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초록

한국어

최근 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 모델은 여러 분야에서 활용되며 크게 발전하고 있다. 그러나 모델이 특정 집단에 유리하게 설계되거나 학습된 모델에 인간의 선입견이 반영되는 등 다양한 원인으로 인해 편향 문제가 발생하고 있다. 이러한 편향은 AI 모델의 공정성과 신뢰성을 떨어뜨려 사회에 악영향을 미치고 AI 모델의 궁극적인 발전을 저해한다. 따라서, 본 연구는 NLP AI 모델의 편향 문제와 그것을 일으키는 다양한 원인 및 해결방법에 대해 선행 연구 분석을 통해 살펴보고, 원인과 해결 방법 간의 관계 구조를 정리한다. 향후 이 결과를 이용하여 데이터 및 모델 설계를 시뮬레이션하고 본 연구에서 제시한 편향 문제의 증상- 원인-해법 구조를 검증하려 한다. 나아가 이를 통해 편향 확인 및 해결을 위한 가이드라인을 제시한다.

목차

Abstract
Introduction
Methods
Results
Discussion
Conclusion

저자

• 한민수 [ 중앙대학교 산업보안학과 ]
• 민진영 [ 중앙대학교 산업보안학과 ]

참고문헌