포브스가 선정한 5가지 인공지능 편향

 

🫧포브스가 선정한 5가지 인공지능 편향

 

 

1. 인간의 편향(Human Bias)

 

: 인공지능이 학습하는 데이터는 인간으로부터 기인되기 때문에 학습데이터 자체에 편향이 개입될 수 있음

 

 

2. 숨겨진 편향(Hidden Bias)

: 인공지능에서 가장 발견하기 어려운 것이 숨겨진 편향으로, 절대 보거나 발견될 수 없는 의도하지 않은 편향을 의미

 

 

3. 데이터 표현 편향(Data Sampling Bias)

: 자료 수집 단계에서 데이터 샘플링 편향이 생길 수 있음

예) 남자가 의사인 경우가 많고 여자가 간호사가 많기 때문에 인공지능이 직업에 대한 성별을 단정하는 경우가 생길 수 있음

 

 

4. 롱테일 편향(Long-tail Bias)

: 학습에 사용된 데이터가 특정 카테고리가 빠져서 생기는 편향

예) 흑인 데이터 없어서 흑인을 검은봉지로 착각한 경우가 있었음

 

 

5. 고의적 편향(Intentional Bias)

: 불순한 의도로 생긴 편향