편견없는 윤리적 AI를 만들기 위한, 시스템 구현 시점의 7대 원칙

2023.02.23 16:39 749 Views

정보게시판이 새로 생겼습니다. 데이콘에서 제공하는 학습과 팀등의 정보만이 아닌, 공유하면 좋은 내용의 게시글을 누구나 쓰는 게시판으로 이해하고 뭐라도 적어보게 되었습니다.

우연히 접근하게된, 2018년 zdnet 기사중 일부인데.. 윤리적인 생각도 등한시 하면 안되겠다는 생각이 들어서 공유합니다.

  1. 인지가능성(Awareness) : 알고리즘이 사용되고 있음을 충분히 알리고, 가능하면 그 사용법도 공지한다.
  2. 접근 및 교정(Access and Redress) : 알고리즘에 대한 조사가 원칙적으로 가능해야 하고, 오류 및 잘못된 의사결정에 대한 수정 지침을 사전에 제공한다.  
  3. 책임성 (Accountability) : 알고리즘 구현과 운영 담당 주체를 명확히 하고 책무(responsibility)를 부여한다.
  4. 설명(Explanation) : 인간이 이해할 수 있는 수준으로 작동원리를 설명 할 수 있어야 한다.
  5. 데이터출처 (Data Provenance) : 알고리즘의 올바른 작동을 위한 충분한 데이터를 확보하고 출처 기록과 무결성을 제공한다.
  6. 감사가능성(Auditability) : 로그와 작동기록을 남겨서 감사와 분쟁 해결을 가능하도록 한다.
  7. 검증 및 시험(Validation and Testing) : 알고리즘 성능 평가방식을 제공 하고, 적절한 방식으로 검사가 가능하도록 한다.


*** 게시판 성격과 글이 맞지 않는다면 자유게시판으로 이동해주시거나 삭제해주셔도 됩니다.



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도비콘
2023.02.23 16:41

🙌🏼

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