마이크로소프트와 학계에 머무는 동안 데이터 과학자인 제니퍼 체이스(Jennifer Chayes)는 데이터 과학과 컴퓨팅을 이용해 인공지능(AI)을 더 공정하고 덜 편향적으로 만들기 위해 애써왔다.

15살에 학교를 중퇴한 후 캘리포니아 대학 버클리 캠퍼스에서 데이터 과학의 최고 전문가가 되기까지 체이스는 꽤 많은 경력을 쌓아왔다. 그녀는 1987년 UCLA 수학과 종신 교수로 부임했고. 이후 10년 뒤 마이크로소프트의 권유로 학제간 ‘연구이론 그룹(Research Theory Group)을 공동 설립했다.

연구원들이 마이크로소프트의 안면 인식 소프트웨어가 ‘편향성 문제’를 일으킨다는 사실을 알아낸 것은 그녀가 뉴욕 마이크로소프트 연구실에서 일할 때였다. 연구원들은 안면 인식 소프트웨어가 황인과 흑인 얼굴보다 백인 얼굴을 더 정확하게 구분해 낸다는 것을 알아냈다. 그러자 마이크로소프트는 곧장 그러한 안면 인식 알고리즘으로부터 편향성을 제거하는 연구에 착수했다. 또 AI의 공정성(fairness), 책임감(accountability), 투명성(transparency), 윤리(ethics)를 중시하겠다는 의지를 드러내기 위해 이 네 영어 단어의 첫 글자를 따서 연구를 담당할 ‘FATE’ 그룹도 만들었다.

<MIT 테크놀로지 리뷰>의 아닐 아난타스와미 기자가 현재 캘리포니아 대학 버클리 캠퍼스에서 컴퓨팅·데이터 과학·사회과 부교수이자 정보학교 학장으로 있는 체이스를 만나서 데이터 과학이 컴퓨팅과 다른 분야를 어떻게 변화시키고 있는지 알아봤다.