데이터 편향이란 무엇인가요?

AI 모델은 특정 패턴을 인식하거나 특정한 결정을 내리도록 데이터 세트를 기반으로 훈련된 프로그램입니다. 이는 프로그래밍된 작업이나 아웃풋을 달성하기 위해 관련 데이터 입력에 다양한 알고리즘을 적용합니다.

과거 또는 대표성 편향과 같은 편향이 있는 데이터로 AI 모델을 학습시키면 특정한 집단이나 개인을 부당하게 대표하거나 차별할 수 있는 편향되거나 왜곡된 결과가 도출될 수 있습니다. 이러한 영향으로 인해 AI와 AI를 사용하는 조직에 대한 신뢰가 떨어집니다. 또한 이는 기업에 대한 법적 및 규제적 처벌로 이어질 수 있습니다.

데이터 편향성은 의료, 인사, 금융 등 의사 결정에 AI를 점점 더 많이 사용하는 고위험 산업에서 중요한 고려 사항입니다. 조직은 다양한 유형의 데이터 편향과 그 발생 방식을 이해하고 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 이러한 편향을 식별, 감소 및 관리함으로써 데이터 편향을 완화할 수 있습니다.

데이터 편향은 불공정하고 부정확하며 신뢰할 수 없는 AI 시스템으로 이어져 개인, 기업 및 사회에 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 데이터 편향의 위험은 다음과 같습니다.

AI 시스템 내의 데이터 편향은 기존의 사회적 편향을 영속화하여 성별, 연령, 인종 또는 민족과 같은 특성에 기반한 불공정한 대우로 이어질 수 있습니다. 소외된 집단은 데이터에서 과소 대표되거나 제외될 수 있으며, 그 결과 실제 모집단의 요구를 해결하지 못하는 결정이 내려질 수 있습니다.

예를 들어, 주로 동질적인 남성 인력의 데이터를 기반으로 훈련된 채용 알고리즘은 남성 후보자를 선호하는 반면, 자격을 갖춘 여성 지원자에게는 불이익을 주어 직장 내 성별 불평등을 지속시킬 수 있습니다.

왜곡된 데이터로 학습된 AI 모델은 잘못된 결과를 생성할 수 있으며, 이로 인해 조직이 잘못된 결정을 내리거나 비효율적인 솔루션을 제안할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 분석을 사용하는 기업은 시장 동향을 잘못 해석하여 제품 출시가 제대로 이루어지지 않거나 리소스가 잘못 할당될 수 있습니다.

조직은 데이터 편향으로 인해 규제 조사, 법적 미준수 및 상당한 벌금의 위험에 처할 수 있습니다. 예를 들어, EU AI 법에 따라 금지된 AI 관행을 준수하지 않을 경우 최대 3천 5백만 유로 또는 전 세계 연간 매출액의 7% 중 더 높은 금액의 벌금이 부과될 수 있습니다.

현지 및 지역 법률을 위반하는 조직은 평판과 고객 신뢰를 떨어뜨릴 수도 있습니다. 특정 인구 집단에 더 높은 가격을 부과하는 AI 기반 가격 책정 모델을 사용하여 차별을 받은 한 소매 회사가 있다고 가정해 보겠습니다. 이러한 상황은 회사의 브랜드 이미지와 고객 충성도를 떨어뜨리는 홍보 위기로 이어질 수 있습니다.

데이터 편향은 AI 시스템에 대한 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 편향되거나 부정확한 AI 기반 의사 결정이 심각하거나 반복적으로 발생하면 개인과 커뮤니티가 AI를 배포하는 조직의 무결성에 의문을 제기할 수 있습니다. 또한 사람들은 일반적으로 AI의 신뢰성과 공정성에 대해 점점 더 회의적으로 생각하게 되고, 이로 인해 기술 수용에 대한 거부감이 커질 수 있습니다.

