알고리즘 편향은 AI 알고리즘이 특정 집단을 불공정하게 대우하거나 차별하는 현상을 말합니다. 

 

알고리즘은 학습 데이터에 기반하여 작동하며, 이러한 학습 데이터가 사회적 편견이나 차별을 반영하고 있으면 알고리즘 또한 같은 편견을 가지게 됩니다. 예를 들어, 채용 알고리즘이 과거의 채용 데이터에서 남성이 더 많은 고직에 임명되었던 경우, 여성 후보자를 불공정하게 배제할 수 있습니다.

 

알고리즘 편향은 인종, 성별, 계층 등 다양한 요소에 대해 발생하며, 사회적 불평등을 악화시키는 심각한 문제입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 학습 데이터의 다양성 확보, 알고리즘 설계 시 편향 가능성을 최소화하는 노력, 그리고 알고리즘 결과에 대한 지속적인 모니터링과 평가가 필요합니다.