상업적 콘텐츠 관리 API 감사: 집단 대상 혐오 발언의 과도 및 미흡 관리

1 서론

상업적 콘텐츠 관리 API는 온라인 혐오 발언을 척결하기 위한 확장성 있는 솔루션으로 마케팅되지만, 합법적 발언을 억압하는 과잉 관리와 사용자를 유해 콘텐츠로부터 보호하지 못하는 미흡 관리의 위험을 모두 안고 있습니다. 본 논문은 콘텐츠 관리에 사용되는 블랙박스 NLP 시스템을 감사하기 위한 포괄적인 프레임워크를 소개합니다.

2 방법론

2.1 감사 프레임워크

저희의 블랙박스 감사 프레임워크는 성능 평가, SHAP 설명 가능성 분석, 교란 분석 등 다중 접근법을 통해 상업적 콘텐츠 관리 API를 평가합니다. 이 프레임워크는 4개 데이터셋에 걸친 500만 개의 쿼리를 분석하여 체계적으로 편향 패턴을 평가합니다.

2.2 데이터셋

본 연구는 4가지 다양한 데이터셋을 활용합니다: 일반 혐오 발언용 HateXplain, 긴 텍스트용 Civil Comments, 암묵적 혐오 발언용 ToxiGen, 고정관념 및 암묵적 편향용 SBIC. 이러한 다양성은 서로 다른 혐오 발언 표현에 대한 포괄적 평가를 보장합니다.

2.3 평가된 API

5개의 상업적 API가 평가되었습니다: Google Natural Language API, Microsoft Azure Content Moderation, OpenAI Content Moderation API, Perspective API, Amazon Comprehend. 이들은 상업적 콘텐츠 관리 시장의 주요 제공업체를 대표합니다.

3 기술 프레임워크

3.1 SHAP 분석

SHAP(SHapley Additive exPlanations) 값은 머신러닝 모델의 출력을 설명하는 데 사용됩니다. 특성 $i$에 대한 SHAP 값은 다음과 같이 계산됩니다:

$\phi_i = \sum_{S \subseteq N \setminus \{i\}} \frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}[f(S \cup \{i\}) - f(S)]$

여기서 $N$은 모든 특성의 집합, $S$는 특성의 부분집합, $f$는 모델 예측 함수입니다.

3.2 교란 분석

반사실적 토큰 공정성 점수는 입력 텍스트를 체계적으로 교란하고 관리 결정의 변화를 측정하여 계산됩니다. 이는 어떤 토큰이 관리 결과에 불균형적으로 영향을 미치는지 식별하는 데 도움을 줍니다.

4 결과

4.1 성능 지표

연구에서 API 성능에 상당한 변이가 발견되었습니다. OpenAI와 Amazon이 각각 F1 점수 0.83과 0.81로 약간 더 나은 성능을 보인 반면, 다른 API들은 더 낮은 성능을 보였습니다(Microsoft: 0.74, Perspective: 0.62, Google: 0.59).

4.2 편향 패턴

모든 API는 체계적 편향을 보였습니다: 반대 발언, 재활용된 비속어, 흑인, LGBTQIA+, 유대인, 무슬림 사람들을 언급하는 콘텐츠에 대한 과잉 관리. 동시에 그들은 암묵적 혐오 발언, 특히 LGBTQIA+ 개인을 대상으로 한 것을 미흡하게 관리했습니다.

주요 통찰

API는 혐오 발언을 예측하기 위해 집단 정체성 용어(예: "흑인")에 자주 의존함
암호화된 메시지를 사용하는 암묵적 혐오 발언은 일관적으로 미흡하게 관리됨
반대 발언과 재활용된 비속어는 체계적으로 과잉 관리됨
서로 다른 인구통계학적 집단 간 성능이 현저히 다름

5 코드 구현

다음은 감사 프레임워크의 단순화된 Python 구현입니다:

import requests
import pandas as pd
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support

class ContentModerationAudit:
    def __init__(self, api_endpoints):
        self.apis = api_endpoints
        
    def query_api(self, text, api_config):
        """콘텐츠 관리 API 쿼리"""
        headers = {'Authorization': f'Bearer {api_config["key"]}'}
        payload = {'text': text, 'threshold': api_config.get('threshold', 0.5)}
        response = requests.post(api_config['url'], json=payload, headers=headers)
        return response.json()
    
    def calculate_bias_metrics(self, predictions, ground_truth, protected_groups):
        """보호 집단 간 편향 지표 계산"""
        metrics = {}
        for group in protected_groups:
            group_mask = protected_groups[group]
            precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support(
                ground_truth[group_mask], predictions[group_mask], average='binary'
            )
            metrics[group] = {'precision': precision, 'recall': recall, 'f1': f1}
        return metrics

# 사용 예시
api_configs = {
    'openai': {'url': 'https://api.openai.com/v1/moderations', 'key': 'YOUR_KEY'},
    'amazon': {'url': 'https://comprehend.amazonaws.com', 'key': 'YOUR_KEY'}
}

audit = ContentModerationAudit(api_configs)

