빅 데이터 알고리즘이 구별 할 수있는 한 가지 방법은 바이어스 된 데이터를 사용하는 것입니다. 예를 들어, 알고리즘이 특정 인종 또는 민족 그룹의 사람들에 대한 정보를 포함 할 가능성이 높은 데이터에 대해 교육을받은 경우 알고리즘은 해당 그룹을 선호하는 결정을 내릴 가능성이 높을 수 있습니다.
빅 데이터 알고리즘이 구별 할 수있는 또 다른 방법은 보호 특성과 관련된 기능을 사용하는 것입니다. 예를 들어, 알고리즘이 사람의 우편 번호를 사용하여 신용도를 예측하는 경우 알고리즘은 저소득 지역에 사는 사람들에게 신용을 거부 할 가능성이 높으며, 이는 색깔의 사람들에 의해 채워질 가능성이 높습니다.
빅 데이터 알고리즘의 편향 가능성을 알고이 편견을 완화하기위한 조치를 취하는 것이 중요합니다. 편견을 완화하는 한 가지 방법은 인구 전체를 대표하는 데이터를 사용하는 것입니다. 편견을 완화하는 또 다른 방법은 보호 된 특성과 관련이없는 기능을 사용하는 것입니다.
빅 데이터 알고리즘이 사용되는 방식에 대해 투명하게하는 것이 중요합니다. 이를 통해 사람들은 결정이 어떻게 결정되고 있는지 이해하고 결정을 내리는 사람들을 책임지게 할 수 있습니다.
빅 데이터 알고리즘의 편향 가능성은 심각한 문제이지만 해결할 수있는 문제입니다. 편견을 완화하기위한 조치를 취함으로써 우리는 빅 데이터 알고리즘이 공정하고 단지 결정을 내리는 데 사용되도록 할 수 있습니다.
빅 데이터 알고리즘의 편견에 대해해야 할 일
빅 데이터 알고리즘의 편견을 해결하기 위해 수행 할 수있는 많은 작업이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
* 대표 데이터 사용 : 빅 데이터 알고리즘의 편향을 줄이는 가장 중요한 방법 중 하나는 전체 인구를 대표하는 데이터를 사용하는 것입니다. 이는 데이터에 모든 인종, 민족 및 성별 그룹의 사람들과 다른 사회 경제적 배경을 가진 사람들이 포함되어야 함을 의미합니다.
* 보호 특성과 상관 관계가없는 기능 사용 : 빅 데이터 알고리즘의 바이어스를 줄이는 또 다른 방법은 보호 특성과 관련이없는 기능을 사용하는 것입니다. 예를 들어, 알고리즘이 재범을 예측하는 데 사용되는 경우, 재범과 관련이 없기 때문에 인종이나 성별과 같은 기능을 사용해서는 안됩니다.
* 바이어스에 대한 알고리즘을 정기적으로 감사합니다 : 편견에 대한 알고리즘을 정기적으로 감사하는 것도 중요합니다. 이는 모집단의 다른 하위 그룹에 대한 알고리즘의 정확도를 확인하고 편견 패턴을 찾아서 수행 할 수 있습니다.
* 투명성 보장 : 마지막으로, 빅 데이터 알고리즘을 사용하는 방식에 대한 투명성을 보장하는 것이 중요합니다. 이를 통해 사람들은 결정이 어떻게 결정되고 있는지 이해하고 결정을 내리는 사람들을 책임지게 할 수 있습니다.
이러한 단계를 수행함으로써 우리는 빅 데이터 알고리즘의 편견을 줄이고 공정하고 정당한 결정을 내리는 데 사용되도록 도울 수 있습니다.
