인공지능의 젠더 편향성 분석 및 해결책 제시 (A+ 대학교 학술 에세이)

소개

"인공지능의 젠더 편향성 분석 및 해결책 제시"에 대한 내용입니다.
A+ 받은 에세이입니다!

목차

1. 인공지능 알고리즘의 편향성 문제 검토 및 분석
1.1. 젠더 편향성의 용어 정의
1.1.1. 알고리즘 편향성
1.1.2. 젠더 편향성
1.2. 젠더 편향성의 심각성 및 대두

2. 젠더 편향성으로 논란이 된 인공지능
2.1. 논란이 된 인공지능 챗봇 ‘이루다
2.2. 음성인식 인공지능의 젠더 편향적 설정
2.3. 이미지 처리 및 얼굴 인식 기술에서의 젠더 편향성 문제
2.4. 검색 엔진 및 추천 알고리즘에서의 성별에 따른 정보 필터링과 편향성

3. 인공지능 알고리즘의 젠더 편향성을 해결하기 위한 방안
3.1. 챗봇 인공지능의 젠더 편향 줄이기 위한 단계별 방안
3.2. 인공지능 연구개발 및 관련 산업에서의 여성 참여 확대
3.3. 알고리즘 투명성 확보
3.4. 젠더리스 인공지능 개발

4. 참고문헌
4.1. 논문
4.2. 기사

본문내용

1.2. 젠더 편향성의 심각성 및 대두
IT 기술의 발달로 우리의 삶은 급속도로 편리해졌고, 모든 분야의 생산성이 향상되었다. 이러한 기술의 발전은 일상생활뿐만 아니라 경제, 의료, 교육, 교통 등 다양한 분야에 걸쳐 긍정적인 변화를 가져왔다. 예를 들어, 인공지능(AI) 기술은 질병 진단과 치료의 정확도를 높이고 .... <중략> ...하지만 IT 업계에는 치명적인 한계가 존재한다. 그 중 하나가 바로 젠더 편향성 문제이다. ... <중략>

... <중략>...

3.1. 챗봇 인공지능의 젠더 편향 줄이기 위한 단계별 방안
이루다가 학습한 20대 연인의 대화로부터 편향적인 데이터가 많았을 수도 있지만, 나는 인공지능에 필요한 학습모델을 제작하는 단계에서 반드시 차별과 혐오를 포함하는 데이터들을 처리해야 한다고 생각한다. 먼저 1차적으로 성차별, 동성애와 같은 성 소수 집단 혐오, 성희롱 등을 포함하는 데이터들을 필터링으로 걸러내고, 그럼에도 남아있는 편향된 학습 데이터들은 2차적으로 수치 보정 및 데이터 보완을 통해 완전히 가공을 한 다음에 학습모델에 ... <중략>

참고자료

· 4.1. 논문
· 오요한, 홍성욱, ｢인공지능 알고리즘은 사람을 차별하는가?」, 과학기술연구 제 18권 제 3호, 2018년 195쪽
· 한애라, ｢인공지능과 젠더차별」, 통권 27호, 이화여자대학교 젠더법학연구소, 2019년, 3쪽
· 정채연, ｢사법절차 및 사법서비스에서 인공지능 기술의 도입 및 수용을 위한 정책 연구」, 사법정책연구원, 2021년 10월, 130쪽
· 4.2. 기사
· 이루다·로지·싸이월드…IT업계 만연한 젠더 편향 드러내
· 남녀 구분없는 ‘젠더리스 AI 목소리’ 등장
· 젠더와 미디어 경험: 뉴스, 게임, 커뮤니티, 리터러시
· [2021 여성신문 10대 뉴스] AI 윤리와 젠더 편향성 공론화 AI챗봇 ‘이루다’ 사태
· 남자냐 여자냐, 그 벽을 부수면 돈이 쏟아진다