가비지 인 가비지 아웃
쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다는 뜻으로, 저품질의 데이터를 학습시키면 결과물도 저품질이 된다는 데이터 과학의 원칙이다. AI의 편향성 문제를 설명할 때 주로 사용되지만, 이 아티클에서는 설계 자체의 편향성을 강조하며 이 개념을 넘어선다.