차별과 혐오 표현의 식별과 사전 활용의 쟁점 －메신저 대화 말뭉치를 중심으로－

초록

이 연구의 목적은 대화형 인공지능의 학습에 사용될 수 있는 데이터 구축 시 윤리적 쟁점이 될 여지가 있는, 차별과 혐오 표현의 식별과 이를 위한 사전 활용의 쟁점을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 약 140만 어절 규모의 메신저 대화에 나타난 차별과 혐오 표현을 전수 검토하여 그 유형별 특성을 살펴보고, 어휘 정보 중심의 사전만을 활용하여 차별과 혐오 표현을 식별하는 데는 한계가 있음을 논의한다. 먼저, ‘어떤 개인이나 집단에 대한 편향적, 부정적 태도를 나타내는’ 차별과 혐오 표현은 메신저 대화에서, ‘인종/국가, 성별, 질병/장애, 나이, 계층, 정치/종교, 지역, 외모’로 8가지 유형으로 나타난다. 다음으로 이들 차별과 혐오 표현 식별을 위한 사전 정보의 활용 가능성을 분석하였는데, 미등재어의 문제, 뜻풀이 등 미시구조 부족 등의 한계를 확인할 수 있다. 차별과 혐오 표현의 식별에 기여하는 사전 정보의 업데이트를 위해서는 현재 사전 정책에 대한 비판적 고찰이 필요하며, 거시구조 차원에서의 표제어 확충, 정교한 뜻풀이와 사용상의 주의 사항 등을 보다 명시적으로 제시할 필요가 있다.

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