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AI의 편향 성과 차별
1. AI의 편향성: 알고리즘에 담긴 사회적 편견AI의 편향성은 데이터와 알고리즘 설계 과정에서 발생할 수 있습니다. AI는 학습 데이터에 의존하여 작동하는데, 이 데이터가 사회적 편견이나 불평등을 반영하고 있을 경우, 결과적으로 AI 시스템도 동일한 편향을 학습하게 됩니다. 예를 들어, 채용 AI가 과거 데이터를 기반으로 학습한 경우 특정 성별, 인종, 또는 배경을 가진 지원자를 불리하게 평가할 가능성이 있습니다. 이는 AI가 편향된 결정을 내리게 하고, 결과적으로 차별을 확대하는 문제를 초래합니다. 따라서 데이터의 공정성과 다양성을 확보하는 것이 AI 편향성을 완화하는 데 핵심적입니다.키워드: AI, 편향성, 알고리즘, 데이터 공정성, 차별 2. 편향의 원인: 학습 데이터와 설계 과정AI의 편향성은..
2025. 1. 14.
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