AI 탐지기는 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여, 특정 문서가 인간 작성물인지 AI 생성물인지를 판별한다. 그러나 이 과정에서 사용되는 학습 데이터의 구성 비율과 출처가 불균형하면, 특정 언어권이나 문체, 분야에 대한 편향이 발생한다. 예를 들어, 학습 데이터의 상당 부분이 영어권의 뉴스 기사와 학술 논문으로 구성된다면, 영어 외 언어에서는 정확도가 급격히 떨어진다. 이러한 편향은 기술적인 문제를 넘어 사회적 불평등을 심화시킬 수 있다. 특정 국가나 분야의 콘텐츠가 과소대표되면, 그 영역에서 작성된 문서가 AI 탐지기 판정에서 불리한 결과를 받을 가능성이 높다. 더 큰 문제는 이러한 편향이 알고리즘의 의사결정 구조에 깊이 스며들어, 이후 개선이 어렵다는 점이다. 결국 학습 편향은 AI 탐지기..
