'가짜 상관관계' 제거..서울대 공대 이정우 교수팀, AI 편향 줄여

서울대학교 전기정보공학부 이정우 교수(왼쪽), 한형근 연구원(오른쪽) 어떤 원리인데?…‘가짜 상관관계’ 제거 AI 학습 데이터 내 편향성은 AI 모델의 판단에 불공정성과 불투명성을 초래할 수 있다.

이를 해결하기 위해 이정우 교수팀은 AI가 데이터 내 ‘가짜 상관관계(spurious correlations)’를 제거하고 핵심적인 특징을 기반으로 예측하도록 학습시키는 기술을 개발했다.

AI 편향성 경감 기술 알고리즘의 주요 단계를 나타낸 의사코드(Pseudocode) 의료 분야 진단 정확성 기여 이번 기술은 영상, 의료, 법률, 수치 데이터 등 다양한 분야에 널리 활용될 수 있을 것으로 예상된다.