공공부문 AI-ML 알고리즘 시스템의 공정성 개선을 위한 다차원적 실현범위에 관한 연구: 알고리즘 편향 사례를 중심으로
A Study on the Multidimensional Scope for Enhancing Fairness in AI-based Algorithmic Systems in the Public Sector: Focusing on Cases of Algorithmic Bias
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초록
본 연구는 공공부문에서 사용하는 인공지능(AI) 기반 알고리즘 시스템에서 나타난 편향 문제의 원인과개선 전략을 다차원적으로 분석하는 시론적 연구이다. 최근 10년간 전 세계적으로 주목받은 주요 알고리즘 편향 사례 11건을 선정하여, 기술적 편향, 절차적 정당성, 분배적 형평성, 정부의 대응 등 네 가지 차원의 분석 틀을 적용해 체계적으로 비교･분석하였다. 분석 결과, 공공부문의 AI 알고리즘 편향은 주로 데이터의 편향성, 모델 설계의 한계, 절차적 투명성의 부재 등 기술적･제도적 결함이 복합적으로 작용하여 사회적 약자에게 피해가 집중되는 공통된 양상을 드러냈다. 또한 알고리즘 공정성 확보를 위한 정책적･제도적 준비가 부족한 상황에서 알고리즘 도입이 확대되면서, 기존 사회의 구조적 불평등이 자동화된 의사결정과정에 그대로 반영되고 있음을 확인하였다. 본 연구는 공공부문의 AI 시스템 도입에 따른 구조적 문제를드러내고 공정성 개선을 위한 통합적 정책 및 제도적 구축 방향을 제안하였다는 점에서 의미가 있다.
Abstract
This study is an exploratory analysis of the causes of bias and possible strategies for improving fairness in artificial intelligence (AI)-based algorithmic systems used in the public sector. It systematically compares and analyzes 11 major algorithmic bias cases from the past decade—drawn from various countries—using a multidimensional analytical framework that includes four dimensions: technical bias, procedural fairness, distributive equity, and governmental response. The findings reveal that algorithmic bias in the public sector often arises from a combination of factors, including biased datasets, limitations in model design, and a lack of procedural transparency. These biases have disproportionately affected vulnerable social groups. Furthermore, the study confirms that the rapid adoption of algorithmic systems without sufficient policy and institutional safeguards has led to the reproduction and reinforcement of structural inequalities within automated decision-making processes. By identifying the structural issues associated with AI implementation in the public sector, this study provides policy-relevant implications and proposes a direction for developing an integrated institutional framework to promote algorithmic fairness.