research notes

얼마 전 스캐터랩이 개발한 인공지능 챗봇 서비스인 ‘이루다’가 개인정보 유출 및 성차별 문제로 많은 이슈 속에 서비스를 중단하였으며, 2016년 3월에는 미국의 컴퓨터 소프트웨어 회사인 마이크로소프트가 ‘테이’라는 인공지능 챗봇을 공개했지만 테이가 인종차별적 발언을 하는 등 막말을 내뱉기 시작하여 많은 논란이 커지자 마이크로소프트는 서비스를 종료했다. 이를 계기로 인공지능 편향성에 대한 문제가 수면 위로 본격적으로 떠올랐으며 인공지능을 도입하기 위해서는 안전하고 신뢰할만한 개발과 알고리즘의 중요성이 높아지게 되었다. 인공지능과 관련되어 제기되는 윤리적인 이슈 중 하나가 바로 편향성(bias)의 문제이다. 실제로 편향성의 문제를 편견(prejudice, vorurteil)이나 고정관념의 문제와 혼동하는 경..

1. 공정성에 대한 지표와 개념, 원칙은 분야와 상황에 따라 달리 적용해야 하고, 산업계 차원의 합의가 이루어지지 않고 있다. 2. 위험평가 알고리즘인 COMPAS는 과거 유죄판결을 받은 사람들의 재범 가능성 추정 그러나 실제로 범죄를 저지르지 않았음에도 불구하고 흑인이 백인보다 높은 위험도 판정을 받을 확률이 두배에 이름 3. 기계학습이 이해하는 수학적 공정성의 한계 기계학습이 이해할 수 있는 공정성은 수학적으로 정의되어 정량 평가가 가능해야 한다. 이에 대한 공정성의 정의는 무려 20여가지이며 대부분 분배적 관점에서 통계적 공정성에 초점을 두고 있다. 즉, 통계적 공정성에 대한 단일한(혹은 최상의 정의에 대한) 합의가 존재 하지 않는다. 이 외에 아래와 같은 공정성 관련 한계들이 존재한다. 4. 사회..