AI의 다양성 위기가 중요한 이유와 이를 해결하는 방법

Jan 12, 2024

Rachel Crowell은 아이오와 주 디모인 근처에 거주하는 프리랜서 저널리스트입니다.

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포괄성 그룹은 미래의 인공 지능 프로젝트를 위한 다양한 제작자를 홍보하는 데 중점을 둡니다. 출처: Shutterstock

인공지능(AI)은 다양성의 위기에 직면해 있다. 즉시 해결되지 않으면 AI 작업 문화의 결함으로 인해 결과 기술에 스며드는 편견이 영속되어 전체 그룹을 배제하고 해를 끼칠 것입니다. 게다가, 결과적으로 나타나는 '지능'에는 결함이 있어 다양한 사회적, 정서적, 문화적 지식이 부족할 것입니다.

뉴욕대학교 AI Now Institute의 2019년 보고서에서 연구원들은 AI 교수의 80% 이상이 남성이라고 지적했습니다. 게다가 흑인은 Google 직원의 2.5%, Facebook과 Microsoft 직원의 4%에 불과했습니다. 또한 보고서 저자들은 AI의 다양성 문제를 논의할 때 '기술 분야의 여성'에 대한 압도적인 초점이 "너무 좁고 다른 여성보다 백인 여성에게 특권을 줄 가능성이 높다"고 지적했습니다.

일부 연구자들은 변화를 위해 싸우고 있지만 그들의 노력에 저항하는 문화도 있습니다. VDI/VDE Innovation + Technik의 과학 컨설턴트인 Sabine Weber는 "'AI는 미래다. 우리는 이렇게 반짝이고 멋진 것들을 모두 갖고 있다'는 겉치레 아래 AI 학계와 AI 산업 모두 근본적으로 보수적입니다."라고 말합니다. 베를린에 본사를 둔 기술 컨설팅 회사입니다. AI 옹호 단체인 Queer in AI의 핵심 조직자인 Weber는 두 분야 모두에서 AI가 "대부분 부유한 배경을 지닌 중년 백인 남성이 지배하고 있습니다. 그들은 실제로 현상 유지에 애착을 갖고 있습니다"라고 말합니다. Nature는 현 상태를 바꾸고 AI 생태계를 보다 공평하게 만들기 위한 노력을 주도하고 있는 5명의 연구원과 이야기를 나눴습니다.

조지아주 애틀랜타에 위치한 Shopify의 수석 데이터 과학 관리자이자 2023 Deep Learning Indaba 컨퍼런스의 총괄 의장입니다.

저는 가나 출신이고 2011년 오하이오주 애크런 대학교에서 통계학 석사 학위를 취득했습니다. 제 배경은 고객 경험 관리에서 비즈니스 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 사용하는 것입니다. 저는 분석 기술을 적용하여 고객 타겟팅 추천 시스템, 잠재 고객 순위 지정, 다양한 커뮤니케이션을 위해 연락할 대상 우선순위 지정 등 고객 행동을 유도하는 모델을 구축합니다.

올해는 매년 아프리카 각국에서 개최되는 아프리카 머신러닝 및 AI 커뮤니티 모임인 딥러닝 인다바(Deep Learning Indaba)의 총괄위원장이기도 합니다. 지난해에는 튀니지에서 열렸다. 올해는 9월 가나에서 열릴 예정이다.

우리 조직은 아프리카 전체를 위해 만들어졌습니다. 지난해에는 52개국이 참가했다. 목표는 아프리카 54개국을 모두 대표하는 것입니다. Deep Learning Indaba는 각 국가가 현지에서 운전하는 사람들의 네트워크를 가질 수 있도록 지원합니다. 우리는 연례 컨퍼런스인 주력 행사와 국가별 IndabaX 행사(TED 및 TEDx 강연을 생각해 보세요)를 갖고 있습니다.

가나의 IndabaX 컨퍼런스 동안 우리는 사람들에게 다양한 종류의 데이터를 프로그래밍하고 처리하는 방법을 교육합니다. 우리는 또한 가나 외부의 업계에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 그리고 가나가 어떻게 참여해야 하는지에 대한 워크숍을 진행합니다. IndabaX는 자금을 제공하고 Deep Mind, Microsoft 및 Google과 같은 회사에서 일하는 유명 연구원을 연사로 추천합니다.

가나에서 기계 학습, AI 및 포용성을 강화하려면 젊은 연구원과 학생들이 이 분야에서 탁월해지는 데 필요한 기술과 준비를 이해하도록 교육하여 역량을 구축해야 합니다. 우리가 직면한 가장 큰 과제는 자원입니다. 우리의 경제 상황은 정부와 대부분의 가나 국민의 초점이 사람들의 일용할 양식에 맞춰져 있는 정도입니다. 대부분의 가나인들은 기술 혁신에 대해 생각조차 하지 않습니다. 많은 지역 학자들은 학생들을 가르치고 AI와 기계 학습에 대한 기초를 실제로 다질 수 있는 전문 지식이 없습니다.