피부색 짙은 사람, 자율주행차 사고 더 조심해야

조지아 공과 대학 연구 결과 정확도 평균 5% 낮아

최신 자율주행차에 탑재된 인공지능 시스템이 피부색이 짙은 사람을 정확히 식별하는데 어려움이 있다는 연구 결과가 나와 주목된다.

연구 결과에 따르면, 피부색이 짙은 보행자는 자율주행차에 의한 사고 발생 확률이 높아진다는 것이다.

IT전문매체 기가진에 따르면 조지아 공과 대학의 연구자들은 자율주행차 등에 사용되는 최첨단 물체 인식 시스템에 사용된 8개의 AI 모델의 정확도를 자세히 조사하고 그 결과를 논문으로 발표했다. 연구팀이 조사한 물체 인식 시스템은 자율주행차가 도로 표지판이나 보행자, 다른 물체를 인식하기 위해 사용된다.

이번 조사에서 연구팀은 물체 인식 시스템을 점검하기 위해 피츠 패트릭 분류(피부색에 따른 피부 유형 분류 기준) 점수에 따라 ‘피부색이 연한 카테고리’와 ‘피부색이 짙은 카테고리’ 두 가지로 나눴다. 그리고 물체 인식 시스템을 통해 ‘피부색이 옅은 사람’, ‘피부색이 짙은 사람’, ‘피부색은 확인할 수 없지만 인간’, ‘사람이 아니다’ 중 하나를 판단 시키는 테스트를 진행했다.

테스트 결과 피부색이 짙은 ‘밝은 갈색’, ‘갈색’, ‘검은색’인 보행자에 대해 물체 인식 시스템은 한결 같이 열등한 성능을 나타내는 것으로 확인됐다. 연구자에 따르면 낮이나 밤 같은 사진을 촬영한 타이밍에 대한 변수를 고려하더라도 피부색이 짙은 보행자의 이미지를 포함하는 그룹은 물체 인식 시스템의 정확도가 평균 5%나 저하됐다.

조지아 공과 대학 연구팀의 연구 결과는 자율주행차의 물체 인식 시스템이 현재의 정밀도로 보급되면 피부색에 의해 교통 사고가 발생할 확률이 달라진다는 것을 의미한다. 그러나 연구팀은 이번 조사 결과를 바탕으로 “데이터 세트에 피부색이 짙은 보행자의 이미지를 더 사용하는 것으로 보다 정확하게 보행자를 감지할 수 있다”고 설명했다.