인공지능 공정성(AI 공정성)이란 무엇인가요?

인공 지능 공정성: 정의 및 핵심 의미

AI 공정성은 AI 시스템이 설계, 개발, 배포, 운영 수명 주기 전반에 걸쳐 모든 개인과 집단을 공정하고 편견 없는 방식으로 대우하도록 보장하는 다학제적 분야입니다. 핵심 목표는 AI 시스템이 인종, 성별, 나이, 종교적 신념, 사회경제적 지위 등 민감한 특성에 따라 특정 집단에 대해 차별적이거나 편향된 결정과 결과를 도출하는 것을 방지하는 것입니다. 이는 기술적 지표일 뿐만 아니라 사회적 약속이자 윤리적 요구 사항이기도 합니다.

한 성별의 과거 채용 기록을 주로 학습 데이터로 삼아 이력서를 선별하는 AI 도구가 실수로 다른 성별의 구직자의 이력서를 평가절하하여 불공정한 채용 결과를 초래할 가능성이 있다고 상상해 보십시오. AI 공정성은 이러한 문제를 식별하고 정량화하여 제거하는 것입니다.

AI 공정성을 위해서는 코드와 알고리즘을 넘어 데이터 자체에 내재되어 있을 수 있는 역사적 편견과 알고리즘 모델이 이러한 편견을 어떻게 증폭시킬 수 있는지에 대해 더 깊이 살펴볼 필요가 있습니다. AI 공정성은 기존의 사회적 불평등을 고착화하거나 악화시키는 것이 아니라 사회의 다양성에 기여하고 기회의 평등을 촉진하는 AI 시스템의 기술적 비전을 수립하고자 합니다. AI 공정성을 이해하는 것은 미래 기술을 책임감 있게 만들고 사용하는 방법을 이해하는 중요한 첫 단계입니다.

인공 지능 공정성: 핵심 개념과 다차원적 이해

AI 공정성은 매우 풍부하며, 상호 연관되어 있고 약간씩 다른 여러 차원으로 이해될 수 있으며, 이러한 차원들이 모여 AI 시스템의 공정성을 평가하는 3차원적 프레임워크를 형성합니다.

• 그룹 공정성:는 가장 직관적인 공정성 개념입니다. 그룹 공정성은 AI 시스템이 서로 다른 보호 대상 그룹(예: 남성 대 여성, 서로 다른 인종 그룹)을 동등하게 대우해야 한다는 것을 의미합니다. 통계적으로 이는 대출 승인률, 얼굴 인식 정확도 또는 범죄 위험 예측의 오류율이 그룹 간에 거의 동일하게 유지되도록 하는 등 그룹 간 주요 지표의 균형 잡힌 분포에 반영됩니다.
• 개인 공정성:인공지능의 눈에는 비슷한 개인이 비슷한 대우를 받아야 한다는 점이 강조됩니다. 개별 공정성은 미시적 수준의 정의와 관련이 있습니다. 예를 들어, 거의 동일한 자격, 경험, 배경을 가진 두 명의 지원자는 성별이나 인종에 관계없이 AI 채용 시스템에서 비슷한 평가를 받아야 합니다. 개별 공정성을 위해서는 알고리즘이 관련성이 없는 민감한 특징을 무시하는 방법을 학습해야 합니다.
• 분류 방지(분류 방지):은 AI 모델이 의사 결정 과정에서 인종, 성별 등 민감한 특징을 사용하지 않도록 요구하는 더 엄격한 기준입니다. 차별의 가능성을 원천적으로 차단하고 이러한 특성과는 전혀 무관한 의사 결정을 내리는 것이 목적입니다.
• 균등한 기회:이는 보다 세련되고 실용적인 형평성 개념입니다. 기회 균등은 동일한 결과를 요구하는 것이 아니라 동등한 '기회'를 요구하는 것입니다. 예를 들어, 채용에서는 진정한 자격을 갖춘 모든 지원자 중에서 AI가 성공적으로 선발한 지원자의 비율이 여러 그룹에 걸쳐 동일해야 합니다. 즉, '진짜 인재'를 식별하는 모델의 능력이 여러 그룹에 걸쳐 똑같이 정확해야 한다는 뜻입니다.
• 사실과 반대되는 공정성:가 보다 최신 개념이라면, 반인과적 차별은 인과적 추론을 통해 공정성을 고려하는 것입니다. 즉, 개인의 민감한 특성(예: 성별)이 변경되었지만 다른 모든 특성은 그대로인 경우 AI의 결정이 변경되는가 하는 문제입니다. 결정이 그에 따라 변경된다면 해당 특성에 따른 인과적 차별이 있는 것입니다. 이러한 사고 방식은 더 많은 숨겨진 편견을 드러내는 데 도움이 됩니다.
• 절차적 공정성:결과뿐 아니라 의사결정 과정의 공정성에도 집중하세요. 절차적 공정성을 위해서는 AI 시스템의 의사결정 과정이 투명하고 설명 가능하며 이의를 제기하고 이의를 제기할 수 있어야 합니다. 결과가 통계적으로 공정해 보이더라도 그 과정이 이해할 수 없는 '블랙박스'라면 공정성을 신뢰하기 어렵습니다.

