조직 내 AI 편향 완화 방법

AI 편향은 기술적 문제처럼 보일 수 있습니다. 그러나 그 영향은 현실 세계에 분명히 나타나며 종종 치명적일 수 있습니다.

AI 시스템이 조금이라도 잘못된 방향으로 기울어지면 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다.

시간이 지나면 이러한 사소한 문제들이 예상치 못한 고객 불만, 평판 문제, 심지어 규정 준수 문제로 번질 수 있습니다.

대부분의 팀은 의도적으로 편향된 AI를 구축하지 않습니다. 데이터가 불완전하고 현실 세계가 불균형하며, 사용하는 tools가 항상 예상대로 작동하지 않기 때문입니다. 다행히도 데이터 과학자가 아니더라도 이러한 현상을 이해할 수 있습니다.

이 블로그에서는 AI 편향이 실제로 무엇인지, 왜 발생하는지, 그리고 일상적인 비즈니스 도구에서 어떻게 나타날 수 있는지 단계별로 안내해 드리겠습니다.

AI 편향이란 무엇인가?

AI 편향이란 AI 시스템이 특정 집단을 지속적으로 유리하거나 불리하게 만드는 체계적이고 불공정한 결과를 생성하는 현상을 말합니다. 이는 단순한 무작위 오류가 아니라 AI의 의사 결정 과정에 내재된 예측 가능한 패턴입니다. 그 원인은 무엇일까요? AI는 기존 인간 편향, 기타 무의식적 편향, 사회적 불평등을 반영한 데이터로부터 학습하기 때문입니다.

이렇게 생각해 보세요: 10년간의 회사 데이터로 채용 알고리즘을 훈련시키는데, 그 데이터에서 관리직의 90%가 남성이라면, AI는 남성이라는 것이 관리직의 핵심 자격 요건이라고 잘못 학습할 수 있습니다. AI가 악의적인 것은 아닙니다. 단순히 보여준 패턴을 식별하고 반복할 뿐입니다.

AI 편향이 까다로운 이유는 다음과 같습니다:

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AI 편향 완화가 중요한 이유

AI 시스템이 공정하지 않을 경우 실제 사람들의 삶에 해를 끼칠 위험이 있습니다.

이는 결국 조직을 심각한 비즈니스 문제에 노출시킬 뿐만 아니라, 고객과의 신뢰 관계 구축을 위해 일한 노력을 무너뜨릴 수도 있습니다.

편향된 AI가 대출을 거절하거나, 취업 지원을 거부하거나, 잘못된 추천을 할 경우 심각한 현실 세계의 결과를 초래합니다.

신규 산업 표준 및 프레임워크는 이제 조직이 AI 시스템 내 편향을 적극적으로 식별하고 해결하도록 권장합니다. 위험은 모든 측면에서 조직에 영향을 미칩니다:

편향 완화를 제대로 수행하면 사람들이 실제로 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 공정한 AI는 새로운 시장으로의 문을 열어주고, 의사 결정의 질을 향상시키며, 윤리적인 비즈니스 운영에 커밋하고 있음을 모두에게 증명합니다.

AI 편향의 유형과 원인

편향은 여러 방향에서 AI 시스템에 스며들 수 있습니다.

데이터 수집을 시작하는 순간부터 시스템 배포 후 오랜 시간이 지난 후까지, 이 요소는 어느 정도 안정적으로 유지됩니다. 하지만 어디를 살펴봐야 할지 안다면, 목표를 설정할 수 있으며 불공정한 결과와 끝없는 '휘파람 치기' 게임을 그만둘 수 있습니다.

샘플 편향

샘플링 편향은 AI 훈련에 사용된 데이터가 실제 AI가 적용될 현실 세계를 정확히 반영하지 못할 때 발생하는 현상입니다.

예시로, 주로 미국 영어 사용자의 데이터로 훈련된 음성 인식 시스템을 구축하면 스코틀랜드나 인도 억양을 가진 사람들의 말을 자연스럽게 이해하지 못할 것입니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)이 이력서 심사 시 85.1%의 확률로 백인 관련 이름을 선호하는 현상과 유사합니다. 이러한 과소대표성은 거대한 사각지대를 만들어 모델이 특정 집단 전체를 제대로 지원하지 못하게 합니다.

알고리즘 편향

알고리즘 편향은 데이터가 중립적으로 보일지라도 모델의 설계나 수학적 과정이 불공정한 패턴을 증폭시킬 때 발생합니다.

