AI 거버넌스 모범 사례: 책임감 있고 효과적인 AI 프로그램을 구축하는 방법

지금 엔터프라이즈 AI 거버넌스가 중요한 이유

생성형 AI의 발전으로 엔터프라이즈 AI 도입이 빠르게 가속화되고 있습니다. 이러한 모델은 데이터로부터 학습하고, 입력이 변경됨에 따라 변경되며, 훈련 기술과 데이터 세트를 통해 발전합니다. 

하지만 모델이 더욱 정교해지고 정확해지더라도 최첨단 LLM과 AI 프로젝트는 특히 프로덕션에 배포될 때 여전히 기업 리스크를 야기합니다. 그 결과 AI 거버넌스 는 그 어느 때보다 중요해졌으며, 기업은 견고하고 다각적인 전략을 마련해야 합니다. 

거버넌스의 핵심 요소는 다음과 같습니다.

• 데이터 액세스 제어 및 권한
• 데이터 리니지 및 완전한 관찰 가능성
• 개인 식별 정보(PII)를 보호하고 유해한 콘텐츠를 차단하는 기본 내장 AI 안전 장치
• 규정 준수 및 규제 요건

AI 거버넌스 프레임워크의 목표는 무엇인가요?

AI 거버넌스 모범 사례는 AI 시스템 이 책임감 있게 개발, 배포, 운영되도록 보장하는 체계적인 방법을 제공합니다. 또한 이러한 모범 사례는 비즈니스 목표에 부합하고 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 리스크를 관리하며 사용자와 이해관계자의 신뢰를 구축합니다. 

AI 사용에 대한 규제 압력 또한 증가하고 있습니다. 정부와 표준 기관들은 AI 시스템의 투명성, 책임성, 감독에 관한 새로운 논의를 도입하여 사용자에게 거버넌스를 구축할 수 있는 이론적이고 실용적인 프레임워크를 제공하고 있습니다. 예를 들어, OECD AI 원칙은 AI 거버넌스 프레임워크를 위한 가치 기반의 토대를 제공하는 반면, 유럽 연합의 AI 법은 고위험 AI 사용 사례에 대한 강화된 요구사항과 함께 위험 기반 프레임워크를 구축합니다.

AI 거버넌스는 규정 준수 외에도 직접적인 비즈니스 가치를 지닙니다. 명확한 거버넌스 구조를 갖춘 조직은 다음을 더 잘 수행할 수 있습니다.

• AI 기반 의사 결정에 대한 이해관계자 신뢰 확보
• 운영 및 법적 위험 감소
• 여러 팀과 사용 사례에 걸쳐 AI 시스템을 더 효율적으로 확장
• AI 프로그램이 발전함에 따라 책임과 통제를 입증합니다

거버넌스의 필요성을 야기하는 일반적인 과제

AI 도입이 증가함에 따라 많은 기업이 비슷한 문제에 직면합니다.

• 불분명한 소유권: AI 결과에 대한 책임은 데이터, 엔지니어링, 법률 및 비즈니스팀에 분산되어 있는 경우가 많습니다. 팀이 모델을 출시할 수는 있지만 그 결과를 책임지는 단일 팀은 없습니다.
• 빠르게 발전하는 도구: 새로운 AI와 GenAI는 빠르게 개선되고 있으며, 그 개발 속도와 규모로 인해 적절한 통제와 프로세스가 부족할 수 있습니다.
• 단편화된 데이터 및 프로세스: 데이터, 학습, 배포, 모니터링이 별개의 시스템에 존재하여 감독과 일관된 문서화를 어렵게 만들 수 있습니다.
• 제한된 감사 가능성: 거버넌스 아티팩트가 없으면 AI 시스템이 어떻게 학습, 평가, 배포되었는지 증명하는 데 시간이 많이 걸리거나 불가능할 수 있습니다.

이러한 과제는 문제가 발생한 후에 거버넌스를 개조하는 것이 아니라, 의도적으로 조기에 핵심 프로세스에 내장해야 하는 이유를 강조합니다.

