넘버스
넘버스
편향
"데이터 편향, 금융권 생성형 AI 도입의 선결 과제" 잉글랜드 은행
잉글랜드 은행의 금융 기술 전문가의 한 보고서에 따르면 현재 금융 부문은 생성형 AI 모델의 빠른 도입은 아직 시기상조라고 판단하고 있다. 생성형 AI 모델의 암묵적 편향성 때문이다. 수요일 발표된 캐슬린 블레이크의 보고서는 AI 모델 편향을 기본 ...
“인사 의사결정에 알고리즘 쓰면 밝혀야” 뉴욕시, ‘AI 채용 도구’ 규제 시행
기업이 자동화된 직원 채용 또는 승진 도구를 감사해야 하는 미국 뉴욕시 규제 법안이 7월 5일 발효됐다. ‘편견 감사법(Bias Audit Law)’이라고도 알려진 뉴욕시 지방법 144(NYC 144)에 따라 뉴욕시 거주자를 고용하는 기업은 채용 과정...
조목조목 따져봤다, AI 기반 채용의 명과 암
AI를 사용해 후보자를 찾기 전에, 사우스웨스트 항공(Southwest Airlines)은 이메일 및 웹사이트를 통한 채용이 성공적이었는지 추적할 방법이 없었다. 아울러 채용 공고 페이지에 접속했다가 떠난 잠재적 지원자를 파악할 수도 없었다. ...
"알고리즘 공정성을 검증하라" 인공지능 '편향 완화'의 이해
알고리즘 편향은 AI 업계에서 철저한 검토가 가장 활발히 진행 중인 분야다. 의도치 않은 시스템적 오류는 부당하거나 제멋대로인 결과로 이어질 위험이 있고, 특히 AI 시장이 2024년이면 1,100억 달러 규모에 이를 것으로 예상되는 상황에서 윤리적이...
인공지능의 어두운 이면 - IDG Deep Dive
인류는 자신의 노동을 대신할 수 있는 다재다능한 무언가를 갈망했고 마침내 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 해답을 찾았다. AI 혁신은 경이롭다. 시리, 알렉사, 구글 어시스턴트 같은 가상 비서는 10~15년 ...
IDG 블로그 | 클라우드에 대한 복잡성 편향이 야기하는 위험
대부분 클라우드 아키텍트가 단순한 것보다는 좀 더 복잡한 솔루션을 좋아한다. 이유와 더 나은 방법을 고민해 본다. 필자가 애청하는 팟캐스트 중 하나인 클라우드캐스트(CloudCast)의 이번 주제는 오늘날 IT 미디어에서는 좀처럼 다루지 않는 심오한...
데이터 준비에서 하드웨어 선택까지··· '머신러닝 트레이닝' 안내서
머신러닝(ML)을 제대로 활용하기 위한 기본 전제는 모델을 적절히 훈련시키는 것이다. 데이터로부터 신뢰할 만한 결과를 도출해내는데 참고할 만한 12가지 조언을 정리했다. 머신러닝은 오늘날 가장 실용적인 AI 응용 기술이라고 ...
인공지능 및 머신러닝 프로젝트, 얼마나 안전할까
기업이 새로운 기술을 도입할 때 보안이 뒷전으로 물러나는 경우가 많다. 가능한 빨리, 가능한 저렴한 비용으로 고객과 내부 사용자를 위한 새로운 제품과 서비스를 도입하는 것이 더 중요해 보일 수도 있다. 보안을 견고히 하려면 시간과 비용을 투자해야 할 ...
미 상원 청문회, 구글 검색 결과 편향성에 강한 의문 제기
21일 열린 미 상원 청문회에서 상원의원들이 구글이 검색결과를 자사 서비스에 유리하게 내놓고 있다고 비난했고, 구글의 에릭 슈미츠는 구글이 검색 결과를 조작하고 있다는 것을 부인했다. 미국 유타주 공화당 상원의원인 마이크 리...
추천기사
