Towards Fair AI: Algorithmic Bias Analysis and Integrated Mitigation-Governance Strategy

본 연구는 인공지능(AI) 알고리즘의 편향 문제를 기술적 결함이 아닌 사회 전반에 영향을 미치는 구조적 과제로 규정하고, 이를 해결하기 위한 통합적 거버넌스 전략을 제안한다. 먼저 데이터 및 알고리즘 단계에서 발생하는 편향의 개념과 유형을 정리하고, 형사 사법, 이미지 인식, 온라인 미디어 등 다양한 영역에서 나타나는 알고리즘 편향의 양상을 분석한다. 분석을 통해 알고리즘 편향이 개인의 기본권을 침해하고 사회적 불평등을 심화시킬 위험을 내포하며, 단일한 기술적 조치만으로는 해결이 어렵다는 점을 확인한다. 이에 따라 본 연구는 데이터 전처리, 공정성 제약 학습, 추론 단계의 검증 등 기술적 완화 기법과 함께 설명 가능성(XAI) 확보, 전문가 윤리 규범 제도화, 시민의 알 권리 보장 등을 포함한 제도적 대응 방안을 결합한 다층적 거버넌스 체계를 제시한다. 이러한 통합적 접근은 AI의 공정성과 신뢰성을 확보하고 지속 가능한 AI 활용 기반을 마련하는 데 기여한다.