생성 편향성
생성 편향성 개요 성 편향성(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기…
문서 목록 공정성 및 편향 평가
총 6개오류 비용
오류 비용 (Cost of Error) 1. 개요 오류 비용(Cost of Error)이란 머신러닝 모델이나 통계적 의사결정 시스템이 잘못된 예측을 내렸을 때 발생하는 경제적, 사회적, 혹은 물리적 손실의 가치를 의미한다. 오류 비용은 품질 경영(Six Sigma, T…
AI 편향
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민감 속성
민감 속성 (Sensitive Attributes) 1. 개요 민감 속성(Sensitive Attributes)이란 인종, 성별, 종교, 정치적 견해 등 개인의 정체성과 밀접하게 연관되어 있으며, 이를 근거로 차별이나 편견이 발생할 가능성이 높은 데이터 특성을 의미한다…
공정성(Fairness)
공정성(Fairness) 개요 인공지능(AI) 시스템이 사회 전반에 걸쳐 의사결정 과정에 깊숙이 관여하게 되면서, 공정성(Fairness)은 AI 개발 및 운영의 핵심 윤리적 원칙 중 하나로 부상하고 있습니다. 공정성은 AI 시스템이 개인이나 집단에 대해 차별적이거나 …
통계적 평등
통계적 평등 개요 통계적 평등(Stat Parity)은 인공지(AI) 및 기계학습 모델의 공정성(Fairness)을 평가하는 데 사용되는 핵심 개념 중 하나로, 모델의 예측 결과가 특정 보호 속성(예: 성별, 인종, 연령 등)에 따라 균형 있게 분포되어야 한다는 원칙을…