[큰글자책] AI, 공정과 편향

AI의 공정과 편향이 왜 중요한가?

01 공정과 편향이란 무엇인가?
02 AI 시스템에서 편향은 왜 발생하는가?
03 데이터 편향
04 알고리즘 편향
05 사회적 편향
06 AI 편향 사례와 편향 완화 사례
07 공정한 AI 설계의 원칙
08 AI 공정에 대한 법적, 규제적 접근
09 편향 해결을 위한 기술적 접근
10 공정한 AI를 위한 미래 비전

AI 편향 완화 사례는 단순히 기술적 문제를 해결하는 데 그치지 않고, 사회적 불평등과 고정 관념을 재생산하지 않는 시스템을 설계하기 위한 중요한 교훈을 제공한다. 특히 데이터의 다양성과 대표성을 확보하고 알고리즘 설계 과정에서 공정성을 고려하며 지속적인 모니터링과 개선을 통해 AI가 어떻게 더 나은 결과를 낼 수 있는지 보여 준다.

－06_“AI 편향 사례와 편향 완화 사례” 중에서

공정한 AI 설계는 기술적, 윤리적, 사회적 차원의 복합적인 노력을 요구한다. 글로벌 AI 윤리 지침은 신뢰할 수 있는 AI를 구현하기 위한 기본 원칙을 제공하며, 데이터와 알고리즘의 윤리적 사용은 공정성을 확보하기 위한 필수 기반을 형성한다. 기술적 기법과 조직적 접근을 결합한 설계 방법론은 AI 시스템이 다양한 사회적 맥락에서 공정성을 실현하도록 돕는 중요한 도구로 작용한다.

－07_“공정한 AI 설계의 원칙” 중에서

AI 기술이 공공 기관은 물론 산업 전반에 광범위하게 적용되고 사회의 다양한 측면에 영향을 미칠 가능성이 커지면서 AI 규제는 점점 더 중요하고 복잡한 문제가 되었다. AI 규제는 AI 연구 초기부터 시작되어 오랜 역사를 지닌다. AI 초기에는 AI 개발과 사용을 관장하는 구체적인 규정이 거의 없었으며, 대부분 해당 분야를 발전시키고 AI의 잠재적 응용 분야를 탐색하는 데 중점을 두었다. 그러나 최근 몇 년 동안 AI가 더욱 보편화되고 의존도가 높아짐에 따라 AI의 잠재적 영향과 위험을 이해하고 관리하는 데 많은 관심이 집중되고 있다. 또한 책임감 있고 신뢰할 수 있는 방식으로 AI 기술이 개발 및 사용되도록 하기 위한 규제 감독의 필요성에 대한 인식도 높아지고 있다.

－08_“AI 공정에 대한 법적, 규제적 접근” 중에서