통계적 평등
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통계적 평등
개요
통계적 평등(Statistical Parity)은 인공능(AI) 및 머신러닝 모델의 공정성(Fairness)을 평가하는 기준 중 하나로, 특정 보호 속성(예: 성별, 인, 연령 등)에 따라 예측 결과의 분포가 동일하게 나타나야 한다는 원칙을 의미한다. 이는 알고리즘이 특정 집단에 대해 체계적으로 유리하거나 불리한 결과를 내지 않도록 보장하는 데 목적이 있다.
통계적 평등은 공정성의 여러 정의 중에서도 가장 직관적이고 수학적으로 명확한 기준 중 하나로, 특히 분류 모델의 결과가 사회적 결정(예: 채용, 대출 승인, 보험료 산정 등)에 영향을 미칠 때 중요하게 고려된다.
통계적 평등의 정의
통계적 평등은 다음과 같은 조건을 만족할 때 성립한다고 말할 수 있다:
어떤 분류 모델이 주어졌을 때, 보호 속성 ( A )에 상관없이 긍정적인 예측 결과(예: "채용 승인", "대출 승인")를 받는 확률이 동일해야 한다.
수학적으로 표현하면:
[ P(\hat{Y} = 1 \mid A = a) = P(\hat{Y} = 1 \mid A = b) ]
여기서: - (\hat{Y})는 모델의 예측 결과 (1: 긍정, 0: 부정) - (A)는 보호 속성 (예: 인종, 성별 등) - (a, b): 보호 속성의 서로 다른 값 (예: 남성 vs 여성)
즉, 남성과 여성 모두에게 대출 승인을 받을 확률이 동일해야 하며, 백인과 흑인 간의 채용 확률도 차이가 없어야 한다는 의미다.
통계적 평등의 장점
1. 직관적이고 측정이 용이함
통계적 평등은 단순한 확률 비교를 기반으로 하므로, 데이터를 통해 쉽게 계산할 수 있다. 예를 들어, 두 집단의 긍정 예측 비율을 계산하고 그 차이를 비교하면 된다.
2. 집단 간 균형 보장
특정 집단이 체계적으로 배제되는 현상을 사전에 방지할 수 있다. 이는 사회적 형평성 확보에 기여한다.
3. 규제 및 정책 적용에 유리
정부 기관이나 기업의 내부 감사팀이 AI 시스템의 공정성을 검토할 때, 통계적 평등은 명확한 기준을 제공하여 감사 프로세스를 간소화한다.
통계적 평등의 한계
1. 개별 능력이나 자격을 무시할 수 있음
통계적 평등은 결과의 분포만을 고려하므로, 특정 집단의 구성원이 실제로 더 높은 자격을 갖추고 있음에도 불구하고 예측 확률을 인위적으로 동일하게 맞추려는 경우, 성능 저하나 불공정한 결과를 초래할 수 있다.
예를 들어, 교육 수준이나 경력이 뛰어난 지원자가 많은 집단에 대해 인위적으로 채용 확률을 낮추는 것은 비윤리적일 수 있다.
2. 다른 공정성 기준과 충돌 가능
통계적 평등은 동등한 기회(Equal Opportunity)나 예측 정확도의 균형(Predictive Parity)과 같은 다른 공정성 기준과 동시에 만족하기 어렵다. 이는 공정성의 여러 정의가 수학적으로 양립할 수 없다는 연구 결과(예: Kleinberg et al., 2016)에 근거한다.
3. 결과 조작 가능성
모델 개발자가 통계적 평등을 달성하기 위해 데이터를 조작하거나, 보호 속성을 직접 사용하여 예측을 조정하면, 이는 오히려 투명성과 신뢰성을 해칠 수 있다.
실무 적용 사례
사례: 대출 심사 알고리즘
은행에서 AI를 활용해 대출 승인 여부를 결정할 때, 통계적 평등을 적용하면 다음과 같은 절차를 거친다:
- 고객 데이터에서 성별(남성/여성)을 보호 속성으로 설정.
- 모델이 남성과 여성 각각에 대해 "대출 승인"을 예측한 비율을 계산.
- 두 비율의 차이가 일정 기준(예: 5% 이내)을 넘지 않도록 조정.
이 경우, 성별에 따른 예측 결과의 불균형이 발견되면 모델 재학습, 샘플링 조정, 또는 후처리 기법을 통해 평등성을 확보한다.
통계적 평등을 보장하는 기법
| 기법 | 설명 |
|---|---|
| 전처리(Pre-processing) | 훈련 데이터에서 보호 속성과 관련된 편향을 제거하거나 재가중하여 입력 데이터를 조정. |
| 내장형 공정성(In-processing) | 모델 학습 과정에서 공정성 제약 조건을 손실 함수에 포함. 예: 공정성 손실 항 추가. |
| 후처리(Post-processing) | 모델 예측 후, 결과를 조정하여 통계적 평등을 만족하도록 만듦. 예: 특정 집단의 예측 확률 조정. |
관련 개념과 비교
| 공정성 기준 | 설명 | 통계적 평등과의 관계 |
|---|---|---|
| 동등한 기회(Equal Opportunity) | 실제 긍정 클래스에서 긍정 예측을 받을 확률이 집단 간 동일해야 함. | 통계적 평등과 독립적이며, 동시에 만족 불가능할 수 있음. |
| 예측 균형(Predictive Parity) | 긍정 예측 중 실제 긍정 비율(정밀도)이 집단 간 동일해야 함. | 통계적 평등과 충돌 가능. |
| 전반적 공정성(Overall Fairness) | 여러 공정성 기준을 조합하여 평가. | 통계적 평등을 포함할 수 있음. |
참고 자료
- Kleinberg, J., Mullainathan, S., & Raghavan, M. (2016). "Inherent Trade-Offs in the Fair Determination of Risk Scores". Proceedings of the 8th Conference on Innovations in Theoretical Computer Science (ITCS).
- Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2019). Fairness and Machine Learning: Limitations and Opportunities. fairmlbook.org.
- IBM AI Fairness 360 Toolkit. https://aif360.mybluemix.net/
관련 문서
통계적 평등은 AI 시스템의 사회적 책임을 다하는 데 중요한 출발점이지만, 맹목적인 적용은 오히려 새로운 불평등을 초래할 수 있으므로, 맥락에 맞는 신중한 적용이 필요하다.
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