서론 인공지능은 거의 모든 산업과 인간의 미래에 영향을 미치고 있다. 인공지능은 스마트기기, 자동차, 의료시스템, 빅데이터, 로봇공학, 앱, IoT와 같은 4차 산업혁명의 핵심 기술을 견인 하고 있으며, 인공지능의 영향력이 다른 많은 산업에 더 깊숙이 스며들어 가까운 미래에도 계속해서 기술 혁신의 역할을 할 것으로 예상되고 있다. * 본 내용은 국경완 실장(☎ 070-4872-6200, kugstone@naver.com)에게 문의하시기 바랍니다. ** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. 인공지능 편향성 이슈와 신뢰성 확보 방안 Chapter 02 Gartner, “2021 Hype Cycle for Emerging Technologies,” 2021. 8. [그림 1] 2021년 신기술 하이프 사이클 주간기술동향 2021. 10. 27. 16 www.iitp.kr [그림 1]과 같이 가트너의 2021년 신기술 하이프 사이클에서는 기존의 디지털 인공지능 모델은 훈련된 데이터 이상으로 일반화할 수 없기 때문에 다양한 분야에서의 적응이 제한적 일 수밖에 없었다. 그러나, 최근의 인공지능은 시스템이 작동하는 상황과 조건을 보다 유연 하게 표현하여 개발자가 보다 탄력적인 체계를 개발할 수 있도록 하고 있다. 또한, 더욱 더 강력하고 적응력이 뛰어난 비즈니스 시뮬레이션 시스템을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 광범 위한 시나리오에 대해 보다 안정적으로 발전하고 있다. 인공지능은 컴퓨터 학습의 기초를 형성하기 때문에 앞으로의 미래에 매우 중요하다. 인공 지능을 통해 컴퓨터는 방대한 양의 데이터를 활용하고 학습된 지능을 사용하여 인간에 의해 소요되는 시간보다 훨씬 짧은 시간 안에 결과물을 낼 수 있다. 인공지능은 암 연구에 의해 의학적 혁신에서 최첨단 기후 변화 연구에 이르기까지 모든 것을 책임지고 있다고 해도 과언 이 아니다[1]. 이처럼 인공지능은 인간이 지능을 나타내는 것으로 인식하는 학습 시스템이 보여주는 능 력을 총칭하는 용어로 정의할 수 있다. 뿐만 아니라 이러한 지능형 기능은 [그림 2]와 같이 일반적으로 머신 비전 및 감지, 자연어 처리, 예측 및 의사 결정, 행동 및 자동화로 분류할 수 도 있다. 인공지능의 다양한 응용 프로그램에는 이미지, 오디오 및 비디오 처리, 자율차량,