Race Data 측정과 Meta의 공정하고 포용적인 제품에 대한 약속

Meta, 인종별 기술 경험 격차 해소 나선다… 데이터 기반 포용적 제품 개발 박차 Meta Platforms(META)가 자사 기술을 이용하는 과정에서 인종에 따른 경험의 차이가 있는지 측정하고, 이를 바탕으로 더욱 포용적인 제품을 개발하기 위한 노력을 강화하고 있습니다. 최근 Meta는 시민 사회 단체, 개인 정보 보호 전문가, 학계, 규제 당국 등 다양한 이해관계자들과의 협력을 통해 이러한 목표를 달성하기 위한 구체적인 방법론을 공유했습니다. Meta는 지난 2022년 7월 28일 업데이트를 통해, 역사적으로나 제도적으로 소외된 커뮤니티의 사람들이 Meta 플랫폼을 이용하는 경험과 자사 기술이 이들에게 미칠 수 있는 영향에 대한 면밀한 조사를 진행하고 있음을 밝혔습니다. 향후 몇 달간 미국 내 Instagram 이용자들은 자신의 인종이나 민족에 대한 정보를 묻는 설문 조사에 참여할 기회를 얻게 될 예정입니다. 이 설문 조사는 Meta가 책임감 있는 제품 개발을 지속하고, 모든 이용자에게 혜택을 제공하기 위한 장기적인 노력의 일환입니다. 예를 들어, 이 설문 조사를 통해 수집된 정보는 Instagram 콘텐츠 순위 결정 방식에 있어 각 커뮤니티가 경험할 수 있는 차이를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. Meta는 이번 조사에서 설문 관리는 YouGov이, 데이터 처리는 Northeastern University(NU), Texas Southern University(TSU), University of Central Florida(UCF), Oasis Labs(OL)가 담당합니다. 특히 Oasis Labs는 개인 정보 보호를 강화하는 Secure Multi-Party Computation(SMPC) 방식을 활용한 접근 방식 개발에도 기여했습니다. Meta는 역사적으로 흑인 대학(HBCU)인 TSU와 히스패닉계 서비스 기관(HSI)인 UCF와 파트너십을 맺었습니다. 이는 이들 기관이 주로 역사적, 제도적으로 소외된 커뮤니티를 대상으로 서비스를 제공하기 때문입니다. Meta는 소외된 커뮤니티의 사람들이 자사 기술을 경험하는 방식을 이해하는 데 전념하고 있으며, 앞으로도 HBCU 및 HSI와의 협력을 지속할 계획입니다. 이러한 노력은 2021년 11월 18일에 처음 발표된 내용에 기반합니다. 당시 Meta는 기술과 시민권의 교차점이 업계 전반의 더 많은 관심과 주의를 요구하는 새로운 영역이며, 특히 디지털 차별과 편향의 증가 추세 속에서 더욱 중요해지고 있다고 언급했습니다. 소외된 커뮤니티 구성원들에게 기술이 미칠 수 있는 잠재적 영향에 대한 질문이 제기됨에 따라, Meta는 더 많은 연구를 수행해 달라는 요청에 귀 기울여 왔습니다. Meta는 소외된 커뮤니티의 사람들이 Meta 기술을 경험하는 방식에 대한 이해를 높이기 위한 접근 방식을 설명하며, 일부 이용자들이 기회가 제한되거나 다른 사람들과 다른 경험을 하고 있다고 느끼지만, 이에 대한 명확한 데이터가 부족하여 원인을 파악하기 어렵다고 지적했습니다. 측정할 수 없는 것은 해결할 수 없다는 인식 하에, 보다 정확한 측정 프레임워크를 구축하는 것이 포용적인 제품, 정책 및 운영을 만드는 데 필수적이라고 강조했습니다. 이러한 작업을 올바르게 수행하기 위해 Meta는 단독으로 진행하지 않고, 시민 사회 단체, 개인 정보 보호 전문가, 학계, 규제 당국 등과 협력하여 잠재적인 경험 차이를 측정하는 최선의 방법에 대해 논의하고 있습니다. 측정 옵션을 탐색하는 과정에서 전문가들은 모든 작업이 개인 정보 보호, 보안 및 투명성을 고려해야 한다고 재확인했습니다. 초기 단계로 Meta는 미국 내 플랫폼을 연구하고 인종과 관련하여 공정성을 높일 기회를 식별하기 위한 프레임워크를 도입할 계획입니다. Meta는 미국 내 인구 통계를 측정하는 데 일반적으로 사용되는 미국 인구 조사 및 우편 번호 데이터를 활용하는 방안을 검토했지만, 이 접근 방식에는 일부 한계가 있음을 인지했습니다. 이에 따라 Meta는 보다 정확한 통찰력을 제공할 두 가지 방법론을 추가하여 이 접근 방식을 보강할 예정입니다. 이 과정에서 개인 정보 보호를 존중하면서 중요한 측정이 가능하도록 할 것입니다. 첫 번째 방법론은 Bayesian Improved Surname Geocoding으로, 공개적으로 이용 가능한 미국 인구 조사 통계에 기반하여 우편 번호와 성(surname)을 기준으로 인종 분포를 추정하고 집계하는 널리 사용되는 방법을 탐색합니다. 개인 정보 보호 강화 조치를 적용한 이 방법은 집계된 결과를 사용하여 데이터를 분석하는 데 도움이 될 것입니다. 두 번째 방법론은 Off-platform surveys using secure multiparty computation으로, 아직 개발 중인 이 방법론은 혁신적인 개인 정보 보호 강화 기술을 활용하여 미국 내 잠재적인 경험 차이를 학습하는 데 도움을 줄 것입니다. 파트너 기관과의 협력을 통해 옵트인(opt-in) 방식의 플랫폼 외부 설문 조사를 실시하고, 개인 정보 보호를 유지하는 방법을 적용하여 측정을 진행할 것입니다. 이러한 작업은 초기에는 미국 내 인종에 초점을 맞추겠지만, 기업의 인권 정책에 따라 국내외 다른 소외된 커뮤니티의 우려를 해결하기 위한 기반을 마련하는 데 도움이 될 것입니다. Meta는 올해 초 독립적인 정책 및 관행 감사 후 기업의 약속의 일환으로 새로운 시민권 조직을 설립하기 위해 합류한 인사를 언급하며, 시민권 전문가 Laura Murphy의 감사 보고서에서 Meta가 수십억 명의 사람들에게 중요한 영향을 미칠 수 있는 알고리즘 및 기계 학습 모델이 불공정하거나 부정적인 결과를 초래하지 않도록 보장할 책임이 있다고 언급한 바 있습니다. Meta는 이 여정이 쉽지 않을 것임을 알지만, 신중하게 이 작업을 수행하고 노력에 대해 투명하게 공개하겠다는 의지를 재확인했습니다.