AI 공정성 정의 프레임워크

소개:

AI를 구축하고 편견을 줄이려면, 시스템에서 '공정성'이 무엇을 의미하는지 명확히 이해해야 합니다.

먼저 알아둘 점: 공정성에 대한 단일한 정의는 없습니다. 기회 균등? 인구 통계적 동등성? 동일 정확성? 절차적 공정성? 이는 단지 학문적인 개념에 그치지 않고, 실제로 서로 다른 접근법이며, 하나를 최적화하려면 다른 것에 반할 수도 있습니다.

이 보드는 네 가지 정의를 탐색하고, 그에 따른 상충 관계를 이해하며, 본인에게 맞는 명확한 선택을 할 수 있도록 돕습니다.

이 보드가 도와주는 것:

팀 전체가 이해하고 합의할 수 있는 명확히 문서화된 공정성 정의입니다. 실제 실행에서 의미가 불분명한 "공정한 AI"에 대한 막연한 공약이 아닙니다.

명시적인 결정과 그 근거를 가지고 나아가십시오. 이 결정은 디자인, 테스트 및 정제에 사용될 수 있습니다.

가장 혜택을 받는 사람:

제품 관리자, 데이터 과학자, AI 윤리 리더, 특히 채용, 대출, 의료와 같은 고위험 분야에서 AI 시스템을 구축하는 크로스 펑셔널 팀입니다. 이 분야에서 공정성 문제를 잘못 처리하면 실제 사람들에게 실질적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사용 방법:

첫 세션에 45분을 할애하세요. 팀과 함께 각 공정 정의를 검토하고, 트레이드오프를 솔직하게 논의하며 귀하의 선택을 문서화하세요.

희소식 : 이것이 이후의 모든 AI 프로젝트의 기초가 되며, 그 후로는 15분 동안 검토하고 여전히 적용되는지 확인하면 됩니다.

AI 편향 완화 워크숍 시리즈의 일부(보드 1에서 4까지).