인공지능이 인간의 삶 깊숙이 스며든 디지털 시대, 우리는 알고리즘의 편향성이라는 새로운 도전에 직면해 있다. 특히 여성에 대한 기술적 차별은 이미지 인식, 자연어 처리, 의료 진단, 금융 평가 등 광범위한 영역에서 체계적으로 발생하고 있다. 에이다 러브레이스부터 그레이스 호퍼까지 컴퓨터 과학의 선구자였던 여성들의 업적이 역사 속에서 지워져 온 것처럼, 현대 인공지능 시스템은 여성의 존재를 비가시화하고 왜곡하는 새로운 형태의 구조적 차별을 만들어내고 있다.

전 세계 주요 기업들의 얼굴인식 시스템은 백인 남성의 얼굴은 정확히 인식하면서도 유색인종 여성의 얼굴에서는 현저히 낮은 정확도를 보이고, 이력서 심사 인공지능은 여성 지원자를 차별적으로 평가하며, 의료 진단 시스템은 여성 특이적 질환을 제대로 식별하지 못한다. 음성인식 AI는 여성의 목소리를 잘 인식하지 못하면서도 AI 비서에는 여성의 목소리를 기본값으로 설정하고, 자율주행차는 여성 보행자를 남성보다 덜 정확하게 인식하는 치명적인 편향성을 보인다.

이 책은 17개 장에 걸쳐 인공지능 시스템의 젠더 편향성을 체계적으로 분석하고, 그 기술적 원인과 사회적 파급효과를 심도 있게 고찰한다. 특히 SNS 알고리즘의 성차별 확산 구조, AI 예술 도구의 성별 고정관념 재생산, 챗봇의 성차별적 언어 학습 등 최신 기술 영역에서 발생하는 차별 현상을 풍부한 사례와 실증적 데이터로 검증한다. 나아가 각국의 AI 규제 정책을 비교 분석하고, 알고리즘 공정성 평가를 위한 새로운 기술적 프레임워크를 제시하며 포용적 AI 개발을 위한 구체적 방안을 모색한다.

1. 세상을 바꾼 최초의 여성 프로그래머들
2. 데이터셋의 숨겨진 성별 격차
3. AI는 왜 여성의 얼굴을 잘 인식하지 못하는가
4. AI 비서는 왜 모두 여성의 목소리를 가졌나
5. 이력서 심사하는 AI의 위험한 편견
6. AI가 만드는 새로운 유리천장
7. 챗봇이 학습한 성차별 언어
8. AI 예술에 투영된 성별 고정관념
9. 의료 AI는 여성을 차별하는가
10. 알고리즘이 거절하는 여성의 대출
11. SNS 알고리즘의 성차별 확산 구조
12. 디지털 광고와 성별 기회의 불평등
13. AI 번역기의 성차별적 언어 변환
14. 자율주행차의 젠더 기반 안전 격차
15. AI 공정성 평가의 새로운 기준
16. AI 성차별 규제의 국제적 동향
17. 포용적 AI를 향한 우리의 과제