https://www.ted.com/talks/joy_buolamwini_how_i_m_fighting_bias_in_algorithms?utm_campaign=tedspread--b&utm_medium=referral&utm_source=tedcomshare
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안녕하세요. 코드의 시인, 조이입니다. 저는 보이지 않는 힘이 일어나는 것을 막기 위한 사명을 띠고 있어요. 제가 '코드화된 시선'이라 부르는 힘인데요. 다른 사람은 알고리즘의 편견이라 부르죠.
Hello, I'm Joy, a poet of code, on a mission to stop an unseen force that's rising, a force that I called "the coded gaze," my term for algorithmic bias.
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알고리즘의 편견은 인간의 편견처럼 불평등을 초래하지만 알고리즘은 바이러스처럼 대규모의 편견을 빠른 속도로 퍼뜨릴 수 있어요. 또한, 알고리즘의 편견은 자신이 배제되는 경험이나 차별적인 대우로 이어질 수 있어요. 자세히 설명해 드리죠.
Algorithmic bias, like human bias, results in unfairness. However, algorithms, like viruses, can spread bias on a massive scale at a rapid pace. Algorithmic bias can also lead to exclusionary experiences and discriminatory practices. Let me show you what I mean.
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(비디오) 안녕, 카메라야. 이게 내 얼굴이야. 내 얼굴이 보이니? 안경을 벗으면 보이니? 이 친구의 얼굴은 보이잖아. 내 얼굴은 보여? 그럼 가면을 쓸게. 내 가면이 보이니?
(Video) Hi, camera. I've got a face. Can you see my face? No-glasses face? You can see her face. What about my face? I've got a mask. Can you see my mask?
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이런 일이 왜 일어난 걸까요? 제가 왜 컴퓨터 앞에 앉아서 하얀 가면을 쓰고 싸구려 웹캠에 인식이 되도록 노력하고 있을까요? 제가 코드의 시인으로서 '코드화된 시선'과 싸우기 전에 저는 MIT 미디어랩의 대학원생이었어요. 그곳에서 많은 기발한 프로젝트에 참여할 수 있었는데 염원의 거울도 있었습니다. 제가 참여한 프로젝트로, 거울에 비친 제 모습에 디지털 가면을 씌우는 프로젝트였죠. 아침에 힘찬 느낌을 원하면 사자 가면을 씌울 수 있고 희망찬 느낌을 받고 싶다면 명언을 띄울 수 있었죠. 저는 일반적인 얼굴 인식 소프트웨어를 사용하여 시스템을 만들었지만 제가 흰 가면을 쓰지 않으면 굉장히 테스트하기 어려웠어요.
So how did this happen? Why am I sitting in front of a computer in a white mask, trying to be detected by a cheap webcam? Well, when I'm not fighting the coded gaze as a poet of code, I'm a graduate student at the MIT Media Lab, and there I have the opportunity to work on all sorts of whimsical projects, including the Aspire Mirror, a project I did so I could project digital masks onto my reflection. So in the morning, if I wanted to feel powerful, I could put on a lion. If I wanted to be uplifted, I might have a quote. So I used generic facial recognition software to build the system, but found it was really hard to test it unless I wore a white mask.
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불행하게도, 저는 전에도 이런 문제에 부딪힌 적이 있어요. 제가 조지아 공대에서 컴퓨터 공학 전공생이었을 때 저는 사회적 로봇을 연구했어요. 과제들 중 하나는 까꿍놀이하는 로봇을 만들기였죠. 간단한 순서 교대 게임으로, 얼굴을 가렸다가 보이며 "까꿍!"이라고 말하는 게임이죠. 문제는, 까꿍 놀이는 제가 여러분의 얼굴을 볼 수 있어야 하는데 로봇이 저를 보지 못했어요. 하지만 저는 룸메이트의 얼굴을 빌려서 프로젝트를 끝냈고 과제를 제출한 다음 다른 누군가가 이 문제를 해결하겠지 라고 생각했어요.
Unfortunately, I've run into this issue before. When I was an undergraduate at Georgia Tech studying computer science, I used to work on social robots, and one of my tasks was to get a robot to play peek-a-boo, a simple turn-taking game where partners cover their face and then uncover it saying, "Peek-a-boo!" The problem is, peek-a-boo doesn't really work if I can't see you, and my robot couldn't see me. But I borrowed my roommate's face to get the project done, submitted the assignment, and figured, you know what, somebody else will solve this problem.
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그로부터 오래 지나지 않아 창업 대회 참가를 위해 홍콩에 갔어요. 주최 측은 참여자들이 그 지역의 스타트업 기업들을 방문하도록 했어요. 한 스타트업에 사회적 로봇이 있었고 시범을 보여주기로 했어요. 로봇은 모두에게 잘 작동했죠. 저만 빼고요. 아마 짐작하셨을 거예요. 제 얼굴을 인식하지 못했어요. 저는 개발자들에게 무슨 일이냐고 물었고 제가 썼던 그 얼굴 인식 소프트웨어를 쓴 게 문제였어요. 지구 반대편에서 저는 알고리즘의 편견이 인터넷에서 파일을 다운로드받는 것처럼 빠르게 퍼질 수 있다는 걸 알았어요.