개인의 우편번호가 대출 승인 여부를 결정해서는 안 됩니다. 그러나 훈련 데이터의 우편번호가 인종과 강한 상관관계를 보인다면, 알고리즘은 위치를 차별의 대리 변수로 활용하는 법을 학습할 수 있습니다.

이 문제는 피드백 루프가 발생할 때 더욱 악화됩니다. 편향된 예측(예: 대출 거절)이 새로운 데이터로 시스템에 재투입되면 시간이 지남에 따라 편향이 더욱 심화되기 때문입니다.

인간의 의사 결정 편향

AI 시스템을 구축하는 과정에서 사람이 내리는 모든 선택은 편향을 초래할 수 있습니다.

이는 수집할 데이터 선정, 라벨링 방법, 모델의 '성공' 기준 정의 등을 포함합니다. 예를 들어 팀은 무의식적으로 기존 신념을 지원하는 데이터에 편향될 수 있으며(확증 편향), 처음 접한 정보에 지나치게 의존할 수 있습니다(앵커링 편향).

가장 선의를 가진 팀조차도 자신들의 가정과 세계관을 AI 시스템에 의도치 않게 반영할 수 있습니다.

현실 세계의 AI 편향 예시

실제 기업들은 AI 시스템에 편향이 드러나면서 수백만 달러의 손해와 고객 신뢰 상실이라는 중대한 결과를 겪었습니다. 다음은 기록된 예시 몇 가지입니다:

1. 편향된 채용 tools

가장 많이 인용된 사례 중 하나는 한 주요 기술 기업이 내부 AI 채용 시스템을 폐기한 사건입니다. 해당 시스템은 여성보다 남성 지원자를 선호하도록 학습했기 때문입니다. 이 시스템은 10년간의 이력서로 훈련되었는데, 성공적인 지원자 대부분이 남성이었습니다. 그래서 “여성의” 같은 단어가 포함된 이력서를 불이익 처리하기 시작했으며, 여성 대학 졸업생들의 평가까지 낮추는 결과를 낳았습니다.

이는 과거 패턴이 기존 불평등을 반영할 때 발생하는 역사적 데이터 편향이 신중하게 감사되지 않으면 자동화에 스며들 수 있음을 보여줍니다. 그러나 AI를 활용한 자동화된 채용이 더욱 보편화됨에 따라 문제의 규모는 더욱 커지고 있습니다.

2. 인구의 절반을 인식하지 못하는 얼굴 인식 기술

조이 부올람위니가 주도하고 젠더 쉐이즈 연구에 기록된 연구에 따르면, 상용 얼굴 인식 시스템은 피부색이 어두운 여성의 경우 최대 34.7%의 오류율을 보인 반면, 피부색이 밝은 남성의 경우 1% 미만이었습니다.

이는 다시 한번 불균형한 훈련 데이터셋의 반영입니다. 생체 인식 tools의 편향성은 훨씬 더 광범위한 영향을 미칩니다.

경찰 및 정부 기관 역시 편향된 얼굴 인식 기술로 인한 문제를 겪었습니다. 워싱턴 포스트의 조사에 따르면 , 일부 시스템은 소외 계층 출신 인물을 오인할 가능성이 훨씬 높았습니다. 실제 여러 사례에서 이는 부당한 체포, 대중의 반발, 그리고 이러한 tools가 개인의 권리에 미치는 영향에 대한 심각한 우려로 이어졌습니다.

3. 치료 우선순위가 낮게 설정된 의료 알고리즘

추가 치료가 필요한 환자를 예측하도록 설계된 의료 AI 시스템에서도 편향이 발견되었습니다.

한 잘 기록된 사례에서 널리 사용된 의료 예측 알고리즘이 중대한 오류를 범했습니다. 이 알고리즘은 어떤 환자에게 추가 치료가 필요한지 결정하는 데 도움을 주어야 했지만, 결국 흑인 환자들이 백인 환자들보다 병세가 동일하거나 더 심한 경우에도 체계적으로 낮은 우선순위를 부여하는 결과를 낳았습니다.

