통계적 평등
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통계적 평등
개요
통계적 평등(Statistical Parity) 인공지능 머신러닝 모델의 공정성(Fairness)을 평가하는 데 사용되는 주요 기준 중 하나로, 특정 보호 집단예: 성별, 인종 등)과 비보호 집단 간에 모델의 예측 결과가 균등하게 분포되어야 한다는 원칙을 의미합니다. 이 개념은 알고리즘이 사회적 소수 집단에 불공정한 결과를 초래하지 않도록 보장하기 위한 기초적인 수학적 정의로 널리 사용됩니다.
통계적 평등은 특히 채용, 대출 심사, 범죄 위험 예측 등 민감한 의사결정 영역에서 중요한 평가 지표로 작용하며, 모델이 특정 집단에 대해 체계적인 편향을 보이지 않도록 설계하는 데 기여합니다.
통계적 평등의 정의
수학적으로, 통계적 평등은 다음과 같이 정의됩니다:
주어진 이진 분류 문제에서, $ A $를 보호 속성(예: 성별, 인종 등)이라고 하고, $ Y $를 모델의 예측 결과(예: "승인됨"/"거부됨")라고 할 때, 통계적 평등은 다음 조건을 만족해야 합니다:
[ P(\hat{Y} = 1 \mid A = a) = P(\hat{Y} = 1 \mid A = b) ]
여기서: - $ \hat{Y} $: 모델의 예측 값 - $ a, b $: 보호 속성의 서로 다른 값 (예: 남성 vs 여성) - $ P(\hat{Y} = 1 \mid A = a) $: 보호 집단 $ a $에 속한 개인이 긍정적인 예측(예: 대출 승인)을 받을 확률
즉, 모든 집단이 동일한 비율로 긍정적인 결과를 받는 경우, 통계적 평등이 성립한다고 말할 수 있습니다.
통계적 평등의 예시
예시 1: 대출 심사 시스템
한 은행이 머신러닝 모델을 사용해 대출 신청자를 심사한다고 가정해 봅시다. 이 모델이 통계적 평등을 만족하려면:
- 여성 지원자 중 30%가 대출 승인을 받는다면,
- 남성 지원자 중에서도 30%가 대출 승인을 받아야 합니다.
이 경우, 성별에 관계없이 승인 비율이 동일하므로 통계적 평등이 유지됩니다.
예시 2: 채용 AI
AI 기반 채용 시스템에서 특정 인종 집단이 전체 지원자의 40%를 차지하지만, 최종 합격자에서 10%만 차지한다면 이는 통계적 평등 위반 사례로 볼 수 있습니다.
통계적 평등의 장점
- 단순하고 직관적: 계산이 간단하여 모델 평가와 감사 과정에서 쉽게 적용 가능.
- 명확한 기준 제시: 공정성의 최소 기준을 수치적으로 정의할 수 있음.
- 규제 및 정책 적용에 용이: 법적 기준(예: 미국의 Equal Employment Opportunity)과 연계 가능.
한계와 비판
통계적 평등은 직관적이지만, 다음과 같은 중요한 한계를 가집니다:
1. 실제 자격 요건 무시
- 통계적 평등은 결과의 분포만 고려하고, 각 집단의 실제 능력이나 자격(예: 신용 점수, 경력 등)을 반영하지 않습니다.
- 예를 들어, 한 집단의 평균 신용 점수가 낮은데도 동일한 승인률을 강제하면, 모델의 정확도가 저하되거나 불공정한 결과를 초래할 수 있음.
2. 다양한 공정성 기준과 충돌
- 통계적 평등은 기회 균등(Equal Opportunity)이나 예측 정확도 균형(Predictive Parity)과 동시에 만족하기 어렵습니다.
- 이는 공정성의 여러 정의가 수학적으로 상호 배타적일 수 있음을 의미합니다 (Fairness Impossibility Theorem).
3. 역차별 가능성
- 특정 집단의 성과가 낮은데도 동일한 결과 비율을 요구하면, 오히려 고성과 집단에게 불리한 결과를 초래할 수 있음.
관련 공정성 기준과의 비교
| 공정성 기준 | 설명 | 통계적 평등과의 관계 |
|---|---|---|
| 기회 균등(Equal Opportunity) | 긍정 클래스에 속한 개인이 동일한 확률로 긍정 예측을 받아야 함 | 서로 다를 수 있음 |
| 예측 정확도 균형(Predictive Parity) | 양성 예측의 정확도가 집단 간에 동일해야 함 | 통계적 평등과 동시에 만족 불가능할 수 있음 |
| 평등한 조건부 확률(Conditional Statistical Parity) | 특정 조건(예: 학력, 경력) 하에서 결과 분포가 균등해야 함 | 통계적 평등의 확장형 |
적용 사례 및 연구 동향
최근 연구에서는 통계적 평등을 단순히 강제하기보다는, 다양한 공정성 기준의 균형을 탐색하거나, 도메인 특성에 따라 적절한 기준을 선택하는 방식으로 접근하고 있습니다. 예를 들어:
- 전처리 방법: 훈련 데이터에서 집단 간 분포를 조정하여 통계적 평등을 유도.
- 제약 조건 기반 최적화: 손실 함수에 통계적 평등 제약을 추가.
- 후처리: 모델 예측 후, 결과를 재조정하여 평등성을 확보.
또한, EU의 AI Act나 미국의 알고리즘 공정성 관련 법률 초안에서는 통계적 평등과 유사한 기준을 법적 기준으로 제안하고 있습니다.
참고 자료 및 관련 문서
- Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2019). Fairness and Machine Learning.
- Hardt, M., Price, E., & Srebro, N. (2016). Equality of Opportunity in Supervised Learning. NeurIPS.
- Selbst, A. D., Boyd, D., Friedler, S. A., Venkatasubramanian, S., & Vertesi, J. (2019). Fairness and Abstraction in Sociotechnical Systems.
관련 위키 문서
통계적 평등은 인공지능 공정성의 기초 개념이지만, 현실 적용 시 신중한 평가와 다른 기준과의 조화가 필요합니다. 모델 설계자는 단순한 수치적 균형을 넘어서, 사회적 맥락, 윤리적 함의, 그리고 기술적 타당성을 종합적으로 고려해야 합니다.
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