ㅁ AI 윤리

ㅇ 정의: AI 윤리는 인공지능 시스템의 설계, 개발, 사용 과정에서 윤리적 문제를 고려하는 분야로, 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 등을 포함한다.

ㅇ 특징: AI 윤리는 기술적 뿐만 아니라 사회적, 법적 영향을 고려하며, 다학제적 접근이 필요하다. 특히 공정성과 투명성은 AI의 신뢰성을 높이는 데 핵심적 역할을 한다.

ㅇ 적합한 경우: 사회적 영향을 미칠 수 있는 AI 시스템 설계, 데이터 편향 문제를 해결하려는 경우, 규제 준수를 위한 AI 시스템 개발.

ㅇ 시험 함정: AI 윤리가 단순히 법적 규제만을 의미한다고 오해하거나, 기술적 구현이 윤리적 문제를 완전히 해결할 수 있다고 생각하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. AI 윤리는 데이터 편향을 완전히 배제할 수 있다. (X)
2. AI 윤리적 설계는 공정성과 책임성을 포함한다. (O)

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1. Fairness

ㅇ 정의: Fairness는 AI 시스템이 특정 그룹이나 개인에 대해 편향적이지 않고 공정하게 작동하는 것을 의미한다.

ㅇ 특징: 데이터 편향, 알고리즘 편향을 제거하는 것이 주요 목표이며, 공정성은 정량적으로 측정하기 어려운 경우가 많다.

ㅇ 적합한 경우: 인구 집단 간 차별을 줄여야 하는 경우, 공정한 의사결정이 요구되는 AI 시스템.

ㅇ 시험 함정: Fairness를 단순히 데이터의 양이나 알고리즘의 복잡성으로 해결할 수 있다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Fairness는 알고리즘의 복잡성을 높이는 방식으로 구현된다. (X)
2. Fairness는 인구 집단 간 차별을 줄이는 데 중점을 둔다. (O)

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1.1 Fairness의 하위 주요 기술 1: Bias Mitigation

ㅇ 정의: Bias Mitigation은 데이터 및 알고리즘의 편향을 식별하고 이를 줄이기 위한 기술적 방법을 의미한다.

ㅇ 특징: 데이터 전처리, 알고리즘 수정, 결과 조정 방법을 포함하며, 편향 제거가 완벽하지 않을 수 있다.

ㅇ 적합한 경우: 데이터셋에 특정 그룹에 대한 편향이 존재하거나 알고리즘이 특정 결과를 과도하게 강조하는 경우.

ㅇ 시험 함정: Bias Mitigation이 모든 편향을 제거할 수 있다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Bias Mitigation은 모든 데이터 편향을 제거할 수 있다. (X)
2. Bias Mitigation은 데이터 전처리와 알고리즘 수정을 포함한다. (O)

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1.2 Fairness의 하위 주요 기술 2: Fair Representation Learning

ㅇ 정의: Fair Representation Learning은 데이터의 특징을 변환하여 공정성을 높이는 기술로, 편향을 최소화하는 데이터 표현을 생성한다.

ㅇ 특징: 데이터의 구조를 재구성하여 그룹 간 차별을 줄이는 데 중점을 두며, 모델 성능과 공정성 간의 균형을 고려한다.

ㅇ 적합한 경우: 데이터의 편향이 심각하여 기존 데이터로는 공정한 결과를 얻기 어려운 경우.

ㅇ 시험 함정: Fair Representation Learning이 항상 모델 성능을 유지한다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Fair Representation Learning은 데이터 편향을 완전히 제거한다. (X)
2. Fair Representation Learning은 공정한 데이터 표현을 생성한다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

AI 윤리에서 중요한 개념으로 Fairness 외에도 Transparency와 Accountability가 있습니다. Transparency는 AI 시스템의 의사결정 과정을 명확히 설명할 수 있는 능력을 의미하며, 이는 시스템이 어떻게 작동하는지를 이해하고 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다. 시험에서는 “AI 시스템이 투명성을 유지하기 위해 모든 알고리즘을 공개해야 한다”와 같은 문장이 출제될 가능성이 있습니다. 이 문장에서 모든 알고리즘을 공개하는 것이 현실적으로 가능한지와 그로 인해 발생할 수 있는 보안 문제를 고려하여 답변해야 합니다.

Accountability는 AI의 결과에 대해 책임을 질 수 있는 구조를 의미합니다. 이는 AI 시스템의 오작동이나 부정확한 결과에 대해 누가 책임을 질 것인지 명확히 하는 것을 포함합니다. 시험에서는 “책임성은 AI 개발자가 아닌 사용자에게 있다”와 같은 문장이 함정으로 제시될 수 있습니다. 이 경우 책임의 주체가 누구인지에 대한 논의와 함께, 개발자와 사용자 간의 책임 분담을 어떻게 설정하는지에 대해 이해해야 합니다.

따라서 Transparency와 Accountability는 AI 윤리에서 중요한 요소로, 시험 대비를 위해 이러한 개념들을 명확히 이해하고 관련된 논의와 사례를 학습하는 것이 필요합니다.