효과적인 AI 거버넌스의 핵심 원칙

거버넌스는 개별 모델뿐만 아니라 데이터, 프롬프트, 워크플로, 인간의 의사 결정 지점 및 다운스트림 애플리케이션을 포함한 AI 시스템 전체에 적용됩니다. 많은 기업 리스크는 모델 자체보다는 이러한 구성 요소가 상호 작용하는 방식에서 발생합니다. AI 거버넌스 모범 사례는 일관된 기본 원칙에 기반을 두고 있습니다. 이러한 원칙은 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 의사 결정을 안내하고 책임이 다른 팀에 공유 프레임워크를 제공합니다.

공정성 및 편향 완화

편향은 훈련 데이터, 특성 선택 또는 배포 컨텍스트를 통해 발생할 수 있으며 모집단 전반에 걸쳐 이질적인 결과를 초래할 수 있습니다. 거버넌스 프로그램은 팀이 공정성 위험을 조기에 평가하고, 알려진 한계를 문서화하며, 프로덕션에서 모델이 발전함에 따라 의도하지 않은 편향을 모니터링하도록 요구해야 합니다.

실제로 팀은 학습 데이터의 대표성 격차를 검토하고, 인구통계학적 그룹에 걸쳐 모델 출력을 테스트하며, 배포 전에 공정성 측정항목을 정의하여 공정성을 평가합니다. 일반적인 접근 방식에는 분해 평가, 개발 중 편향 감사, 프로덕션 환경에서 drift에 대한 지속적인 모니터링이 포함됩니다. 팀은 모델 성능이 저하될 수 있는 알려진 한계와 엣지 케이스도 문서화해야 합니다.

투명성 및 설명 가능성

투명성은 이해관계자가 AI 시스템이 어떻게 구축되고 결과에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 폐쇄형 모델 제공업체가 일반적으로 그러한 세부 정보를 공개하지 않기 때문에 공급업체의 독점적인 모델 아키텍처나 학습 데이터에 대한 완전한 가시성을 요구하는 것을 의미하지는 않습니다. 대신, 투명성은 조직이 통제하고 문서화할 수 있는 것에 중점을 둡니다.

여기에는 팀이 어떤 모델과 버전을 사용하고 있는지, 어떤 데이터를 전달하고 있는지, 어떻게 프롬프팅하거나 미세 조정하는지, 그리고 배포 전에 팀이 어떤 평가 기준을 적용할 수 있는지에 대한 명확성이 포함됩니다. 팀은 또한 모델 출력이 다운스트림 워크플로에서 어떻게 사용, 필터링 또는 재정의되는지 설명하기 위해 애플리케이션 계층에서 의사 결정 로직을 문서화해야 합니다. 규제 기관, 경영진 또는 영향을 받는 사용자와 같이 설명이 필요한 이해관계자를 위해, 기본 모델이 블랙박스인 경우에도 시스템이 어떻게 결과에 도달하는지에 대한 적절한 맥락을 제공하는 것이 목표입니다.

책임과 감독

효과적인 거버넌스는 AI 시스템에 대한 명확한 소유권을 정의합니다. 모든 모델 또는 AI 애플리케이션에는 결과, 위험 관리 및 내부 정책 규정 준수에 대해 책임지는 개인 또는 팀이 있어야 합니다. 감독 메커니즘은 모델이 출시된 후 책임이 사라지는 대신 배포 후에도 책임이 지속되도록 보장합니다.

개인정보 보호 및 보안

AI 시스템은 민감하거나 규제 대상인 데이터를 처리하는 경우가 많으므로 거버넌스는 역할 기반 액세스 관리, PII 필터, 안전하지 않은 출력 필터링을 비롯한 개인 정보 보호 및 보안 제어가 일관되게 적용되도록 보장해야 합니다. 개인 정보 보호 및 보안 고려 사항은 배포 시에만 다루는 것이 아니라 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 통합되어야 합니다.

기본 내장 보호 장치

AI 시스템에는 유해하거나 의도하지 않은 출력을 방지하는 가드레일이 필요합니다. 기본 내장 안전장치에는 잘못된 형식이나 적대적인 쿼리를 잡아내는 입력 유효성 검사, 안전하지 않거나 부적절한 콘텐츠를 차단하는 출력 필터, 데이터 노출을 방지하는 PII 감지, 사용자 대상 애플리케이션을 위한 콘텐츠 조정 등이 포함됩니다. 이러한 통제는 위험 등급별로 구성할 수 있어야 합니다. 즉, 위험이 낮은 내부 도구는 고객 대면 에이전트보다 더 가벼운 안전장치가 필요할 수 있습니다.

