데이터 과학자인 마이낙 마즘달은 인간과 공장이 아닌 알고리즘과 인공지능이 미래 경제를 이끌 것이라고 말합니다. 그러나 알고리즘이 편향된 데이터로 학습하면 어떻게 될까요? 그는 상하이와 뉴욕에서의 사례를 통해 어떻게 AI가 잘못된 결정과 예측을 하는지 설명하며, 윤리적인 AI를 구축하는 데에 필요한 3가지를 공개합니다. 

나쁜 데이터는 왜 좋은 AI를 만들지 못하는가

Artificial intelligence promises to transform the economy, yet its power can reinforce bias when built on poor data. In one case, an AI model mistakenly turned a nonwhite face into a Caucasian one because African-American images were rare in the training set. Skewed data from censuses and market studies often leaves out marginalized groups, leading to decisions that ignore their needs. Ensuring fair AI starts with investing in representative, high-quality data, not just smarter algorithms.

Biased Data, Not Flawed Algorithms, Undermines Ethical AI

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TED Salon Talk (partner)

마이낙 마즘달(Mainak Mazumdar): 나쁜 데이터는 왜 좋은 AI를 만들지 못하는가