소니가 AI 공정성 평가 데이터셋 ‘피비’를 만든 이유
인공지능(AI)의 편향성을 줄이려면 모델의 성능만 손볼 게 아니라 데이터를 어떻게 수집하고 구성했는지부터 점검해야 한다는 제언이 나왔다. 앨리스 샹(Alice Xiang) 소니 글로벌 AI 거버넌스 책임자 겸 부사장은 29일 서울 양재 엘타워에서 열린 ‘글로벌 AI 프라이버시 포럼(Global AI Privacy Forum)’ 기조연설에서 “AI의 판단 편향성이 학습데이터 구성에서 비롯될 수 있다”며 “동의와 개인정보 보호, 공정한 보상, 다양성을 반영한 데이터로 모델의 편향을 평가해야 한다”고 강조했다.
