데이터 생애주기 전반의 윤리 쟁점
데이터 윤리 입문
Shalini Kurapati, PhD
Co-founder and CEO, Clearbox AI
데이터 생애주기
1 https://www.ibm.com/topics/data-life cycle-management#Data%20life cycle%20management%20and%20IBM 2 Icon made by Flat Icons on from www.flaticon.com
데이터 수집
- 다양한 방식: 설문, 앱, 센서, 웨어러블, 웹 스크래핑, 제3자
- 수집이 허용되는가? 프라이버시, 저작권
- 목적성 있는 수집: 왜·얼마나 필요한지 명확히
- 대표성 있는 데이터, 응답자 시간 존중
- 사전 동의: 핵심
- 데이터 공급자 검증
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데이터 준비
- 정제, 라벨링, 주석: 오디오 전사, 텍스트·이미지 라벨링, 부적절 콘텐츠 표시
- 인간 주석자: 교육 부족, 착취, ChatGPT의 케냐 노동자 사례
- 데이터 품질 불일치, 편향된 라벨
1 https://time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/
데이터 저장
- 기밀성과 무결성: 유출·분실 방지
- 데이터 보안: 무단 접근 금지
- 기술적:
- 저장 인프라, 방법, 기법, 장치
- 조직적:
- 회사 정책, 교육
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데이터 공유
- 혁신·협업(때로는 수익화)에 필요한 데이터 공유
- 책임 있게 하면 긍정적 사례: 코로나 데이터 공유
- 프라이버시 규정, 개인 권리
- 데이터 소유권, 사전 동의
- 프라이버시 보존형 공유
1 https://www.ga4gh.org/news/regulatory-ethics-perspective-on-covid-19-data-sharing-an-interview-with-johan-ordish/
