docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links
This commit is contained in:
@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [auto-reinforced, algorithmic-fairness, bias, equality, machine-learning-e
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last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Algorithmic Fairness]]
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# [[Algorithmic Fairness|Algorithmic Fairness]]
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "데이터에 깃든 차별 걷어내기: AI가 성별, 인종, 계층에 대한 편향을 학습하여 누군가에게 불이익을 주지 않도록, 학습 데이터부터 결과 도출까지 모든 과정의 공정성을 확보하는 엔지니어링 윤리."
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@@ -30,6 +30,6 @@ last_reinforced: 2026-04-20
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- **정책 변화(RL Update)**: 채용, 대출 심사, 형량 예측 등 민감한 공공 서비스 정책에서 사용되는 알고리즘은 의무적으로 '공정성 영향 평가(Fairness Audit)'를 통과해야 하는 정책이 수립됨.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Toxicity-and-Bias-Mitigation]], [[AI Accountability]], [[AI Governance]], [[Ethics & AI]], [[Sociology of Knowledge]]
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- [[Toxicity-and-Bias-Mitigation|Toxicity-and-Bias-Mitigation]], [[AI Accountability|AI Accountability]], [[AI Governance|AI Governance]], [[Ethics & AI|Ethics & AI]], [[Sociology of Knowledge|Sociology of Knowledge]]
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- **Modern Tech/Tools**: IBM AI Fairness 360, Google What-If Tool, Fairlearn.
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Reference in New Issue
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