인공지능 차별 사례 썸네일형 리스트형 AI의 편향성과 그 해결 방안 인공지능과 편향: 기술적 진보의 그림자인공지능(AI)은 자율주행, 의료 진단, 금융 분석, 채용 등 다양한 분야에서 인간을 보조하거나 대체하며 빠르게 발전하고 있습니다. 하지만 이러한 기술적 진보의 이면에는 간과해서는 안 될 중요한 문제가 있습니다. 바로 **AI 편향성(Bias)**입니다.AI 편향은 데이터 수집, 모델 학습, 결과 해석 등 여러 단계에서 발생할 수 있으며, 이는 결국 특정 집단에게 불리한 결과를 초래하거나, 사회적 불평등을 증폭시키는 부작용으로 이어집니다. 편향된 AI는 무의식적인 차별을 영속화하며, AI의 신뢰성과 공정성을 심각하게 훼손할 수 있습니다.따라서 오늘날 AI 개발자와 정책 결정자에게는 편향을 인식하고 이를 줄이기 위한 기술적, 제도적 접근이 절실히 요구되고 있습니다.AI.. 더보기 이전 1 다음