인공지능 공정성: 시급한 사회적 중요성

AI의 공정성 증진과 실현은 결코 기술자의 서류상으로만 이루어지는 것이 아니라, 기술 발전의 뿌리인 신뢰와 정의와 관련하여 광범위하고 시급한 사회적 의미를 지니고 있습니다.

• 과거 편견의 자동화 및 증폭을 방지하세요:사회의 많은 영역에는 역사적으로 불평등이 존재하며, 이러한 불평등은 데이터의 형태로 기록되어 있습니다. AI가 이 데이터를 무비판적으로 학습하면 편견을 자동으로 상속하고 증폭시켜 더 효율적이고 교묘한 방식으로 차별이 반복되어 '쓰레기 투입, 쓰레기 배출'의 악순환이 일어날 수 있습니다.
• 기본적 인권과 사회 정의를 옹호합니다:공정한 대우를 받는 것은 모든 인간의 기본 권리입니다. 의료, 사법, 신용, 고용 및 기타 주요 삶의 결정과 같은 분야에서 편향된 AI 시스템을 사용하면 특정 집단의 중요한 이익에 직접적인 해를 끼치고 마땅히 누려야 할 기회를 박탈하며 사회적 분열과 적대감을 악화시킬 수 있습니다.
• AI에 대한 대중의 신뢰 구축:신뢰는 기술이 사회에서 널리 수용되기 위한 초석입니다. AI 시스템이 차별적이라는 사실이 반복적으로 노출되면 대중은 이를 두려워하고 저항하게 되며, 궁극적으로 분야 전반의 혁신과 적용을 저해하게 됩니다. 대중의 신뢰를 얻기 위해서는 공정성이 필요합니다.
• 비즈니스 혜택과 브랜드 가치를 향상하세요:공정한 AI 시스템은 조직이 더 나은 종합적인 의사결정을 내리고, 더 넓은 인재 풀과 고객층을 활용하며, 차별적인 스캔들로 인한 브랜드 이미지 손상을 방지하는 데 도움이 됩니다. 공정한 윤리를 실천하는 것은 장기적으로 지속 가능한 비즈니스 전략입니다.
• 선한 기술 촉진(TFG):인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 동력으로 환영받고 있습니다. 공정성을 보장해야 이 혁명의 결과가 새로운 특권층과 억압받는 집단을 만드는 것이 아니라 포용적이고 사회 격차를 해소하고 인류의 복지를 향상하는 데 진정으로 사용될 수 있습니다.

인공지능 공정성: 현실의 심각한 과제

공정성이라는 이상을 현실로 구현하는 데는 복잡하게 얽혀 있는 여러 가지 도전과제가 있으며, 그 중 상당수는 기술과 사회가 교차하는 회색 영역에 뿌리를 두고 있습니다.

