- 다양한 팀을 포함하지 않고 AI를 구축하면 편향된 알고리즘이 생성될 수 있으므로, AI는 더 나은 성능을 발휘하지 못할 것입니다.
- 포용적 AI는 지식 통합을 촉진하여 고용 기회를 창출하고 생산성을 높입니다.
- AI의 윤리적 개발은 편향이 제거되고 새로운 편향이 발생하지 않도록 하는 지속적인 과정입니다.
AI에 사회적 계급 특성을 전달함으로써 언어 서비스가 개선되어 사회적 불평등이 초래됩니다(증가하거나 감소하는 것은 누가 작업을 수행하는지에 따라 다름). 이 이해는 하버드 의과대학의 생물의학 정보학 조교수인 로런스 웨루가 제기한 시급한 질문을 불러일으킵니다. 만약 우연히 우리의 연구 대상 영역이 차별의 형태에 초점을 맞추고, 다양한 그룹이 관여하며, 우리가 의사 결정 과정에 편향된 알고리즘을 채택한다면, gen N은 이를 어떻게 고려하고 해결할 것인가?
AI 개발에서의 다양성 필요성
검색 엔진에 의한 경쟁적인 AI 탐색과 적용에 주의를 기울인다면 질문 자체가 혼란스러울까요? 그렇다면 가장 중요한 것은 운전자가 의식적이어야 한다는 것입니다. 대부분의 경우 문제가 발견되고 사람들의 관심을 끌지만 해결되지 않는 양으로 제한됩니다. 접근성이 필수적이며 그것이 포함하는 바를 이해하는 것은 불가능합니다. 또한, AI에게 사람들이 평화롭게 살 수 있는 긍정적인 목적을 부여합니다. 우리는 다른 기술 회사들과 함께 이 작업을 수행하고 통신사 측에서 이 무게의 일부를 추가할 것입니다.
이러한 예는 Microsoft의 무료 iPhone 앱인 AI Seeing에서 볼 수 있습니다. 이 앱은 시각 장애가 있음에도 불구하고 환경을 설명하고 문서를 읽으며 기타 필수 작업을 수행합니다. 이 앱은 텍스트를 음성으로 변환하는 기능을 통해 구두 읽기 보조 도구로 작용하므로, 접근 불가능한 텍스트를 오디오 형식으로 피할 수 있습니다. Voiceitt는 또 다른 혁신적인 보조 기기로, 잠시 동안 말하지 못하는 사람들이 말할 수 있도록 도와줍니다. 대학은 Voiceitt 커뮤니케이션 앱과 Webex Technology와의 협력을 통해 전문적이고 어려운 직원들이 유창하게 말할 수 있도록 특히 지원합니다. 또한, 일반적으로 구두 커뮤니케이션인 그들의 성과 출력은 자막으로 번역 및 캡션 처리되어 청각 장애인에게 회의 접근성을 높입니다.
인공지능의 또 다른 보고된 이점은 개발 디자이너가 사용자의 시각, 청각 또는 운동 능력 기능에 따라 각 사용자의 필요에 독립적이고 동적으로 반응하는 인터페이스를 위한 알고리즘을 생성할 수 있다는 것입니다. 많은 발견과 해결책에도 불구하고 장애인들은 성공에 필요한 서비스를 여전히 얻을 수 없습니다.
포용적 AI를 통한 접근성 증진
결과적으로 초점은 AI 개발에 관여하는 기업의 최고 경영진(C-suite) 수준에서 긍정적인 변화를 주도하는 필요성에 맞춰집니다. AI 평등 연구소(AI Equity Lab)는
이 문장은 본질적으로 AI 디자인 팀이 손에 쥐고 있는 힘, 즉 기술이 어떻게 그리고 어떤 목적으로 사용될지에 대한 내용을 담고 있습니다. 이는 특히 소수자 및 과거에 불리한 처지에 있던 집단 출신자들이 참여하도록 선택함으로써 모든 팀원이 다양한 배경을 갖도록 보장할 때 가능해집니다. 이러한 책임은 세상의 소수 집단이 겪는 경험을 균형 있게 다루고 세심함에 주목하는 AI를 성공적으로 설계할 확률을 크게 높이는 것을 요구합니다.
AI 시스템의 편향 문제를 개발 단계에서 해결하면(수정하기 쉬운 시기) 상당한 긍정적 결과를 얻을 수 있으며, 이는 나중에 불가측의 피해를 입힌 후에 해결하는 것보다 낫습니다. 따라서 AI 개발자는 다양한 출신 배경을 가진 사람들의 그룹이어야 하며, AI는 광범위한 사용 범위와 함께 지속적으로 점검되어야 합니다. 결과적으로 AI 시스템은 항상 적극적으로 관찰되어야 합니다. 이러한 조건 하에서 편향은 어떤 기술도 금지하지 않도록 소비자에게 경각심을 불러일으켜야 합니다.
요약하자면, 글로벌 AI 자율성 감독 팀의 핵심은 접근성, 포용성 및 응용이 우선순위라는 점입니다. 차별적이거나 편향된 기술은 AI 시스템의 실제 과거를 드러내는 문제로, 시스템이 여성을 남성으로, 노인을 젊은이로, 백인을 아프리카계 미국인으로 잘못 인식하는 것을 볼 때 그 실체가 드러납니다. AI 개발에서 기술 커뮤니티가 수행하는 역할은 소외된 집단의 견해와 경험을 고려해야 하며, 이는 단순히 임원들과 디자인 과정의 테이블에 앉아 있는 사용자의 목소리를 대변합니다. 궁극적으로 결과는 AI 응용 프로그램이 사회에 상당한 혜택을 제공할 수 있는 사람들과의 절실한 협력으로 이어질 것입니다.
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Brian Koome
브라이언 쿰은 2017 년 이후 블록체인 및 암호화폐 업계에서 활동해 온 7 년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. BlockToday.com 을 포함한 주요 출판사에 기고했으며, BitDegree.org 에서 이더리움 101 과정을 개발한 후 Cryptopolitan 의 전속 작가로 합류했습니다. 브라이언은 에버그린 가이드 (EG), 심층 분석, 인터뷰, 가격 분석을 다루며 DeFi, 블록체인 혁신, 그리고 신흥 암호화폐 프로젝트에 집중하여 독자들에게 큰 호응을 얻고 있습니다.
