장애를 가진 개발자가 자신의 경험에 기반하여 정말 멋진 인공지능 서비스를 개발하는 경우도 있기는 하지만 (일례로 마이크로소프트社의 seeing-AI를 찾아보세요) 대부분의 개발자들은 장애에 대한 이해가 그리 깊지 못 하다. 데이터 주도의 개인맞춤형 인공지능 서비스를 개발한다는 것은 결국 인공지능 범주화(classification) 알고리즘을 만든다는 말이며, 이 알고리즘이 만들어질 때 빅데이터 안에 있는 특수한 몇몇 경우는 무시되고 만다. 그러나 장애가 있는 사람은 이 “특수한 몇몇 경우”에 해당될텐데, 그렇다면 이 사람들을 위한 개인맞춤형 서비스가 과연 가능할까?

옷 쇼핑을 예로 들어보자. 옷에 대한 빅데이터로 기계학습을 시키고 개인맞춤형 서비스를 제공한다면 당신이 이전에 샀던 옷에 대한 정보나, 당신이 이전에 샀던 옷과 비슷한 옷을 산 다른 사람들이 구입한 옷, 혹은 당신이 인스타그램에 올린 사진에 기반하여 유추해낸 당신의 선호 등을 고려하여 쇼핑을 제안하는 인공지능을 상상해 볼 수 있을 것이다. 하지만 신체적 장애가 있어서 기성복을 입기가 어려운 사람이라면 어떨까? 혹은 어떠한 이유에서든 옷의 특정한 요소 (후크, 지퍼, 단추 등)는 피하고자 하는 사람이라면? 이런 사람은 개인맞춤형 서비스의 혜택에서 소외되고 말 것이다.

그럼에도 불구하고 장애를 가진 사람들에게 제공할 수 있는 개인맞춤형 서비스를 상상해보자. 스마트 기기의 접근성 설정을 어느 정도 자동화해주는 서비스는 어떨까? 최근의 스마트 기기들은 매우 세세하게 설정 가능한 “접근성” 메뉴를 갖추고 있다. 개개인의 장애 종류와 정도가 다르고, 처한 상황과 처리하고자 하는 일의 종류가 모두 다르므로 장애인 개개인이 여기에 맞게 스마트 기기의 접근성 설정을 일일이 맞추는 것이 이론적으로는 가능하다. 그러나 나날이 늘어나는 스마트 기기의 설정을 하나씩 맞추는 것은 상당한 부담이 될 수 있는데, 이 부담을 줄일 수 있는 방법은 없을까?

사진: Unsplash의Jonas Leupe

일단 기기와 기기 사이에 설정값을 주고받을 수 있으면 제일 좋겠지만 보통 제조사가 다르면 이것이 가능하지 않다. 그럼 이건 차치하고.

접근성 설정을 함에 있어서 보통 개개인에게 특히 더 중요한 요소가 있고 덜 중요한 요소가 있기 마련이다. 이 중 덜 중요한 요소의 경우에는 미미한 차이는 무시하고 넘어가는 것도 괜찮을 수 있다. 이러한 점을 고려하여 100가지 선택항을 세 가지 정도로 줄여주는 알고리즘은 어떨까? 비슷한 장애를 가진 다른 사람들의 자료에 기반해도 좋고, 여러 쌍의 두 가지 선택지 중에 하나씩 선택하게 하여 나의 선호를 차근차근 알아내 가는 알고리즘이어도 좋겠다. 물론 전자의 경우에는 사생활 침해가 우려된다. 내가 화면낭독기능(스크린 리더)을 필요로 하는 사용자라는 것을 제조사에서 알게 되고 거기에 더해서 나의 설정값까지 공유한다면 제조사에서 나의 장애 종류와 정도에 대해서 유추해낼 수 있기 때문이다. 

Wald M. AI Data-Driven Personalisation and Disability Inclusion. Front Artif Intell. 2021 Jan 18;3:571955. doi: 10.3389/frai.2020.571955. PMID: 33733215; PMCID: PMC7861332.