• 공정성 정의의 복수성과 충돌:공정성에 대한 수학적으로 "올바른" 단일 정의는 없습니다. 앞서 언급했듯이 집단 공정성 대 개인 공정성, 반분류 대 기회 균등화와 같은 기준은 종종 서로 상충되는 경우가 많습니다. 한 기준을 충족하면 다른 기준을 위반해야 할 수도 있기 때문에 개발자는 특정 시나리오에 따라 어려운 가치 절충을 해야 합니다.
• 데이터의 과거 편향 함정:데이터는 AI의 식량이지만, 과거 데이터는 종종 역사적 불공정을 반영합니다. 예를 들어, 과거에는 기술 산업이 남성에 의해 주도되어 왔기 때문에 여성보다 남성이 훨씬 더 많은 이력서 데이터가 존재했습니다. 이 데이터로 모델을 학습시키면 남성이 '좋은 프로그래머'일 가능성이 더 높다고 가정하고 여성의 이력서에 덜 유리한 점수를 줄 것입니다. 데이터의 편향을 정리하고 수정하는 것은 큰 과제입니다.
• 알고리즘 자체의 증폭 효과입니다:데이터의 편향성이 명백하지 않더라도 복잡한 알고리즘 모델은 학습 및 일반화 과정에서 민감한 특징(프록시 특징)과 관련된 특정 가짜 패턴을 감지하고 증폭하여 예기치 않은 차별적 결과를 생성할 수 있습니다.
• 공정성 대 성능 트레이드오프(절충안):많은 경우, 특정 공정성 지표를 충족하기 위해 모델에 제약을 가하면 전반적인 예측 정확도가 어느 정도 떨어질 수 있습니다. 예를 들어, 소수자 대출 승인 비율을 높이기 위해 기준을 완화하면 전반적인 대출 채무 불이행 위험이 높아질 수 있습니다. '형평성'과 '효율성'의 균형은 전형적인 의사 결정의 딜레마입니다.
• 여러 민감한 속성의 교차성:실제로는 한 사람이 동시에 여러 불우한 집단에 속할 수 있습니다(예: 저소득층 아프리카계 미국인 여성). 편견은 이러한 정체성의 '교차점'에서 복합적인 영향을 미치며, 이는 더욱 복잡하고 측정하기 어려워집니다. 단일 그룹에 최적화된 형평성 측정은 교차적 차별을 해결하지 못할 수 있습니다.
• 해석 및 책임감 결여:많은 최신 AI 모델(예: 심층 신경망)은 내부 결정 로직을 해석하기 어려운 복잡한 '블랙박스'입니다. 불공정한 결과가 발생하면 문제의 근본 원인을 데이터, 알고리즘 또는 모델 배포의 특정 지점으로 추적하기 어렵기 때문에 책임 소재를 규명하고 문제를 해결하기가 매우 어렵습니다.

인공 지능 공정성: 구현 방법 및 기술적 관행

이러한 도전의 규모에도 불구하고 연구자와 엔지니어들은 머신러닝 파이프라인(파이프라인) 전반에 걸쳐 공정성을 고려할 수 있는 다양한 기술적 수단을 개발했습니다.

• 전처리 방법(사전 처리):데이터가 모델에 입력되기 전에 데이터를 처리합니다. 여기에는 훈련 데이터의 편향성을 식별하고 수정하거나, 대표성이 부족한 모집단의 데이터를 다시 샘플링하거나, 데이터 변환 기술을 통해 다른 유용한 정보를 최대한 유지하면서 민감한 특징과의 연관성을 데이터에서 제거합니다.
• 처리 중입니다:이는 모델 학습 알고리즘 자체에 공정성 제약 조건을 직접 통합하는 것입니다. 목적 함수를 설계할 때 개발자는 정확한 예측이 필요할 뿐만 아니라 모델이 학습 과정에서 공정성을 능동적으로 '학습'할 수 있도록 최적화 목표 중 하나로 공정성을 포함시켜야 합니다.
• 후처리 방법(후처리):모델이 학습된 후에는 출력이 조정됩니다. 예를 들어, 그룹별로 서로 다른 결정 임계값(임계값)을 설정할 수 있습니다. 대출 시나리오에서는 역사적으로 불리한 그룹에 대해 승인 임계값을 적절히 낮추어 기회 균등을 실현할 수 있습니다. 이 접근 방식의 장점은 모델을 재학습할 필요가 없다는 것입니다.
• 정기적인 감사 및 지속적인 모니터링:공정성은 "한 번만 설정하면 끝나는" 문제가 아닙니다. 모델이 가동되면 시간이 지남에 따라 성능이 저하되거나 새로운 편향이 발생하지 않도록 최신 실제 데이터를 사용하여 정기적으로 공정성 감사를 실시하는 등 지속적인 모니터링 시스템을 구축해야 합니다.
• 공정성 툴킷 및 프레임워크를 사용합니다:IBM의 AIF360, Microsoft의 FairLearn, Google의 What-If Tool 등 공정성을 달성하는 데 도움이 되는 여러 오픈 소스 툴킷이 업계에 등장했습니다. 이러한 도구는 통합된 지표와 완화 알고리즘을 제공하여 실행 장벽을 크게 낮춥니다.
• 다양한 팀워크를 장려합니다:기술적 솔루션은 인적 요소와 분리될 수 없습니다. 성별, 인종, 문화, 직업적 배경이 보다 다양한 개발팀을 구성하면 디자인 프로세스 초기에 잠재적인 편견의 사각지대를 파악하고 공정성 문제를 원천적으로 방지할 수 있습니다.

