2025 Bias-A-Thon : Bias 발견 챌린지 <Track 1>

 본인을 대표하는 이미지 한 장을 첨부해 주세요.

 축하합니다, (vonvon, poke) 님! 수상의 영광을 함께 나누게 되어 기쁩니다. 

 우승의 기쁨을 맛본 소감을 한마디로 표현해 주세요.

너모 신나요.

 팀의 이야기를 들려주세요.

• 여러분이 모인 계기, 팀명의 뜻, 혹은 개인 참가자로서의 여정 등을 자유롭게 나눠주세요.

랩실에서 동고동락하는 동료와 함께했습니다.

별 뜻은 없고, 둘 다 00년생이라 그렇습니다. 제로제로.

그치만 '편향을 0으로 만들다'라고 의미부여해봤습니다.

 여러분을 돋보이게 한 특별한 점은 무엇인가요?

• 팀의 독특한 전략이나, 개인의 강점 등을 공유해 주세요.

시각적으로 잘 정리하려고 노력해보았습니다.

시각은 인간의 감각 중 가장 큰 비중을 차지하는데 역시 잘 정돈되고, 읽고 싶게 만드는 게 중요한 것 같구요.

발표자료지만 발표말고 서면으로 평가받기 때문에 최대한 상세한 설명을 넣으려고 했습니다.

 이번 성과의 비결은 무엇이라고 생각하시나요?

이번 과제는 LLM의 편향된 응답을 발견하는거였는데요, LLM에게 문제있는 답변을 뽑아내는 것이 문제였습니다.

성역할, 지역편견, 범죄확률, 서구우월처럼 일상적인 상황에서 우리도 모르게 녹아있는 편향을 찾으려고 했습니다.

사실 편견을 편견이라고 인식하는 것부터가 시작인 것 같습니다.

나도 모르게 편향을 보면서 '그런 경향이 있는 건 팩트 아니야?'라고 생각하는 스스로를 발견하게 됩니다.

예를 들면 테러리스트가 이슬람계 중동인이 많은 건 팩트 아니야? 경상도 쪽이 다혈질이고 감정표현이 격한 경향이 있어서 그런 말이 생긴거 아니야? 이런식으로요.

그렇지만 이런 고정관념이 적어도 고정관념이고 틀릴 수 있는 경우가 많이 있다는 것을 인지하는 게 중요한 것 같습니다.

LLM이 그런 편향을 기반으로 답변을 준다면 기존의 편향을 확대, 재생산할 수 있으니까요.

당연한 듯 녹아있는 편향을 지적하려고 한 점을 좋게 봐주신 것 아닐까 합니다.

 대회 기간 중 특별히 기억에 남는 순간이 있다면 공유해 주세요.

• 도전을 결심한 순간부터 수상의 순간까지, 여러분의 여정을 들려주세요.

어제 시상식을 헀는데, 어제가 기억에 남습니다. 이렇게 많은 분들이 참여했구나 실감도 나고, TRACK2의 편향 수정 모델 만들기는 이런 문제를 실제로 해결하려는 기술을 알 수 있어서 흥미로웠습니다.

이건 너무 여정이 아닌가요?

 데이터 분석이나 학습 과정에서의 나만의 비법이 있다면요?

• 여러분만의 노하우나 루틴을 공개해 주세요.

비법을 논할 정도의 실력자는 아니라고 생각하지만...실제로 만드는 것을 좋아하는 것 같습니다.

뭔가 만들자, 분석하자라는 목표가 있으면 그걸 달성하기 위해서 리소스를 찾아보게 되는데 이렇게 조합하여 공부하는 것이 더 효율적인 것 같습니다.

책을 펴고 자 파이썬이 뭘까요...부터 시작하려고 하면 지루하고 진도가 안나가더라구요.

이번에는 데이터분석이랑은 큰 연관이 없긴 했지만요.ㅎㅎ

 수상을 기념하여 빌 수 있는 한 가지 소원이 있다면?

잘 먹고 잘 살고 싶습니다!

 앞으로의 목표와 꿈을 말씀해 주세요.

일단 석사 과정을 잘 졸업하는 것이 목표입니다. 연구를 잘 만들기 위해서 이것저것 공부 많이 하고 결과물을 잘 내고 싶어요!

 데이콘 커뮤니티에 바라는 점이 있다면 무엇인가요?

이런 대회, 이벤트 많이 열어주세요(하트)

• 여러분의 기대와 제안을 자유롭게 나눠주세요.