이는 모델이 의료비 지출을 의료적 필요성의 대리 지표로 사용했기 때문입니다. 흑인 환자들은 역사적으로 의료 접근성 불평등으로 인해 의료비 지출이 낮았기에, 알고리즘은 그들을 필요도가 낮은 집단으로 분류했습니다. 결과적으로 실제 가장 필요한 이들에게서 의료 자원을 멀어지게 했습니다. 연구진은 이 대리 지표를 수정하는 것만으로도 공정한 의료 프로그램 접근성을 크게 향상시킬 수 있음을 발견했습니다.

이러한 문제들에 대한 우려로 인해 시민권 단체들은 의료 AI 분야에서 '형평성 우선' 기준을 촉구해 왔습니다. 2025년 12월, NAACP는 병원, 기술 기업, 정책 입안자들에게 편향성 감사, 투명한 설계 관행, 포용적 프레임워크, AI 거버넌스 tools를 채택하여 인종 간 건강 격차가 심화되는 것을 방지할 것을 요구하는 상세한 청사진을 발표했습니다.

4. 불평등한 결과를 초래하는 크레딧 알고리즘

AI와 자동화된 의사 결정은 소셜 미디어에서 보는 콘텐츠를 모양을 바꾸는 것뿐만 아니라, 누가 어떤 조건으로 자금에 접근할 수 있는지에까지 영향을 미치고 있습니다.

가장 많이 논의된 실제 예시 중 하나는 골드만삭스가 발행한 디지털 신용카드인 애플 카드 에서 비롯되었습니다.

2019년 소셜 미디어에서 고객들은 해당 카드사의 신용 한도 알고리즘이 일부 남성에게 아내나 여성 파트너보다 훨씬 높은 한도를 부여했다고 공유했습니다. 이는 부부가 유사한 재정 프로필을 보고했음에도 발생했습니다. 한 소프트웨어 엔지니어는 아내보다 20배 높은 신용 한도를 받았다고 밝혔으며, 애플 공동 창립자 스티브 워즈니악 역시 배우자와 관련된 유사한 경험을 확인했습니다.

이러한 패턴은 대중의 분노를 촉발했으며, 뉴욕주 금융서비스부가 해당 알고리즘이 여성을 차별했는지 여부에 대한 규제 조사를 진행하게 만들었습니다. 이는 자동화된 금융 tools가 어떻게 불평등한 결과를 초래할 수 있는지 보여주는 사례입니다.

5. 특정 목소리를 배제하는 자동 자막 및 음성 인식 기술

음성 인식 및 자동 자막 생성 시스템은 종종 모든 사람의 목소리를 동등하게 인식하지 못합니다. 여러 연구에 따르면 이러한 도구들은 억양, 방언, 인종, 영어 모국어 여부 등의 요인에 따라 특정 화자에게 더 잘 작동하는 경향이 있습니다.

이는 상업용 시스템이 일반적으로 특정 언어 패턴(주로 서양식 표준 영어)이 지배적인 데이터셋으로 훈련되기 때문에 발생하며, 이로 인해 다른 목소리가 제대로 반영되지 못합니다.

예를 들어, 스탠퍼드 연구진은 주요 음성 인식 시스템 5종(Amazon, Google, Microsoft, IBM, 애플)을 테스트한 결과, 흑인 화자의 음성을 텍스트로 변환할 때 백인 화자에 비해 거의 두 배에 가까운 오류를 발생시키는 것으로 나타났습니다. 동일한 조건에서 동일한 단어를 발음했을 때도 이 문제가 발생했습니다.

특정 화자에 대한 자막이 부정확할 경우, 자막에 의존하는 사람들에게 불량한 사용자 경험과 접근성 문제를 초래할 수 있습니다. 더 심각한 것은 채용, 교육, 의료 환경에서 음성인식 기술을 활용하는 시스템에서 편향된 결과로 이어질 수 있다는 점입니다.

이러한 각 예시는 편향된 훈련 데이터, 부적절하게 선택된 대리 변수, 대표성이 부족한 테스트를 통해 자동화 시스템에 편향이 내재될 수 있는 독특한 방식을 보여줍니다. 모든 경우에서 그 결과는 단순히 기술적인 문제가 아닙니다—이는 기회를 형성하고, 신뢰를 훼손하며, 실질적인 비즈니스 및 윤리적 위험을 수반합니다.

요약: AI 편향성이 어떻게 나타나며 누구에게 피해를 주는가

효과적인 편향 완화 전략

AI 편향을 제거할 수 있는 단 하나의 만능 해결책은 존재하지 않습니다.

