본 연구는 취약성을 데이터 주체의 고정된 속성에서 데이터 방식에 의해 적극적으로 구현되는 현상으로 보는 개념적 전환을 추적합니다.
AI for Social Good(AI4SG) 사례 연구를 통해, 데이터 기반 보호 노력이 의도치 않게 새로운 형태의 계산적 노출, 단순화, 추출을 야기하는 '보호 역설'을 밝혀냈습니다.
연구진은 데이터 과학의 윤리적 건전성이 연구 대상뿐 아니라 기술 파이프라인이 '취약한' 개인을 어떻게 데이터 주체로 변환하여 취약성을 심화시키는지에 달려있다고 주장합니다.