📚 강의 목차
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왜 지금 AI 윤리가 비즈니스 리스크인가
규제 제재·소송·평판·사업 중단의 네 경로로 AI 윤리 실패가 비용이 된 실제 사건(Clearview·이루다·Rite Aid·Air Canada·iTutorGroup·Mata v. Avianca·Bard)과 기술-규범 시차, 실무자의 일상 판단 지점
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AI 편향은 어디서 오는가: 데이터와 설계의 그림자
편향이 스며드는 일곱 단계(역사·대표성·측정·집계·학습·평가·배치)로 아마존 채용·의료 알고리즘·COMPAS·Gender Shades·생성형 AI 사례를 분석하고, 피드백 루프 시뮬레이션으로 편향의 증폭·고착을 확인
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공정성을 정의하고 측정하기
인구통계적 동등성·기회 균등·균등화된 오즈·보정·개별 공정성을 COMPAS 원자료로 직접 계산해 비교하고, 불가능성 정리와 완화 기법, 4/5 규칙·자동화된 결정 거부권 등 규범, 기준 선택 절차를 정리
관련 주제
- AI 리스크
- 과징금
- 챗봇 책임
- AI 채용 차별
- 얼굴인식 규제
- 속도 문제
- 콜링리지 딜레마
- EU AI Act
- AI 기본법
- AI 편향
- 역사적 편향
- 대표성 편향
- 측정 편향
- 대리 지표
- COMPAS
- AI 기술
- AI 기술 강의
- AI 윤리·안전·글로벌 규제
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- NUGUNA
- 누구나