머신러닝 알고리즘이 데이터 편향으로 인해 차별적 결과를 낳는다?
안녕하세요.
학습 데이터가 한쪽 집단에 치우지게 되면 채용 등에서 불공정한 판단을 받을 수도 있습니다. 데이터의 전처리나 모델 수정, 결과 보정 등에서 어떤 접근으로 편향을 줄일 수 있을까요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
말씀하신 대로 머신러닝 알고리즘이 편향된 데이터로 학습하면 채용처럼 중요한 영역에서 불공정한 결과를 초래할수있습니다. 이런 데이터 편향을 줄이기위한 접근 방식은 크게 세가지 단계에서 시도해볼수있습니다.
데이터 전처리 단계 :
다양한 데이터 확보 : 가장 중요한 것은 처음부터 특정 집단에 치우치지 않는, 다양하고 대표성 있는 데이터를 수집하는것입니다. 데이터의 불균형이 편향의 주원인이기 때문입니다.
데이터샘플링/가중치 조정 : 특정 그룹의 데이터가 너무 적다면 오버 샘플링(데이터 증식)을 통해 늘리거나, 반대로 너무 많으면 언더샘플링(데이터 축소)을 할수있습니다. 또한, 데이터 포인트에 가중치를 부여하여 소수 그룹의 영향력을 높이는 방법도 있습니다.
모델 학습 및 수정 단계 :
공정성 제약 조건 추가 : 모델이 학습할때 결과의 정확성 뿐만 아니라 공정성이라는 추가적인 목표를 함께 고려하도록 설계할수있습니다. 특정 그룹간의 예측 결과 차이가 크지 않도록 제약 조건을 두는 것입니다.
설명 가능한AI(XAI)활용 : AI가 특정 결정을 내린 이유를 분석하고 설명할수있는 XAI(eXplainable AI)기술을 사용해서 편향된 요소가 의사결정에 미친 영향을 파악하고 개선하는데 도움을 받을수있습니다.
결과 보정 및 모니터링 단계 :
결정 임계값 조정 : 모델이 예측한 점수를 기준으로 합격/불합격을 결정할때, 각 그룹에 따라 기준점을 다르게 적용하여 불공정성을 완화할수있습니다.
지속적인 모니터링 : 모델을 실제로 배포한 후에도 편향 여부를 주기적으로 검증하고, 예상치 못한 불공정한 결과가 나타나면 즉시 개입하여 수정해야 합니다.
이러한 다각적인 접근을 통해 AI 시스템의 편향을 최소화하고, 더 공정하고 윤리적인 인공지능을 만들어 나갈수있습니다.
안녕하세요. 고한석 전문가입니다.
데이터 단계에서는 대표성 있는 표본 수집과 불균형 데이터 재샘플링으로 편향을 완화합니다.
전처리 과정에서 민감 속성 제거·가중치 부여로 특정 집단의 영향력을 조정합니다.
모델 학습 시 공정성 제약(fairness constraints)이나 적대적 학습을 적용할 수 있습니다.
결과 단계에서는 집단 간 예측 결과를 보정(post-processing)해 차이를 줄입니다.
마지막으로 공정성 지표를 지속적으로 점검·감사하는 체계가 필수적입니다.안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
불리하게 작용될 수 있기 때문에 배포 전에 공정성이 정확해야 겠습니다.
또한 불공정한 판단이 맞다면 재 학습이나 업데이트를 통해 모델을 개선할 필요가 있습니다.
실제로 맞는 데이터를 재 수집하여 주기적으로 학습하여 정확한 판단을 조정해야 할 것 같습니다.