인공 지능 공정성: 다양한 적용 시나리오와 예시

AI 공정성 문제는 이론적인 공상과는 거리가 멀고, 말 그대로 우리 생활 곳곳에서 나타나고 있으며, 모든 사례에서 그 중요성을 경고하고 있습니다.

• 채용 및 인적 자원 관리:Amazon은 사내 AI 이력서 심사 툴을 개발했는데, 이 툴의 학습 데이터는 대부분 남성 이력서였기 때문에 이력서에 '여성'(예: '여자 체스 클럽 주장')이라는 단어가 포함된 후보자에게 불이익을 주도록 학습하여 다음과 같은 체계적인 차별을 초래했습니다. 이는 여성 입사 지원자에 대한 조직적인 차별로 이어졌습니다. 결국 회사는 이 프로그램을 포기했습니다.
• 형사 사법 및 위험 평가:미국의 일부 법원에서 사용하는 COMPAS와 같은 재범 위험 평가 시스템이 흑인 피고인의 재범 위험은 체계적으로 과대평가하고 백인 피고인의 위험은 과소평가하는 경향이 있다는 사실이 ProPublica와 같은 언론 매체의 조사로 밝혀지면서 알고리즘 정의에 대한 전 세계적인 논쟁이 촉발되었습니다.
• 금융 서비스 및 신용 승인:과거 대출 데이터로 주로 학습되고 과거에 특정 우편번호 지역(주로 소수 민족 거주 지역)을 금융 기관의 서비스 거부 대상으로 '레드 라인'했던 AI 신용 모델은 해당 우편번호를 '고위험'과 연관 짓고 해당 지역 거주자의 대출 신청을 거부하는 방법을 학습하여 디지털 시대에 '레드 라인'을 만들게 됩니다. 그런 다음 모델은 해당 우편번호를 "고위험"과 연관시키는 방법을 학습하고 해당 지역 거주자의 대출 신청을 거부하여 디지털 시대에 "레드 라이닝"을 만듭니다.
• 의료 및 진단 보조 도구:피부암 진단 AI를 학습시키는 데 사용되는 이미지 데이터에 밝은 피부의 인구가 압도적으로 많으면 피부가 어두운 환자에 대한 모델의 진단 정확도가 크게 떨어져 오진이나 치료 지연으로 이어질 수 있어 심각한 건강 불평등을 초래할 수 있습니다.
• 얼굴 인식 및 감시 기술:학술 연구와 MIT 젠더 쉐이드 프로젝트에 따르면 시중에 판매되는 많은 얼굴 인식 시스템은 밝은 피부의 남성보다 어두운 피부의 여성을 식별하는 데 오류율이 상당히 높은 것으로 나타났습니다. 법 집행 기관에서 이 기술을 오용하면 잘못된 신원 확인으로 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
• 콘텐츠 추천 및 정보 코쿠닝:소셜 미디어와 뉴스 푸시 알고리즘이 직접 '결정'을 내리지는 않지만, 사용자 참여를 기반으로 하는 추천 메커니즘은 편향되고 거짓이지만 눈길을 끄는 콘텐츠에 우선순위를 부여하여 정치적 입장과 문화적 배경이 다른 그룹에 편견을 강화하는 정보의 고치를 만들고 사회적 합의 형성에 영향을 미칠 수 있습니다. 사회적 합의 형성에 영향을 미칩니다.

