BiasAwareFeedback: NLP로 텍스트 편향 감지 (미니 연구 프로젝트)

Source: Dev.to

학생 작문을 위한 편향 인식 자동 피드백 시스템

제한 사항, 재현 가능성 및 연구 포지셔닝

A. 시스템 제한 사항

• 모델 의존성 – 편향 탐지 구성 요소는 로컬에 호스팅된 대형 언어 모델(LLaMA 3 via Ollama)에 의존합니다. 이는 무료이면서 오프라인 실험을 가능하게 하지만, 모델 버전, 프롬프트 표현, 추론 온도에 따라 출력이 달라지는 변동성을 도입합니다.
• 비결정적 출력 – 대형 언어 모델은 생성형이기 때문에 동일한 입력이라도 실행마다 약간씩 다른 결과가 나올 수 있습니다. 이는 정확한 결과의 엄격한 재현성을 제한하지만, 추세와 정성적 행동은 일관됩니다.
• 합성 평가 데이터 – 많은 편향 테스트가 인위적으로 변형된 텍스트(예: 인구통계 교체 테스트)에 의존합니다. 공정성 연구에서는 일반적이지만, 이러한 데이터가 실제 언어 복잡성을 완전히 포착하지 못할 수 있습니다.
• 인간 평가 부재 – 프로젝트에는 대규모 인간 주석이나 전문가 피드백 품질 평가가 포함되지 않으며, 결과는 주로 기계 및 프롬프트 기반입니다.
• 자원 제약 – 소비자 등급 하드웨어(4–8 GB VRAM)에서 실행하도록 설계되었습니다. 따라서 모델 크기와 추론 깊이가 클라우드 기반 시스템에 비해 제한됩니다.

B. 재현 가능성 전략

전체적인 결정론은 보장되지 않지만, 프로젝트는 절차적 재현 가능성에 중점을 두어 다른 연구자가 동일한 단계를 따라 비슷한 결론에 도달할 수 있도록 합니다.

재현 가능성은 다음을 통해 보장됩니다:

• GitHub에 호스팅된 오픈소스 코드
• 명시적인 의존성 목록(requirements.txt)
• 명확한 디렉터리 구조(src/, paper/, results/)
• 소스 코드에 직접 포함된 프롬프트 템플릿
• Ollama를 통한 로컬 추론(API 키 불필요)

실험을 재현하려면:

1. Ollama를 설치하고 LLaMA 3 모델을 다운로드합니다.
2. GitHub 저장소를 클론합니다.
3. 제공된 샘플 텍스트에 대해 편향 탐지 모듈을 실행합니다.
4. 편향된 입력과 중립적인 입력 사이의 정성적 차이를 관찰합니다.

C. 연구 윤리 및 안전 고려 사항

편향 분석은 성별, 인종, 사회경제적 지위와 같은 민감한 주제를 내포합니다. 위해를 최소화하기 위해:

• 개인 데이터를 사용하지 않습니다.
• 모든 테스트 문장은 합성되었거나 익명화되었습니다.
• 출력은 분석적 관찰로 제시되며, 판단이 아닙니다.
• 시스템은 감지된 편향을 명시적으로 라벨링함으로써 고정관념 강화 를 피합니다.

이러한 실천은 책임 있는 AI 연구 지침과 일치합니다.

D. 의도된 기여

• 최신 LLM을 활용한 완전 로컬, 무료 편향 분석 파이프라인.
• 공정성‑인식 NLP 원칙의 실용적 시연.
• 학생 주도 AI 윤리 연구를 위한 재현 가능한 템플릿.
• 이론(편향/공정성)과 배포(로컬 추론) 사이의 다리 역할.

E. 연구 미니‑프로젝트로서의 포지셔닝

이 작업은 연구‑스타일 미니 프로젝트로 의도되었으며, 생산 시스템이 아닙니다. 그 가치는 다음에 있습니다:

• 명확한 연구 동기.
• 명시적인 가정 및 제한 사항.
• 구조화된 실험.
• 윤리적 인식.
• 투명한 보고.

이러한 특성은 학부 연구 프로그램 및 학술 평가에 핵심적입니다.

F. 향후 작업

• 라벨이 지정된 편향 데이터셋을 활용한 정량적 벤치마킹.
• 인간 평가 연구.
• 프롬프트 최적화 실험.
• 모델 간 교차 비교.
• 교육용 작문 도구와의 통합.

요약

이 프로젝트는 기능적이며, 과학적으로 타당하고, 윤리적으로 기반을 두었으며, 재현 가능하도록 설계되었습니다—신뢰할 수 있는 연구의 핵심 품질을 갖추고 있습니다.