효과적인 편향 완화에는 AI 라이프사이클 전반에 걸쳐 적용하는 다층적 방어 체계가 필요합니다. 이러한 검증된 전략들을 결합함으로써 불공정한 결과 발생 위험을 획기적으로 줄일 수 있습니다.

다양한 훈련 데이터 수집

대표성 있는 데이터는 공정한 AI의 절대적 기반입니다.

모델은 훈련 과정에서 본 적 없는 인구 집단에 대한 서비스를 학습할 수 없습니다. 기존 데이터셋을 검토하여 인구통계학적 격차를 찾아내고, 대표성이 부족한 인구로부터 의도적으로 새로운 데이터를 확보하는 노력을 기울이세요.

실제 데이터 확보가 어려운 경우, 데이터 증강(기존 데이터의 변형된 사본 생성)이나 합성 데이터 생성 같은 기법을 활용하여 데이터 공백을 메울 수 있습니다.

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모델의 편향성 테스트

실제 피해를 입히기 전에 편향을 포착하려면 체계적으로 테스트해야 합니다. 공정성 메트릭을 활용하여 모델이 다양한 집단에서 어떻게 수행되는지 측정하세요.

예를 들어, 인구통계학적 평등성 검사는 모델이 그룹 간 동일한 비율로 긍정적 결과(대출 승인 등)를 산출하는지 확인하는 반면, 균등 확률 검사는 오류율이 동일한지 확인합니다.

인종, 성별, 연령, 지역 등 가능한 모든 인구통계학적 요인별로 모델 성능을 세분화 분석하여 정확도가 떨어지거나 불공정성이 스며드는 지점을 찾아내십시오.

인간 개입(Human-in-the-loop) 유지

자동화된 시스템은 사람이 즉시 발견할 수 있는 미묘하고 상황에 따른 불공정성을 놓칠 수 있습니다. /AI가 권고를 하지만 사람이 최종 결정을 내리는 고위험 의사결정에는 '인간 개입 방식(Human-in-the-loop)'이 필수적입니다.

이는 채용, 대출, 의료 진단과 같은 분야에서 특히 중요합니다. 이를 효과적으로 운영하려면 인간 검토자가 편향을 인식하도록 훈련받고 AI의 제안을 무효화할 권한을 부여받아야 합니다.

알고리즘 공정성 기법을 적용하세요

기술적 방법을 활용해 편향을 직접 개입하여 줄일 수도 있습니다. 이러한 기법은 크게 세 가지 범주로 나뉩니다:

이러한 기법은 종종 타협을 수반하며, 공정성에서 상당한 이득을 얻기 위해 전체 정확도가 약간 감소하는 것이 필요할 수 있습니다.

투명성과 설명 가능성을 높이세요

모델이 어떻게 결정을 내리는지 모른다면, 오류 발생 시 수정할 수 없습니다. 설명 가능한 AI(XAI) 기법은 '블랙박스' 내부를 들여다보고 예측을 주도하는 데이터 기능을 파악하는 데 도움을 줍니다.

모델 카드도 생성할 수 있습니다. 이는 AI의 영양 라벨과 유사하게, 의도된 용도, 성능 데이터 및 알려진 한도를 문서화합니다.

AI 거버넌스 및 책임성 정책

강력한 AI 거버넌스 프로그램은 명확한 소유권과 팀원 모두가 따를 수 있는 일관된 기준을 마련합니다.

조직은 AI를 윤리적으로 구축하고 배포하는 데 항상 책임질 수 있는 사람이 있도록 명확한 거버넌스 구조가 필요합니다.

효과적인 AI 거버넌스 프로그램의 핵심 요소는 다음과 같습니다:

ClickUp을 활용한 편향 완화 구현 방법

ClickUp의 통합 AI 작업 공간은 AI 거버넌스 프로그램의 모든 구성 요소를 하나의 체계적인 작업 공간으로 통합합니다.

여러분의 팀은 도구 간 전환이나 맥락 상실 없이 작업 관리, 정책 저장, 감사 결과 검토, 위험 논의, 인시던트 추적이 가능합니다. 모든 모델 기록, 의사 결정 로그, 시정 플랜은 연결되어 있으므로 누가, 무엇을, 왜 수행했는지 항상 파악할 수 있습니다.

