ㅁ AI 윤리

ㅇ 정의: AI 시스템이 사회적, 문화적, 경제적 맥락에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 다루는 개념.

ㅇ 특징: AI의 설계, 개발, 활용 과정에서 발생하는 윤리적 문제를 사전에 식별하고 해결하는 데 중점을 둠. 투명성, 공정성, 책임성 등의 원칙을 포함.

ㅇ 적합한 경우: AI가 인간의 의사결정에 영향을 미치거나, 민감한 데이터(예: 의료, 금융)를 처리하는 경우.

ㅇ 시험 함정: 윤리적 고려사항과 기술적 구현의 차이를 혼동하거나, 윤리적 원칙을 실질적 사례와 연결하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: AI 윤리는 투명성과 책임성을 포함한다.
– X: AI 윤리는 기술적 성능 최적화만을 다룬다.

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1. 편향 감지

ㅇ 정의: AI 시스템이 특정 데이터나 알고리즘으로 인해 발생할 수 있는 불공정한 결과를 식별하는 과정.

ㅇ 특징: 데이터 수집 단계에서의 편향, 알고리즘 설계에서의 편향, 결과 해석에서의 편향 등을 포함. 자동화된 도구나 통계적 방법을 활용하여 편향을 분석.

ㅇ 적합한 경우: AI가 채용, 대출 승인, 의료 진단 등 공정성이 중요한 분야에서 사용되는 경우.

ㅇ 시험 함정: 편향 감지를 단순히 데이터의 양적 부족 문제로만 이해하거나, 편향이 없는 AI 시스템이 가능하다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 편향 감지는 데이터 및 알고리즘의 공정성을 평가한다.
– X: 편향 감지는 AI 시스템의 성능 최적화만을 목표로 한다.

ㅁ 추가 학습 내용

편향 감지와 관련하여 추가적으로 학습해야 할 개념은 다음과 같습니다.

1. 편향 완화(Bias Mitigation): 이는 편향을 감지한 후, 이를 줄이거나 제거하기 위해 적절한 알고리즘 수정이나 데이터 재구성을 통해 공정성을 확보하는 과정입니다. 편향 완화는 데이터 수집 단계에서의 편향 제거, 모델 학습 중 편향 완화, 그리고 결과 해석 단계에서의 편향 조정 등 다양한 접근 방식을 포함합니다.

2. AI의 윤리적 설계 원칙: AI 시스템 설계 시 윤리적 고려사항을 반영하는 것이 중요합니다. 특히, 투명성과 설명 가능성(Explainability)은 윤리적 설계의 핵심 요소로, AI 시스템이 어떤 방식으로 작동하고 결정을 내리는지 이해할 수 있도록 돕습니다. 이는 사용자와 이해관계자에게 신뢰를 제공하며, 편향 문제를 식별하고 해결하는 데도 기여합니다.

추가적으로, 시험 문제에서는 “AI 시스템의 편향을 완전히 제거할 수 있다”와 같은 절대적 표현에 주의해야 합니다. 편향은 완전히 제거하기 어려운 경우가 많으며, 이를 완화하거나 최소화하는 것이 현실적인 목표입니다. 이러한 표현은 시험 문제에서 함정으로 사용될 가능성이 있으므로 신중히 판단해야 합니다.