AI의 공정성

AI의 공정성 이해

AI의 맥락에서 공정성을 정의하는 것은 복잡하며, 보편적으로 인정되는 단일 정의는 없습니다. 대신 불공정한 대우를 방지하기 위한 여러 수학적 기준과 윤리적 원칙이 포함됩니다. 핵심 과제는 다양한 원인에서 비롯될 수 있는 AI의 편향성을 식별하고 완화하는 것입니다. 데이터 세트 편향은 학습 데이터가 실제 세계의 다양성을 정확하게 나타내지 못할 때 발생하며, 종종 과거의 사회적 편견을 반영합니다. 알고리즘 편향은 모델의 설계 또는 최적화 프로세스 자체에서 발생할 수 있습니다. 공정성에 대한 수학적 정의는 인구통계학적 동등성(결과는 민감한 속성과 무관함), 기회 균등 (그룹 간 정답률이 동일함) 등 여러 가지가 존재합니다. 그러나 여러 공정성 기준을 동시에 달성하는 것은 수학적으로 불가능할 수 있으며, 이는 해당 분야의 연구(예: ACM FAccT 진행)에서도 강조되고 있습니다. 개발자는 특정 애플리케이션 상황에 가장 적합한 공정성 정의가 무엇인지 신중하게 고려해야 합니다.

관련성 및 중요성

AI의 잠재적인 사회적 영향력 때문에 공정성의 중요성은 막대합니다. 불공정한 AI 시스템은 채용, 대출 승인, 형사 사법, 의료 영상 분석과 같은 중요한 분야에서 차별적인 결과를 초래하여 특정 그룹에 불이익을 주고 기회를 제한할 수 있습니다. 공정성을 보장하는 것은 윤리적 의무일 뿐만 아니라 책임 있는 개발을 유도하는 NIST AI 위험 관리 프레임워크와 같은 프레임워크에 따라 점점 더 법적인 필수 요건이 되고 있습니다. 공정성을 우선시하면 피해를 예방하고 사회적 형평성을 증진하며 책임감 있는 AI의 광범위한 채택에 필요한 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다. 이는 책임성, AI의 투명성, 데이터 프라이버시를 포함하는 광범위한 AI 윤리 원칙과도 일치합니다.

실제 애플리케이션

공정성을 고려하는 것은 많은 AI 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 다음은 두 가지 예입니다:

1. 얼굴 인식 시스템: 초기 얼굴 인식 기술은 인구통계학적 그룹에 따라 정확도에 상당한 차이를 보였으며, 특히 피부색이 어두운 사람과 여성의 경우 성능이 더 떨어지는 것으로 나타났습니다(NIST 연구에서는 이러한 문제를 강조했습니다). 알고리즘 정의 연맹과 같은 단체에서 이러한 문제를 제기하면서 모든 그룹에서 공평한 성능을 목표로 보다 다양한 훈련 데이터 세트를 만들고 이러한 편견이 덜한 알고리즘을 개발하려는 노력을 촉구하고 있습니다.
2. 자동화된 채용 도구: 채용에 사용되는 AI 도구는 과거 채용 데이터에 존재하는 편견을 실수로 학습하고 지속시킬 수 있으며, 잠재적으로 소외된 그룹에서 자격을 갖춘 후보자를 걸러낼 수 있습니다. 공정성 기법을 적용하려면 알고리즘의 편향성을 감사하고, 예측을 조정하는 방법을 사용하며, 후보자 평가에 사용되는 기준이 관련성이 있고 차별적이지 않은지 확인하는 작업이 포함됩니다. 이는 HR의 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 논의되는 핵심 요소인 평등한 고용 기회를 촉진하는 데 매우 중요합니다.

공정성과 관련 개념의 구분

관련성이 있긴 하지만, AI의 공정성은 다른 여러 개념과 구별됩니다:

• AI 윤리: 공정성, 책임성, 투명성, 개인정보 보호, 보안, 그리고 AI의 전반적인 사회적 영향을 포괄하는 광범위한 분야입니다. 공정성은 AI 윤리의 큰 범위 내에서 중요한 요소 중 하나입니다.
• AI의 편향성/알고리즘 편 향성: 편향성이란 불공정한 결과를 초래하는 AI 시스템 또는 데이터 내의 체계적인 오류나 편견을 말합니다. 공정성은 이러한 편향을 식별하고 완화하는 것을 목표로 합니다. AI 편향성을 이해하는 것이 공정성을 달성하기 위한 첫 번째 단계입니다.
• 설명 가능한 AI(XAI): XAI는 AI 모델의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 만드는 데 중점을 둡니다. 공정성과는 별개의 개념이지만, XAI 기술은 모델이 불공정한 결과를 도출하는 이유를 진단하여 공정성 개입을 지원하는 데 필수적인 도구가 될 수 있습니다.

공정성 확보

AI에서 공정성을 확보하려면 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 기술적 방법과 절차적 실사를 포함하는 총체적인 접근 방식이 필요합니다. 주요 전략은 다음과 같습니다:

• 신중한 데이터 처리: 다양하고 대표성 있는 데이터 세트를 만들려면 엄격한 데이터 수집과 주석 처리가 필수적입니다. 데이터 증강과 같은 기술은 데이터 세트의 균형을 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다(주석 증강을 사용하여 데이터 다각화하기).
• 공정성 인식 알고리즘: 모델 학습 중에 공정성 제약 조건을 명시적으로 통합하기 위해 머신 러닝(ML) 알고리즘을 개발하거나 조정합니다.
• 엄격한 평가: 특정 공정성 지표를 사용하여 철저한 모델 평가를 수행하여 여러 하위 그룹 간의 성과 격차를 평가합니다. Google What-If Tool 및 IBM의 AI Fairness 360과 같은 도구는 편향성 감지 및 완화 기능을 제공합니다.
• 지속적인 모니터링: 배포 후에도 모델 성능과 공정성을 지속적으로 모니터링하여 새로운 문제나 데이터 편차를 감지하고 해결합니다.

Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 맞춤형 모델 교육 및 관리를 위한 도구를 제공하여 개발자가 데이터 세트를 신중하게 큐레이팅하고 다음과 같은 모델을 평가할 수 있도록 지원합니다. Ultralytics YOLO11 와 같은 모델을 신중하게 큐레이팅하고 다양한 그룹의 성능을 평가하여 보다 공평한 컴퓨터 비전(CV) 솔루션을 개발할 수 있도록 지원합니다. AI 파트너십과 같은 윤리적 지침을 준수하는 것도 중요합니다.