| 연구목표 |
최종 목표 : ○ 데이터 및 인공지능 모델의 편향성을 파악하기 위한 공정정 개념 및 측도 연구 ○ 편향성 측정을 위한 시각화도구의 개발 및 산업영역의 적용을 구현 ○ 기술개발의 결과로 창출되는 결과물 - 편향성을 측정하기 위한 대용량 데이터셋의 구축 - 편향성을 측정하기 위한 기존연구의 결과 검증 - 편향성 및 공정성의 개념 정립을 위한 기본 연구 ... |
| 연구내용 |
○ 주관기관(한국과학기술원):- 공정성 인식 및 보호변수 분석- 정보이론을 기반으로 각 영역에 적합한 새로운 편향성 측도 개발 - 보호변수 정보가 제공하지 않는 경우의 편향성 완화-제거 알고리즘 개발 - 베이지안 평균기법 개발- VAE를 통한 Fair Representation 개발 - 보호변수 사후가정의 분포를 추정하는 방법 연구- 얼굴 속성 분포로부터 ... |
| 기대효과 |
○ 기술적 측면 - 데이터와 모델에서 나타난 편향성을 제거하는 기술을 통합하는 효과를 가져올 것으로 기대됨, 기존에는 전처리, 학습과정, 후처리로 나뉘어서 진행되어온 편향성 제거-온화 기술을 통합해서 요약할 수 있으며 이를 통해서 전체 흐름을 평가하는 측도 및 통합적 편향성 제거-완화 기술의 토대를 구축할 것으로 기대됨 - 인공지능의 공정성에 대한 기술개발... |
| 키워드 |
공정성,인공지능,인공지능,차별,편향성 완화 |