Not too long after, I was in Hong Kong for an entrepreneurship competition. The organizers decided to take participants on a tour of local start-ups. One of the start-ups had a social robot, and they decided to do a demo. The demo worked on everybody until it got to me, and you can probably guess it. It couldn't detect my face. I asked the developers what was going on, and it turned out we had used the same generic facial recognition software. Halfway around the world, I learned that algorithmic bias can travel as quickly as it takes to download some files off of the internet.
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어떻게 된 걸까요? 왜 제 얼굴은 인식되지 않죠? 자, 우리가 어떻게 기계가 볼 수 있게 하는지 알아보세요. 컴퓨터의 시야는 머신 러닝 기술을 사용해 얼굴을 인식해요. 우리는 여러 예시 얼굴들로 이루어진 연습 세트를 만들어 놓죠. 이건 얼굴이다. 이건 얼굴이다. 이건 얼굴이 아니다. 그리고 시간이 지나면, 컴퓨터에게 얼굴 인식을 가르칠 수 있어요. 하지만, 연습 세트가 그렇게 다양하지 않다면 규정된 표준에서 너무 벗어나는 얼굴들은 인식하기 어려울 거예요. 저한테 일어났던 일과 같죠.
So what's going on? Why isn't my face being detected? Well, we have to look at how we give machines sight. Computer vision uses machine learning techniques to do facial recognition. So how this works is, you create a training set with examples of faces. This is a face. This is a face. This is not a face. And over time, you can teach a computer how to recognize other faces. However, if the training sets aren't really that diverse, any face that deviates too much from the established norm will be harder to detect, which is what was happening to me.
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하지만 걱정하지 마세요. 좋은 소식도 있어요. 연습 세트는 하늘에서 뚝 떨어지지 않아요. 우리가 직접 만들 수 있죠. 따라서 전 영역을 아울러 다양한 인류의 얼굴을 반영하는 연습 세트를 만들 기회가 있어요.
But don't worry -- there's some good news. Training sets don't just materialize out of nowhere. We actually can create them. So there's an opportunity to create full-spectrum training sets that reflect a richer portrait of humanity.
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여러분은 방금 사회적 로봇이 어떤지 제가 어떻게 알고리즘의 편견에 의한 배제에 대해 알게되었는지 보셨어요. 하지만 알고리즘의 편견은 차별적 관행으로 이어질 수도 있습니다. 미국 전역에서 경찰서들이 범죄 근절의 무기로 얼굴 인식 소프트웨어를 사용하기 시작했어요. 조지타운대 법학센터에 따르면 총 1억1천7백만명에 달하는 미국 성인 둘 중 한 명의 얼굴이 얼굴 인식 네트워크에 올려져 있어요. 경찰은 현재 이 네트워크를 제한 없이 살펴볼 수 있어요. 정확성이 검증되지 않은 알고리즘을 사용하면서요. 우리는 얼굴 인식이 잘못될 수 있다는 것을 알고 있고 얼굴을 일관되게 표시하는 것은 과제로 남아있어요. 아마 페이스북에서 보셨을 거예요. 저와 제 친구들은 다른 사람의 이름이 우리 사진에 표시된 것을 보고 매번 웃어요. 하지만 범죄 용의자를 잘못 파악하는 것은 웃을 일이 아니며 시민의 자유를 침해하죠.
Now you've seen in my examples how social robots was how I found out about exclusion with algorithmic bias. But algorithmic bias can also lead to discriminatory practices. Across the US, police departments are starting to use facial recognition software in their crime-fighting arsenal. Georgetown Law published a report showing that one in two adults in the US -- that's 117 million people -- have their faces in facial recognition networks. Police departments can currently look at these networks unregulated, using algorithms that have not been audited for accuracy. Yet we know facial recognition is not fail proof, and labeling faces consistently remains a challenge. You might have seen this on Facebook. My friends and I laugh all the time when we see other people mislabeled in our photos. But misidentifying a suspected criminal is no laughing matter, nor is breaching civil liberties.
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머신러닝은 현재 얼굴인식에 사용되지만 컴퓨터 시각을 넘어선 곳까지 확장되고 있어요. '대량살상무기 (WMD)'라는 책에서 데이터 과학자 캐시 오닐은 새로운 대량살상무기에 대해서 말해요. 널리 퍼진, 알 수 없는 파괴적인 알고리즘이죠. 이들은 우리 삶에 큰 영향을 미치는 선택에 점점 많이 사용되고 있어요. 누가 고용되고 누가 해고되는가? 빚을 질까? 보험에 가입할까? 원하는 대학에 합격하는가? 여러분과 당신이 같은 상품에 대해서 같은 가격을 지불하는가?
