이 글은 AI 편향성 문제에 대한 새로운 관점을 제시한다. 저자는 단순히 데이터셋의 다양성을 높이는 것만으로는 문제를 해결할 수 없다고 주장한다. 오히려 이는 더 큰 불의와 차별을 초래할 수 있다.
저자는 AI 편향성 문제에 대한 기존의 해결책이 기술적 접근에 치중되어 있다고 지적한다. 이러한 접근법은 사회적 문제의 근본 원인을 해결하지 못한다. 저자는 AI 시스템을 설계할 때 기술적 요소뿐만 아니라 사회적 맥락과 사용자의 실제 needs를 고려해야 한다고 강조한다.
저자는 대표성 증가가 오히려 소수자 집단에 더 큰 위험을 초래할 수 있다는 점을 지적한다. 예를 들어 범죄 예측 모델에서 유색인종이 과대 대표되는 것은 이들에 대한 차별을 강화할 수 있다. 따라서 단순한 대표성 증가만으로는 문제를 해결할 수 없으며, 근본적인 불의와 차별에 대한 해결책이 필요하다.
저자는 AI 시스템 설계 시 기술적 해결책과 더불어 역사, 문화, 지역사회 참여 등 사회적 요소를 고려해야 한다고 제안한다. 이를 통해 실제 사용자의 needs를 반영하고, 불의와 차별을 해소할 수 있는 방향으로 AI를 발전시켜 나가야 한다.
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by Nidhi Sinha às medium.com 05-02-2024
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