데이터 윤리 관점에서 데이터 편향에 미치는 요인 탐색
Exploring the factors affecting data bias from the perspective of data ethics
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초록
인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술이 급속히 발전함에 따라 데이터 활용과 관련된 윤리적 문제가 대두되고있으며, 특히 데이터 편향은 인공지능시스템의 공정성, 신뢰성, 투명성에 직접적인 영향을 미치는 핵심 이슈로 부상하고있다. 본 연구는 데이터 윤리 관점에서 데이터 편향에 영향을 미치는 주요 요인을 규명하고, 윤리적인 인공지능시스템설계를 위한 기반을 마련하고자 한다. 이를 위해 전문가 11명을 대상으로 심층 면접을 실시하여 데이터 편향에 영향을미치는 요인을 도출하였고, 현장성 검증을 위해 인공지능 관련 분야 종사자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 탐색적 요인분석, 신뢰도 분석, 회귀분석을 통해 요인의 통계적 유의성을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 결과가 데이터수집 및 처리과정에서 윤리 기준 수립, 인공지능 학습 데이터의 품질향상, 편향 방지를 위한 설계 원칙 제시에 기여하며, 인공지능 데이터 거버넌스 체계 강화 및 신뢰적 인공지능 형성에 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
Abstract
With the rapid advancement of artificial intelligence (AI), big data, and the Internet of Things (IoT) technologies, ethical issues related to data utilization have become increasingly prominent. In particular, data bias has emerged as a critical issue that directly affects the fairness, reliability, and transparency of AI systems. This study aims to identify the key factors influencing data bias from the perspective of data ethics and to establish a foundation for the design of ethical AI systems. To achieve this, in-depth interviews were conducted with 11 experts to derive major factors contributing to data bias, followed by a survey of professionals in AI-related fields for empirical validation. Exploratory factor analysis, reliability testing, and regression analysis were employed to examine the statistical significance of the identified factors. The results of this study are expected to contribute to establishing ethical standards for data collection and processing, improving the quality of AI training data, and proposing design principles to prevent bias. Furthermore, the findings provide fundamental insights for strengthening AI data governance and fostering trustworthy artificial intelligence.