인하대학교 2026학년도 인문사회계열 논술 1번

희소한 자원의 배분에서 공정성이 중요하며, 공정한 판단에는 현실의 정확한 파악, 합당한 기준의 설정과 일관된 적용, 이해 당사자의 배제가 필요함을 파악합니다. 인공지능의 방대한 자료 처리와 패턴·오차 학습 능력을 인간 판단의 감정·환경·편향에 따른 노이즈와 대비합니다.

인공지능은 직접적 이해관계나 기분에 흔들리지 않고 같은 기준을 반복 적용하며, 대규모 자료와 미세한 패턴을 학습해 현실을 더 정확하고 객관적으로 파악할 수 있으므로 합당한 기준이 주어지면 인간보다 공정하다고 해석합니다.

표준화된 판단 기준에는 설계자의 주관이 개입할 수 있고, 인공지능은 학습 데이터의 역사적 편견을 재생산하거나 사회적·역사적 맥락을 누락할 수 있음을 파악합니다. 또한 인간은 감정·동기·관계와 비언어적 신호를 통합해 맥락을 이해할 수 있으며, 공정한 판단에는 자의적 적용을 억제할 책임 절차가 필요함을 근거로 활용합니다.

인공지능이 편향된 기준을 맥락 없이 일관되게 적용하면 차별을 체계적으로 확대하고 정당한 예외를 배제할 수 있으며, 인공지능 자체에는 불이익을 부과하기 어려워 책임 조건도 직접 충족하지 못하므로 인간보다 공정하다는 우위를 확정할 수 없다고 해석합니다.

인공지능은 기준을 일관되게 적용해 인간의 노이즈를 줄일 수 있지만 편향된 기준, 맥락 결핍, 책임 주체의 부재라는 한계가 있음을 함께 파악합니다. 인간도 맥락을 이해하는 역량과 함께 경험 및 해석의 차이에서 비롯되는 오해 가능성을 지닌다는 점을 고려합니다.

인공지능의 입력·모델·규칙·출력을 기록해 편향을 측정하고 교정하며, 데이터 제공자·개발자·도입 기관·운영자에게 감사·시정·배상·제재 책임을 귀속하고, 맥락이 중대한 예외는 인간이 공개된 사유와 기록에 따라 재심하는 이중 절차를 제안합니다.

인공지능의 일관성과 정확성이라는 공정성 우위와 편향·맥락·책임의 한계를 결합하여, 감사·책임·예외 심사가 갖춰진 인공지능 판단은 한계를 교정하면서 인간의 노이즈도 줄이므로 인간 단독 판단보다 공정할 수 있다고 재반박합니다.

제시문 (가)를 지지와 반론 양쪽에 활용하고 나머지 제시문도 빠짐없이 연결하여, 지지에서 반론을 거쳐 새로운 논거의 재반론으로 이어지는 글을 900~1,100자로 작성합니다.