최근에는 ‘착한인공지능’ ‘인공지능으로 인해 생길 수 있는 문제’ ‘인공지능 규제’와 관련된 기사들이 많이 등장하고 있습니다.

이러한 상황속에서 인공지능(AI)의 편향성 문제가 사회적으로 주목받고 있으며, 이로 인해 공정한 머신러닝 학습 모델의 필요성이 부각되고 있습니다.

이 문제는 범죄자의 재범 예측부터 채용, 대출 시스템 등 다양한 사회 영역에서 나타나며, 신뢰성과 공정성을 갖는 AI를 개발하기 위한 중요한 과제로 인식되고 있습니다.

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한국과학기술원(KAIST)의 연구팀은 편향되지 않은 판단을 내릴 수 있는 새로운 인공지능 모델 훈련 기술을 개발했습니다.

이 기술은 다양한 테스트 데이터 분포에 대응하여 편향성을 최소화하는 것을 목표로 하며, 과거의 데이터가 현재와 다른 편향성을 갖는 경우에도 모델을 공정하게 유지할 수 있도록 합니다.

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연구팀은 `상관관계 변화(correlation shifts)' 개념을 도입, 기존의 공정성을 위한 학습 알고리즘이 가진 정확성과 공정성 성능에 대한 근본적 한계를 이론적으로 분석했습니다. 연구팀은 "이 기술을 통해 인공지능 기술의 활용 환경에서 모델을 신뢰하고 공정한 판단을 할 수 있을 것"이라고 기대하고 있습니다.

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@생각해봐야 할 것들@

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1. 인공지능 편향성: 인공지능 편향성 문제가 어떻게 발생하며, 이로 인한 사회적 영향은 무엇인지에 대해 고민해야 합니다.

어떤 영역에서 편향성문제가 발생할 수 있을까요?

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2. 공정한 머신러닝: AI를 공정하게 학습시키기 위한 방법은 어떤 것이 있을까요?

이러한 머신러닝 모델을 개발하고 개선하기 위한 기술적 접근 방식을 고민할 필요가 있습니다.

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3. 착한 AI: 인공지능 편샹성 문제를 극복하는 것은 착한 AI를 만드는데 어떤 도움이 될까요?

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