편향된 결과를 의사 결정을 위한 입력 데이터로 사용하는 AI 시스템은 시간이 지남에 따라 편향을 강화할 수 있는 피드백 루프를 생성합니다. 이 알고리즘이 지속적으로 동일한 편향을 학습하고 유지하는 주기는, 점점 더 왜곡된 결과를 가져옵니다.

예를 들어 인종에 따라 사람들에게 금융 서비스가 거부되는 레드라이닝과 같은 역사적 차별은 은행 대출 의사 결정을 담당하는 AI 모델의 학습 데이터에 반영될 수 있습니다. AI 시스템은 이 데이터를 사용하여 신청서를 처리하므로 과거 레드라이닝의 피해자와 사회경제적 특성을 공유하는 개인에게 부당한 불이익을 줄 수 있습니다. 이러한 최근의 대출 거절 데이터는 향후 AI 의사 결정에 영향을 미쳐 소외된 그룹의 구성원들이 계속해서 더 적은 신용 기회를 얻게 되는 악순환을 초래할 수 있습니다.

데이터 편향, AI 편향 및 알고리즘 편향은 모두 왜곡된 아웃풋과 잠재적으로 해로운 결과를 초래할 수 있지만 이러한 용어 간에는 미묘한 차이가 있습니다.

머신 러닝 편향이라고도 하는 AI 편향은 인공 지능 시스템과 관련된 다양한 유형의 편향을 포괄하는 용어입니다. 이는 원래 학습 데이터 또는 AI 알고리즘을 왜곡하는 인간의 편향으로 인해 편향된 결과가 발생하는 것을 말합니다.

알고리즘 편향은 머신 러닝 알고리즘의 체계적 오류가 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 때 발생하는 AI 편향의 하위 집합입니다. 알고리즘 편향은 알고리즘 자체에 의해 발생하는 것이 아니라 개발자가 학습 데이터를 수집하고 코딩하는 방식에 의해 발생합니다.

데이터 편향은 AI 편향의 범주에 속하며 알고리즘 편향의 원인 중 하나가 될 수 있습니다. 데이터 편향은 특히 AI 모델 학습에 사용되는 데이터의 왜곡되거나 대표성이 없는 특성을 나타냅니다.

다양한 유형의 편향을 이해하고 해결하면 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 편향의 몇 가지 일반적인 유형은 다음과 같습니다.

• 인지 편향성
• 자동화 편향
• 확증 편향
• 배제 편향
• 과거(시간적) 편향
• 암묵적 편향
• 측정 편향
• 보고 편향
• 선택 편향
• 샘플링 편향

사람들이 정보를 처리하고 판단을 내리는 과정에서는 불가피하게 경험과 선호도에 영향을 받게 됩니다. 따라서 사람들은 데이터를 선택하거나 데이터에 가중치를 두는 방식으로 AI 시스템에 이러한 편향을 구축할 수 있습니다. 인지 편향은 전 세계의 다양한 인구 집단에서 표본을 추출하는 것보다 미국인으로부터 수집한 데이터 세트를 선호하는 것과 같은 체계적인 오류로 이어질 수 있습니다.

자동화 편향은 사용자가 자동화 기술에 지나치게 의존하여 아웃풋을 무비판적으로 수용함으로써 기존의 데이터 편향이 지속되고 증폭될 수 있을 때 발생합니다. 예를 들어, 의료 분야에서 의사는 환자에게 치료 계획을 제안하기 위해 AI 진단 툴에 크게 의존할 수 있습니다. 의사가 툴의 결과를 자신의 임상 경험과 비교하여 확인하지 않으면, 툴의 결정이 편향된 데이터에서 비롯된 경우 잠재적으로 환자를 오진할 수 있습니다.

확증 편향은 기존의 믿음이나 가설을 확인하기 위해 데이터가 선택적으로 포함될 때 발생합니다. 예를 들어, 법 집행 기관이 역사적으로 범죄율이 높은 지역에 데이터 수집을 집중할 때 예측 치안에서 확증 편향이 발생합니다. 이로 인해 해당 지역에 대한 기존 가정을 뒷받침하는 데이터를 선택적으로 포함하기 때문에 해당 지역에 대한 과잉 치안이 발생하게 됩니다.

