포용적 설계는 다음 사례를 고려하여 인공 지능(AI)에 통합될 수 있습니다.
1. 다양하고 대표적인 데이터: AI 모델은 다양한 인구 통계, 문화 및 능력을 포함하여 다양하고 대표적인 데이터 세트를 사용하여 훈련되어야 합니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하면 더 넓은 관점을 보장하고 AI 시스템에 내재된 편견을 줄일 수 있습니다.
2. 사용자 참여: 소외된 커뮤니티를 포함하여 다양한 배경을 가진 개인을 디자인 프로세스에 참여시킵니다. 개발 주기 전반에 걸쳐 최종 사용자를 포함함으로써 그들의 고유한 관점과 요구 사항을 해결할 수 있어 AI 솔루션을 보다 포괄적으로 만들 수 있습니다.
3. 윤리적 고려: 차별을 방지하고 공정성을 보장하기 위해 AI 설계에 윤리적 지침과 원칙을 통합합니다. 이러한 지침은 잠재적인 편견, 개인 정보 보호 문제 및 소외된 커뮤니티에 대한 잠재적 영향을 고려해야 합니다.
4. 접근성 기능: AI 시스템은 장애인이 접근할 수 있도록 설계되어야 합니다. 여기에는 다양한 감각 장애(음성 인식, 텍스트 음성 변환 등)에 대한 대안 제공, 다양한 입력 방법 수용 및 접근성 표준 준수가 포함됩니다.
5. 투명성 및 설명 가능성: AI 모델을 투명하고 설명 가능하게 만들어 해석 가능성을 높입니다. 이를 통해 사용자는 의사 결정 방법을 이해하고 신뢰와 공정성을 촉진할 수 있습니다. 설명 가능성은 AI 시스템이 사람들의 삶에 상당한 영향을 미칠 때 특히 중요합니다.
6. 지속적인 평가 및 개선: 편향, 오류 및 포용성에 대해 AI 시스템을 정기적으로 평가하고 사용자 피드백 및 실제 영향을 기반으로 반복합니다. 평생 학습 및 개선에 대한 노력은 AI 시스템이 시간이 지남에 따라 계속해서 더 포괄적이 되도록 보장합니다.
7. 다양한 팀의 참여: 포괄적인 AI를 만들기 위해서는 다양한 개발 팀을 구성하는 것이 필수적입니다. 다양한 관점과 경험은 귀중한 통찰력을 제공하고 잠재적인 편견과 간과된 문제를 식별할 수 있게 합니다.
이러한 관행을 AI 시스템의 설계 및 개발에 통합함으로써 포용적 설계가 효과적으로 통합될 수 있어 광범위한 사용자에게 공정하고 접근 가능하며 유익한 AI 모델로 이어질 수 있습니다.
발행일: