AI 다원성 지표 AIPI 소개

초록

본 논문은 AI 시스템의 거버넌스와 이해관계자 참여 정도를 측정하기 위해 ‘AI 플루럴리즘 인덱스(AIPI)’라는 공개·검증 가능한 복합 지표를 제안한다. 네 가지 핵심 축(참여 거버넌스, 포용·다양성, 투명성, 책임성)을 기반으로 증거 기반 코딩, 불확실성 처리, 신뢰성 검증 절차를 설계하고, 파일럿 결과와 기존 프레임워크와의 비교를 제공한다.

상세 분석

AIPI는 AI 다원성을 ‘이해관계자가 목표·데이터·안전·배포 과정에 실질적으로 영향을 미칠 수 있는 정도’로 정의하고, 이를 정량화하기 위해 네 개의 동등 가중 축을 설정한다. 각 축은 5~7개의 구체적 지표로 세분화되며, 모든 지표는 공개된 아티팩트(정책 문서, 모델 카드, 감사 보고서 등) 혹은 독립 평가 결과에 기반한다. 증거는 ‘Known’, ‘Evidence’, ‘Optimistic’ 세 가지 처리 방식으로 불확실성을 명시적으로 반영한다. 특히 Unknown(증거 부재) 상황을 0점(보수적)과 1점(낙관적) 사이에 구간으로 제시해, 순위 변동성을 투명하게 보여준다.

정규화 단계에서는 이진·서열·계수형 지표를