배제 편향은 중요한 데이터가 데이터 세트에서 제외될 때 발생합니다. 경제 예측에서 저소득 지역의 데이터를 체계적으로 제외하면 인구를 정확하게 대표하는 데이터 세트가 만들어지지 않아 부유한 지역에 유리하게 편향된 경제 예측이 도출됩니다.

시간적 편향이라고도 하는 과거 편향은 데이터가 현재 상황과 달리 데이터 수집 당시 존재했던 역사적 불평등이나 편견을 반영할 때 발생합니다. 이 카테고리에서 데이터 편향의 예로는 과거 고용 데이터로 학습된 AI 채용 시스템을 들 수 있습니다. 이러한 데이터 세트에서 유색인종은 고위직에서 과소 대표될 수 있으며 모델은 불평등을 영속화할 수 있습니다.

암묵적 편향은 일반적인 데이터가 아닌 개인적인 경험에 기반한 사람들의 가정이 ML 구축 또는 테스트에 도입될 때 발생합니다. 예를 들어, 지원자를 평가하도록 훈련된 AI 시스템은 성별이 모델에서 명시적인 요소가 아니더라도 개발자의 무의식적인 편견을 반영하여 남성적으로 코딩된 언어로 이력서의 우선순위를 지정할 수 있습니다.

측정 편향은 데이터의 정확성이나 품질이 그룹마다 다르거나 주요 연구 변수가 부정확하게 측정 또는 분류될 때 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 높은 GPA를 합격의 주요 요인으로 사용하는 대학 입학 모델은 특정 학교가 다른 학교보다 더 높은 성적을 달성하는 것이 더 쉬울 수 있다는 점을 고려하지 않습니다. 한 학교의 GPA는 낮지만 난이도가 높은 과목을 수강하는 학생이 다른 학교의 GPA는 높지만 난이도가 낮은 과목을 수강하는 학생보다 더 유능한 지원자가 될 수 있습니다. GPA에 중점을 두는 이 모델은 이러한 가능성을 의사 결정 과정에 고려하지 않을 수 있습니다.

보고 편향은 데이터 세트의 이벤트 또는 결과의 빈도가 실제 빈도를 나타내지 않을 때 발생합니다. 이러한 편향은 사람이 데이터 선택에 관여할 때 종종 발생하는데, 사람들은 중요하거나 기억에 남을 만한 증거를 문서화할 가능성이 높기 때문입니다.

예를 들어, 감정 분석 모델은 대규모 전자 상거래 웹 사이트의 제품이 긍정적 또는 부정적으로 평가되는지 여부를 예측하도록 학습됩니다. 학습 데이터 세트에 있는 유사 제품의 후기는 대부분 극단적인 의견을 반영하는데, 이는 사람들이 강하게 반응하지 않으면 후기를 남길 가능성이 낮아져 모델의 예측 정확도가 떨어지기 때문입니다.

선택 편향은 학습에 사용된 데이터 세트가 충분히 대표성이 없거나 충분히 크지 않거나 시스템을 충분히 학습시키기에 너무 불완전할 때 발생합니다. 예를 들어, 주간 주행 데이터로 자율 주행 차량을 학습시키는 것은 차량이 현실 세계에서 직면할 수 있는 전체 주행 시나리오를 대표할 수 없습니다.

샘플링 편향은 적절한 무작위 추출 없이 일부 정보가 다른 정보보다 포함될 가능성이 높은 방식으로 샘플 데이터를 수집할 때 발생하는 선택 편향의 일종입니다. 예를 들어, 심장 질환의 위험을 예측하도록 설계된 의료 AI 시스템이 중년 남성 환자의 데이터로만 학습했다면 부정확한 예측을 제공할 수 있습니다. 이 시스템은 특히 여성과 다른 연령대의 사람들에게 영향을 미칠 수 있습니다.

