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2.5. 편향성 탐지, 공정성 검증 및 투명성 확보, AI 가드레일

단순히 정책적인 체계를 구축하였다고 해서 복잡한 AI 시스템의 안전과 신뢰성을 완전히 확보하기 어렵습니다. 결국 AI를 만들고 사용하는 것은 사람이기 때문에, 가치 중립적인 기술을 개발하고 적용함으로써 AI 윤리 실천에 대한 공정성과 객관성을 확보할 수 있습니다.

여기서는 카카오의 AI 윤리 원칙이 측정 가능 혹은 조작 가능하도록 시도한 기술적 노력을 설명하고자 합니다.

AI 편향성(Bias) 탐지 및 완화 노력

편향성의 다양한 근원 인식: AI 편향성은 단순히 학습 데이터의 문제뿐만 아니라, 모델을 설계하는 알고리즘 자체의 한계, 그리고 AI 시스템을 개발하고 운영하는 사람들의 무의식적인 편견 등 다양한 원인에서 비롯될 수 있음을 인식하고 있습니다.
데이터 단계에서의 편향성 검토 및 완화: AI 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 특정 성별, 연령, 인종, 지역 등에 대한 편향이 존재하지 않는지 면밀히 검토하고, 필요한 경우 데이터 수집 방식을 개선하거나 데이터 증강, 가중치 조절 등의 기법을 활용하여 데이터 불균형을 완화하려 노력합니다.
모델 단계에서의 편향성 탐지 및 교정: 개발된 AI 모델이 특정 그룹에게 불리하거나 불공정한 예측을 하지는 않는지, 혹은 사회적으로 민감한 고정관념을 강화하는 결과물을 생성하지는 않는지 등을 검증하기 위한 다양한 기술적 도구와 방법론(예: 공정성 지표(Fairness Metrics)¹, 반사실적 설명(Counterfactual Explanations)² 등)을 연구하고 적용하고 있습니다. 편향성이 발견될 경우, 알고리즘 수정이나 후처리 기법을 통해 이를 교정하려 노력합니다.

공정성 검증 및 투명성 확보 노력

애플리케이션별 공정성 정의 및 검증: ‘공정성’이라는 개념은 AI가 적용되는 분야나 맥락에 따라 다르게 정의될 수 있습니다. 따라서 카카오는 각 AI 애플리케이션의 특성을 고려하여 공정성의 구체적인 기준을 설정하고, 모델이 이 기준을 충족하는지 지속적으로 검증하는 프로세스를 마련하고 있습니다.
설명 가능한 AI (XAI, Explainable AI) 기술 도입: AI가 특정 결정을 내리거나 예측을 한 근거를 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명해주는 XAI 기술을 적극적으로 연구하고 도입하여, AI 시스템의 투명성을 높이고 사용자의 신뢰를 얻고자 합니다. 특히 금융, 의료, 채용 등 민감한 분야에 AI를 적용할 경우 이러한 설명 가능성은 매우 중요합니다.

유해하거나 부적절한 콘텐츠 대응을 위한 AI 가드레일 시스템 구축

최근 LLM의 발전과 함께, AI가 유해하거나 부적절한 콘텐츠를 생성할 가능성에 대한 우려가 커지고 있으며, 이에 따라 AI의 위험한 출력을 방지하기 위한 기술적·제도적 대응이 점점 더 중요해지고 있습니다.

카카오는 이러한 문제를 해결하고 AI 서비스의 안전성을 높이기 위해, 자체 AI 가드레일 모델 및 시스템을 개발했습니다. 카카오의 AI 가드레일 모델에 대해서는 AI의 자기 보호 시스템: AI 가드레일에서 자세하게 다루고 있습니다.

AI 윤리와 신뢰성 확보는 단번에 끝나는 과제가 아니라, 기술 발전과 사회적 요구 변화에 맞춰 끊임없이 고민하고 개선해나가야 하는 지속적인 여정입니다.

각주

1) 공정성 지표(Fairness Metrics)는 머신러닝 모델이 특정 그룹(성별, 인종 등)에 대해 차별적이거나 편향된 결정을 내리는지 여부를 수치적으로 평가하는 기준입니다.

2) 반사실적 설명(Counterfactual Explanations)은 “만약 입력값이 이렇게 바뀌었다면, 모델의 예측 결과가 어떻게 달라졌을까?”를 알려주는 설명 방식입니다. 특정 결과가 나온 이유를 이해하기 위해 해당 결과가 나오지 않았을 가상의 상황을 제시합니다.