모델 및 AI 프로젝트에 대한 통합 액세스

조직이 AI 도입을 확장함에 따라 모델 및 AI 프로젝트에 대한 액세스는 중앙 집중식 프레임워크를 통해 관리되어야 합니다. 통합 액세스 제어는 개발, 스테이징 및 프로덕션 환경 전반에 걸쳐 일관된 권한을 보장합니다. 여기에는 모델을 보거나, 수정하거나, 배포할 수 있는 사용자에 대한 역할 기반 액세스, 변경 및 사용을 추적하는 감사 추적, ID 관리 시스템과의 통합이 포함됩니다. 중앙 집중식 액세스는 섀도우 AI 프로젝트의 위험을 줄이고 규정 준수를 더 쉽게 입증할 수 있도록 합니다. 통합 액세스 제어 없이는 조직이 '섀도우 AI'(공식적인 감독 외부에서 배포된 모델 및 애플리케이션)로 인해 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이는 대규모로 일관된 거버넌스를 구현하는 데 가장 큰 장벽 중 하나가 됩니다.

실용적인 AI 거버넌스 프레임워크 구축하기

거버넌스 원칙은 좋은 거버넌스가 무엇인지 정의할 수 있지만, 프레임워크는 해당 조직이 프로세스를 구현하는 방법을 정의하는 것입니다. 다시 말해, 실용적인 AI 거버넌스 프레임워크는 상위 수준의 목표를 조직의 전반적인 구조와 위험 허용 범위에 맞는 특정 역할, 정책 및 통제로 변환합니다.

거버넌스 핵심 요소와 주요 고려 사항을 정의하는 구조화된 접근 방식의 예는 Databricks AI 거버넌스 프레임워크 를 참조하세요.

거버넌스를 비즈니스 목표에 맞게 조정

조직은 거버넌스가 비즈니스 영향 및 위험과 일치할 때 더 나은 결과를 얻습니다. 모든 AI 시스템에 동일한 수준의 감독이 필요한 것은 아닙니다. 외부 문서를 요약하는 챗봇은 대출을 승인하거나 의료 사례의 우선순위를 정하는 모델과는 다른 위험을 수반합니다.

거버넌스 역할 및 구조 수립

AI 거버넌스가 가장 효과적이려면 여러 부서에 걸쳐 이루어져야 합니다. 여기에는 데이터 및 AI 팀, 법무 및 규정 준수, 개인 정보 보호 및 보안, 비즈니스 이해관계자 간의 지속적이고 의도적인 협업이 포함됩니다. 일반적인 구조는 다음과 같습니다.

• 교차 기능 거버넌스 위원회
• 명확하게 정의된 RACI 모델
• 고위험 결정에 대한 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop) 요구사항
• 역할 기반 액세스 제어

이러한 구조는 AI 프로그램이 확장됨에 따라 의사 결정 권한을 명확히 하고 모호성을 줄입니다.

AI 정책, 표준 및 제어 정의

명확한 기준은 마찰을 줄입니다. 효과적인 거버넌스 프레임워크는 다음을 지정합니다.

• 필수 문서 및 아티팩트
• AI 위험 분류 기준
• 위험 등급별 승인 threshold
• 모니터링, 인시던트 대응 및 감사 기대치

표준이 모호하면 팀은 자체적인 해석을 만들어 냅니다. 표준이 구체적일수록 팀은 예상치 못한 문제 없이 더 빠르게 움직일 수 있습니다.

AI 거버넌스 운영화

AI 거버넌스는 팀이 AI 시스템을 설계, 출시, 운영하는 방식과 같이 워크플로의 바로 그 구조에 내장되어야 합니다. 하지만 이론에 그쳐서는 안 되며, 운영 거버넌스는 누가 결정하고, 팀이 어떤 증거를 제출해야 하며, 시간이 지나도 시스템이 어떻게 규정을 준수하는지와 같은 실제적인 질문에 답해야 합니다. 그 결과 팀이 AI 거버넌스를 워크플로에 통합하기 위해 따를 수 있는 명시적인 프로세스가 만들어집니다.

