인공지능은 왜 편향되는가
데이터 기반의 현대 인공지능은 기획, 설계, 학습, 배포의 전 단계에서 인간의 선택과 사회적 조건에 의해 다양한 편향을 내포한다. 인공지능 편향의 개념과 발생 원리를 기계학습 구조 속에서 설명하고, 단순한 데이터 불균형을 넘어 윤리적·사회적 차원의 구조적 차별이 어떻게 알고리즘을 통해 증폭되는지를 짚는다. 나아가 블랙박스 구조 속 편향 탐지의 어려움, 공정성 기준의 충돌, 의도하지 않은 차별 효과 등 현재 인공지능이 직면한 핵심 문제를 구체적 사례와 함께 제시한다.
인공지능 개발자뿐 아니라 정책 입안자, 일반 사용자 모두가 편향을 인식하고 대응해야 할 이유를 설명하며, 데이터 전처리부터 공정성 기준의 적용, 편향 완화 기술까지 총망라해 AI 윤리 실천의 길을 제시한다. 인간의 편향이 만든 AI, 그 편향을 다룰 책임도 결국 인간에게 있다는 사실을 강조한다.