AI의 편향성을 완화하는 것은 AI 거버넌스에서 시작됩니다. AI 거버넌스는 AI 툴과 시스템이 안전하고 윤리적으로 유지되도록 돕는 지침의 역할을 합니다. 투명성, 책임성 및 윤리적 고려 사항을 강조하는 책임감 있는 AI 관행은 조직이 편향 완화의 복잡성을 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

조직은 데이터 편향을 완화하기 위해 데이터 수집 및 분석 전반에 걸쳐 편향을 식별, 감소 및 관리하는 것을 목표로 하는 강력한 전략과 관행을 구현해야 합니다. 예:

• 대표 데이터 수집
  
• 감사 및 평가
• 투명성
• 편향 감지 툴
• 포용적인 팀
• 합성 데이터

데이터 소스의 광범위한 표현은 편향을 줄이는 데 도움이 됩니다. 데이터 수집 프로세스는 다양한 인구 통계, 상황 및 조건을 모두 적절히 대표할 수 있는 광범위한 범위를 포함해야 합니다. 예를 들어, 얼굴 인식 툴을 위해 수집된 데이터에 주로 백인의 이미지가 포함된 경우 모델은 흑인 얼굴을 정확하게 인식하거나 구별하지 못할 수 있습니다.

조직은 편향성 감사를 통해 잠재적 편향에 대해 데이터와 알고리즘을 정기적으로 평가하고, 결과를 검토하고, 데이터 소스에서 다양한 인구 통계학적 그룹 간의 불공정한 대우 지표를 검사할 수 있습니다. 다양한 인구 통계 그룹에 대한 지속적인 성능 모니터링은 결과의 불일치를 감지하고 해결하는 데 도움이 되며, 존재하는 편견을 적시에 식별하고 제거하는 데 도움이 됩니다.

데이터 수집 방법과 알고리즘이 결정을 내리는 방법을 문서화하면 투명성이 강화되며, 특히 잠재적 편향을 식별하고 해결하는 방법과 관련하여 투명성이 강화됩니다. 오픈 데이터 정책은 외부 검토 및 비판을 촉진하여 수집 및 데이터 분석의 책임성을 높일 수 있으며, 이는 AI 시스템에 대한 신뢰를 조성하는 데 필수적입니다.

알고리즘 공정성 툴과 프레임워크를 사용하면 머신러닝 모델의 편향을 감지하고 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. IBM에서 개발한 오픈소스 툴킷인 AI Fairness 360은 편향을 완화하고 공정성을 증진하는 알고리즘과 함께 데이터 세트 및 머신 러닝 모델의 편향을 탐지하기 위한 다양한 메트릭을 제공합니다. 통계적 방법을 구현하여 다양한 인구통계학적 그룹에서 예측의 공정성을 평가하면 객관성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

데이터 과학 및 분석 팀의 다양성을 강화하면 다양한 관점이 도입되고 편견의 위험을 줄일 수 있습니다. 다양성을 갖춘 팀은 더 넓은 범위의 경험과 관점을 활용하기 때문에 데이터 세트와 알고리즘의 잠재적 편향을 인식하고 해결할 가능성이 더 높습니다. 예를 들어, 다양한 인종, 성별 및 사회 경제적 배경을 가진 구성원으로 구성된 팀은 데이터가 특정 그룹의 사람들을 잘못 나타내거나 간과할 수 있는 영역을 더 잘 식별할 수 있습니다.

합성 데이터는 실제 이벤트에서 수집된 데이터 포인트를 대체하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션이나 알고리즘을 통해 인공적으로 생성된 데이터입니다. 데이터 과학자는 합성 데이터의 경우, 데이터를 쉽게 사용할 수 없고 더 많은 데이터 개인정보 보호 기능을 제공하기 때문에 이것이 유용한 대안이라고 생각하는 경우가 많습니다. 합성 데이터는 소외된 그룹과 시나리오를 포함하는 균형 잡힌 데이터 세트를 의도적으로 생성하여 보다 공평한 모델 결과를 보장함으로써 편향을 완화합니다.