황의종 교수팀, 데이터에 편항되지 않고 공정한 판단 내리는 새 프레임워크 제안
머신러닝 분야 최고 권위 국제학술대회 ‘ICML 2023’ 발표...AI 신뢰 향상 기대
|
▲KAIST 전기및전자공학부 황의종 교수(왼쪽), 노유지 박사과정 학생 |
[에너지경제신문 김철훈 기자] 인공지능(AI) 기술이 사회 전반에 걸쳐 광범위하게 활용되며 인간의 삶에 많은 영향을 미치고 있다. 그러나 동시에 인공지능 모델이 특정 개인이나 집단을 부당하게 차별하는 사례도 다수 발견됐다. 예컨대, 전자상거래 기업 아마존이 인력 채용을 위해 도입한 인공지능 시스템이 성별에 대한 심각한 편향성이 관찰돼 폐기된 사례가 있다. 이 밖에도 범죄율 예측 시스템, 대출 시스템 등에서도 인공지능의 다양한 편향성 문제가 발견되면서 ‘공정성’을 고려한 머신러닝 학습의 필요성이 커지고 있다.
KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 학습 상황과 달라진 새로운 분포의 테스트 데이터에 대해서도 편향되지 않은 판단을 내리도록 돕는 새로운 모델 훈련 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
최근 전 세계의 연구자들이 인공지능의 공정성을 높이기 위한 다양한 학습 방법론을 제안하고 있지만, 대부분의 연구는 인공지능 모델을 훈련시킬 때 사용되는 데이터와 실제 테스트 상황에서 사용될 데이터가 같은 분포를 갖는다고 가정한다. 하지만 실제 상황에서는 이러한 가정이 대체로 성립하지 않으며, 최근 다양한 애플리케이션에서 학습 데이터와 테스트 데이터 내의 편향 패턴이 크게 변화할 수 있음이 관측되고 있다.
이때, 테스트 환경에서 데이터의 정답 레이블과 특정 그룹 정보 간의 편향 패턴이 변경되면, 사전에 공정하게 학습되었던 인공지능 모델의 공정성이 직접적인 영향을 받고 다시금 악화된 편향성을 가질 수 있다. 일례로 과거에 특정 인종 위주로 채용하던 기관이 이제는 인종에 관계없이 채용한다면, 과거의 데이터를 기반으로 공정하게 학습된 인공지능 채용 모델이 현대의 데이터에는 오히려 불공정한 판단을 내릴 수 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 먼저 ‘상관관계 변화’ 개념을 도입해 기존의 공정성을 위한 학습 알고리즘들이 가지는 정확성과 공정성 성능에 대한 근본적인 한계를 이론적으로 분석했다. 예를 들어 특정 인종만 주로 채용한 과거 데이터의 경우 인종과 채용의 상관관계가 강해서 아무리 공정한 모델을 학습을 시켜도 현재의 약한 상관관계를 반영하는 정확하면서도 공정한 채용 예측을 하기가 근본적으로 어려운 것이다. 이러한 이론적인 분석을 바탕으로, 새로운 학습 데이터 샘플링 기법을 제안해 테스트 시에 데이터의 편향 패턴이 변화해도 모델을 공정하게 학습할 수 있도록 하는 새로운 학습 프레임워크를 제안했다. 이는 과거 데이터에서 우세하였던 특정 인종 데이터를 상대적으로 줄임으로써 채용과의 상관관계를 낮출 수 있다.
제안된 기법의 주요 장점은 데이터 전처리만 하기 때문에 기존에 제안된 알고리즘 기반 공정한 학습 기법을 그대로 활용하면서 개선할 수 있다는 것이다. 즉 이미 사용되고 있는 공정한 학습 알고리즘이 위에서 설명한 상관관계 변화에 취약하다면 제안된 기법을 함께 사용해서 해결할 수 있다.
제1저자인 KAIST 전기및전자공학부 노유지 박사과정 학생은 "이번 연구를 통해 인공지능 기술의 실제 적용 환경에서 모델이 더욱 신뢰 가능하고 공정한 판단을 하도록 도울 것으로 기대한다"고 밝혔다.
연구팀을 지도한 황의종 KAIST 교수는 "기존 인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 공정성이 저하되지 않도록 하는 데 도움이 되기를 기대한다"고 말했다.
이번 연구에는 노유지 박사과정이 제1저자, 황의종 교수가 교신저자, 서창호 KAIST 교수와 이강욱 미국 위스콘신-매디슨 대학 교수가 공동저자로 참여했다.
이 기술은 정보통신기획평가원의 지원을 받은 ‘강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습’ 과제와 한국연구재단 지원을 받은 ‘데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능’ 과제의 성과로, 이번 연구는 지난 7월 미국 하와이에서 열린 머신러닝 최고권위 국제학술 대회인 ‘국제 머신러닝 학회(ICML)’에서 발표됐다.
kch0054@ekn.kr
;){kind=link}