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알고리즘은 사회적 차별을 강화하는가

시립대 공학기술과 사회 발표를 위해 수업 내용 및 영상 자료 요약본. 대본은 아니고 핵심 내용이 정리되어 있어서 글의 흐름만 따라가면 보고서나 발표에 활용가능
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최초등록일 2022.04.23 최종저작일 2020.05
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알고리즘은 사회적 차별을 강화하는가
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    소개

    시립대 공학기술과 사회
    발표를 위해 수업 내용 및 영상 자료 요약본.
    대본은 아니고 핵심 내용이 정리되어 있어서 글의 흐름만 따라가면 보고서나 발표에 활용가능

    목차

    없음

    본문내용

    알고리즘은 사회적 차별을 강화시키는가?
    인공지능의 편향성
    사례 1) 2015년 구글의 사물 인식 프로그램인 ‘구글 포토’에서 흑인 커플의 얼굴을 고릴라 카테고리로 분류
    사례 2) 2015년 미국에 거주하는 아시아인이 과외 튜터링 서비스에 2배 가까운 비용지불, 가격결정 알고리즘에서 내린 결정
    사례 3) 구글의 광고가 여성보다 남성에게 고급 취업광고를 내보냄
    사례 4) 아마존이 구직자의 이력서 평가 알고리즘 만드려고 했으나, 젠더 편향 등의 문제로 개발 중지

    인공지능은 빅데이터를 기반으로 판단을 내리는데, 이 빅데이터에 명암이 있다.
    개인정보 침해 정보, 프라이버시 침해. (임신 사실을 감춘 여성에게 임산부 잡지를 배송)
    이러한 빅데이터를 이용해 데이터가 쌓이면 나의 데이터, 나와 비슷한 사람들의 데이터가 이용되어 내 행동에 대한 예측이 가능해진다. 그리고, 나의 데이터가 아니더라도 머신러닝을 통해 높은 확률로 나의 데이터를 채울 수 있다.

    참고자료

    · 없음
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      이 문서는 알고리즘 편향성 문제를 깊이 있게 분석하고, 이를 해결하기 위한 다양한 방안을 제시하고 있습니다.
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