인공지능 공정성: 필수 불가결한 윤리적, 사회적 차원

AI 공정성은 본질적으로 사회 기술 시스템의 문제이며, 그 핵심에는 사회 구조에 심대한 영향을 미치는 윤리적 선택이 있습니다.

• 가치에 민감한 디자인(VSD):기술 설계자가 인간의 가치(예: 공정성, 개인정보 보호, 자율성)를 나중에 고려하는 것이 아니라 초기 개념 단계에서 핵심 설계 고려사항으로 삼도록 요구합니다. 기술은 가치 중립적인 것이 아니라 처음부터 디자이너의 선택과 선호에 따라 결정됩니다.
• 알고리즘 책임(AA):AI 시스템이 불공정한 결정을 내릴 때는 책임 소재가 명확해야 합니다. 개발자, 배포자, 회사, 규제 기관 등 누가 책임이 있는지 명확히 해야 합니다. 책임 소재를 명확히 하는 것은 관련 당사자들이 공정성에 집중하도록 강제하는 핵심 메커니즘입니다.
• 디지털 격차와 역량 강화:불평등은 알고리즘뿐만 아니라 기술의 접근과 사용에서도 발견됩니다. 사회경제적 배경에 관계없이 모든 집단이 AI 기술에 접근하고, 이해하고, 혜택을 누릴 수 있도록 보장하는 것은 보다 거시적인 차원의 공정성 주제입니다.
• 대중의 참여와 민주적 심의:'무엇이 공정한가'에 대한 논의는 엔지니어와 기업에만 국한되어서는 안 되며 철학자, 사회학자, 법률 전문가, 영향을 받을 수 있는 커뮤니티의 일반 대중의 참여가 포함되어야 합니다. 이는 사회 전체의 민주적 심의가 필요한 공공의 문제입니다.
• 올바른 비즈니스 윤리를 위한 기술:기업은 단순히 '악을 행하지 않는다'는 원칙만 내세울 것이 아니라 '선한 기술'이라는 긍정적인 윤리를 적극적으로 실천해야 합니다. 공정성과 같은 윤리적 원칙을 단기적인 이익보다 우선시하는 것이야말로 기술 기업이 장기적인 신뢰와 사회적 인가를 얻을 수 있는 방법입니다.
• 글로벌 및 문화적 관점:공정성의 정의는 문화적으로 상대적입니다. 한 문화권에서는 공정하다고 여겨지는 것이 다른 문화권에서는 받아들여지지 않을 수도 있습니다. 글로벌 애플리케이션을 개발하는 AI 시스템은 이러한 다양성을 고려하고 테크노 식민주의를 피해야 합니다.

인공 지능의 공정성: 진보적인 법률 및 정책 프레임워크

전 세계의 의원과 규제 당국은 AI의 공정한 발전을 위해 레드라인을 설정하고 거버넌스 프레임워크를 구축하기 위해 발 빠르게 움직이고 있습니다.

