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게재 일자 : 2018-04-16 
키워드 : 인공지능 Artificial intelligence AI 고정관념 

인공 지능(Artificial intelligence)은 여성과 소수자에 대한 미국의 고정관념(stereotypes)이 지난 100년 동안 어떻게 달라졌는지를 보여줌 [416]

Matthew Hutson

 

과거가 흘러간 후 과거의 고정관념을 어떻게 측정하는가? 당신은 사람들이 쓴 것을 읽을 수 있고 비방들을 모을 수 있겠지만, 편견(bias)은 종종 한 단어로 감지하기는 어려움. 연구자들은 지금 이를 밝히기 위한 인공지능(AI)을 개발하고 있음.

 

편견을 정량화하기 위해, 한 연구팀이 학습 기계라고 알려진 AI유형을 사용함. 이들은 컴퓨터가 많은 양의 데이터를 분석하도록 했고 자동적으로 패턴을 발견하도록 했음. 그들은 텍스트의 전체 본문에서 다른 단어 옆에 그들의 형태에 기초한 단어의 의미가 나타내는 단어 색인(word embeddings), 수의 배열(strings of numbers)을 사용하는  프로그램을 고안했음. 예를 들어, 사람들이 여성을 감정적이라고 표현하는 경향이 있다면, “감정적"남성"보다 "여성"과 함께 더 자주 나타날 것이고, 단어 색인(word embeddings)이 그것을 알아낼 것임: “감정적이라는 색인(embeddings)남성보다 여성과 수치적으로 더 가까울 것임. 그것은 여성 편견을 가질 것임.

 

연구자들은 처음에 색인(embeddings)이 고정 관념의 좋은 척도인지 알고 싶어 했음. 수십 년간 영어로 출간된 것을 살펴보면서, 그들은 그들의 프로그램 색인(embeddings)이 동시대 젠더와 인종의 고정관념에 대한 설문 조사 결과와 명확하게 부합한다는 것을 발견함. 그런 후 그들은 1910년대부터 1990년대까지 미국의 신문, , 잡지에서 가져온 2억 개 단어를 사용하여, 조사된 적 없는 감상(sentiments)을 분석했음.

 

10년씩 지나자, 그들은 "지략 있는(resourceful)", "영리한(clever)"과 같은 경쟁과 관련된 단어들이 서서히 덜 남성적으로 되어간다는 것을 발견했음. 하지만 육체적 모습과 관련된 단어들, 예를 들어 "매혹적인(alluring)", "가정적인(homely)"과 같은 단어들은 시대와 관련되어 있었음. 지난 수십 년 동안, 그들의 색인은 여전히 뚜렷하게 여성적이었음. 인종과 종교에 중점을 둔 다른 연구 결과: 아시안의 이름들은 아웃사이더를 뜻하는 용어와 덜 밀접해졌음(“교활한(devious)”을 포함해서), 그리고 별도의 데이터 셋(1988년에서 2005년 사이에 New York Times에서 수집한 것)에서 테러리즘과 관련된 단어들은 미국 뉴욕시 세계 무역 센터(World Trade Centre)에 대한 1993년과 2001년의 공격 이후 이슬람과 관련된 단어와 더 밀접하게 관련되었음. 다른 시대와 장소에서 온 사람들은 그들의 편견을 말해주지 못할 수도 있지만, 그들은 그것들을 숨기지도 못할 것임. 이 연구는 미국 국립 과학원 회보(the Proceedings of the National Academy of Sciences)에 실림.

 

기사 및 사진:

http://www.sciencemag.org/news/2018/04/artificial-intelligence-reveals-how-us-stereotypes-about-women-and-minorities-have

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