데이터 편향성이란? 정의, 편향성 줄이는 법

데이터 편향성이란?

인공지능(AI) 기술이 발전하면서, AI 모델이 얼마나 정확하고 공정한 결과를 제공하는지가 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 하지만 AI 모델이 사용하는 데이터가 특정 방향으로 치우치거나 불균형하게 분포되어 있다면, 잘못된 분석 결과를 초래하거나 편향된 예측을 생성할 가능성이 큽니다. 이를 데이터 편향성(Data Bias)이라고 합니다.

데이터 편향성이 AI 모델에 미치는 영향

데이터 편향성은 AI 모델의 학습 과정에서 특정 집단이나 패턴을 과대 또는 과소 대표하는 경우 발생합니다. 그 결과, AI 모델은 특정 유형의 데이터를 더 정확하게 인식하거나, 일부 데이터를 왜곡하여 학습할 수 있습니다. 예를 들어 음성 인식 AI가 "his"는 잘 인식하지만 "hers"를 식별하지 못하는 경우나 안면 인식 소프트웨어가 백인을 더 정확하게 인식하지만, 유색 인종의 얼굴을 잘못 분류하는 경우가 있습니다. 이러한 문제는 의료, 금융, 채용, 법률 등의 산업에서도 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 공정성과 신뢰성을 저해할 수 있습니다.

이러한 데이터 편향성이 방치될 경우, AI가 특정 집단에 대한 차별적 결정을 내리거나 부정확한 결과를 도출할 가능성이 커집니다. 이는 단순히 AI 모델의 성능 저하를 넘어, 기업의 신뢰도 하락과 법적 문제로도 이어질 수 있습니다. 따라서 책임감 있는 AI를 개발하고, 보다 공정하고 신뢰할 수 있는 기술을 만들기 위해서는 데이터 편향성을 줄이는 노력이 필수적입니다. 고품질 AI 모델은 편향성을 최소화한 데이터에서 시작됩니다.

데이터 편향성을 완전히 제거할 수 있을까?

현실적으로 AI 모델에서 데이터 편향성을 완전히 제거하는 것은 불가능합니다. AI는 본질적으로 사람이 수집한 데이터를 기반으로 학습하기 때문에, 인간 사회에 존재하는 문화적, 사회적 편향이 데이터에도 반영될 수밖에 없습니다. 그러나, 편향을 최소화하기 위한 적극적인 노력은 가능합니다. 공정하고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축하기 위해서는 데이터 수집, 처리, 검토 과정에서 편향을 줄이는 전략을 적용하는 것이 필수적입니다.

AI 편향성 사례

얼굴 인식

2018년 MIT와 스탠포드 연구진이 발표한 연구에 따르면, 백인 남성 얼굴의 인식 오류율이 1% 미안인 반면, 흑인 여성 얼굴의 오류율은 35%에 달했습니다. 이는 학습 데이터셋이 백인 남성의 얼굴 이미지를 더 많이 포함하고 있었기 때문으로, 인종 및 성별에 따른 심각한 편향을 보여줍니다.

음성 인식

음성 명령을 기반으로 한 인공지능 비서를 사용해 본 적이 있나요? 이런 알고리즘은 여전히 여성의 목소리보다 남성의 목소리를 더 쉽게 인식합니다. 이는 주로 모델을 훈련하는 데이터에 남성이 여성보다 더 많이 포함되기 때문에 나타나는 현상으로 이런 불균형은 여성 사용자에 대한 정확도를 떨어뜨립니다.

은행 대출

AI 편향(Bias in AI)은 금융권에서도 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 오늘날 많은 은행이 AI 알고리즘을 활용해 고객의 재무 상태를 평가하고 신용도를 결정하는데, 이 과정에서 AI가 학습한 데이터에 따라 편향된 결과가 발생할 위험이 있습니다. 예를 들어, 지난 70년간의 금융 데이터를 기반으로 AI가 학습되었다면, 과거에는 남성이 여성보다 대출을 받을 기회가 더 많았을 가능성이 높습니다. 이러한 데이터로 학습된 AI는 남성의 대출 승인 확률을 더 높게 평가할 수 있으며, 여성 차용자의 신용도를 과소평가하는 결과를 초래할 수도 있습니다.

