▲ 왼쪽부터 컴퓨터공학과 박수용 교수(지도교수), 이준하 학생(석사과정 1학기)

최근 머신러닝에서는 편향이 '차별'로 이어지는 문제가 주목받고 있다. 한편 머신러닝 기술은 디바이스의 성능 향상과 데이터 프라이버시에 대한 인식 고조로 인해 연합 학습(Federated Learning)의 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 연합 학습에서 사람이 '적절한 알고리즘'에 대한 기준을 제시할 수 있게 하고, 블록체인의 스마트 컨트랙트를 활용해 이 기준이 잘 적용되었는지를 검증하고 보장하는 방법론인 셀도니언 블록플로우(Seldonian BlockFLow)를 제시하였다. 분산화되는 인공지능 학습 환경에서 '적절한 인공지능'에 대한 사회적 기준이 개입되고 구현될 수 있음을 보였음에 본 연구의 의의가 있다. 

한국정보과학회 한국컴퓨터종합학술대회(KCC2021)는 인공지능, 컴퓨터시스템, 정보보안 및 고신뢰컴퓨팅 등 정보기술 전 분야의 최신 연구결과가 발표되는 정보과학기술 학술대회이다.