AI 시스템 설계와 구현에서의 공정성 실천

Core Concepts

AI 시스템 설계, 개발 및 배포 과정에서 발생할 수 있는 편향과 차별을 식별, 완화 및 관리하는 것이 AI 공정성의 핵심이다.

Abstract

이 문서는 AI 공정성의 개념과 실천 방법을 소개한다.
Part 1에서는 AI 공정성의 개념을 다룬다. 공정성은 다양한 방식으로 해석될 수 있는 복합적인 개념이지만, 차별 금지와 평등이 핵심 원칙이다. 이를 바탕으로 AI 시스템의 데이터, 설계, 개발, 구현, 생태계 측면에서의 공정성 이슈를 살펴본다.
Part 2에서는 AI 공정성을 실천하는 방법을 제시한다. 편향 자가진단, 편향 위험 관리, 공정성 선언문 작성 등의 활동을 통해 AI 시스템의 공정성을 확보할 수 있다.

Stats

AI 시스템이 특정 보호 대상 집단에 대한 차별적 대우를 야기할 수 있다.
AI 시스템의 사용이 특정 집단에 대한 차별적 괴롭힘을 초래할 수 있다.
AI 시스템의 사용이 특정 집단에 간접적인 차별을 야기할 수 있다.

Quotes

없음

Key Insights Distilled From

AI Fairness in Practice

by David Leslie... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14636.pdf

Deeper Inquiries

AI 공정성 실천을 위해 고려해야 할 다른 중요한 요소는 무엇인가?

AI 공정성을 실현하기 위해 고려해야 할 다른 중요한 요소는 다양성과 포용성입니다. 다양성은 서로 다른 배경, 경험, 관점을 가진 다양한 인재를 포함하는 것을 의미합니다. AI 시스템을 설계하고 구현하는 팀은 다양한 인재를 모아 다양한 관점을 반영하여 시스템에 편향이나 차별성이 반영되지 않도록 해야 합니다. 또한 포용성은 모든 사람을 동등하게 대우하고 존중하는 것을 의미합니다. AI 시스템은 모든 사용자에게 공평하고 동등한 서비스를 제공해야 하며, 특정 그룹을 배제하거나 불이익을 주는 편향을 방지해야 합니다.

AI 공정성 실현을 위해 기존의 접근법에 대한 비판적 검토가 필요한가?

AI 공정성을 실현하기 위해 기존의 접근법에 대한 비판적 검토가 필요합니다. 기존의 AI 시스템은 편향이나 차별성을 내재할 수 있으며, 이는 공정하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 기존의 모델, 데이터 수집 방법, 알고리즘 등을 비판적으로 검토하고 편향을 식별하고 교정하는 것이 중요합니다. 또한 새로운 접근법과 기술을 도입하여 AI 시스템의 공정성을 향상시키는 것이 필요합니다.

AI 공정성과 관련하여 사회 정의 실현을 위한 방안은 무엇일까?

AI 공정성과 관련하여 사회 정의를 실현하기 위한 방안은 다양한 그룹의 의견을 수렴하고 포용하는 것입니다. AI 시스템을 개발할 때 다양한 이해관계자들의 의견을 듣고 그들의 우려와 요구사항을 반영하는 것이 중요합니다. 또한 AI 시스템이 사용되는 사회적 맥락을 고려하여 편향을 방지하고 모든 사용자에게 공평한 서비스를 제공하는 것이 필요합니다. 사회 정의를 실현하기 위해서는 구조적인 불평등과 차별을 근본적으로 다루는 방향으로 AI 기술을 개발하고 적용해야 합니다.