Machine learning is being used for facial recognition, but it's also extending beyond the realm of computer vision. In her book, "Weapons of Math Destruction," data scientist Cathy O'Neil talks about the rising new WMDs -- widespread, mysterious and destructive algorithms that are increasingly being used to make decisions that impact more aspects of our lives. So who gets hired or fired? Do you get that loan? Do you get insurance? Are you admitted into the college you wanted to get into? Do you and I pay the same price for the same product purchased on the same platform?
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법 집행에서도 예방적 치안을 위해 머신 러닝 사용을 시작했어요. 몇몇 판사들은 기계가 만든 위험 점수를 사용하여 사람들의 형량을 결정하기도 해요. 그래서 우린 이런 선택에 대해 생각해 봐야 해요. 이 선택이 공정한가? 게다가 우리는 알고리즘의 선택이 매번 공정하지는 않다는 걸 봤어요.
Law enforcement is also starting to use machine learning for predictive policing. Some judges use machine-generated risk scores to determine how long an individual is going to spend in prison. So we really have to think about these decisions. Are they fair? And we've seen that algorithmic bias doesn't necessarily always lead to fair outcomes.
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그럼 어떻게 해야 할까요? 우리는 포괄적인 코드를 만들고 포괄적인 코딩 선례를 도입해야 해요. 이것은 사람들로부터 시작됩니다. 따라서, 누가 코딩을 하는지가 중요하죠. 우리는 지금 다양한 개인들로 이루어져 서로의 맹점을 볼 수 있는 팀을 만들고 있나요? 기술적인 면에서 우리가 어떻게 코딩을 하는지가 중요해요. 지금 우리는 시스템을 개발하면서 공정함을 염두에 두고 있나요? 마지막으로, 우리가 왜 코딩을 하는지가 중요해요. 우리는 엄청난 부를 위하여 컴퓨터를 도구로 사용했어요. 이제 우리에겐 더 큰 평등을 얻을 기회가 있어요. 우리가 사회적 변화를 미루지 않고 우선순위에 둔다면요. 이 세 가지 요소가 '인코딩' 운동을 구성합니다. 누가 코딩을 하는지 어떻게 코딩을 하는지 왜 코딩을 하는지가 중요해요.
So what can we do about it? Well, we can start thinking about how we create more inclusive code and employ inclusive coding practices. It really starts with people. So who codes matters. Are we creating full-spectrum teams with diverse individuals who can check each other's blind spots? On the technical side, how we code matters. Are we factoring in fairness as we're developing systems? And finally, why we code matters. We've used tools of computational creation to unlock immense wealth. We now have the opportunity to unlock even greater equality if we make social change a priority and not an afterthought. And so these are the three tenets that will make up the "incoding" movement. Who codes matters, how we code matters and why we code matters.
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그리고 인코딩을 향해 가며 우리는 편견을 분별하는 플랫폼을 구축할 수 있어요. 제가 공유한 것과 같은 다른 사람들의 경험을 모으고 현존하는 소프트웨어를 검사하면서 말이죠. 우리는 또한 더욱 포용적인 연습 세트를 만들기 시작할 수 있어요. "포괄적인 셀카" 캠페인을 상상해 보세요. 여러분과 제가 더욱 포용적인 연습 세트를 만드는 데 셀카를 보내면서 도움을 줄 수 있는 거예요. 그리고 우리가 개발하는 기술의 사회적 영향에 대해 보다 양심적으로 생각할 수 있어요.
So to go towards incoding, we can start thinking about building platforms that can identify bias by collecting people's experiences like the ones I shared, but also auditing existing software. We can also start to create more inclusive training sets. Imagine a "Selfies for Inclusion" campaign where you and I can help developers test and create more inclusive training sets. And we can also start thinking more conscientiously about the social impact of the technology that we're developing.
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인코딩 운동을 시작하기 위해서 저는 알고리즘 정의 연합을 창설했어요. 공정함을 중요시 여기는 사람 누구든 '코딩된 시선'에 맞서 싸우는 걸 도와줍니다. codedgaze.com에서 편견을 보고하거나 검사를 요청하거나 테스터가 될 수 있으며 진행되는 대화에 참여할 수도 있어요. 해시태그 codedgaze입니다.
To get the incoding movement started, I've launched the Algorithmic Justice League, where anyone who cares about fairness can help fight the coded gaze. On codedgaze.com, you can report bias, request audits, become a tester and join the ongoing conversation, #codedgaze.
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그래서 저는 여러분이 저와 함께 기술이 일부만이 아닌 모두를 위해 쓰이는 세상을 포용성을 중요시여기고 사회적 변화를 중시하는 세상을 만드는데 동참하셨으면 합니다.
So I invite you to join me in creating a world where technology works for all of us, not just some of us, a world where we value inclusion and center social change.
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감사합니다.
Thank you.
08:26
(박수)
(Applause)
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하지만 여러분에게 질문이 하나 있어요. 여러분은 이 싸움에 동참하실 건가요?
But I have one question: Will you join me in the fight?
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(웃음)
(Laughter)
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(박수)
(Applause)
