AI 공정성 정의 프레임워크

주제:

AI를 구축하고 편향을 줄이려면, 먼저 당신의 시스템에서 "공정"의 의미를 명확히 해야 합니다.

여기서 중요한 것은: 공정성의 정의는 하나로 정해지지 않습니다. 기회 균등? 인구비례? 동등한 정확도? 절차적 공정성? 이들은 단순한 학문적 개념이 아니라 진정으로 다른 접근 방식이며, 하나에 최적화하면 다른 것과 충돌할 수 있습니다.

이 보드는 네 가지 정의를 탐색하고, 상충 관계를 이해하며, 귀하의 상황에 맞는 걸 맞춰 선택할 수 있도록 돕습니다.

도움이 되는 부분:

전체 팀이 이해하고 합의하는 명확하고 문서화된 공정성 정의를 제공합니다. 이렇게 하면 "공정한 AI"에 대한 막연한 약속이 아닌, 실제로 그것이 무엇을 의미하는지를 이해할 수 있습니다.

명확한 결정과 그 근거를 마련할 수 있습니다. 이는 설계, 테스트 및 정제에 사용할 수 있습니다.

누가 가장 이점이 있는지:

제품 관리자, 데이터 과학자, AI 윤리 담당자 및 AI 시스템을 구축하는 다기능적인 팀, 특히 채용, 대출, 의료 등과 같이 공정성을 잘못 판단하면 실제 삶에 실질적인 영향을 미치는 고위험 분야에서 활동하는 사람들.

이용 방법:

첫 세션을 위해 45분을 할애하십시오. 각 공정성 정의를 팀과 함께 검토하고, 진솔하게 트레이드오프를 논의하며, 선택한 내용을 문서화합니다.

좋은 소식 : 이는 향후 모든 AI 프로젝트의 기초가 되며, 이후에는 단 15분만 소요하여 검토하고 여전히 유효한지 확인할 수 있습니다.

AI 편향 완화 워크숍 시리즈의 일부(보드 1부터 4까지).