시장보고서
상품코드
1895129

생성형 AI 시스템의 편향 : 실태, 중요성 및 대처법

Bias in GenAI Systems: What It Is, Why It Matters, and How to Address It

발행일: | 리서치사: IDC | 페이지 정보: 영문 12 Pages | 배송안내 : 즉시배송

    
    
    



※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

이 IDC Perspective에서는 생성형 AI 시스템의 편향에 대해 논의합니다. 생성형 AI의 인상적인 역량은 많은 조직에서 가치 있는 역할을 인정받게 했습니다. 질문에 답하고, 복잡한 데이터 세트를 요약하며, 워크플로우를 가속화하고 있습니다. 그러나 생성형 AI 출력에 편향이 존재한다는 점은 생성형 AI 배포 시 주의를 기울여야 할 근거가 됩니다. IT 리더들은 생성형 AI를 포기하기보다는 편향에 대해 학습하고 효과적인 편향 완화 전략을 구현함으로써 편향에 맞서야 합니다. GenAI 편향은 데이터, 알고리즘, 운영, 드리프트, 확증 편향 등 범주로 분류됩니다. IT 리더는 각 유형을 인식하고 수정 방법을 이해해야 합니다. 편향 해결에는 조직 자체의 윤리 지침을 시작으로 여러 타당한 이유가 있습니다. EU AI 법안과 같은 지역, 주, 국가 및 국제 법률이 제정되고 있으며, 위반 시 고객, 직원, 평판 손실 외에도 상당한 벌금이 부과될 수 있습니다. 편향 감사는 규제 준수를 달성하는 방법이며, 경우에 따라서는 새로운 법률에 의해 의무화되기도 합니다. 컨설팅 기업들은 편향 감사 및 편향 완화 분야에서 전문성을 갖추고 있으며, 법률 회사들은 편향 방어 분야에서 전문성을 확보하고 있습니다. "편향은 저절로 사라지지 않습니다. IT 리더들은 직면할 수 있는 편향의 위험을 이해해야 합니다. 그런 다음 지속적으로 편향 제거 기술을 평가하고, 도입하고, 모니터링하며 조정해야 합니다."라고 IDC의 IT 이그제큐티브 프로그램(IEP) 객원 조사 고문인 Stanley B. Gibson은 말했습니다. 또한 "편향을 효과적으로 완화하는 기업은 기회 접근의 공정성, 고객 신뢰 강화, 정확한 위험 판단, 혁신과 장기적 안정성을 동시에 이끄는 안전한 운영으로 특징지어지는 향상된 형평성과 회복탄력성 덕분에 경쟁 우위를 점하게 될 것입니다."라고 IDC의 AI 소프트웨어 담당 리서치 디렉터인 Kathy Lange는 말했습니다.

주요 요약

상황 개요

  • 생성형 AI의 편향 이해
  • 생성형 AI의 편향이 주목받는 이유
  • 윤리 : 법령, 규제 및 법적 책임
    • 국제적인 관점
      • 유럽연합(EU) AI법
      • 브라질
      • 캐나다
    • 미국
      • 뉴욕시
      • 캘리포니아
      • 콜로라도
      • 일리노이
  • 편향 탐지 : 툴, 방법 및 과제
  • 편향 경감 어프로치
  • 감사

테크놀러지 바이어에 대한 어드바이스

  • 전략적 및 전술적 시점
    • 전략적 고려사항
    • 전술적 행동

참고 자료

  • 관련 조사
  • 요약
KSA 26.01.08

This IDC Perspective discusses bias in GenAI systems. GenAI's impressive capabilities have earned it a valued role in many organizations. It is answering questions, summarizing complex data sets, and speeding workflows. However, the presence of bias in GenAI output justifies caution in GenAI deployments.IT leaders should confront bias by learning about it and implementing effective bias mitigation strategies, rather than abandoning GenAI. GenAI biases fall into the categories of data, algorithmic, operational, drift, and confirmation. IT leaders should recognize each type and understand how to correct it.There are many good reasons to address bias, starting with an organization's own ethical guidelines. Local, state, national, and international laws, such as the EU AI Act, are coming onto the books, and violations could lead to significant penalties in addition to loss of customers, employees, and reputation. Audits for bias are a way to achieve regulatory compliance and in some cases are mandated by the new laws. Consultancies are becoming expert in bias audits and bias mitigation, while law firms are becoming expert in bias defense."Bias will not go away on its own. IT leaders must understand the risks of the biases they may face. Then they must evaluate, deploy, monitor, and adjust debiasing technologies on an ongoing basis," says Stanley B. Gibson, adjunct research advisor for IDC's IT Executive Programs (IEP)."Companies that effectively mitigate bias will have an advantage due to enhanced equity and resilience, marked by fair access to opportunity, stronger customer trust, accurate risk decisions, and safer operations that drive both innovation and long-term stability," says Kathy Lange, research director, AI Software at IDC.

Executive Snapshot

Situation Overview

  • Understanding Bias in Generative AI
  • Why Bias in GenAI Demands Attention
  • Ethics: Laws, Regulations, and Liabilities
    • Internationally
      • The European Union AI Act
      • Brazil
      • Canada
    • In the United States
      • New York City
      • California
      • Colorado
      • Illinois
  • Bias Detection: Tools, Techniques, and Challenges
  • Bias Mitigation Approaches
  • Audits

Advice for the Technology Buyer

  • Strategic and Tactical Perspectives
    • Strategic Considerations
    • Tactical Actions

Learn More

  • Related Research
  • Synopsis
샘플 요청 목록
0 건의 상품을 선택 중
목록 보기
전체삭제