AI 공정성 확보를 위한 변수 선택 방법론: EU AI Act 대응 수학적 모델링과 암묵적 편향 최소화
📌 핵심 요약 (Key Takeaways) 핵심 성과 1: 민감 변수 및 핵심 변수의 임의적 배제가 서브그룹 간 형평성을 오히려 훼손하는 메커니즘을 수학적으로 규명 독창적 차별점 2: 철학적 윤리 규범과 수학적 최적화 방법론을 융합하여 기존의 파편화된 공정성 평가 방식의 한계 극복 실무 파급력 3: EU AI Act 등 글로벌 규제 표준에 부합하는 신뢰성 있는 AI 모델 … 더 읽기