인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)의 맥락에서 편향은 알고리즘의 예측 또는 출력에 있는 체계적인 오류의 존재를 의미하며, 이는 AI 모델이 갖고 있는 선입견이나 편견에 기인할 수 있습니다. 이러한 편향은 데이터 수집, 전처리, 모델 교육 또는 배포와 같은 다양한 단계에서 도입될 수 있습니다. AI 및 ML 모델의 편향은 불공정하거나 차별적인 결과로 이어질 수 있으며 잠재적으로 소수자 또는 소외된 집단에 영향을 미칠 수 있습니다.
AI와 ML의 공정성은 AI 모델이 다양한 그룹이나 개인을 공평하게 대우하는 것을 의미합니다. 공정한 알고리즘은 편견을 최소화하고 차별을 피하여 결과가 공정하고 편견이 없도록 하는 것을 목표로 합니다. 인구통계학적 동등성, 균등 확률, 개인별 공정성 등 AI 및 ML 시스템의 공정성을 평가하기 위해 다양한 지표와 기술이 제안되었습니다. 공정성을 확립하는 것은 신뢰할 수 있고 윤리적이며 사회적으로 책임 있는 AI 시스템을 만드는 데 필수적입니다.
백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 생성하기 위한 no-code 플랫폼인 AppMaster 에서는 AI 및 ML 시스템의 편견과 공정성을 해결하는 것의 중요성이 잘 알려져 있습니다. 플랫폼은 개발자가 애플리케이션을 배포하기 전에 편견을 식별하고 완화하는 데 도움이 되는 도구와 기능을 제공합니다. 예를 들어, 플랫폼의 시각적 데이터 모델(데이터베이스 스키마) 및 비즈니스 프로세스(BP) 디자이너를 사용하면 사용자가 다양한 데이터 소스 간의 관계를 생성하고 시각화하여 개발 프로세스 초기에 잠재적인 편견 원인을 찾아낼 수 있습니다.
개발자는 AI 및 ML 모델의 편견을 줄이고 공정성을 향상하기 위해 다음과 같은 다양한 기술을 사용할 수도 있습니다.
1. 다양하고 대표적인 데이터 세트 수집: 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 다양한 그룹을 충분히 대표하도록 하면 편견을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 종종 과소대표된 그룹에 대한 데이터를 찾고, 정확하고 균형 잡힌 표현을 보장하기 위해 추가 데이터 포인트로 기존 데이터 세트를 보완하는 작업이 포함됩니다.
2. 데이터 전처리: 데이터를 정리하고 전처리하면 샘플링, 측정, 집계 편향과 같은 다양한 편향을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 프로세스에는 누락된 데이터 처리, 이상치 해결, 필요에 따라 데이터 표준화 또는 리샘플링이 포함됩니다.
3. 모델 정규화: L1 또는 L2 정규화와 같은 정규화 기술은 복잡한 모델에 페널티를 적용하고 단순성을 장려하여 과적합을 방지하고 보다 안정적이고 편향되지 않은 모델을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 공정성 인식 ML 알고리즘 사용: ML 모델의 공정성을 향상하기 위해 여러 알고리즘이 특별히 설계되었습니다. 예를 들어 적대적 편향성 제거, 가중치 재조정, 공정한 표현 학습 등이 있습니다. 이러한 알고리즘은 AI 모델이 다양한 인구통계학적 그룹에 대해 공평한 결과를 생성하도록 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 공정성 평가: 개발자는 인구통계학적 동등성, 균등 확률, 개별 공정성과 같은 다양한 공정성 지표를 사용하여 AI 및 ML 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 모델 성능을 지속적으로 평가하고 모니터링하면 편향과 공정성 문제가 발생할 때 이를 식별하여 개발자가 모델에 필요한 조정을 할 수 있습니다.
6. 설명 가능한 AI(XAI): XAI 기술은 알고리즘이 의사 결정을 내리는 방법에 대한 통찰력을 제공하여 AI 시스템을 보다 투명하고 해석 가능하게 만드는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 개발자는 편향의 잠재적 원인을 찾아내고 모델의 전반적인 공정성을 향상할 수 있습니다.
AI 및 ML 애플리케이션을 워크플로에 통합하는 조직은 잠재적인 편견을 인식하고 공정하고 공평한 AI 모델을 만들기 위해 노력해야 합니다. AppMaster 의 포괄적인 도구 모음을 활용하여 개발자는 편견을 효과적으로 해결하고 공정성을 향상하여 강력하고 신뢰할 수 있으며 사회적으로 책임 있는 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. AI 및 ML 기술이 지속적으로 발전하고 일상 생활에서 널리 보급됨에 따라 이러한 기술의 이점이 사회 전체에서 공정하고 광범위하게 공유될 수 있도록 편견과 공정성의 개념을 이해하고 우선순위를 지정하는 것이 중요합니다.
