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학술논문

AI의 편향성 탐지를 위한 논리적 분석

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영문명: Logical Analysis for Detecting Bias in AI
발행기관: 한국인공지능윤리학회
저자명: 최현철 변순용
간행물 정보: 『인공지능윤리연구』4권 1호, 72~93쪽, 전체 22쪽
주제분류: 자연과학 > 자연과학일반
파일형태: PDF
발행일자: 2025.02.28

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1:1 문의

국문 초록

이 연구는 AI 기술에서 발생하는 편향성을 발견하고 해결하기 위한 논리적 기초적 토대를 마련하는 데 그 목적이 있다. 편향성은 단순한 오류가 아니라 인간의 사고방식과 사회적 구조에서 필연적으로 형성되는 요소이므로, 이를 완전히 제거하기보다 분석하고 조정하는 윤리적 노력이 필요하다. 특히, AI 편향성은 기존 사회의 불평등을 그대로 반영하거나 심화시킬 위험이 있어, 데이터 수집과 처리 과정, 알고리즘 설계 단계에서 신중한 접근이 요구된다. 이 연구는 AI의 편향성이 지니는 논리적 오류를 성급한 일반화의 오류로부터 시작하여, 이는 제한된 데이터나 특정 사례를 근거로 지나치게 광범위한 결론을 도출할 때 발생하는 경우를 분석하고자 한다. 인간이 확증 편향이나 가용성 편향에 영향을 받는 것처럼, AI 역시 학습 데이터의 한계로 인해 유사한 문제를 겪는다. 또한 편향성은 복합적으로도 나타나는데, 그러한 복합 편향성은 단순히 하나의 요소에서 비롯되는 것이 아니라, 다양한 사회적, 기술적, 데이터적 요인이 서로 영향을 주고받으며 증폭되는 과정에서 발생한다. 그것의 주요 원인으로는 데이터 편향, 알고리즘 편향, 그리고 사회적 편향이 있다. AI 편향성을 줄이기 위해서는 보다 포괄적이고 균형 잡힌 데이터 수집, 지속적인 알고리즘 검토와 개선, 윤리적인 AI 설계를 위한 적극적인 노력이 필수적이다. AI가 보다 공정하고 신뢰할 수 있는 의사 결정을 내리려면, 성급한 일반화의 오류를 경계하고 데이터의 다양성과 대표성을 확보하는 것이 논리적인 시작점이다.

영문 초록

The purpose of this study is to establish a logical foundation for identifying and addressing bias in AI technology. Bias is not merely an error but an inherent aspect of human cognition and social structures. Rather than attempting to eliminate it entirely, ethical efforts should focus on analyzing and adjusting its effects. AI bias is particularly concerning because it has the potential to reflect or even exacerbate existing social inequalities. Therefore, a careful approach is required at every stage, from data collection and processing to algorithm design. This study examines the logical fallacy underlying AI bias, beginning with the issue of hasty generalization—where conclusions are drawn too broadly based on limited data or specific cases. Just as humans are susceptible to cognitive biases such as confirmation bias and availability bias, AI systems also face similar challenges due to the limitations of their training data. Moreover, bias in AI is often multifaceted. It does not arise from a single factor but rather emerges through the interaction and amplification of various social, technical, and data-related influences. The primary sources of such complex bias include data bias, algorithmic bias, and societal bias. To mitigate AI bias, it is essential to collect more comprehensive and balanced datasets, continuously review and improve algorithms, and actively pursue ethical AI design. For AI to make fairer and more reliable decisions, it is crucial to avoid hasty generalizations and to ensure diversity and representativeness in training data. This serves as a logical starting point in the pursuit of more equitable AI systems.