인공 지능 도구는 빠르게 확산되고 있다. 4월에 OpenAI의 ChatGPT는 주간 활성 사용자 10억 명에 도달했다. 하지만 언론과 연구는 편향된 AI가 문제를 만들었다고 보도했다.
예를 들어 일부 시스템은 인구 집단에 따라 다른 의료 처방을 제시했고, 채용 도구는 여성과 흑인 지원자를 차별했다. 텍사스 대학교 오스틴의 연구진은 이러한 편향의 원인을 조사했다.
연구는 중요한 원인으로 모델이 현실의 복잡성을 잘 반영하지 못하는 점을 들었다. 연구진은 설계와 데이터, 이해관계자 참여를 중요하게 봐야 한다고 결론지었다.
어려운 단어·표현
- 편향 — 어떤 방향으로 치우친 생각이나 결과편향된, 편향의
- 모델 — 실제 문제를 흉내 내는 프로그램이나 구조모델이
- 복잡성 — 여러 부분이 얽혀 있어 이해하기 어려움복잡성을
- 설계 — 무엇을 만들 때 계획하고 정하는 일설계와
- 데이터 — 사실이나 관찰한 수치와 정리된 정보
- 이해관계자 — 어떤 일에 영향을 받거나 관심 있는 사람들
- 채용 — 회사가 새로운 직원을 뽑는 절차나 일
- 차별하다 — 같은 대우를 주지 않고 다르게 대함차별했다
- 처방 — 병을 치료하기 위한 약이나 방법 제안처방을
팁: 글에서 강조된 단어에 마우스를 올리거나 포커스/탭하면, 읽거나 들으면서 바로 간단한 뜻을 볼 수 있습니다.
토론 질문
- 당신은 인공 지능 도구를 사용해 본 적이 있나요? 경험을 한두 문장으로 말해 보세요.
- AI가 편향되지 않으려면 설계나 데이터 중 무엇이 더 중요하다고 생각하나요? 이유도 간단히 말해 보세요.
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