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초록

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인공지능 공정성은 이제 윤리적 권고를 넘어 필수적인 기술 요구사항이 되었다. 본 고는 AI 패러다임의 진화에 따른 인공지능 공정성 연구의 흐름을 3단계로 나누어 고찰한다. 첫째, 판별형 AI를 위해 정립된 수학적 공정성 기준들과 이들의 구조적 한계를 짚는다. 둘째, 대규모 언어모델(LLM)을 중심으로 생성형 AI에 내재된 편향 탐지 및 완화 연구가 기존 판별형 AI에서의 공정성 연구와 어떻게 차별화되는지 조명한다. 셋째, 에이전틱 및 피지컬 AI 영역의 공정성 편향이 상호작용을 통해 창발하고 물리적 행동으로 발현되는 에이전틱 및 피지컬 AI 영역의 새로운 연구 공백을 진단한다. 결론적으로 본 고는 향후 AI 시스템의 공정성과 책임성이 단순한 ‘결과(출력)의 표면적 조정’을 넘어, 모델 내부에서 ‘원인을 명확히 지목하고 통제할 수 있는 능력’으로 재정의되어야 함을 제언한다.

목차

Abstract
I. 서론
II. 판별형 인공지능에서의 공정성: 수학적 기준에따른 공정성
2.1 공정성 기준의 세가지 분류
2.2 판별형 인공지능 공정성 기준의 한계
III. 생성형 인공지능에서의 공정성: 내재된 편향탐지와 완화
3.1 생성형 인공지능에서의 편향과 편향 탐지
3.2 생성형 인공지능에서의 편향 완화
3.3 편향 완화 기술의 한계와 해석가능성 기반 접근
IV. 에이전틱 및 피지컬 AI로의 확장
V. 결론
Acknowledgement
References

저자

• 고기혁 [ NC AI ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  OSIA Standards & Technology Review Journal

• 간기

  반년간

• pISSN

  1738-9887

• 수록기간

  1987~2026

• 십진분류

  KDC 530 DDC 621