AI 공정성을 위한 성숙도 모델 연구

조승환; 김인규; 김진한; 김강태; 우홍욱; 신완선

doi:10.5626/KTCP.2022.29.1.25

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저자정보: 조승환 (성균관대학교) 김인규 (삼성전자) 김진한 (삼성전자) 김강태 (삼성전자) 우홍욱 (성균관대학교) 신완선 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제1호

발행연도: 2023.1

수록면: 25 - 37 (13page)

DOI: 10.5626/KTCP.2022.29.1.25

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최근 AI는 금융, 의료, 로봇, 자율주행 등 다양한 분야에서 널리 활용되며 4차 산업혁명의 핵심 요소로 인식되고 있다. 이러한 AI를 구성하는 S/W는 개발자가 직접 구현한 규칙에 의해 동작하는 전통적 S/W와 달리, 일반적으로 데이터 기반 학습을 통해 그 동작 방식이 결정된다. 이때, 학습 데이터에 의도되지 않은 편향이 존재할 경우, 성별, 인종, 연령 차별과 같은 AI 공정성 이슈가 발생하여 사회 문제화될 수 있으며, 이는 AI 활용 기업의 평판에도 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 AI S/W의 공정성 이슈를 다루는 능력을 평가하고 관련 프로세스를 개선하기 위하여, 설문조사와 70명의 전문가 인터뷰를 근거로 전통적 S/W 개발 능력을 평가하는데 활용되는 성숙도 모델을 확장하여 AI 공정성 성숙도 모델을 제안한다. 또한, 제안된 성숙도 모델을 적용해본 사례 분석을 기반으로, 공정성 성숙도 수준을 평가 및 개선하는 과정을 통해 공정성 이슈의 저감 가능성을 보여준다.

#AI 윤리 #공정성 #데이터 편향 #성숙도 모델 #AI 기반 서비스 #AI ethics #fairness #data bias #maturity model #AI services

참고문헌 (36)

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P. Stone, R. Brooks, E. Brynjolfsson, R. Calo, O. Etzioni, G. Hager, J. Hirschberg, S. Kalyanakrishnan, E. Kamar, S. Kraus, K. Leyton-Brown, D. Parkes, 36 W. Press, A. Saxenian, J. Shah, M. Tambe, and A. Teller, Artificial Intelligence and Life in 2030 -

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