데이터 편향성1 AI의 편향성(AI의 편견/차별), 왜 발생하는가? AI가 급발전하면서 특히 편견/차별에 대한 사회적 문제가 최근 여러 차례 사회/기술적 논란의 주제가 됨. 데이터를 기반으로 학습하는 과정에서 편향된(객관적이지 않고 근본적으로 어딘가 오염된) 데이터를 학습할 경우, 그 결과로 틀린/차별적 결정을 내리게 됨. 이는 AI가 주는 답에 대해 본질적인 신뢰도에 큰 영향을 주기에 내로라하는 석학들이 해결법을 고민하고 있음. 이슈가 된 몇 가지 사례와 그 원인, 그리고 전문가들이 말하는 해결 방안을 정리해봄.인간에 오염된 데이터로 학습… "편향 없는 AI는 불가능(조선일보)"I. 데이터 편향으로 인한 이슈/논란 사례 구글 포토의 인종 차별 사건 ('15) 사건 내용: 구글 포토 서비스에서 AI가 흑인 여성을 ‘고릴라’로 잘못 분류하는 이슈가 발생. AI가 학습한 데.. 2024. 10. 23. 이전 1 다음
