스웨덴공공2013 – 진행 중스웨덴 사회보험청(푀르세크링스카산)
급여 부정수급 통제용 머신러닝 위험 점수
스웨덴 급여 부정수급 점수 시스템이 여성과 외국 배경 신청자를 더 많이 지목한다는 조사 결과(2024년 11월)
문제
스웨덴 사회보험청은 적어도 2013년부터 머신러닝 시스템으로 급여 신청자에게 점수를 매겼다. 점수가 가장 높은 신청자는 부정수급 통제 부서의 조사를 받는다.
접근 방식
라이트하우스 리포츠와 스벤스카 다그블라뎃은 공정성 지표 여섯 가지로 시스템을 시험해 여성, 외국 배경, 저소득층, 대졸 미만 신청자가 불균형하게 지목된다는 결과를 얻었다. 사회보험청은 정보공개 요청을 거부했고 2018년 감독기관 분석이 근거가 빈약하다고 반박했으며, 앰네스티는 시스템 중단을 요구했다.
주요 수치
공개된 수치 없음
시사점
언론 조사에서 여러 집단이 부정수급 조사 대상으로 불균형하게 지목된 사실이 드러나자, 앰네스티는 EU AI법의 도입 전 인권 위험 평가 의무를 근거로 시스템 중단을 요구했다. 사회보험청은 2018년 감독기관 분석을 반박했다.
분류
출처
출처 요약
[1]Amnesty International2024년 11월 27일
앰네스티는 사회보험청 위험 점수에 관한 라이트하우스 리포츠와 스벤스카 다그블라뎃의 조사 결과를 전했다. 더 자주 지목된 집단을 밝히고 사회보험청이 정보공개 요청을 거부했다고 설명했다.
자세한 내용은 원문에 있습니다.
등록일 2026년 10월 25일 · 수정일 2026년 10월 25일