AI 개발 수명 주기에 거버넌스 통합

대부분의 조직은 파운데이션 모델을 처음부터 구축하지 않습니다. 기존 모델을 독점 데이터와 결합하여 AI 프로젝트, 에이전트 및 애플리케이션을 만듭니다. 거버넌스는 개발 수명 주기에 체크포인트를 직접 포함하여 이러한 현실을 반영해야 합니다. 예를 들어, 외부 문서를 요약하는 내부 AI 어시스턴트는 처음에는 위험도가 낮은 것으로 분류될 수 있습니다. 나중에 동일한 시스템이 고객에게 노출되거나 규제된 의사 결정에 정보를 제공하는 데 사용되면 위험 프로필이 변경되어 새로운 승인, 보호 장치 및 모니터링이 필요합니다.

1. 범위와 의도 정의개발을 시작하기 전에 시스템의 의도된 용도, 금지된 용도, 의사결정 컨텍스트를 문서화하세요. 이를 통해 검토 없이 더 위험한 시나리오에서 시스템이 재사용되는 스코프 크립(scope creep)을 방지할 수 있습니다.
2. 데이터 소스 문서화. 데이터 소유권, 동의 제약 조건 및 알려진 제한 사항을 기록합니다. 팀이 데이터가 어디에서 왔고 왜 적절한지 설명할 수 없다면, 시스템을 구축하거나 미세 조정하는 데 사용해서는 안 됩니다.
3. 평가 기준을 수립하세요. 테스트 전에 메트릭, 임계값, 허용 가능한 절충안에 대해 합의하세요. 팀은 특정 메트릭을 선택한 이유와 관찰된 실패 모드를 기록해야 합니다. 이는 평가를 향후 참조를 위한 의사결정 기록으로 전환합니다.
4. 출시 게이트를 적용합니다. 시스템의 위험 등급에 맞춰 지정된 소유자, 완료된 문서, 승인을 요구합니다. 팀이 언제 프로덕션에서 시스템을 제외할지 알 수 있도록 롤백 기준을 정의합니다.
5. 모니터링 및 검토하세요. 배포 후에는 프로덕션 동작을 검토하고, 실제 사용량과 비교하여 가정을 검증하며, 시간 경과에 따른 변경 사항을 문서화하세요.

AI 위험 평가 수행

위험 평가는 실용적인 거버넌스의 핵심입니다. 위험 평가는 시스템에 필요한 제어 수준과 팀이 집중해야 할 부분을 결정합니다. 팀이 효과적인 평가를 배포할 때는 다음과 같은 몇 가지 질문에 집중해야 합니다.

• 이 시스템은 누구에게 영향을 미치나요?
• 어떤 결정에 영향을 미치거나 자동화합니까?
• 장애가 발생하면 어떻게 되나요?
• 사람이 얼마나 쉽게 개입할 수 있나요?
• 어떤 데이터 민감도를 포함하나요?

팀이 이러한 질문에 대한 답을 모으면 위험 등급을 할당할 수 있는데, 이는 판단을 행동으로 옮기는 방법입니다. 예를 들어, 위험도가 낮은 내부 도구는 간단한 문서화와 정기적인 검토가 필요할 수 있는 반면, 위험도가 높은 시스템은 빈번한 사람의 감독, 공식적인 승인 및 지속적인 모니터링이 필요할 수 있습니다.

위험 평가는 조기에 이루어져야 하며 시간이 지남에 따라 지속적으로 업데이트되어야 합니다. 시스템이 새로운 사용자 또는 사용 사례로 확장됨에 따라 위험 프로필이 종종 변경됩니다. 거버넌스 프로세스는 이러한 발전을 고려하여 설계되어야 합니다.

승인 및 에스컬레이션 경로 정의

운영 거버넌스는 명확한 의사결정 경로에 달려 있습니다. 팀은 누가 시스템을 승인할 수 있는지, 언제 상위 보고가 필요한지, 의견 불일치를 어떻게 해결하는지 알아야 합니다. 결과적으로 조직은 일반적으로 다음과 같은 의사결정 경로를 정의합니다.

