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연구요약
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1. 인공지능 활용과정에서 등장한 편향성 조사 및 유형화
2. 편향성이 발생할 수 있는 다양한 기원(데이터의 역사성, 알고리즘, 시대적 및 문화적 한계)에 대한 융복합적 이해 증진
3. 성차별, 인종차별 등 허용 불가능한 악성 편향의 데이터 인덱스 구축 및 지수화
4. 편향성 최적화를 위한 기존 프로토콜에 대한 공개 검증을 통해 문화적 다양성에 대한 인문학적 이해 중진.
5. 편향성 최적화를 위한 독자적인 기본 원칙, 가이드라인 및 프로토콜 제시
6. 문화 다양성의 견지에서 프로토콜을 통한 편향성 최적화 검증 및 적용
이러한 프로토콜 개발을 인문학적으로 뒷받침하기 위하여 인간의 편향성과 관련한 주요 문헌에 대한 융합연구를 진행하고자 한다. 이 과정에서 Latent Semantic Analysis와 Latent Dirichlet Allocation 등과 같은 topic modeling 및 deep learning 기법을 활용하여 바이어스 관련 기존 연구 조사 및 관련 개념 및 용어를 재정의한 후 Neural Network model을 이용하여 편향 예측 모델을 구현할 것이다.
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