AI 위험 평가가 AI 시스템으로 인한 피해를 식별하는 주요 도구이지만, 기존 평가는 개별 정체성 범주에 초점을 맞추고 있습니다.
5300건의 AI 사고 보고서를 분석한 결과, AI 피해는 개별 정체성 범주별로 발생하는 것이 아니라 교차적으로 발생하며, 특정 교차점에서는 피해가 최대 3배까지 증폭됩니다.
연구 결과, 연령과 정치적 정체성이 인종 및 성별과 비슷한 수준으로 AI 피해에 관여하며, 교차성을 AI 위험 평가의 핵심 요소로 고려해야 합니다.