알고리즘 편향(Algorithmic Bias)은 AI 시스템이 학습 데이터, 알고리즘 설계, 또는 활용 맥락의 편향으로 인해 특정 집단에 대해 불공정하거나 차별적인 결과를 생성하는 현상입니다. 채용, 신용평가, 형사사법 등 중요 의사결정에 AI가 적용되면서 사회적 파급력이 커지고 있습니다. 편향 완화 기법으로는 데이터 재샘플링, 공정성 제약 조건, 편향 감사(bias audit) 등이 있으며, 책임 있는 AI 개발의 핵심 과제입니다.
알고리즘 편향(Algorithmic Bias)은 AI 시스템이 학습 데이터, 알고리즘 설계, 또는 활용 맥락의 편향으로 인해 특정 집단에 대해 불공정하거나 차별적인 결과를 생성하는 현상입니다. 채용, 신용평가, 형사사법 등 중요 의사결정에 AI가 적용되면서 사회적 파급력이 커지고 있습니다. 편향 완화 기법으로는 데이터 재샘플링, 공정성 제약 조건, 편향 감사(bias audit) 등이 있으며, 책임 있는 AI 개발의 핵심 과제입니다.