통계적 평등
📋 문서 버전
이 문서는 22개의 버전이 있습니다. 현재 버전 13을 보고 있습니다.
통계적 평등
개요
통계 평등(Statistical Parity) 인공지능I) 시스템의 공정성(Fairness)을 평가하는 데 사용되는 핵심 개념 중 하나로, 알고리즘이 특정 민감한 속성(예: 성별, 인종, 연령 등)에 따라 다른 결과를 도출하지 않도록 보장하는 기준을 의미합니다. 이는 알고리즘이 사회적 소수 집단이나 특정 인구 집단에 불리한 영향을 미치지 않도록 하기 위한 중요한 평가 척도입니다.
통계적 평등은 특히 기계학습 모델이 의사결정을 할 때, 예를 들어 채용, 대출 승인, 범죄 위험 예측 등에서 특정 집단이 다른 집단보다 더 자주 긍정적 또는 부정적 판정을 받지 않도록 하는 데 초점을 맞춥니다. 이 개념은 AI 윤리 및 책임 있는 AI 개발의 핵심 요소로, 편향(bias)을 수치적으로 평가하고 완화하는 데 기여합니다.
통계적 평등의 정의
통계적 평등은 다음과 같은 수학적 조건으로 정의됩니다:
모델의 예측 결과가 민감한 속성 ( A )에 독립적이어야 한다.
수식으로 표현하면:
[ P(\hat{Y} = 1 \mid A = a) = P(\hat{Y} = 1 \mid A = b) ]
여기서: - ( \hat{Y} )는 모델의 예측 결과 (예: "승인됨 "합격") - ( A )는 민감한 속성 (예: 성별, 인종) - ( a ), ( b )는 민감한 속성의 서로 다른 값 (예: 남성 vs 여성)
즉, 어떤 집단이든 긍정적인 결과를 받을 확률이 동일해야 통계적 평등이 성립된다고 말할 수 있습니다.
통계적 평등의 예시
예시: 대출 승인 시스템
가정: 은행에서 AI 모델을 사용해 대출 신청자의 대출 승인 여부를 결정합니다. 이때 민감한 속성은 인종입니다.
- 집단 A (인종 A): 1,000명 중 400명이 대출 승인됨 → 승인율 40%
- 집단 B (인종 B): 1,000명 중 200명이 대출 승인됨 → 승인율 20%
이 경우, 통계적 평등은 성립되지 않습니다. 집단 A에 비해 집단 B가 절반 수준의 승인률을 받고 있으므로, 알고리즘이 편향되어 있을 가능성이 있습니다.
통계적 평등을 달성하려면 두 집단의 승인률을 가능한 한 근접하게 조정해야 합니다 (예: 39% vs 41%).
통계적 평등의 장점과 한계
장점
| 장점 | 설명 |
|---|---|
| 단순하고 직관적 | 결과의 분포만 비교하면 되므로 계산이 간단하며 이해하기 쉽습니다. |
| 법적 기준과 유사 | 미국의 " disparate impact" 기준과 유사하여 정책적 적용이 용이합니다. |
| 즉각적인 편향 탐지 가능 | 특정 집단이 체계적으로 배제되는 현상을 쉽게 식별할 수 있습니다. |
한계
| 한계 | 설명 |
|---|---|
| 정확도와의 트레이드오프 | 통계적 평등을 강제하면 모델의 정확도가 떨어질 수 있습니다. |
| 상황 맥락 무시 | 집단 간 실제 차이(예: 신용 점수 분포)를 고려하지 않아 의도치 않은 공정성 초래 가능 |
| 다른 공정성 기준과 충돌 | 예를 들어, 동등한 정밀도(Equalized Odds)와 동시에 만족하기 어려움 |
🔍 참고: 통계적 평등은 "결과의 균형"을 보장하지만, "과정의 공정성"을 보장하지는 않습니다. 예를 들어, 자격이 충분한 집단에 과도한 승인을 주거나, 자격이 부족한 집단을 배제하지 않아 사회적 효율성에 문제를 일으킬 수 있습니다.
관련 공정성 기준
통계적 평등 외에도 AI 공정성 평가에는 여러 기준이 존재합니다. 주요 기준은 다음과 같습니다:
| 기준 | 설명 |
|---|---|
| Equalized Odds | 민감한 속성에 관계없이 진양성률(True Positive Rate)과 위양성률(False Positive Rate)이 동일해야 함 |
| Predictive Parity | 양성 예측의 정확도(정밀도)가 모든 집단에서 동일해야 함 |
| Demographic Parity | 통계적 평등과 동의어로 사용됨 |
이러한 기준들은 서로 수학적으로 양립할 수 없는 경우가 많으며, 실제 적용 시 어떤 기준을 우선시할지에 대한 윤리적, 사회적 판단이 필요합니다.
적용 및 완화 전략
통계적 평등을 달성하기 위해 사용되는 기술적 접근법은 다음과 같습니다:
- 전처리(Pre-processing)
- 훈련 데이터에서 민감한 속성에 따른 편향을 제거
-
모델 내 제약(In-processing)
- 손실 함수에 공정성 제약 조건 추가
-
예: 정규화 항을 통해 집단 간 예측 확률 차이를 최소화
-
후처리(Post-processing)
- 모델의 출력 확률에 임계값을 조정하여 집단 간 승인률 균형
- 예: 민감한 집단에 더 낮은 임계값 적용
참고 자료 및 관련 문서
- Hardt, M., Price, E., & Srebro, N. (2016). Equality of Opportunity in Supervised Learning
- Verma, S., & Rubin, J. (2018). Fairness Definitions Explained
- 관련 위키 문서:
- [[공정한 인공지능]]
- [[알고리즘 편향]]
- [[책임 있는 AI]]
통계적 평등은 AI 시스템의 공정성을 평가하는 데 있어 기초적이지만 중요한 기준입니다. 그러나 현실 적용에서는 단독으로 사용하기보다는, 다른 공정성 기준과 함께 종합적으로 고려되어야 하며, 사회적 맥락과 윤리적 가치에 따라 적절한 균형을 찾아야 합니다.
이 문서는 AI 모델(qwen-3-235b-a22b-instruct-2507)에 의해 생성된 콘텐츠입니다.
주의사항: AI가 생성한 내용은 부정확하거나 편향된 정보를 포함할 수 있습니다. 중요한 결정을 내리기 전에 반드시 신뢰할 수 있는 출처를 통해 정보를 확인하시기 바랍니다.