통계적 평등
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통계적 평등Statistical Parity)은공지능(A) 시스템의정성 및 편 평가에서 핵심적인 개념 중 하나로, 알고즘이 특정 사회적 집단예: 성별, 인, 연령 등에 대해 차별하지 않고일한 확률 긍정적인 결과를 부여해야 한다는 원칙을 의미한다 이 개념은 기학습 모델이 사회적 공정 담보하기 위해족해야 할 기준 중 하나 널리 연구되고 있으며, 특히 채용, 대출 심사, 형사 사법 시스템 등 민감한 의사결정 영역에서 중요하게 다뤄진다.
개요
통계적 평등은 공정성의 수학적 정의 중 하나로, 전체 인구에서 특정 결과(예: 대출 승인, 채용 추천 등)가 각 집단에 대해 동일한 비율로 발생해야 한다는 요구를 수식화한 것이다. 예를 들어, 남성과 여성 사이에서 대출 승인 비율이 유사해야 하며, 인종 간에도 유사한 비율을 유지해야 한다는 것이다. 이는 "결과의 분포가 집단 간에 균등해야 한다"는 직관적인 공정성 기준을 반영한다.
통계적 평등은 공정성의 형식적 접근(formal fairness)의 일환으로, 편향을 정량화하고 제어할 수 있는 수단을 제공한다. 그러나 이 기준은 실제 맥락에서 제한점도 존재하며, 다른 공정성 기준(예: 동등한 정확도, 동등한 기회 등)과 충돌할 수 있다.
통계적 평등의 정의
수학적으로, 통계적 평등은 다음과 같이 정의된다.
모델이 예측하는 결과를 ( \hat{Y} )라 하고, 민감한 속성(예: 성별, 인종 등)을 ( A )라 하자. 통계적 평등은 다음 조건을 만족할 때 성립한다:
[ P(\hatY} = 1 \mid A = a) = P(\hat{Y} = 1 \mid A = b) ]
여기서 ( a )와 ( b )는 서로 다른 집단(예: 남성과 여성)을 나타내며, ( \hat{Y} = 1 )은 긍정적인 결과(예: 채용됨, 대출 승인됨)를 의미한다.
즉, 어떤 집단에 속했는지와 상관없이 긍정적인 결과를 받을 확률이 동일해야 한다는 것이다.
예시
- 대출 승인 모델에서 여성 지원자의 60%가 승인되고, 남성 지원자의 60%도 승인된다면 통계적 평등이 유지된다.
- 그러나 남성은 80%, 여성은 40%만 승인된다면 통계적 평등이 위반된다.
통계적 평등의 장점
- 간단하고 해석하기 쉬움: 수식이 직관적이며, 결과의 비율 비교만으로 공정성 여부를 판단할 수 있다.
- 정량적 평가 가능: 공정성의 정도를 수치로 측정할 수 있어, 모델 간 비교나 개선 과정에서 유용하다.
- 정책적 적용 용이: 정부나 기관이 특정 집단에 대한 결과 배분이 형평성을 갖는지 감시하는 데 활용 가능하다.
한계 및 비판
통계적 평등은 직관적이지만, 다음과 같은 한계를 지닌다.
1. 실제 자격 요건 무시 가능성
통계적 평등은 결과의 비율만을 고려하므로, 각 집단의 실제 자격(qualified individuals) 분포를 고려하지 않는다. 예를 들어, 대출 신청자 중 신용도가 높은 여성의 비율이 낮은데도 불구하고 여성에게 대출을 동일한 비율로 승인해야 한다면, 이는 비효율적이거나 위험한 결정이 될 수 있다.
예시: 남성 100명 중 70명이 자격 요건 충족, 여성 100명 중 30명만 충족. 통계적 평등을 적용하면 각각 60명씩 승인되어, 자격 없는 여성에게도 승인이 이루어질 수 있음.
2. 다른 공정성 기준과의 충돌
통계적 평등은 동등한 기회(Equal Opportunity)나 동등한 정확도(Equalized Odds)와 동시에 만족하기 어려운 경우가 많다. 예를 들어, 어떤 집단에서 진짜 양성률(True Positive Rate)이 같아야 한다는 기준과 결과 비율이 같아야 한다는 기준은 수학적으로 양립할 수 없는 경우가 있다.
3. 역차별 논란 유발
결과의 균형을 강제하다 보면, 오히려 자격이 충분한 집단의 기회를 제한할 수 있어 역차별이라는 윤리적 논란을 일으킬 수 있다.
평가 방법 및 지표
통계적 평등을 평가하기 위해 다음과 같은 지표들이 사용된다.
| 지표 | 설명 |
|---|---|
| 통계적 평등 차이(Statistical Parity Difference, SPD) | ( P(\hat{Y}=1|A=a) - P(\hat{Y}=1|A=b) ). 0에 가까울수록 공정함. |
| 비율 비(Disparate Impact, DI) | ( \frac{P(\hat{Y}=1|A=a)}{P(\hat{Y}=1|A=b)} ). 일반적으로 0.8 이상이면 공정하다고 간주(80% 규칙). |
이 지표들은 공정성 감사(Fairness Auditing)에서 자주 활용되며, 모델 개발 과정에서 편향을 탐지하고 완화하는 데 기여한다.
관련 기술 및 완화 전략
통계적 평등을 달성하기 위한 기술적 접근은 다음과 같다.
- 전처리(Pre-processing): 훈련 데이터에서 민감한 속성과 결과 간의 관계를 조정하여 편향을 제거.
- 처리 중(In-processing): 손실 함수에 공정성 제약 조건을 추가하여 모델 학습 단계에서 평등을 유도.
- 후처리(Post-processing): 훈련된 모델의 출력에 임계값을 조정하여 결과 분포를 균등화.
예를 들어, 후처리 방식에서는 민감한 집단에 따라 예측 확률의 임계값을 다르게 설정함으로써 통계적 평등을 달성할 수 있다.
관련 문서 및 참고 자료
- Dwork et al., "Fairness Through Awareness", 2012
- Hardt et al., "Equality of Opportunity in Supervised Learning", 2016
- AI Fairness 360 (IBM), 공정성 평가 도구 제공: https://aif360.mybluemix.net/
통계적 평등은 인공지능의 공정성 평가에서 중요한 출발점이지만, 맥락과 다른 공정성 기준과의 균형을 고려하여 신중히 적용되어야 한다. 단순한 수치적 균형을 넘어서, 사회적 정의와 기술적 실현 가능성 사이의 조화를 추구하는 것이 핵심이다.
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