편향된 인공지능 AI 알고리즘의 원인

 

 

인공지능 AI의 알고리즘

인공지능(AI) 알고리즘은 소셜 미디어, 의료, 금융 및 교통을 포함한 광범위한 응용 분야에서 사용됨에 따라 우리의 일상 생활에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 하지만, 최근 연구는 이러한 알고리즘이 특히 흑인 개인과 다른 유색인종에 대한 편견과 차별을 영구화할 수 있다는 것을 보여주었습니다.

이러한 편향의 이유 중 하나는 많은 AI 알고리듬이 차별과 불평등의 역사적 패턴을 반영하는 데이터에 대해 훈련되기 때문입니다. 예를 들어, 법 집행 기관에서 사용하는 얼굴 인식 알고리즘은 부분적으로 백인 데이터 세트에 대해 교육을 받았기 때문에 백인 개인보다 흑인 개인의 얼굴을 식별하는 데 덜 정확한 것으로 나타났습니다.

 

 

편향된 알고리즘의 원인

AI 알고리즘에 편향된 또 다른 이유는 이러한 알고리즘을 개발하고 훈련하는 팀이 다양하지 않은 경우가 많아 편향이 영구화될 수 있는 방식에 대한 이해 부족과 사각지대로 이어질 수 있기 때문입니다. 이는 기존 편향을 완화하는 대신 기존 편향을 강화하는 알고리즘을 초래할 수 있습니다.

AI 알고리듬의 편향의 결과는 특히 흑인 개인과 다른 소외된 커뮤니티에 심각할 수 있습니다. 예를 들어, 의료에서 사용되는 AI 알고리즘이 흑인 환자에게 편향되어 있으면 오진이나 치료 지연을 초래하여 건강에 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 AI 알고리즘을 개발하고 훈련하는 팀의 다양성을 높이고 이러한 알고리즘이 편견을 식별하고 완화하기 위해 엄격한 테스트와 검증의 대상이 되도록 하는 것이 중요합니다. AI 알고리즘의 사회적, 윤리적 함의를 고려하고 이러한 기술이 공정하고 포괄적인 방식으로 개발 및 배치되도록 노력하는 것도 중요합니다.
형사 사법 시스템에서 AI 알고리즘을 사용하는 것에 대한 우려도 있는데, 이는 경찰과 선고에서 편견을 영구화할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 예측 치안 유지 알고리즘은 흑인 개인에게 편향되어 있으며, 특정 커뮤니티에서 과잉 치안 유지와 투옥률 증가로 이어집니다. 마찬가지로 재범의 가능성을 예측하는 데 사용되는 양형 알고리즘은 흑인 개인에게 편향된 것으로 나타나 형량이 더 길고 처벌이 더 가혹한 것으로 나타났습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 형사 사법 분야에서 AI 알고리즘을 개발하고 사용하는 과정에서 투명성과 책임성을 높이려는 움직임이 커지고 있습니다. 여기에는 이러한 알고리듬을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 투명성 향상과 편향을 식별하고 완화하기 위한 알고리듬 자체의 정밀도 증가에 대한 요구가 포함됩니다.

AI 알고리듬의 편향을 해결하기 위한 또 다른 접근 방식은 알고리듬이 결정에 도달하는 방법에 대한 명확하고 이해 가능한 설명을 제공하도록 설계된 설명 가능한 AI(XAI)의 사용을 늘리는 것입니다. XAI는 개발자와 사용자가 알고리즘 교육에 사용되는 기본 가정과 데이터를 이해할 수 있도록 함으로써 편향을 식별하고 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

전반적으로, AI 알고리듬의 편향을 해결하는 것은 다양한 해결책이 필요한 복잡하고 다면적인 문제임이 분명합니다. 이러한 알고리듬을 개발하고 훈련하는 팀의 다양성을 높이고, 엄격한 테스트 및 검증을 받고, 사용의 투명성과 책임성을 높임으로써, 우리는 AI 기술이 모두에게 공평하고 포괄적인 방식으로 개발되고 배치되도록 보장할 수 있습니다.