1. 반사 :알고리즘에 편견이 나타나면 우리 자신의 사고 과정과 가정을 반영하도록 권장합니다. 알고리즘이 중립적이지 않고 편견을 지속시킬 수 있음을 인정함으로써, 우리는 우리 자신의 잠재적 편견을 더 잘 인식하고이를 해결하기 위해 노력할 수 있습니다.
2. 비판적 사고 :알고리즘의 편견을 조사하면 사용 된 데이터, 의사 결정 기준 및 이러한 편견의 결과에 대해 비판적으로 생각할 수 있습니다. 이 과정은 우리의 일상적인 의사 결정으로 이전 될 수 있으므로 우리의 판단과 선택을보다 의식하게 만들 수 있습니다.
3. 데이터의 다양성 :알고리즘의 편견을 해결하려면 종종 교육에 사용되는 데이터를 다양 화해야합니다. 마찬가지로, 우리 자신의 의사 결정에서 우리는 편견의 영향을 줄이기 위해 다양한 관점과 경험을 찾기 위해 노력할 수 있습니다.
4. 알고리즘 감사 :바이어스에 대한 감사 알고리즘의 관행은 자기 반성의 모델 역할을 할 수 있습니다. 우리 자신의 의사 결정 과정을 비판적으로 조사함으로써, 우리는 자신의인지 편견을 식별하고 완화하기 위해 개인적인 "감사"를 수행 할 수 있습니다.
5. 포괄적 인 디자인 :포괄적 인 알고리즘과 제품을 설계하려면 다양한 사용자 요구를 고려해야합니다. 이 개념은 다른 사람들과의 상호 작용으로 해석 될 수 있습니다. 우리는 다른 배경과 경험을 가진 사람들의 관점을 더 포용하기 위해 노력할 수 있습니다.
6. 공감 :알고리즘 편견을 이해하고 인정하는 것은 의사 결정에서 편견의 실제 결과에 대한 공감을 키울 수 있습니다. 이 공감은 우리 자신의 상호 작용과 판단에서 더 민감하고 공정하게 동기를 부여 할 수 있습니다.
알고리즘의 편견과 그 영향을 인식함으로써, 우리는 우리 자신의 편견을 더 잘 인식하고, 우리의 가정을 비판적으로 평가하며, 더 많은 정보를 얻고 공평한 결정을 내릴 수 있습니다.
