정확도 하나로 AI를 평가할 수 있을까?

가상 게시물 분류의 기준을 바꾸고 잘못 표시한 사례와 놓친 사례가 누구에게 어떤 문제를 만드는지 살펴봅니다.

이 탐구에서 알아볼 내용

AI 분류의 서로 다른 오류를 구별하고 전체 정확도 외에 검토·설명·이의 제기의 필요성을 설명한다.

관점 비교 · 연계 성취기준 12사탐03-02 · 12사탐01-04

사례와 관점을 선택하거나 조건을 바꾸며 탐구하는 활동입니다. 개념 해설과 탐구 질문은 이 페이지에서 바로 읽을 수 있습니다.

더 넓게 표시하면 문제 있는 사례를 덜 놓치지만 문제없는 사례도 더 많이 표시합니다. 어떤 오류의 피해를 줄이고 누구의 권리를 보호할지, 검토 자원과 이의 절차를 함께 논의해야 합니다.

문제 유무도 실제로는 맥락과 규칙에 대한 검토가 필요한 판단입니다.
숫자 다음에 물을 질문	필요한 검토
누가 피해를 입나?	잘못 표시되거나 문제를 놓쳤을 때 당사자가 겪는 영향을 구분
자료의 권리는 지켜졌나?	수집 목적·동의·사생활·대표성과 편향 검토
바로 제재해도 되나?	맥락 검토·설명·사람의 감독·이의 제기 절차 설계