# 편견 감지 및 수정

AI 모델 검증: 

채용 과정에서 사용하는 AI 모델을 지속적으로 검증하여 편견이 개입되지 않도록 합니다. 이를 위해 다양한 데이터 세트를 사용하여 모델을 훈련하고, 편향된 결과가 나오지 않도록 주기적으로 점검합니다.

피드백 루프:

채용 후 결과에 대해 피드백을 수집하고, 이를 AI 시스템에 반영하여 지속적으로 공정성을 개선합니다. 이를 통해 AI는 점점 더 공정하고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있습니다.

[![관련뉴스](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20240523/085118_NRs6e6krgsx4zM6mis?q=75&s=1280x180&t=outside&f=webp)](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=136224)

**AI 시스템에서 편견을 감지하기 위해서는 훈련 데이터셋을 종합적으로 분석하는 것이 중요합니다. 이를 통해 특정 인구 그룹의 과대표나 부족을 식별하고, 다양한 데이터를 수집해 균형을 맞출 수 있습니다.​** (Code Interview)​.

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