Research on Cultural Representation and Racial Bias in Generative AI : Focusing on the Representation Patterns of ‘Asian Women’ in Midjourney and DALL-E 3

본 연구는 생성형 AI 기술이 디지털 콘텐츠 산업의 핵심 도구로 부상함에 따라, 이 기술이 '아시아 여성'이라는 교차적 정체성을 재현하는 방식에 내재된 시각적 편향성을 비판적으로 분석하고자, Midjourney(V6)와 DALL-E 3를 연구 대상으로 선정하고, 중립, 직업, 형용사 프롬프트를 체계적으로 입력하여 총 288개의 이미지를 수집하여 심층 정성 분석을 수행하였으며, 주요 경향성을 확인하기 위해 정량적 분석을 보조적으로 활용하였다. 연구 결과, 두 모델은 다섯 가지 뚜렷한 편향성을 보였다. 첫째, 'Asian' 키워드에도 불구하고 동아시아 여성의 획일화된 외형에 편중되는 인종적 편향을 보였다. 둘째, 돌봄 노동(간호사)은 여성으로, 전문직(CEO)은 서구화된 남성성으로 재현하는 젠더화된 직업 고정관념을 강화하였다. 셋째, 'Traditional' 프롬프트는 이국적 복식과 수동적 포즈를 결합하여 오리엔탈리즘적 시선을 답습하였다. 넷째, 'Beautiful' 프롬프트는 중립 프롬프트 대비 성적 대상화를 강화하는 경향을 보였다. 다섯째, 두 모델 모두 이미지를 특정 미학적 스타일(판타지 혹은 상업 사진)으로 획일화하여 미학적 다양성을 저해하는 편향을 드러냈다. 본 연구는 AI가 기존 미디어의 편향을 '시각적으로 증폭'시키는 기제임을 실증적으로 밝혔다. 특히 인종과 젠더가 교차하는 '아시아 여성'의 재현을 분석함으로써, AI 윤리 논의의 지평을 비서구권으로 확장했다는 점에서 의의가 있으며, 이는 디지털 콘텐츠 산업에서 AI 기술 활용 시 요구되는 문화적 감수성과 윤리적 가이드라인의 필요성을 시사한다.