📖 단어장

Algorithmic Bias

/ˌælɡəˈrɪðmɪk ˈbaɪəs/
(앨거리드믹 바이어스)

명사구

알고리즘 편향성, 인공지능의 체계적 차별

💡 포인트

Algorithmic bias는 인공지능 시스템이 훈련 데이터나 설계 과정에서 발생하는 체계적 편향을 의미합니다.
주로 인종, 성별, 연령 등에 대한 차별적 결과를 초래하며, ‘기술의 공정성’ 논란의 핵심 주제입니다.
대표적인 사례로는 채용 AI가 특정 성별을 선호하거나, 얼굴인식 기술이 특정 인종에서 낮은 정확도를 보이는 경우가 있습니다.
데이터 과학 분야에서 ‘Fairness in ML(머신러닝 공정성)’과 함께 자주 논의됩니다.

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Algorithmic bias 🔊

📝 실용예문

“The hiring tool showed algorithmic bias against female candidates, despite the company’s diversity policies.”

그 채용 도구는 회사의 다양성 정책에도 불구하고 여성 지원자에 대한 알고리즘 편향성을 보였다.

“Researchers found significant algorithmic bias in facial recognition systems for darker-skinned individuals.”

연구자들은 피부색이 어두운 사람들을 대상으로 한 얼굴인식 시스템에서 상당한 알고리즘 편향을 발견했다.

“To reduce algorithmic bias, we need more diverse datasets and inclusive design practices.”

알고리즘 편향을 줄이기 위해서는 더 다양한 데이터셋과 포용적인 디자인 관행이 필요하다.

“The court ruled that the credit scoring algorithm exhibited unlawful algorithmic bias against minority groups.”

법원은 신용평가 알고리즘이 소수 집단에 대해 불법적인 알고리즘 편향을 보였다고 판결했다.

“Tech companies are establishing ethics boards to address potential algorithmic bias in their products.”

기술 기업들은 제품의 잠재적 알고리즘 편향을 해결하기 위해 윤리 위원회를 구성하고 있다.