조직에서 AI 거버넌스를 보장하는 방법

AI(인공 지능)가 빠르게 발전함에 따라 이러한 AI 기술을 활용하는 조직은 무엇보다 안전, 보안, 거버넌스를 고려해야 합니다. AI 거버넌스를 무시하면 데이터 누출, 사기, 개인 정보 보호법 우회의 위험을 감수하게 됩니다.

AI를 활용하는 모든 조직은 프로세스 전반에 걸쳐 투명성, 규정 준수, 표준화를 유지해야 합니다. 그렇다면 AI 거버넌스를 어떻게 보장할 수 있을까요?

인공 지능이란 무엇입니까?

AI에는 인간 지능의 역량을 모방하도록 설계된, 광범위한 애플리케이션이 포함됩니다. 데이터 분석과 패턴 인식을 통해 학습하고 적응하므로 사전 정의된 규칙과 알고리즘을 사용하여 태스크를 수행할 수 있습니다.

자동화 영역에는 로봇 프로세스 자동화(RPA), 비즈니스 프로세스 관리(BPM), 프로세스 지능, 코드 없는 개발, 자연어 처리(NLP) 등 여러 다른 인지 기술로 AI의 기능을 확장하는 IA(지능형 자동화)가 있습니다. 이러한 AI 기능 확장을 통해 비즈니스 프로세스를 자동화하고 작업 수행 방식을 혁신합니다. 더 많은 조직이 조직 내 인력의 미래에 대해 자동화된 접근 방식을 취하고 있습니다. RPA와 AI를 함께 활용하면 효율성이 향상되고, 비용이 절감되며 규정 준수 수준이 향상됩니다.

생성형 AI란?

생성형 AI는 이미지, 동영상, 스크립트 등 훈련 데이터를 기반으로 하여 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 생성형 AI의 보안 및 규제에 대한 많은 작업이 여전히 진행되고 있지만 이 기술은 오늘날 시장에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 생성형 AI에는 많은 사용 사례가 있으며, 이는 모범 사례를 염두에 두고 생성형 AI가 구현되는 한 그렇습니다.

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AI 거버넌스란 무엇입니까?

인공 지능 거버넌스 이니셔티브는 AI 활동을 관리하고 모니터링하는 조직의 관행입니다. 여기에는 AI를 훈련 및 테스트하는 방식과 수명 주기 전반에 걸쳐 AI가 어떻게 작동하는지 보여주는 AI 모델 문서 및 감사 파이프라인이 포함되어야 합니다. 또한, 좋은 AI 거버넌스가 되려면 생산에 들어가기 전에 평가하고 검증해야 하는 잠재적인 위험 측면이 간략히 설명되어야 합니다.

AI 거버넌스는 뱅킹, 금융 서비스, 보험, 의료 등 민간 부문과 공공 부문 모두에서 규제가 심한 산업에서 특히 중요합니다. 또한, 모든 조직은 잘 문서화된 감사 가능성을 보장하고, 역량을 확장하며 처벌을 피하기 위해 AI 모델에 투명성을 갖춰야 합니다.

AI 거버넌스에 사용되는 기술은 어떤 것입니까?

AI 거버넌스는 AI 기술의 안전하고 효과적인 개발 및 배포를 보장하기 위한 전략 개발에 중점을 둡니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

투명성: 사용자와 이해 관계자가 의사 결정 방법을 알 수 있도록 모든 AI 시스템을 문서화하고 투명하게 유지하십시오. 명확하고 체계적으로 문서화된 결과를 제공하는 것은 특히 금융 위험 요소를 충분히 고려해야 하는 복잡하거나 규제가 심한 산업의 경우 매우 중요합니다.
알고리즘 규제: 감사 모델에는 정확성과 잠재적 편향에 대한 데이터 테스트 근거를 평가하는 것이 포함되어야 합니다.
윤리적 프레임워크: AI 시스템 실행 방법에 대한 윤리적 지침을 채택하면 책임 있는 행동을 장려하고 기업 내 및 정부 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다. 이러한 윤리적 행동 규칙에는 사전 동의, 개인 정보 보호, 편향 완화, 책임 있는 콘텐츠 생성, 정기 감사, 이해 관계자 협력이 포함되어야 합니다. 윤리적 관행은 조직의 강력하고 신뢰할 수 있는 브랜드 아이덴티티를 촉진합니다.
법적 프레임워크: AI와 관련된 정부 규정의 필수 요구 사항을 이해하십시오. 거버넌스 모델이 이를 어떻게 반영할지 설정하십시오. 이 권한은 미국 연방 정부와 같은 국가 정부에서 비롯될 수 있습니다.
감사 가능성: AI 시스템에 대한 정기적인 감사를 통해 위험, 편향, 윤리적 문제를 식별하고 변화하는 공공 정책에 대응할 수 있는 민첩성을 높일 수 있습니다.
데이터 보안: 강력한 엔터프라이즈 데이터 거버넌스 계획은 AI 모델이 정확하고 윤리적으로 소스가 제공되는 데이터가 있는 환경에서 훈련되도록 보장합니다. 대형 언어 모델(LLM)을 선택할 때도 이와 동일한 방법을 적용해야 합니다. 이는 공공 도메인 내에서 작동하고 다양한 기본 데이터 소스에 의존할 수 있다는 점에 유의하십시오.
예측: AI 시스템을 어떻게 실행할 것인지에 대한 비즈니스 결과 및 평가를 설정하면 문제가 발생하기 전에 이를 발견하고 모델이 제대로 작동하도록 보장하며 비즈니스 기능을 방해하지 않고 개선할 수 있습니다.