6 향후 적용

이 연구 결과는 향후 콘텐츠 관리 시스템에 중요한 함의를 가지고 있습니다. 향후 연구는 유해한 혐오 발언과 정체성에 대한 합법적 논의를 구분할 수 있는 더 세분화된 모델 개발에 초점을 맞춰야 합니다. CycleGAN 논문(Zhu et al., 2017)에서 언급된 바와 같이, 도메인 적응 기술은 서로 다른 인구통계학적 집단 간 분포 변화를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, Perspective API 팀(Lees et al., 2022)의 접근법을 따라 향후 시스템은 커뮤니티별 규범과 상황 인식 처리를 통합해야 합니다.

새로운 방향으로는 다음이 포함됩니다:

텍스트, 이미지, 상황 분석을 결합한 다중 모달 콘텐츠 관리
모델 성능을 향상시키면서 개인정보를 보존하는 연합 학습 접근법
투명한 관리 결정을 제공하기 위한 설명 가능한 AI 기술
글로벌 플랫폼을 위한 관리 시스템의 교차 문화적 적응

원본 분석: 자동화된 콘텐츠 관리의 양날의 검

이 연구는 상업적 콘텐츠 관리 API의 운영 현실에 대한 중요한 통찰을 제공하며, 취약한 커뮤니티에 불균형적으로 영향을 미치는 체계적 편향의 우려스러운 패턴을 드러냅니다. API가 혐오 발언을 예측하기 위해 "흑인"과 같은 집단 정체성 용어에 자주 의존한다는 발견은 Sap et al.(2019)의 감정 분석 도구에서 발견된 인종 편향과 유사한 문제를 반영합니다. 이 연구를 특히 의미 있게 만드는 것은 다중 데이터셋에 걸친 500만 개의 쿼리를 분석하는 규모와 성능 지표와 설명 가능성 기술을 결합한 포괄적인 프레임워크입니다.

SHAP 값과 교란 분석을 사용하는 기술적 접근법은 블랙박스 시스템을 감사하기 위한 정교한 방법론을 나타냅니다. 이는 의료 진단(Topol, 2019)과 같은 다른 고위험 AI 응용 프로그램의 요구사항과 유사하게 알고리즘 투명성에 대한 증가하는 요구와 일치합니다. LGBTQIA+ 개인을 대상으로 한 암묵적 혐오 발언의 체계적 미흡 관리는 특히 우려스럽습니다. 이는 현재 시스템이 명시적 비속어에 의존하지 않는 정교한 형태의 차별을 인식하지 못한다는 것을 시사하기 때문입니다.

이전 연구(Röttger et al., 2021)에서 감사된 오픈소스 모델과 비교할 때, 상업적 API는 유사한 편향 패턴을 보이지만 광범위한 배포로 인해 잠재적으로 더 큰 실제 영향을 미칠 수 있습니다. 임계값 설정에 대한 더 나은 지침에 대한 권고는 특히 중요합니다. 임계값 최적화는 과잉 및 미흡 관리를 모두 줄이기 위한 핵심 개입 지점을 나타내기 때문입니다. 향후 작업은 Fairness and Machine Learning 문헌(Barocas et al., 2019)에서 논의된 접근법과 유사하게 상황과 커뮤니티 규범을 고려하는 적응형 임계값을 탐구해야 합니다.

영어 콘텐츠와 특정 인구통계학적 집단에 초점을 맞춘 연구의 한계는 향후 연구를 위한 중요한 방향을 가리킵니다. 플랫폼이 점점 더 글로벌화됨에 따라 언어와 문화적 맥락을 가로지르는 관리 시스템을 개발하는 것이 필수적일 것입니다. 본 논문에서 확립된 프레임워크는 이러한 교차 문화적 감사를 위한 가치 있는 기초를 제공합니다.

7 참고문헌

Hartmann, D., Oueslati, A., Staufer, D., Pohlmann, L., Munzert, S., & Heuer, H. (2025). Lost in Moderation: How Commercial Content Moderation APIs Over- and Under-Moderate Group-Targeted Hate Speech and Linguistic Variations. arXiv:2503.01623
Sap, M., Card, D., Gabriel, S., Choi, Y., & Smith, N. A. (2019). The Risk of Racial Bias in Hate Speech Detection. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
Röttger, P., Vidgen, B., Nguyen, D., Waseem, Z., Margetts, H., & Pierrehumbert, J. (2021). HateCheck: Functional Tests for Hate Speech Detection Models. Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
Lees, A., Tran, V. Q., Tay, Y., Sorensen, J., Gupta, A., Metzler, D., & Vasserman, L. (2022). A New Generation of Perspective API: Efficient Multilingual Character-level Transformers. Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.
Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2019). Fairness and Machine Learning. fairmlbook.org.
Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44-56.