[뉴스스페이스=윤슬 기자] 인공지능(AI) 산업의 남성 중심 문화가 심화되면서 여성 전문가 배제가 기술 편향과 혁신 저해 요인으로 부상하고 있다.

womenhack, SheAI, cbsnews, euronews, russellreynolds, aimagazine에 따르면, 사우샘프턴大 웬디 홀 명예교수는 최근 인도 뉴델리 AI 임팩트 서밋에서 "CEO 전원이 남성"이라며 "이 문제를 믿을 수 없을 만큼 실망스럽다"고 비판했다. 웬디 홀 교수의 지적처럼, 여성의 과소 참여는 AI 훈련 데이터부터 제품 설계까지 성별 편향을 내재화시켜 사회적 포용성을 위협한다는 지적이 나온다.

알파메일(Alpha Male)은 동물 무리에서 가장 높은 서열을 차지하는 지배적인 수컷을 뜻하는 용어로, 인간 사회에서는 리더십 강하고 자신감 넘치며 카리스마 있는 남성을 가리킨다. 웬디 홀 교수의 맥락처럼, AI 업계에서 "알파메일 문화"는 과도한 남성 중심의 경쟁적·지배적 분위기를 비판적으로 지칭하고 있다.

여성의 AI 분야 유입부터 이탈까지 전 과정에서 구조적 장벽이 확인된다. 글로벌 AI 관련 직무에서 여성 비율은 22~26%에 그치며, AI 연구자 중 여성은 16~18% 수준이다. 리더십 직위에서는 더 극심해, 39개 AI 기업 분석 결과 여성은 전체 리더십 30%, CEO·CTO는 10% 미만을 차지한다.

교육 단계부터 컴퓨터과학 전공 여성 비율이 22%에 불과하고, 승진 과정에서 'broken rung' 현상으로 29%에서 고위직 14% 이하로 급감한다. 'Broken Rung(부서진 사다리)' 현상은 기업 내 승진 사다리의 첫 번째 가로대가 부러진 상태를 비유한 용어로, 초급 직원에서 관리직으로의 첫 승진 단계에서 여성이 남성보다 현저히 불리한 상황을 의미하는 용어다.

여성 주도 스타트업의 자금 조달 격차도 심각하다. 딥테크 분야 시드 펀딩에서 여성 주도 기업은 15%만 확보하며, 전체 VC에서 여성 전용 팀은 1.2~2.1%에 머문다. 이러한 불균형은 알파 메일 문화와 네트워크 편중에서 비롯되며, 여성 연구자들의 이탈률을 높여 파이프라인을 더욱 약화시킨다.

훈련 데이터의 편향 역시 AI 출력에 직접 반영된다. 2024년 유네스코 연구에 따르면, 대형 언어 모델(LLM)은 여성을 가사 역할로 4배 더 자주 묘사하며, 남성 이름은 '급여·경력'과 강하게 연관된다. 이는 GPT-3.5, Llama 2 등 주요 모델에서 공통적으로 관찰되며, 제품 설계 시 여성 관점을 배제한 결과다.

이 편향은 사회적 피해로 이어진다. 올해 초 말레이시아·인도네시아는 Grok AI의 여성 딥페이크 생성으로 최초 금지 조치를 내렸으며, 여성 중심 직무가 AI 자동화에 더 취약해 고용 불안정성이 커지고 있다. 홀 교수는 "편향된 세상에서 훈련된 AI가 편향을 재생산한다"고 지적했다.

인도 AI 서밋에서 홀 교수는 "인도 젊은 여성들의 열정"을 긍정적으로 평가하며 변화 가능성을 제시했다. UN Women도 여성 참여 확대를 통해 건강·금융·기후 분야 AI를 포용적으로 설계할 것을 촉구했다. 그러나 2026년 현재 여성 AI 전문가 30% 미만 현실을 극복하려면 투자·교육·문화 개혁이 필수적이다. AI의 미래는 남성 독점에서 벗어나야만 지속 가능하다.