• EU의 인공지능법(AI법):이 획기적인 법안은 위험 기반 규제 접근 방식을 채택하여 AI 시스템을 다양한 위험 수준으로 분류합니다. 이 법안은 인간의 안전, 생계 및 권리(예: 소셜 스코어링)에 '용납할 수 없는 위험'을 초래하는 AI 시스템의 사용을 금지하고, '고위험' AI 시스템(채용, 중요 인프라 등)에 데이터 거버넌스, 투명성 등 엄격한 의무를 부과합니다, 인적 감독 및 공정성 요건을 포함한 엄격한 규정 준수 평가 등 엄격한 의무를 부과합니다.
• 미국의 입법 및 행정 조치:미국은 현재 포괄적인 연방 AI 법률이 없지만, 부서별 규정(예: 연방거래위원회 FTC 시행), 주 법률(예: 일리노이주의 인공지능 화상 면접법), 대통령 행정 명령(인공지능의 안전하고 안전하며 신뢰할 수 있는 개발 및 사용에 관한 행정 명령)을 통해 AI 공정성을 장려하고 있으며, 알고리즘 차별로부터 자유로운 시민의 권리를 보호하는 데 중점을 두고 있습니다.
• 중국의 알고리즘 거버넌스 및 규제:중국 국가인터넷정보판공실 및 기타 부서에서 발표한 '인터넷 정보 서비스 알고리즘 추천 관리 규정'과 '생성 인공지능 서비스 관리 임시 조치'에서는 알고리즘 추천 서비스 제공업체가 공정성, 형평성, 개방성 및 투명성의 원칙을 준수하고, 사용자 특성에 따른 가격 차별 및 기타 불합리한 대우를 금지하며, 편견과 차별을 식별하고 시정하는 메커니즘을 수립하고 개선할 것을 명시적으로 요구하고 있습니다.
• 필수 영향 평가:환경 영향 평가와 마찬가지로, 많은 규제 동향에서는 고위험 AI 시스템에 대한 기본권 영향 평가 또는 알고리즘 영향 평가를 요구하여 기업이 공정성, 개인정보 보호 및 기타 권리에 대한 AI 시스템의 잠재적 영향을 체계적으로 평가하고 그 결과를 공개하도록 강제하고 있습니다.
• "안전 항구" 및 샌드박스 메커니즘:일부 정책 프레임워크는 규정 준수 모범 사례를 적극적으로 채택하고 자체 테스트 및 평가를 선제적으로 수행하는 기업에게 '세이프 하버' 조항을 제공하거나 규제 샌드박스에서 혁신적인 제품을 테스트할 수 있도록 허용함으로써 혁신과 규제의 균형을 맞추고 있습니다.

인공지능 공정성: 향후 연구 방향 및 동향

AI 공정성 분야는 빠른 속도로 계속 발전하고 있으며, 연구자들은 미래의 과제에 대한 보다 심층적이고 효과적인 해결책을 모색하고 있습니다.

• 인공 지능(XAI)의 심화를 설명할 수 있습니다:더 이상 '블랙박스'가 아닌 명확하고 이해하기 쉬운 의사 결정의 근거를 제공할 수 있는 모델을 장려하세요. 의사결정을 설명할 수 있으면 감사자와 회사가 불공정을 초래하는 구체적인 경로를 파악하고 시정하기가 더 쉬워집니다.
• 인과 관계 공정성에 대한 프론티어 탐구:인과적 추론(CI)에 기반한 공정성 프레임워크는 최근 연구 분야에서 각광받고 있습니다. 이는 통계적 상관관계를 넘어 민감한 특징과 의사 결정 결과 사이의 인과 관계를 이해하여 보다 과학적이고 근본적인 편향성 제거 전략을 개발하기 위한 것입니다.
• 대규모 언어 모델(LLM)의 공정성 감사:ChatGPT와 같은 생성형 인공지능이 인기를 끌면서 이러한 거대 인공지능의 사회적 편견을 감사하는 것이 완전히 새로운 과제가 되었습니다. LLM이 산출물에서 생성할 수 있는 성별 고정관념, 문화적 편견, 유해한 콘텐츠를 감지하고 완화하는 방법을 연구하는 것은 매우 시급한 과제입니다.
• 역학 및 장기적 자본:AI 시스템이 내린 결정은 사용자의 미래 상태를 바꾸고, 이는 다시 후속 결정 데이터에 영향을 미칩니다. AI 시스템이 장기적이고 다각적인 상호작용에서 공정성에 미치는 영향과 '매튜 효과'를 피하는 방법을 연구하는 것은 복잡한 미래 방향입니다.
• 연방 학습의 형평성:데이터가 로컬이 아니고 모델 파라미터를 교환하여 공동 학습을 수행하는 연합 학습 시나리오에서는 각 데이터 소스의 개인 정보를 보호하면서 최종 글로벌 모델의 공정성을 보장하는 것이 까다로운 기술적 문제입니다.
• 표준화 및 교차 협력:서로 다른 시스템과 산업 간에 비교할 수 있도록 AI 공정성 평가 지표, 프로세스 및 도구의 표준화를 촉진합니다. 동시에 컴퓨터 과학, 법학, 윤리 및 사회학 분야 간의 심도 있는 상호 협력을 강화하여 이 중대한 과제를 공동으로 극복합니다.