ClickUp의 AI는 작업 공간 내 업무를 이해하므로, 과거 평가를 추출하고 긴 보고서를 요약하며 표준이 변화함에 따라 팀이 일관성을 유지하도록 지원합니다. 그 결과 AI 활용이 확대될수록 따라하기 쉽고, 감사하기 용이하며, 훨씬 더 신뢰할 수 있는 거버넌스 시스템이 구축됩니다.

워크플로우로 나누어 살펴보겠습니다!

1단계: AI 거버넌스 작업 공간 설정

먼저 ClickUp에 거버넌스 관련 업무 전용 스페이스를 생성하세요. 모델 목록, 편향성 평가, 인시던트 보고서, 정책 문서, 정기 검토를 위한 목록을 추가하여 프로그램의 모든 요소가 하나의 통제된 환경에 위치하도록 합니다.

공정성 메트릭, 편향 점수, 모델 버전, 검토 상태, 위험 수준을 추적하기 위해 사용자 정의 필드 또는 AI 필드를 구성하세요. 역할 기반 권한을 사용하여 승인된 검토자, 엔지니어, 규정 준수 책임자만 민감한 AI 작업에 접근할 수 있도록 보장합니다. 이는 경쟁사의 포인트 도구와 일반적인 프로젝트 플랫폼이 제공할 수 없는 구조적 기반을 마련합니다.

2단계: 거버넌스 프레임워크 구축

다음으로, 실시간으로 업데이트되는 거버넌스 플레이북 역할을 할 ClickUp 문서를 생성하세요. 여기에는 편향성 평가 절차, 공정성 기준, 모델 문서화 가이드라인, 인간 개입 단계, 에스컬레이션 프로토콜을 명시합니다.

Docs가 작업 및 모델 기록과 연결되어 있으므로 팀원들은 버전 기록을 잃거나 여러 tools에 파일을 흩어놓지 않고도 협업할 수 있습니다. 또한 ClickUp Brain은 외부 규정을 요약하고, 새로운 정책 문안을 작성하며, 이전 감사 결과를 도출하여 정책 생성 과정을 보다 일관성 있고 추적 가능하게 만듭니다.

웹 검색, 다중 AI 모델 전환, 정보 통합을 통한 명확한 지침 제공이 가능하므로 팀은 작업 공간을 벗어나지 않고도 새롭게 등장하는 표준과 업계 변화를 파악할 수 있습니다. 정책 업데이트, 규제 동향, 과거 결정 사항 등 필요한 모든 정보가 한곳에 통합되어 거버넌스 시스템을 더욱 안정적이고 유지 관리하기 쉽게 만들어 줍니다.

3단계: 모든 모델 등록하기

각 모델은 "모델 목록"에 고유한 작업을 포함해야 하며, 이를 통해 소유권과 책임 소재가 항상 명확하게 유지됩니다.

ClickUp 작업과 ClickUp 사용자 지정 필드를 활용하여 편향 평가 워크플로우를 구조화하고 모든 중요한 세부 사항을 포착함으로써, 각 편향 인시던트를 실행 가능한 항목으로 손쉽게 추적하세요.

이를 통해 편향 유형, 심각도 수준, 시정 조치 상태, 담당 팀원, 다음 검토 일정을 추적하여 모든 문제에 명확한 소유권과 마감일이 부여되도록 할 수 있습니다.

데이터셋, 평가 요약, 계보 노트를 첨부 파일로 첨부하여 모든 자료를 한 곳에 모아 관리하세요. 자동화 기능을 통해 모델이 스테이징 또는 프로덕션 환경으로 이동할 때마다 검토자에게 알림을 보낼 수 있습니다.

4단계: 정기 및 이벤트 기반 편향성 감사 실행

편향성 감사는 정기적인 일정과 특정 트리거 발생 시 모두 수행되어야 합니다.

모델이 새로운 배포 마일스톤에 도달하거나 예정된 감사가 예정된 시점에 자동으로 검토 작업을 트리거하도록 ClickUp 자동화를 통해 간단한 규칙을 설정하세요. 자동화가 적절한 검토자를 배정하고 정확한 마감일을 설정하며, 마감일이 다가올 때 알림까지 보내므로 분기별 편향성 평가를 다시는 놓치지 않을 것입니다.

이벤트 기반 감사 시 ClickUp Forms를 활용하면 편향 인시던트 보고서나 인간 피드백을 간편하게 수집할 수 있으며, 검토자는 사용자 지정 필드를 통해 공정성 격차, 테스트 결과 및 권장 사항을 기록합니다. 각 양식 제출은 팀에 작업으로 전달되어 반복 가능한 감사 프로세스를 구축합니다.

