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“ML 공정성 감사 시 다학제적인 협력 필요”

제6회 AI Security Day 세미나…AI 윤리·신뢰성 확보 모색

“공정하고 신뢰할 수 있는 ML(머신러닝) 평가 프레임워크 개발을 위해서는 기존 보안 기술들을 적절하게 활용해 인증 및 검증과 함께 제안돼야 한다.”

박새롬 성신여자대학교수는 제6회 AI Security Day 세미나에서 'ML 알고리즘 공정성 평가 관련 보안 이슈와 해결 방안'을 주제로 이 같이 피력했다.
“ML 공정성 감사 시 다학제적인 협력 필요” - 산업종합저널 전자
성신여자대학교 박새롬 교수 (사진=제6회 AI Security Day 세미나 캡쳐)

이번 세미나는 8일 페어몬트 앰배서더 서울 그랜드볼룸과 온라인에서 과학기술정보통신부 주최, 한국인터넷진흥원 주관, 동반성장위원회와 한국정보보학회 후원으로 개최했다.

박 교수는 AI 공정성에 대해 생각할 때 데이터 수집과 학습단계뿐만 아니라 AI 개발의 전체적인 과정에서 다양한 이슈들을 고려할 필요가 있다고 했다.

다만, 공정한 AI를 만들어도 공정성에 대한 신뢰도의 평가 부문에서는 국가별, 지역별, 학계 등에서도 다양한 의견이 제시되고 있어서 모든 의견에 적합한 공정한 AI 모델을 만드는 것은 현실적으로 어려운 상황이라고 분석했다.

이에 박 교수는 공정한 AI 발전 방향에 대해 ML 파이프라인에서 도메인마다 다른 공정성 요구조건들을 반영할 수 있는 프레임워크를 제안했다.

또한 데이터 사이언티스 이외에 정책 입안자(Policymaker)도 공정성 감사에 참여할 필요가 있다며 다학제적인 협력의 필요성을 강조했다.
김지운 기자 기자 프로필
김지운 기자
jwkim@industryjournal.co.kr


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