--- title: "KBS 포럼서 나온 질문, 공영방송은 AI 영상과 편향을 어떻게 다뤄야 하나" published: 2026-05-22T08:05:01.613Z canonical: https://jeff.news/article/3152 --- # KBS 포럼서 나온 질문, 공영방송은 AI 영상과 편향을 어떻게 다뤄야 하나 KBS 포럼에서 생성형 AI 시대 공영방송의 역할을 두고 공공성, 다양성, 알고리즘 편향 문제가 논의됐다. 발표자들은 공영방송이 단순히 AI 전환 속도를 높이는 데 그치지 말고, 데이터 생성·유통 과정과 모델 편향 감시에 적극적으로 개입해야 한다고 주장했다. - KBS 포럼에서 나온 핵심 질문은 꽤 직접적임. “공영방송은 생성형 AI 시대에 뭘 책임져야 하나?”임 - 포럼 제목은 ‘AI시대의 미디어: 성평등·포용·다양성을 위한 새로운 질문들’이었음 - 5월 22일 서울 여의도 KBS 아트홀에서 열림 - 논의의 초점은 AI 영상 자동화, 기술 활용의 투명성, 공공성, 다양성 쪽에 맞춰짐 - 이정현 계명대 언론영상학과 교수는 생성형 AI 영상 자동화가 공영방송의 공공성과 정말 맞는지 따져봐야 한다고 봄 - AI로 영상을 더 빨리 만들 수 있다는 얘기만으로는 부족하다는 문제 제기임 - 자동화 과정에서 소외될 수 있는 다양성의 가치를 데이터 구축 단계에서 살려야 한다고 주장함 - 공영방송이 AI 영상 자동화의 내용과 과정에 개입할 필요가 있다는 입장임 > [!IMPORTANT] > 이 논의의 핵심은 “AI를 쓰자”가 아니라 “AI가 만든 콘텐츠와 데이터 흐름을 누가 책임질 거냐”에 가까움. 특히 공영방송이라면 속도보다 안전한 전환이 먼저라는 얘기임. - 생성형 AI 시대의 공영방송 역할은 콘텐츠 제작을 넘어 데이터 감시까지 확장돼야 한다는 주장이 나옴 - 검증된 콘텐츠를 만들고 생성하는 역할은 기본값으로 제시됨 - 여기에 공공재로서 데이터가 생성되고 유통되는 과정을 책임지고 감시해야 한다는 제안이 붙음 - 즉 방송사가 단순 사용자나 배포자가 아니라, AI 생태계 안에서 감시자 역할도 해야 한다는 얘기임 - AI 모델의 편향성과 알고리즘 공정성도 주요 주제로 다뤄짐 - 권오남 한국과학기술단체총연합회장은 ‘코드 속의 편향, 프레임 속의 차별’을 주제로 발표함 - AI 알고리즘에 내재된 편향 구조와, 기술·사회·미디어가 만나는 지점에서 편향이 증폭되는 문제를 짚음 - 이 지점은 개발자에게도 익숙한 문제임. 데이터셋이 한쪽으로 기울면 모델 출력도 그 방향으로 가기 쉬움 - KBS는 포용적 콘텐츠를 공영 미디어의 책무로 봐야 한다는 입장을 냄 - 박장범 KBS 사장은 데이터 속 다양성을 드러내고, 소외된 이들을 포함해 모두를 연결하는 콘텐츠가 중요하다고 말함 - 포럼에서 나온 제안과 통찰을 방송 제작 현장과 AI 활용 정책에 반영하겠다고 밝힘 - 실제로 어떤 정책과 제작 가이드로 이어질지는 아직 더 봐야 함 - 개발자 관점에서 보면, 이건 미디어 업계만의 윤리 토론으로 넘기기 아까운 주제임 - 생성형 AI 기능을 붙이는 팀이라면 모델 성능, 비용, 지연시간만 볼 게 아니라 편향과 투명성도 요구사항으로 다뤄야 함 - 특히 콘텐츠 생성 서비스는 “누가 보이지 않게 됐는가”, “어떤 집단이 반복적으로 왜곡되는가” 같은 질문을 피하기 어려움 --- ## 기술 맥락 - 이 기사에서 말하는 기술적 선택은 생성형 AI를 방송 제작에 얼마나, 어떤 방식으로 넣을지에 대한 거예요. 영상 생성 자동화는 제작 속도를 올릴 수 있지만, 공영방송은 효율만으로 정당화되기 어려운 조직이거든요. - 그래서 데이터가 중요해져요. 모델은 학습 데이터와 운영 데이터의 영향을 강하게 받기 때문에, 다양성이 빠진 데이터로 콘텐츠를 만들면 결과물에서도 특정 관점이나 집단이 사라질 수 있어요. - 공영방송이 개입해야 한다는 주장은 모델 개발자가 아니라도 볼 만해요. AI를 도입하는 조직은 출력물만 검수하는 게 아니라 데이터 생성, 유통, 활용 정책까지 봐야 편향이 반복되는 걸 줄일 수 있거든요. - 개발팀 입장에서는 이게 곧 AI 거버넌스 문제예요. 빠르게 기능을 붙이는 것보다 어떤 데이터로 만들었고, 어떤 기준으로 검증했고, 문제가 생기면 누가 책임지는지를 정하는 게 제품의 신뢰성과 직결돼요. ## 핵심 포인트 - 생성형 AI 영상 자동화가 공영방송의 공공성과 어떻게 맞물리는지 문제 제기 - AI 모델 편향과 알고리즘 공정성 감시가 공영 미디어의 역할로 제시 - 검증된 콘텐츠 제작뿐 아니라 공공재로서 데이터 생성·유통 과정의 책임 강조 - 성평등·포용·다양성을 고려한 안전한 AI 전환이 핵심 논점 ## 인사이트 개발자에게도 이 얘기는 남 일만은 아니다. 생성형 AI를 서비스에 붙일 때 “빨리 자동화했다”보다 “어떤 데이터로 누구를 배제하지 않았나”가 점점 제품 책임의 일부가 되고 있다.