1. 들어가며인공지능(AI)은 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있지만, 그 과정에서 AI의 편향성(Bias) 문제가 중요한 윤리적 이슈로 부각되고 있다. AI 모델이 편향된 결정을 내리면 공정성을 해칠 수 있으며, 특히 금융, 의료, 채용, 법률 등 민감한 분야에서 심각한 영향을 미칠 수 있다. 본 글에서는 AI 편향성이 발생하는 원인과 이를 해결하기 위한 데이터셋 설계 및 윤리적 AI 개발 원칙을 살펴본다. 2. AI의 편향성 문제와 원인2.1 데이터셋의 편향AI 모델은 주어진 데이터로 학습하므로, 학습 데이터가 편향되어 있다면 모델의 결과도 편향될 가능성이 크다. 데이터 편향은 대표적으로 다음과 같은 경우에 발생한다. ● 대표성 부족(Representation Bias): 특정 집단의 데이터가 부족하거..