조직 내 독립적 사고·다양한 의견 수렴 문화 필요”

AI 즉 인공지능으로 대화를 나누는 챗GPT, 어떤 분야를 묻든 막힘없이 술술 답을 내놓고 있습니다. 이렇다 보니 활용처도 늘고 있는데요. MBN [일문chat답]에서는 매일 화제가 되는 뉴스에 대해 챗GPT에게 물어 관련 정보부터 전망까지 우리 삶에 미치는 영향을 짚어보겠습니다.

보는 것만으로 눈이 따끔거리는, 가게 안을 가득 메운 희뿌연 연기.

지난 28일 오전 11시 55분쯤 도쿄 신주쿠 가부키초에 위치한 한 라멘 가게에서 화생방을 방불케 하는 화재가 발생했습니다.

당시 화마는 천장까지 치솟았지만, 손님들은 아랑곳 않고 고개를 숙인 채 식사에 집중하는 모습입니다. 가게 내부에는 대기 줄로 보이는 손님들 또한 자리를 뜨지 않고 순서를 지킵니다.

당초 점원들은 손님에게 대피를 지시하지 않았고, 대피를 지시한 건 불길이 걷잡을 수 없이 커졌을 때입니다.

일본 경시청은 주방의 기름이 발화된 것으로 화재 원인을 추정하고 있는 가운데, 소방차 17대가 출동해 화재를 진화할 만큼 위험한 상황이었던 것으로 짐작됩니다.

지상 1층에 위치해 대피가 어렵지 않았지만, 무심하게 라멘만 먹는 기괴한 장면에 일본 현지에서는 ‘정상 편향’(normalcy bias) 또는 ‘동조 편향’(conformity bias)으로 봐야 한다는 분석이 나옵니다.

지난 28일(현지시간) 일본 도쿄 신주쿠의 한 라멘집에서 화재가 발생했다. / 영상=후지TV 캡처

지난 28일(현지시간) 일본 도쿄 신주쿠의 한 라멘집에서 식사하는 도중 가게에 화재가 발생했지만 대피하지 않고 식사를 계속하는 모습. / 사진=후지TV 캡처

인공지능(AI) 서비스 챗GPT4는 ‘정상 편향’에 대해 “사람들이 극단적인 사건이나 재앙이 발생할 가능성을 과소평가하고, 현재 상황이 계속 유지될 것이라고 믿는 경향을 말한다”며 “개인이 위험을 인식하고 대비하는 것을 방해할 수 있다. 예를 들어, 자연재해나 경제 위기와 같은 사건이 발생하기 전 실제로 일어날 것이라고 믿지 않기 때문에 적절한 준비를 하지 않는 경우가 많다”고 설명했습니다.

‘동조 편향’에 대해서는 “개인이 다른 사람들의 의견이나 행동에 맞추려고 하는 경향을 말한다”며 “이 편향은 집단의 압력이나 다수의 의견에 동의하려는 욕구로 인해 발생하며, 개인의 독립적인 판단이나 행동을 방해할 수 있다”고 말했습니다.

즉 ‘정상 편향’의 경우 △현상 유지의 믿음 △위험 과소평가 △대처 행동 부족을 기반으로 나오는 행동이며, ‘동조 편향’의 경우 △집단 내 소외되지 않기 위해 다른 사람의 행동 등을 따르는 ‘집단 압력’ △의견 수렴 △독립적 판단에 따랐다는 것입니다.

챗GPT는 ‘정상 편향’으로 인해 위험이 초래된 역사적 사건에 대해 1912년 발생한 타이태닉 침몰 사건과 코로나19 팬데믹이 있다고 밝혔습니다.

챗GPT는 “타이태닉 호는 ‘침몰하지 않는 배’로 여겨졌고, 정상 편향으로 인해 승객들은 실제로 배가 침몰할 수 있다는 가능성을 과소평가했다”며 “구명보트 훈련이나 구명조끼 착용 같은 기본적인 대비조차 제대로 이루어지지 않았다”고 말했습니다.

또한 “코로나19 바이러스 확산 초기 많은 국가들이 사태의 심각성을 낮게 보고 기존의 생활방식이 계속될 것이라 믿었다”며 “일부 사람들은 마스크 착용이나 사회적 거리두기 같은 방역 지침을 따르지 않아 바이러스가 더 빠르게 확산되었다”고 했습니다.

챌린저호가 발사 73초만에 폭발하는 장면. / 사진=AP 연합뉴스

‘동조 편향’ 사례로는 1986년 챌린저 우주왕복선 폭발 사건과 2018년 페이스북의 데이터 프라이버시 스캔들을 꼽았습니다.

챗GPT는 “NASA 엔지니어들은 발사 조건이 부적절하다는 우려를 제기했으나, 발사 일정을 맞추려는 압력과 다수의 의견에 동조하려는 경향으로 인해 발사가 강행되었다”며 “그 결과 우주왕복선은 이륙 직후 폭발하여 승무원 전원이 사망하는 참사가 발생했다”고 말했습니다.

이어 페이스북 사례에 대해서는 “케임브리지 애널리티카 스캔들에서 드러난 것처럼 내부에서 데이터 프라이버시 문제에 대한 우려가 있었지만, 충분히 반영되지 않았다”며 “동조 편향으로 회사의 주된 방향에 반대하는 의견이 억압되었고, 결국 큰 사회적 논란과 사용자 신뢰 하락을 초래했다”고 했습니다.

이에 챗GPT는 두 편향이 여전히 중요한 의사결정에 영향을 미치기 때문에 편향적 인식을 극복하기 위해 조직 내 독립적인 사고 장려, 다양한 의견을 수렴하는 문화가 필요하다고 제언했습니다.

[김지영 디지털뉴스 기자 jzero@mbn.co.kr]