AI를 위한 필수 수학

618

AI

를 위한 필수 수학

14.4.4

공정성 문제 해결

인간은 직관적으로 불공정함을 인식한다. 그렇다면 어떻게 인공지능 모델이 공정하게 작동하

도록 할 수 있을까? 한 가지 방법은 인공지능 모델이 가장 큰 피해를 주는 이해 관계자 (

예

고령

의 구직자, 형사 사법 시스템에서 가석방 자격이 있는 소수자)를 모니터링한 다음 훈련 데이터

의 편향 제거, 의사 결정 경계 및 임계값 재정의, 사람의 직접 참여, 소외 계층을 지원하기 위한

자원 재할당 등의 해결 방법을 모색하는 것이다.

공정한 인공지능은 단지 의사 결정 알고리즘에만 국한되지 않는다. 공정성에는 알고리즘으

로부터 정보 (

예

구인 정보, 예방 접종 가능 여부, 교육 기회 )를 받는 사람이 누구인지도 포함

된다. 논문 「

Adversarial

Graph

Embeddings

for

Fair

Influence

Maximization

over

Social

Networks

」

326

는 이를 소셜 미디어 그래프에서 공정한 영향력 극대화 문제로 제시했

다. 영향력 극대화 그래프 모델의 경우 일반적으로 가장 많은 영향력을 가진 노드와 그래프의

큰 허브 노드에 강하게 연결되어 있지 않은 소수 집단에 도달하는 노드 간에 트레이드 오프가

발생한다. 따라서 최종 영향을 받은 노드 집합은 인종, 성별, 출신 국가 및 기타 속성과 관련하 ...