5단계: 편향 인시던트 조사 및 해결

편향 문제가 확인되면 심각도, 영향을 받은 그룹, 모델 버전, 필요한 완화 작업을 기록하는 인시던트 작업을 생성하십시오. AI 에이전트는 고위험 발견 사항을 컴플라이언스 담당자에게 에스컬레이션하고 적절한 검토자 및 엔지니어를 배정할 수 있습니다.

각 완화 조치, 테스트 결과 및 검증 단계는 해당 인시던트 기록과 지속적으로 연결됩니다. ClickUp Brain은 경영진을 위한 요약 보고서를 생성하거나 거버넌스 문서화를 위한 시정 조치 기록을 준비하는 데 도움을 주어 모든 과정을 투명하고 추적 가능하게 유지합니다.

6단계: AI 거버넌스 프로그램의 상태 모니터링

마지막으로, 리더들이 편향 완화 프로그램을 실시간으로 볼 수 있는 대시보드를 구축하세요.

모든 활성 모델에 걸쳐 공개된 인시던트, 해결 소요 시간, 감사 완료율, 공정성 메트릭, 규정 준수 상태를 보여주는 패널을 포함하세요. ClickUp의 노코드 대시보드는 작업 진행에 따라 데이터를 자동으로 가져오고 작업을 업데이트하며, 대시보드 뷰에 AI 요약 기능이 내장되어 있습니다 .

배포 후 편향성 점검

AI 모델이 가동된다고 해서 여러분의 일이 완료된 것은 아닙니다.

사실 이때가 진정한 시험이 시작되는 순간입니다. 모델은 실제 데이터가 변화함에 따라 시간이 지남에 따라 '편향 이동'을 일으키며 새로운 편향을 발전시킬 수 있습니다. 이러한 새롭게 발생하는 편향이 광범위한 피해를 초래하기 전에 포착하는 유일한 방법은 지속적인 모니터링입니다.

지속적인 모니터링에는 다음이 포함되어야 합니다:

ClickUp으로 AI 편향 완화하기

공정하고 책임 있는 AI 구축은 조직 차원의 약속입니다.

정책, 인력, 프로세스, tools가 조화를 이룰 때, 새로운 위험에 적응하고 인시던트에 신속히 대응하며 제품을 신뢰하는 사람들의 신뢰를 얻을 수 있는 거버넌스 시스템을 구축할 수 있습니다.

구조화된 검토, 명확한 문서화, 편향 처리용 반복 가능한 워크플로우를 통해 팀은 위기 대응 모드에 빠지지 않고 일관성을 유지하며 책임을 다할 수 있습니다.

모델 기록부터 감사 결과, 인시던트 보고서에 이르기까지 모든 것을 ClickUp 내에 중앙 집중화함으로써, 의사 결정이 투명하고 책임 소재가 명확하며 개선 사항이 혼란 속에서 사라지지 않는 단일 운영 계층을 구축합니다.

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자주 묻는 질문

기존 AI 시스템에 대한 편향성 점검을 수행하는 것이 훌륭한 첫 단계입니다. 이 기초 평가를 통해 현재 존재하는 불공정성을 파악하고 완화 노력을 우선순위화하는 데 도움이 될 것입니다.

팀들은 인구통계학적 균등성, 균등화 확률, 불균등 영향 비율과 같은 특정 공정성 메트릭을 사용하여 편향을 정량화합니다. 적합한 메트릭은 특정 사용 사례와 해당 맥락에서 가장 중요한 공정성의 유형에 따라 달라집니다.

채용, 대출, 의료 등 개인의 삶이나 기회에 중대한 영향을 미치는 고위험 의사결정에는 반드시 인적 검토 단계를 추가해야 합니다. 또한 모델의 행동이 아직 예측 불가능한 초기 배포 단계에서도 이를 활용하는 것이 현명합니다.

생성형 AI는 예측 불가능한 응답을 거의 무한한 범위로 생성할 수 있으므로 정확성만 확인해서는 안 됩니다. 레드팀(red-teaming)과 대규모 출력 샘플링 같은 능동적 탐색 기법을 활용하여 모델이 다양한 조건에서 편향된 콘텐츠를 생성하는지 확인해야 합니다.