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데이터 윤리
알아두기: 레이철 토마스 박사
3
장은
fast
.
ai
의 공동 설립자이자 샌프란시스코 대학 응용 데이터 윤리 센터의 창립 이사인 레
이철 토마스
Rachel
Thomas
박사와 함께 집필했습니다. 토마스가 개발한 데이터 윤리 입문 강의
(
https
://
ethics
.
fast
.
ai
)의 세부 목차를 참고하여 구성했습니다.
1
,
2
장에서 설명했듯이 머신러닝 모델은 가끔 잘못된 행동을 보일 수 있습니다. 즉 버그가 발
생할 수 있죠. 이런 잘못된 행동은 학습할 때 보지 못한 데이터 때문에 발생하곤 합니다. 또는
정확히 설계된 방식대로 작동하더라도, 전혀 예상치 못한 방식으로 활용될 때도 있습니다.
딥러닝은 매우 강력한 도구이며 다양한 용도로 사용할 수 있으므로 우리가 선택한 행동이 어떤
결과를 초래할지 고민하는 일은 매우 중요합니다.
ethics
에 대한 철학적 연구란 다양한 용어
의 정의, 옳고 그른 행위의 인식, 행위와 결과 사이의 연관성을 이해하는 등 옳고 그름을 연구
하는 분야입니다.
data
ethics
연구는 오래전에 시작되었으며, 현재 많은 학자가 집중
하는 분야입니다. 많은 사법 기관에서 정책을 정의하는 데 활용하기도 하죠. 또한 크고 작은 회
사에서 제품을 개발할 때 사회적으로 좋은 결과를 보장하는 최고의 방법을 찾아내는