"AI 잘 활용하려면 성·인종 편견 없는 포용적 '젠더 혁신' 필요"

그는 “편향된 인구만을 대상으로 연구하면 ‘완전한 데이터’가 아니다”라며 “예를 들어, 심장병 연구는 남성 위주로 진행되고, 암 사망률은 50대 이하 여성에서 높다.연구 대상과 연구자들의 성별이 실제 환자 분포와 다르면 편향 문제가 생길 수 있다”고 지적했다.

사르카르 편집장은 “데이터는 투명해야 하고 알고리즘은 명확히 규명돼야만 연구가 환자에게 미칠 해로움을 평가할 수 있다”며 “연구자뿐 아니라 정부 기관과 투자자들이 포용적인 연구와 젠더 기반 혁신을 이루기 위해 어떻게 개입할지에 대한 통합적 논의가 필요하다”고 강조했다.

그는 “협의체를 통해 다양한 데이터 활용에 있어 젠더 기반 사회적 편견이 없는 연구의 성과를 이뤄낼 수 있다”며 “지금이야말로 젠더 평등을 기반으로 한 연구를 가속할 수 있는 최적의 시기”라고 덧붙였다.