인공지능(AI)은 종종 혁신적인 기술로 간주되며, 효율성, 정밀성을 제공하고 새로운 전략적 기회를 열 수 있습니다. 그러나 기업들이 인공지능의 이점을 누리는 동시에 때때로 간과되는 중요한 도전 과제인 알고리즘 공정성도 대두되고 있다. 이 시스템에 숨겨진 편견은 기업 의사 결정의 효율성뿐만 아니라 중요한 법적, 윤리적, 사회적 결과를 초래할 수 있습니다.
알고리즘 편향의 존재는 특히 기계 학습(머신러닝)의 특성인 인공지능 자체의 특성에 의해 설명될 수 있다. 모델은 역사적 데이터를 기반으로 훈련되며, 이러한 데이터가 편견이나 사회적 왜곡을 반영할 경우, 알고리즘은 자연스럽게 이러한 편견을 지속시키게 됩니다. 정보의 편향 외에도, 알고리즘 자체가 수행하는 가중치 조정이나 대리 데이터(원래 정보를 대체하는 데이터)가 원래 분석에 적합하지 않은 경우 불균형을 초래할 수 있습니다.
이 현상의 대표적인 예는 특히 공공 안전과 같은 민감한 맥락에서 얼굴 인식 사용에서 찾을 수 있습니다. 여러 브라질 도시들은 경찰 활동의 효율성을 높이기 위해 자동화 시스템을 도입했지만, 분석에 따르면 이러한 알고리즘은 특히 흑인과 같은 특정 민족 그룹의 개인을 식별하는 데 있어 종종 심각한 오류를 범하는 것으로 나타났습니다. MIT의 연구원 조이 불라무지니의 연구에 따르면 상업용 알고리즘은 흑인 여성에 대해 30% 이상의 오류율을 보이는 반면, 백인 남성에 대해서는 1% 미만으로 급격히 낮아진다.
브라질 법률: 미래의 더 엄격한 규제
브라질에서는 일반 데이터 보호법(LGPD) 외에도 인공지능 법률 프레임워크(PL nº 2338/2023)가 진행 중이며, 이는 국가 내 인공지능 개발 및 적용에 대한 일반 지침을 규정하고 있습니다.
비록 아직 승인되지 않았지만, 이 법안은 기업이 준수해야 할 권리들을 이미 시사하고 있습니다. 예를 들어: 사전 정보 권리(사용자가 AI 시스템과 상호작용할 때 알릴 권리), 자동화된 결정에 대한 설명 권리, 알고리즘 결정에 이의를 제기할 권리, 알고리즘 편향에 의한 차별 금지 권리 등이 포함됩니다.
이러한 점들은 기업들이 생성형 인공지능 시스템의 투명성을 구현하도록 요구할 것이며(예를 들어, 텍스트나 응답이 기계에 의해 생성되었음을 명확히 하는 것), 모델이 특정 출력을 어떻게 도출했는지 설명하는 감사 메커니즘도 필요하게 될 것이다.
알고리즘 거버넌스: 편향에 대한 해결책
기업에게 알고리즘 편향은 윤리적 영역을 넘어 중요한 전략적 문제로 부상한다. 편향된 알고리즘은 채용, 신용 승인, 시장 분석과 같은 내부 프로세스에서 중요한 결정을 왜곡할 잠재력이 있습니다. 예를 들어, 도시 지역을 주변 지역보다 과대평가하는 지점 성과 분석 알고리즘은(불완전한 데이터 또는 편견으로 인해) 잘못된 투자를 초래할 수 있습니다. 이렇게 숨겨진 편견은 데이터 기반 전략의 효과를 약화시키며, 경영진이 부분적으로 잘못된 정보에 근거한 결정을 내리게 만듭니다.
이 편향들은 수정될 수 있지만, 데이터의 다양성, 프로세스의 투명성, 그리고 다양한 배경과 다학제적 팀의 기술 개발 참여에 초점을 맞춘 알고리즘 거버넌스 구조에 달려 있습니다. 기술 팀의 다양성에 투자함으로써, 예를 들어 기업은 잠재적인 편향의 원천을 더 빠르게 식별할 수 있으며, 다양한 관점이 고려되고 결함이 조기에 감지되도록 보장할 수 있습니다.
또한, 지속적인 모니터링 도구의 사용이 필수적입니다. 이 시스템들은 알고리즘 편향의 표류를 실시간으로 감지하는 데 도움을 주어 신속한 조정을 가능하게 하고 부정적인 영향을 최소화합니다.
투명성은 편향 완화에 있어 또 다른 필수적인 실천입니다. 알고리즘은 블랙박스처럼 작동해서는 안 되며, 명확하고 설명 가능한 시스템으로 작동해야 합니다. 기업이 투명성을 선택할 때 고객, 투자자 및 규제 기관의 신뢰를 얻습니다. 투명성은 외부 감사를 용이하게 하여 인공지능 관리에서 공동 책임 문화를 촉진합니다.
기타 이니셔티브에는 책임 있는 AI 거버넌스를 위한 프레임워크 및 인증 참여가 포함됩니다. 이에는 내부 인공지능 윤리 위원회 설립, 기업 정책 수립 및 국제 표준 채택이 포함됩니다. 예를 들어, ISO/IEC 42001(인공지능 관리), ISO/IEC 27001(정보 보안), ISO/IEC 27701(개인정보 보호)와 같은 프레임워크는 생성형 인공지능이 사용하는 데이터 프로세스의 통제 구조를 구축하는 데 도움을 줍니다. 또 다른 예는 미국 표준기술연구소(NIST)가 권장하는 모범 사례 집합으로, 알고리즘 위험 관리를 안내하며, 편향 감지, 데이터 품질 검증 및 모델의 지속적인 모니터링을 포함합니다.
전문 컨설팅은 이 환경에서 전략적 역할을 수행합니다. 책임 있는 인공지능, 알고리즘 거버넌스 및 규제 준수에 대한 전문성을 갖춘 이들 기업은 조직이 위험을 피하는 것뿐만 아니라 공정성을 경쟁 우위로 전환하는 데 도움을 줍니다. 이 컨설팅의 활동은 위험 평가의 상세한 분석부터 내부 정책 개발까지, 윤리적 인공지능에 관한 기업 교육을 포함하며, 팀이 잠재적인 알고리즘 편견을 식별하고 완화할 준비가 되어 있도록 보장합니다.
이러한 방식으로 알고리즘 편향의 완화는 단순한 예방 조치가 아니라 전략적 접근 방식입니다. 공정 알고리즘에 관심을 갖는 기업들은 사회적 책임을 보여주고, 평판을 강화하며, 법적 제재와 공공 위기로부터 자신을 보호합니다. 공정한 알고리즘은 더 정확하고 균형 잡힌 통찰력을 제공하는 경향이 있어 기업 의사 결정의 효율성을 높이고 시장에서 조직의 경쟁력을 강화합니다.
실비오 소베이라 비에이라, SVX 컨설팅 CEO 겸 헤드 컨설팅
