AI의 공정성

AI의 공정성은 인공지능 시스템이 다양한 개인이나 집단에게 불공정한 결과를 초래하거나 영속화하지 않도록 하기 위한 다학제적 분야입니다. 여기에는 인종, 성별, 연령 또는 기타 보호 대상 특성과 같은 인구통계학적 배경에 관계없이 모든 사용자를 공평하게 대우하는 모델을 개발하고 배포하는 것이 포함됩니다. 공정성을 달성하는 것은 사회 전체에 도움이 되는 신뢰할 수 있고 책임감 있는 AI 시스템을 구축하는 데 있어 매우 중요한 요소입니다. 공정성을 추구하는 것은 모델 정확도를 넘어 AI 기반 의사결정의 사회적 영향과 윤리적 의미에 초점을 맞추는 것입니다.

공정성과 관련 개념의 차이점

종종 같은 의미로 사용되지만 공정성과 관련 용어는 서로 다른 의미를 가지고 있습니다:

• AI 윤리: 데이터 프라이버시, 책임성, AI의 투명성 등 인공지능과 관련된 모든 윤리적 고려 사항을 포괄하는 광범위한 분야입니다. 공정성은 AI 윤리의 큰 틀에서 핵심 원칙입니다.
• AI의 편 향성: 편향성이란 AI 시스템 출력의 체계적인 오류 또는 편견을 의미하며, 이는 종종 왜곡된 학습 데이터나 결함이 있는 알고리즘에서 비롯되는 경우가 많습니다. 공정성은 이러한 편견을 식별하고 완화하여 차별적인 결과를 방지하는 사전 예방적 목표입니다.
• 알고리즘 편향: 알고리즘 자체에서 비롯되는 특정 유형의 편향으로, 알고리즘의 논리가 본질적으로 특정 그룹에 유리할 수 있습니다. 공정성 이니셔티브는 개발 및 평가 과정에서 특수 기술을 통해 알고리즘 편향성을 교정하는 것을 목표로 합니다.

AI 공정성의 실제 적용 사례

AI의 결정이 사람들의 삶에 큰 영향을 미칠 수 있는 중요한 애플리케이션에서는 공정성을 구현하는 것이 필수적입니다. 두 가지 대표적인 예가 있습니다:

1. 공평한 금융 서비스: AI 모델은 대출을 위한 신용도를 평가하는 데 널리 사용됩니다. 불공정한 모델은 대출 데이터의 과거 편견으로 인해 소수 집단의 자격을 갖춘 지원자에게 다른 지원자보다 더 높은 비율로 대출을 거부할 수 있습니다. 공정한 AI 시스템은 대출 추천이 보호 대상의 특성과 연관되지 않도록 설계되고 테스트되어 세계경제포럼과 같은 기관에서 옹호하는 금융 기회에 대한 평등한 접근을 촉진합니다.
2. 편견 없는 채용 도구: 이력서를 선별하고 유망한 후보자를 식별하기 위해 AI를 사용하는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다. 하지만 과거 직장의 편견이 반영된 과거 채용 데이터로 모델을 학습시킬 경우, 여성 지원자나 특이한 이름을 가진 지원자에게 불공정한 불이익을 줄 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 개발자는 공정성 제약 조건을 구현하고 SHRM(Society for Human Resource Management)과 같은 조직에서 연구한 대로 도구가 기술과 자격만을 기준으로 모든 후보자를 평가하도록 감사를 실시합니다.

AI 시스템에서 공정성 확보

공정성을 확보하는 것은 전체 AI 라이프사이클에 걸쳐 총체적인 접근 방식이 필요한 지속적인 프로세스입니다. 주요 전략은 다음과 같습니다:

• 신중한 데이터 처리: 다양하고 대표성 있는 데이터셋을 만들기 위해서는 엄격한 데이터 수집과 주석 달기 관행이 기본입니다. 데이터 증강과 같은 기술은 소외된 그룹의 균형을 맞추는 데 도움이 될 수 있으며, 데이터 집합용 데이터시트와 같은 프레임워크는 투명성을 촉진합니다.
• 공정성 인식 알고리즘: 모델 학습 중에 공정성 제약 조건을 명시적으로 통합하기 위해 머신러닝(ML) 알고리즘을 개발하거나 조정합니다. 이를 통해 모델이 성능과 형평성 모두를 최적화할 수 있습니다.
• 엄격한 평가: 특정 공정성 지표를 사용하여 철저한 모델 평가를 수행하는 것은 여러 하위 그룹 간의 성과 격차를 평가하는 데 매우 중요합니다. Google의 What-If Tool이나 IBM의 AI Fairness 360과 같은 도구는 편향성을 감지하고 완화하는 기능을 제공합니다.
• 지속적인 모니터링: 배포 후 모델 성능과 공정성을 지속적으로 모니터링하여 시간이 지남에 따라 새로운 편향이 발생할 수 있는 새로운 문제나 데이터 드리프트를 감지하고 해결해야 합니다.

Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 맞춤형 모델 교육 및 관리를 위한 도구를 제공하여 개발자가 데이터 세트를 신중하게 큐레이션하고 다양한 그룹에 걸쳐 성능을 평가할 수 있도록 합니다. 이를 통해 보다 공평한 컴퓨터 비전(CV) 솔루션의 개발을 지원합니다. AI 파트너십과 같은 조직의 윤리적 지침을 준수하고 NIST AI 위험 관리 프레임워크와 같은 정부 프레임워크를 따르는 것도 중요한 단계입니다. 연구 커뮤니티는 공정성, 책임성 및 투명성에 관한 ACM 컨퍼런스(FAccT)와 같은 장소에서 이러한 주제를 지속적으로 발전시키고 있습니다.