Apr 7th Journal Club

Themes: Affectively-Aware AI, Guidelines

Presenters: YK (Yoon Kyung Lee)

Topic 1: Ethical (and Practical) Guideline for Developers and Practitioners of Affectively-Aware AIs [YK]

선정 이유

감성 컴퓨팅에 대한 세간과 학계의 관심이 점점 높아지고 있다. 시의적절하게 얼굴 기반 감정 탐지 알고리즘의 활용의 방향을 제시할 수 있는 논문이라서 선정했다.

내용 요약

• 감정을 탐지할 수 있는 인공지능 학습용 모델이 많이 개발되고 인사평가, 학생 모니터링, 질병 진단 등에 활발하게 쓰이고 있다. 의료, 국방, 보안 등의 영역에서는 어떤 기술이 어떻게 쓰여야하는지에 대해 규제가 분명하고 엄격한 반면, 사람들은 감정 지능을 가진 인공지능이 무분별하게 쓰이거나, 편향이 그대로 학습된 상태로 쓰여도 이에 대한 엄격한 규제 또는 윤리적인 가이드라인에 대한 필요성을 못 느끼고 있다.
• 본 논문에서는 감정 탐지 인공지능을 (특히 얼굴 기반 감정 탐지) 책임져야하는 여러 주체를 구분하고 (Emoter: 감정을 읽히는 주체, Developer: 인공지능 알고리즘을 개발하는 주체, Operator: 인공지능 알고리즘을 적용하거나 상용화하는 주체) 각 주체별로 염두해야할 것과 윤리적인 인공지능 개발을 위해 해야할 행동을 제안한다.

의의

• 현재의 감정 탐지 알고리즘의 문제점을 지적한다: ‘감정’을 multimodal이 아닌 unimodal한 데이터(예: 사진)만 활용하고, ekman의 6개 카테고리 이상을 탐지할 수 없다는 점, 훈련 데이터에서 보인 성능이 새로운 인구, 환경이 반영된 test data에 일반화가 어렵다는 점, 그리고 데이터의 라벨러들에 대한 인구, 문화, 성별 등의 개인 특성을 control하거나 고려하지 않아 데이터에 bias가 그대로 학습된다는 점이다. 이를 극복할 수 있도록 1)감정에 대해서는 domain expert와 충분한 상의가 필요하며, 2) 훈련 데이터를 만드는 과정에 적극적으로 관여하여 편향이 학습될 수 있는 가능성을 최대한 배제하도록 하고, 3) 상용화될 AI program에 대해서는 third-party expert의 리뷰가 필요하다고 주장한다. 심리학을 비롯한 인간 및 동물을 대상으로 하는 연구의 기본 윤리 강령을 표준화하는 IRB 시스템처럼, 감정을 탐지하거나 학습하는 인공지능의 활용 범위, 방법, 그리고 개발 방안에 대해서도 적법한 규제 또는 행동 강령이 필요할 것이다.

참고 문헌

Ong, D. C. (2021, September). An ethical framework for guiding the development of affectively-aware artificial intelligence. In 2021 9th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII)(pp. 1-8). IEEE.