AI의 거버넌스 문제는 무엇입니까?

조직이 AI 거버넌스를 채택하지 않으면 많은 위험을 감수하게 됩니다.

데이터 품질

머신 러닝(ML)에는 양호한 데이터가 필요합니다. 우수한 데이터 품질이 뒷받침되지 않는다면, 해당 데이터에 대한 프로세스와 결정이 좋지 않거나 부정확한 결과로 이어집니다. 안전하고 확장 가능한 AI 프로그램을 위해서는 우수한 훈련 데이터와 관리가 필수적입니다.

문서화

명확한 문서를 통해 규제 당국에 AI 모델의 구축 방식과 성능을 보여줄 수 있습니다. 이 부분이 갖춰지지 않으면 모델을 추적하거나, 크기를 조정하거나 재현하기가 어렵습니다.

외부 위험

거버넌스가 부족하면 적대적 공격, 데이터 침해, 개인 정보 보호 부족, 침해와 같은 치명적인 위험도 발생합니다. 이는 결국 조직의 평판을 위험에 빠뜨리게 됩니다. 기술의 이점만큼 기술의 위험한 역량을 이해하는 도 중요합니다.

주의해야 할 위험 범주는 다음과 같습니다.

AI 얼굴 인식의 인종 프로파일링을 예로 들 수 있습니다. 편향은 성별, 연령, 문화 등에서 비롯될 수도 있으며 차별적인 결과로 이어질 수도 있습니다.
카피라이팅된 자료에서 AI를 훈련함으로써 지적 재산권 침해 발생
정부 법적 요구 사항을 준수하지 않은 경우 처벌 또는 벌금이 부과됩니다.

AI 모델 거버넌스란 무엇입니까?

AI 모델 거버넌스는 조직이 액세스를 제어하고, 정책을 설정 및 구현하며, AI 모델의 성능을 감사하는 방법에 대한 프로세스입니다. AI 시스템에 책임성과 투명성을 부여할 수 있는 방법이기도 합니다.

AI 모델 거버넌스는 AI 기술에 대한 신뢰를 구축하고 유지하는 데 중요합니다. 이는 AI 모델이 책임감 있고 책임을 지는 방식으로 개발되도록 보장하여, 잠재적인 피해를 방지하고 다양한 영역에 대한 AI의 긍정적인 기여를 극대화하는 데 도움을 줍니다.

AI 거버넌스를 구축할 때 조직이 사용할 수 있는 몇 가지 전략적 접근 방식이 있습니다.

개발 지침: AI 모델 개발을 위한 규제 체제와 모범 사례를 확립합니다. 허용 가능한 데이터 소스, 훈련 방법론, 기능 엔지니어링, 모델 평가 기술을 정의합니다. 이론적으로 거버넌스부터 시작하여 예측, 잠재적 위험과 이점, 사용 사례를 기반으로 하여 자체 지침을 설정합니다.
데이터 관리: AI 모델을 훈련하고 미세 조정하는 데 사용되는 데이터가 정확하고 개인 정보 보호 및 규제 요구 사항을 준수하는지 확인합니다.
편향 완화: AI 모델의 편향을 식별하고 해결하는 방법을 통합하여 다양한 인구 통계학적 그룹에 걸쳐 공정하고 공평한 결과를 보장합니다.
투명성: 특히 의료, 금융, 법률 시스템과 같이 규제가 엄격한 우선순위 부문에서 AI 모델이 결정에 대한 설명을 제공하도록 요구합니다.
모델 검증 및 테스트: AI 모델의 철저한 검증 및 테스트를 수행하여 의도한 대로 작동하고 사전 정의된 품질 벤치마크를 충족하는지 확인합니다.
모니터링: 배포된 AI 모델의 성능 지표를 지속적으로 모니터링하고 업데이트하여 변화하는 요구 사항과 안전 규정에 적응합니다. 생성형 AI의 새로움을 고려할 때 AI 품질 및 성능 결과를 검증하기 위해 인간의 감독과 통합하여 인간 참여형 접근 방식을 유지하는 것이 중요합니다.
버전 관리: 필요에 따라 AI 모델을 재현하거나 확장할 수 있도록 다양한 버전의 AI 모델과 관련 훈련 데이터, 구성, 성능 지표를 추적합니다.
리스크 관리: 사이버 보안 공격, 데이터 침해, 기타 보안 위험으로부터 AI 모델을 보호하기 위한 보안 관행을 구현합니다.
문서화: 데이터 소스, 테스트 및 훈련, 하이퍼파라미터, 평가 지표를 포함하여 전체 AI 모델 수명 주기에 대한 자세한 문서를 유지 관리합니다.
거버넌스 위원회: AI 모델 개발, 배포, 비즈니스 목표에 맞는 확립된 지침 준수를 감독하는 거버넌스 이사회 또는 위원회를 설립합니다. 결정적으로, 선도 리더십부터 AI를 사용하는 직원까지 모든 수준의 인력을 참여시켜 포괄적이고 포용적인 의견을 보장합니다.
정기 감사: AI 모델 성능, 알고리즘 규정 준수, 윤리적 준수를 평가하기 위한 감사를 수행합니다.
사용자 피드백: 사용자와 이해 관계자가 AI 모델 동작에 대한 피드백을 제공하고 모델 오류나 부정적인 영향이 있는 경우 책임 조치를 수립할 수 있는 메커니즘을 제공합니다.
지속적인 개선: AI 모델 배포에서 얻은 교훈을 거버넌스 프로세스에 통합하여 개발 및 배포 방식을 지속적으로 개선합니다.

