AI의 추천은 누구에게 공정할까
데이터 편향과 공정성의 기준을 나눠 살피고, 추천 규칙을 바꾸며 반론을 포함한 토론문을 준비합니다.
마치고 나면주장·근거·반론을 갖춘 토론문
첫 단계부터 읽기 →이미 읽었다면 직접 정리하기 ↓이 순서로 읽어 보세요
- 01개념
데이터 편향 →
어떤 자료가 빠지거나 과하게 포함됐는지 봅니다.
- 02관점
알고리즘 공정성 →
공정성의 기준에 따라 평가가 달라지는 이유를 읽습니다.
- 03실습
추천 규칙 바꿔 보기 →
가상 자료의 점수와 규칙을 바꾸며 결과를 비교합니다.
한 번 더 생각할 질문
누구의 이익과 불이익을 기준으로 공정성을 판단했나요?모든 사람에게 같은 규칙을 쓰는 것과 같은 기회를 주는 것은 다를 수 있습니다. 서로 다른 기준이 충돌하는 사례를 남겨 보세요.
이제 내 생각을 정리할 차례
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