Human: 신용 점수 알고리즘에서 두 인종/성별 그룹 간 예측 결과의 차이가 데이터 수집 프로세스 또는 알고리즘 자체의 편견에 해당하나요? 

Assistant: 저는 신용 평가 결과의 차이가 데이터 문제와 알고리즘 편향에 기인한다고 주장합니다. 먼저 데이터 세트의 편향성을 살펴봅시다. 저는 모델 자체를 특정 목표를 달성하기 위해 출력을 생성하는 블랙박스라고 생각합니다. 신용 평가의 경우, 목표는 채무 불이행 위험 예측의 정확도, 회상률, 정밀도입니다. 학습되지 않은 상태의 모델은 외국인 근로자, 여성 또는 청소년을 차별하지 않으며, 사실 인간처럼 이러한 (사회적으로 구성된) 라벨을 생각하지 않습니다. 그러나 모델이 학습하는 데이터 세트에는 사회적으로 만들어진 편견이 가득합니다. 예를 들어, 사회적 규범은 여성을 무능력한 사람으로, 외국인 근로자를 신뢰할 수 없는 사람으로, 젊은이들을 경험이 없는 사람으로 분류하여 이들 그룹의 실업률을 높이고 생활 조건을 악화시킵니다. 이들이 역사적으로 채무 불이행 가능성이 높은 것은 인구통계학적 능력 차이보다는 사회적 고정관념으로 인한 악순환에서 비롯된 결과일 가능성이 높습니다. 고정관념은 데이터 세트를 편향되게 만들고, 이는 다시 알고리즘을 편향되게 만듭니다. 예측 정확도를 극대화한다는 목표가 주어지면 모델은 데이터 세트의 '패턴'을 학습하고 사회적으로 구성된 차이를 예측 알고리즘의 일부로 흡수합니다. 알고리즘을 탓할 수 있을까요? - 결국, 이 모델은 '역사'에 국한되어 있으며 역사적으로 차별받아온 집단의 잠재력에 대한 상상력이 없습니다. 기본적으로 데이터 입력의 과거 및 대표성 편향으로 인해 '가비지 인, 가비지 아웃' 시나리오가 발생합니다.

반면에 저는 결과의 차이가 여전히 알고리즘 편향에 해당한다고 주장합니다. 저는 모델이 충족해야 하는 목표와 제약 조건은 애초에 인간이 설정한 것임에도 불구하고 여전히 모델을 '비난'할 수 있다고 생각합니다. 위에서 설명한 것처럼 정확도를 평가 지표로 삼는다면, 과거 데이터 세트를 기반으로 구축된 예측/예측 알고리즘은 잠재력이나 사회적 규범에 대한 분별력 없이 과거를 반복하게 될 것입니다. 정확도를 극대화하려는 목표 자체가 편견에 해당할까요? - 사회적으로 만들어진 신화(약한 여성, 무모한 청년, 외국인 혐오증)가 만들어내고 이를 강화하는 악순환을 분별할 수 있다면, 특정 종류의 사회적 고정관념을 적극적으로 학습하고 전파하는 모델은 당연히 편향성을 지적받아야 합니다! 그러나 우리는 이러한 목표를 최적화하기 위해 모델을 하드 와이어하고 메트릭에 내재된 편견을 해결하기 위해 목표를 수정하고 적절한 제약 조건을 추가할 책임이 있습니다. 예를 들어, 프로그래밍 과제에서는 특정 의사 결정 경계 내에서 예측을 거부하는 완화 기법을 접하게 됩니다. 능동적 거부와 같은 기법 외에도 소외 계층의 성장 촉진과 같은 제약 조건을 목표로 추가할 수 있을까요? 이러한 제약 조건이 없다면 결과의 차이도 객관적 지정 부분에서 알고리즘의 편향성을 구성한다고 말할 수 있습니다.</s>