알고리즘 썸네일형 리스트형 알고리즘 편향, 차별을 가속화하다 알고리즘은 데이터에 기반해 결정을 내리는 도구로, 객관적이고 중립적이라고 여겨지지만, 실제로는 데이터와 설계, 그리고 인간의 의사결정 과정에서 발생하는 편향에 영향을 받습니다. 이러한 알고리즘 편향(Algorithmic Bias)은 기존의 사회적 불평등을 재생산하고 심화시키며, 차별을 더욱 가속화하고 있습니다. 알고리즘은 과거 데이터를 학습해 작동합니다. 하지만 만약 그 데이터가 이미 역사적 편향이나 체계적 불평등을 반영하고 있다면, 알고리즘은 이를 그대로 반영하거나 더 확대합니다. 예를 들어, 채용 알고리즘이 과거의 채용 데이터를 학습할 경우, 이전에 배제되었던 특정 성별이나 인종이 다시 배제될 가능성이 큽니다. 행동경제학(Behavioral Economics)에서는 이를 앵커링 효과(Anchoring.. 더보기 이전 1 다음