이러한 모든 사항을 염두에 두면서 모범 사례를 보장하기 위해 AI 모델과 함께 따라야 할 특정 거버넌스 프레임워크 또는 일련의 규칙을 고려하는 것이 좋습니다.

AI 거버넌스 모범 사례

AI 모델에 대한 명확한 윤리 및 보안 지침을 설정한 후 수행해야 할 작업은 다음과 같습니다.

팀에 알리십시오. 모든 수준과 비즈니스 전반에서 개인 정보 보호 및 규정 준수 규칙을 포함하여 AI 지침이 무엇인지 모든 팀원이 이해할 수 있도록 하십시오. 책임 및 감독 메커니즘을 사용하고 직원이 맡게 될 역할과 책임의 종류를 설정하여 놓치는 것이 없도록 하십시오. 모든 팀원이 원하는 비즈니스 결과를 이해하고 팀과 프로젝트가 이러한 목표에 부합하도록 하십시오.
사용 사례를 식별하십시오. 시스템에서 AI를 사용할 위치와 방법, 그리고 AI가 비즈니스에 어떻게 도움이 될지 결정하십시오. 잠재적인 위험과 문제를 포함하십시오.
사람과의 관계를 유지하십시오. 거버넌스 구조 내에서 포괄적인 훈련 및 교육을 구현하십시오. 이는 인간과 디지털 워크포스 모두에게 적용됩니다. 모든 것이 원활하게 실행되도록 명확한 문서화와 감독을 유지하십시오.
변화에 적응하십시오. 시장, 규정, 고객 기대, 발전하는 기술의 변화는 모두 AI 추구에 영향을 미칠 것입니다. 직원과 고객으로부터 정기적인 피드백을 수집하고 AI의 출력 품질, 기밀성, 효율성을 모니터링하십시오.

AI 거버넌스 책임자는 누구입니까?

AI 거버넌스는 비즈니스에 종사하는 모든 사람의 책임입니다. 따라야 할 일관되고 일관적인 지침 세트가 있으면 규정 준수, 보안, 조직의 가치 준수가 보장됩니다. 그러나 궁극적으로 AI 선도 리더십은 AI 거버넌스의 지침이 될 것입니다.

AI는 누가 규제합니까?

AI 거버넌스 모델을 설정하고 유지하는 방법에는 몇 가지가 있습니다.

하향식: 효과적인 거버넌스는 데이터 품질, 보안, 관리를 개선하기 위해 경영진의 후원이 필요합니다. 비즈니스 선도 기업은 AI 거버넌스와 책임 할당을 담당해야 하며, 감사 위원회는 데이터 제어를 감독해야 합니다. 거버넌스와 데이터 품질을 보장할 수 있는 기술 전문 지식을 갖춘 사람 중에서 최고 데이터 책임자를 임명할 수도 있습니다.
상향식: 개별 팀은 표준화를 보장하기 위해 관리하는 데이터 보안, 모델링 및 태스크를 담당할 수 있으며, 이를 통해 확장성이 가능해집니다.
모델링: 효과적인 거버넌스 모델은 성과가 조직의 전반적인 목표를 충족하는지 확인하기 위해 지속적인 모니터링과 업데이트를 활용해야 합니다. 이에 대한 액세스는 보안을 최우선으로 하여 제공되어야 합니다.
투명성: AI 성능을 추적하는 것은 이해 관계자와 고객에게 투명성을 보장하고 위험 관리의 필수적인 부분이므로 마찬가지로 중요합니다. 여기에는 비즈니스를 구성하는 다양한 직원들이 참여할 수 있으며 참여해야 합니다.

AI 거버넌스에 대한 주요 시사점

인공 지능의 지속적인 발전을 다룰 때는 잘 계획된 거버넌스 전략이 필수적입니다. 조직이 이러한 머신 러닝 기술 사용에 대한 법적 요구 사항을 이해하고 있는지 확인하십시오. 데이터를 안전하고 정확하며 규정을 준수하도록 유지하기 위해 안전 규정과 거버넌스 정책 체계를 설정하십시오.