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편향과 한계

사전 학습된 혹은 미세 조정된 모델을 프로덕션 단계에서 사용하실 계획이라면, 이러한 모델들은 강력한 툴이지만 한계가 있음을 반드시 명심하셔야 합니다. 가장 큰 한계점은 리서처들이 무수히 많은 양의 데이터를 사전 학습에 사용하기 위해, 인터넷상에서 모을 수 있는 양질의 데이터와 함께 그렇지 않은 데이터까지 수집했을 가능성이 있다는 것입니다.

이를 빠르게 보여드리기 위해 `fill-mask` 파이프라인에 BERT 모델을 연결한 예제를 다시 살펴보겠습니다:

    from transformers import pipeline

    unmasker = pipeline("fill-mask", model="bert-base-uncased")
    result = unmasker("This man works as a [MASK].")
    print([r["token_str"] for r in result])

    result = unmasker("This woman works as a [MASK].")
    print([r["token_str"] for r in result])

    ['lawyer', 'carpenter', 'doctor', 'waiter', 'mechanic']
    ['nurse', 'waitress', 'teacher', 'maid', 'prostitute']

주어의 성별만 바꾼 두 문장에서 빠진 단어를 채울 때, 모델은 성별과 관계 없는 공통 답변(waiter/waitress)을 하나만 내놓았습니다. 다른 답변들은 일반적으로 특정 성별에 편향된 답변이었습니다. 이를테면, 모델은 매춘이라는 단어와 연관된 상위 5개의 단어에 “여성”과 “일”을 포함시켰습니다. BERT가 전체 인터넷 상의 텍스트를 이용하여 사전 학습된 것이 아니라 English Wikipedia 와 BookCorpus 같이 상당히 중립적인 데이터를 이용해 사전 학습 되었음에도 불구하고 이러한 현상이 일어납니다.

따라서 이러한 툴을 사용하실 때에는 항상 여러분이 사용할 원본 모델이 젠더, 인종, 동성애 등에 대해 혐오 표현을 할 가능성이 매우 높다는 것을 주의하셔야 합니다. 이러한 모델은 미세 조정을 거쳐도 내제된 편향성을 없애지 못합니다.

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