편향

인공지능 기술이 발전함에 따라, AI는 다양한 분야에서 의사결정 및 자동화를 돕고 있습니다. 그러나 AI 모델이 가진 강력한 분석 능력에도 불구하고, 데이터 편향이라는 중요한 문제가 존재합니다. AI는 학습 과정에서 주어진 데이터를 기반으로 작동하는데, 만약 학습 데이터가 편향적이라면 AI의 결과 역시 왜곡될 수 있습니다. 이 글에서는 AI 학습 모델의 편향성과 그로 인해 발생하는 문제점, 그리고 이를 해결하기 위한 방법들을 다루고자 합니다. 데이터 편향이란 무엇인가?데이터 편향(bias)이란 학습 데이터가 특정 그룹이나 속성을 불균형하게 반영하는 현상을 말합니다. 이는 다양한 이유로 발생할 수 있으며, 잘못된 데이터 수집, 불균형한 데이터 샘플링, 사회적 편견 등이 그 원인입니다. AI 학습 모델은 제..