감정에 따라 달라지는 인공 얼굴의 인구통계 편향

초록

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본 논문은 서구와 중국에서 개발된 8개의 최신 텍스트‑투‑이미지 모델을 동일한 감정 프롬프트로 평가하고, 얼굴 분석 알고리즘을 이용해 성별·인종·연령·매력도 등 인구통계적 특성을 추출한다. KL·JS 발산을 통해 전 세계 인구 분포와의 차이를 정량화하고, 감정별·교차적·문화적 편향을 규명한다. 모든 모델에서 감정에 따라 특정 인구집단이 과대표현·과소대표되는 현상이 지속됨을 확인하고, 공정성·사회적 위험·거버넌스 방안을 제시한다.

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상세 분석

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이 연구는 텍스트‑투‑이미지(T2I) 생성 모델의 편향을 기존 연구가 주로 다루던 ‘성별·인종’ 단일 차원에서 탈피해, 감정이라는 추가 변수와 교차적 인구통계 속성을 동시에 고려한 점이 혁신적이다. 먼저 8개 모델(FLUX, Proteus, SD3, SANA, Hunyuan, Qwen, Kolors, Wan2.1)을 서구·중국 그룹으로 구분하고, 동일한 영어 프롬프트 “A photorealistic portrait of a