가중치는 각 항목을 얼마나 중요하게 반영할지 정하는 값입니다
두 AI 중 A는 정확성 점수가 높고 B는 안전성과 속도 점수가 높다고 합시다. 어느 AI가 더 좋은지 종합 순위를 정하려면, 세 항목을 각각 얼마나 반영할지 먼저 정해야 합니다. 이때 사용하는 중요도의 수치를 가중치라고 합니다.
미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험관리 지침도 평가의 목적과 대상에 맞게 측정 항목을 고르고 그 이유를 기록하도록 권고합니다. 아래 점수와 반영 비율은 이 원리를 연습하기 위해 직접 만든 가상 사례입니다.
참고 · U.S. National Institute of Standards and Technology — 상황에 맞는 측정 방법과 지표 ↗
점수가 그대로여도 반영 비율이 달라지면 순위가 바뀝니다
정확성·안전성·속도를 50%·30%·20%씩 반영하면 A의 종합 점수는 92 × 0.5 + 65 × 0.3 + 70 × 0.2 = 79.5점입니다. 같은 방법으로 계산한 B의 점수는 84.0점이므로 B가 앞섭니다.
반영 비율을 80%·10%·10%로 바꾸면 A는 87.1점, B는 81.5점이 되어 A가 앞섭니다. 두 AI의 항목별 성능 점수는 바뀌지 않았습니다. 평가자가 무엇을 더 중요하게 반영했는지가 달라진 것입니다.
반영 비율을 바꿀 수 있는 항목과 반드시 충족할 조건을 구분합니다
아래 활동에서 세 비중을 조절해 보세요. 비중이 5·3·2이면 합계 10 중에서 각각 5·3·2를 차지하므로 50%·30%·20%가 됩니다. 모두 0으로 두면 어느 항목도 반영하지 않는 셈이므로 종합 점수를 계산하지 않습니다.
예를 들어 안전성 80점 이상을 필수 조건으로 정했다면, 안전성 65점인 A는 정확성이 아무리 높아도 통과할 수 없습니다. 이런 필수 조건과 항목별 반영 비율은 구분해야 합니다. 아래 계산기는 반영 비율만 비교하며 필수 통과 조건은 적용하지 않습니다.