생성형 AI의 편견
Meta의 생성형 이미지 AI가 다양한 인종 간의 상호작용을 정확하게 표현하지 못하는 편견 문제를 다룹니다. 사용자 경험을 통해 AI의 이러한 한계를 보여주며, AI가 인간 사회의 복잡성을 제대로 반영하지 못하는 원인과 해결 방안에 대해 논의합니다. 데이터 다양성 증가, 알고리즘 공정성 평가, Adversarial Training과 같은 기술적 방법과 다양성 및 포용성 통합 전략을 통해 AI 시스템의 편견을 감지하고 수정하는 방안을 제시합니다. 또한, AI의 결정 과정 투명성 확보 방안에 대해서도 언급합니다.