실제 사례로 한 부부가 동일한 조건으로 같은 은행에 대출을 신청했을 때, AI 알고리즘은 남편의 대출을 승인했지만, 아내의 대출은 거절했습니다. 이는 AI가 과거 데이터를 학습하면서 대출 승인 기준이 성별에 따라 차이가 날 가능성이 크다는 점을 인식하지 못했기 때문입니다.이처럼 AI 모델을 설계할 때 누가 데이터에 포함되었는지, 데이터가 특정 그룹에 치우쳐 있지는 않은지 신중하게 고려하지 않으면, 특정 집단에게 불리하게 작용하는 AI 모델이 만들어질 수 있습니다.

데이터 편향성을 줄이는 8가지 방법

1. 비즈니스 문제의 범위 좁히기

너무 많은 문제를 하나의 AI로 해결하려고 하면 관리하기 힘든 많은 수의 라벨이 필요할 수 있습니다. 먼저 문제를 좁혀 정의하면 인공지능을 개발한 정확한 목적에 대해 모델을 테스트하고 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.

2. 다양한 구조적 데이터 수집하기

단일 데이터 포인트에 대해 여러 유효한 의견이나 라벨링이 있는 경우가 많습니다. 이러한 다양한 의견을 수집하면 인공지능 모델이 더 유연해집니다.

3. 학습 데이터 이해하기

모든 데이터셋에는 인공지능에 편향성을 유발할 수 있는 클래스와 라벨이 있을 수 있습니다. 따라서 보유한 데이터를 더 많이 이해할수록 편향을 유발하는 데이터를 필터링할 수 있습니다. 또한 데이터가 최종 사용자의 전체 다양성을 나타내는지 확인하는 것도 중요합니다. 수집한 데이터에서 모든 잠재적 사용 사례가 다뤄졌는지 확인하세요. 그렇지 않은 경우 추가 데이터 소스를 찾아야 할 수 있습니다.

4. 다양한 ML팀 구성하기

인종, 성별, 연령, 경험, 문화 등 다양한 배경을 가진 사람들은 본질적으로 다른 질문을 하고 다른 방식으로 AI와 상호 작용합니다. 이렇게 하면 인공지능 개발 단계에서 미리 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.

5. 최종 사용자 고려하기

최종 사용자는 여러분이나 여러분의 팀과 동일한 사람이 아니라는 점을 염두하고 모든 사람들에 대한 공감 능력을 갖추어야 합니다. 다른 많은 사람들이 인공지능과 어떻게 상호작용하는지, 그렇게 할 때 어떤 문제가 발생할 수 있는지 예측하는 법을 학습하여 AI 편향성을 줄이세요.

6. 다양성을 고려한 데이터 라벨링

다양한 데이터 작업자가 데이터 라벨링을 하면 관점이 더 다양해집니다. 이러한 작업 방식은 인공지능 개발 단계와 재교육하는 단계 모두에서 데이터 편향성을 줄이는 데 실제로 도움이 됩니다.

7. 피드백을 염두하고 AI 개발하기

인공지능은 전체 라이프사이클 동안 계속해서 변화합니다. AI 개발에서 일어나는 일반적인 실수는 최종 사용자가 인공지능에 대해 피드백을 제공할 수 있는 방법 없이 인공지능이 배포되는 것입니다. 이는 인공지능 편향성을 높일 수 있으므로 피드백을 위한 포럼을 열어 AI가 모든 사람에게 최적의 성능 수준을 유지하도록 보장해야 합니다.

8. 인공지능 개선하기

사용자의 피드백뿐만 아니라 변경 사항, 예외 사례, 놓쳤을 수 있는 편향 사례 등을 감사하는 독립적인 인력을 활용하여 모델을 지속적으로 검토해야 합니다. 피드백을 기반으로 인공지능의 성능을 향상하면서 더 높은 정확도를 위해 해당 프로세스를 지속적으로 반복하세요.

에펜의 데이터 편향성 솔루션

저희 에펜은 지난 28여 년간 데이터 라벨링을 처리하고 다양한 크라우드소싱을 활용해 최적화된 인공지능 모델을 배포해왔습니다. 에펜은 130개국에서 온 100만 명이 넘는 크라우드소싱을 보유한 플랫폼을 제공함으로써 편향된 인공지능 알고리즘을 개선합니다. 또한 AI 모델에 맞는 최고의 학습 데이터를 생성하기 위해 전문가로 구성된 관리 서비스 팀을 구성합니다.