반응형 ai 공정성2 453. Bias 없는 AI는 가능할까? 편향 제거의 한계와 관리 전략 Bias 없는 AI는 가능할까? 편향 제거의 한계와 관리 전략 서론인공지능(AI)은 점점 더 많은 의사결정 과정에 사용되고 있습니다. 채용, 대출 심사, 의료 진단, 범죄 예측 등 중요한 영역에서 AI의 판단은 사회적 영향을 크게 미칩니다. 그러나 그 과정에서 '편향(bias)' 문제가 반복적으로 드러나고 있습니다. 특정 집단에 불리하게 작동하는 AI는 사회적 신뢰를 잃게 되며, 이를 바로잡기 위한 연구와 제도적 논의가 활발히 이어지고 있습니다. 2023년 MIT Sloan Management Review 기사에서는 "AI는 본질적으로 역사적 데이터에서 학습하기 때문에 편향을 완전히 없애는 것은 불가능하다"고 설명했습니다. 쉽게 말해, AI가 배우는 데이터 자체가 사회 속에 존재하는 편향을 담고 있기 때.. 2025. 9. 26. 450. 알고리즘이 전부라고? AI 성공 좌우하는 건 결국 데이터 알고리즘이 전부라고? AI 성공 좌우하는 건 결국 데이터 요약고도화된 알고리즘보다 데이터 품질과 데이터 중심(Data-Centric) AI가 성능과 비즈니스 성과를 좌우합니다. 왜 그런지, 무엇을 바꿔야 하는지, 최신 연구와 실제 기업 사례, 실무 체크리스트로 확장 설명합니다. 서론Claim: “좋은 알고리즘이면 성능은 따라온다”는 믿음은 반쪽 진실입니다. 실제 현장에서는 정확성·완전성·일관성 같은 데이터 품질이 알고리즘 선택 못지않게, 때로는 그보다 더 크게 모델 성능을 좌우합니다. Evidence: 최신 연구에 따르면, 전체 ML 파이프라인 노력의 45%~90%가 데이터 준비(수집·정제·검증·통합)에 투입된다고 보고되었습니다. 데이터가 편향되거나 누락·오염되어 있으면, 고급 모델도 그대로 그 한계를 .. 2025. 9. 17. 이전 1 다음 반응형
