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초록·키워드
인공지능 알고리즘은 사회 전반에서 급속도로 활용범위가 넓어지고 있으나, 이로 인하여 차별이나 편향이 강화될 우려가 있고, 이러한 문제는 젠더차별에서 두드러진다. 인공지능 알고리즘은 디자인 단계에서 개발자의 편향을 그대로 반영할 수도 있고, 소수자 데이터 대표성의 결여로 차별을 야기할 수도 있으며, 과거의 데이터로부터 기존의 편향을 학습하여 확대, 재생산할 수도 있다. 인공지능 맥락에서 젠더차별은 인공지능 스피커의 디자인에서 여성 목소리를 디폴트로 설정하거나, 안면인식 알고리즘이 여성을 남성에 비하여 정확하게 인식하지 못한다거나, 여성이 인공지능 입사지원 선별 시에 남성보다 불리하게 취급되거나, 여성의 신용한도가 남성보다 적거나, ‘여성스러운’ 광고에만 노출되는 등의 여러 형태로 나타난다.
이러한 인공지능에 의한 편향과 차별을 시정하기 위해서는 먼저 과학기술 교육, 연구, 사업영역에서 젠더평등이 실현되어야 한다. 다음으로는 인공지능 알고리즘의 공정성, 설명가능성, 투명성을 높이기 위한 연구와 정책적 노력이 필요하다. 끝으로 기존에 존재하였던 젠더차별을 파악하고 시정하는 수단으로 인공지능을 활용하는 방안도 모색하여야 할 것이다.
이러한 인공지능에 의한 편향과 차별을 시정하기 위해서는 먼저 과학기술 교육, 연구, 사업영역에서 젠더평등이 실현되어야 한다. 다음으로는 인공지능 알고리즘의 공정성, 설명가능성, 투명성을 높이기 위한 연구와 정책적 노력이 필요하다. 끝으로 기존에 존재하였던 젠더차별을 파악하고 시정하는 수단으로 인공지능을 활용하는 방안도 모색하여야 할 것이다.
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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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