• 위험 등급별 승인 기관
• 미해결 문제에 대한 에스컬레이션 트리거
• 검토 및 응답 일정
• 시스템 중단 또는 롤백 기준

정의된 경로가 없으면 거버넌스가 혼란스러워질 수 있으며, 결정이 지연되고 책임이 분산되며 팀이 계속 진행하기 위해 통제를 우회함에 따라 팀이 마비 상태에 빠질 수 있습니다. 명확한 경로를 설정하면 팀이 앞으로 나아갈 방법을 이해하기 때문에 모호성이 줄어들고 규정 준수가 향상됩니다.

모니터링 및 규정 준수 제어 구현

AI 시스템이 빠르고 지속적으로 발전하는 것을 고려할 때 AI 거버넌스는 정적일 수 없습니다. 시간이 지남에 따라 데이터가 변경되고 사용 패턴이 바뀌며 성능이 저하됩니다. 팀이 다음에 집중하여 프로덕션 환경의 AI 동작을 모니터링하는 것이 중요합니다.

• 정의된 메트릭 대비 성능
• 데이터 드리프트 및 분포 변경
• 예상치 못한 입력 또는 출력
• 의도된 범위를 벗어난 시스템 사용

거버넌스는 팀이 무엇을 모니터링해야 하는지, 얼마나 자주 결과를 검토해야 하는지, 임계값이 초과되었을 때 어떤 조치를 취해야 하는지를 정의합니다. 이러한 조치에는 재학습, 사용 제한, 검토 기관에 상위 보고, 시스템 종료 등이 포함될 수 있습니다. 모니터링을 피드백 루프로 전환함으로써 조직은 내부 프로세스의 이점을 극대화할 수 있습니다.

인시던트 대응 및 해결 프로세스 수립

피드백과 책임의 문화를 만드는 것 외에도 강력한 거버넌스 프레임워크는 실패를 고려해야 합니다. 잘 설계된 시스템이라도 시간이 지남에 따라 고장 나거나 성능이 저하될 수 있습니다.

거버넌스의 또 다른 단계는 편향된 결과, 안전하지 않은 행동, 데이터 노출, 규제 문제 등을 포함한 AI 사고에 팀이 대응하는 방법을 정의하는 것입니다. 팀에는 다음을 명시하는 사전 정의된 플레이북이 필요합니다.

• 인시던트 식별 및 분류 방법
• 대응 및 커뮤니케이션 책임자
• 피해를 억제하는 방법
• 근본 원인 및 해결 조치 문서화 방법

사후 검토는 새로운 학습 내용이나 업데이트를 기존 거버넌스에 다시 반영하여 위험 평가를 업데이트하고, 제어를 개선하며, 정책을 구체화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 순환을 통해 거버넌스는 실제 경험을 바탕으로 발전합니다.

거버넌스 아티팩트 표준화

팀이 거버넌스를 개발함에 따라 표준화된 문서는 시스템 전반의 증거와 일관성을 위해 중요합니다. 일관된 문서는 감사를 지원하고 문서를 재생산하는 데 드는 중복 노력을 줄일 수도 있습니다. 조직은 다음의 표준화된 문서를 우선시합니다.

• 목적과 범위를 정의하는 시스템 요약
• 출처와 제약 조건을 기록하는 데이터 문서
• 성능과 한계를 파악할 수 있는 평가 요약
• 지속적인 감독을 정의하는 모니터링 계획

여러 팀과 도메인에 걸쳐 거버넌스 확장

AI 도입이 계속 증가함에 따라 조직의 거버넌스는 병목 현상을 유발하지 않고 확장되어야 합니다. 많은 팀이 중앙 집중식-연합 모델을 사용합니다. 이 모델에서는 중앙 그룹이 표준, 위험 프레임워크, 정책을 정의하고 도메인 팀은 이를 로컬에 적용하며 결과에 대한 책임을 집니다. 이 모델은 일관성과 속도 사이의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다.

확장에는 교육도 필요합니다. 거버넌스 시스템이 발전하고 개발됨에 따라 팀은 거버넌스에 필요한 것이 무엇인지, 그리고 요구 사항을 가장 잘 준수하는 방법을 이해해야 합니다.

투명성, 신뢰성 및 설명 가능성 보장

신뢰는 효과적인 AI 거버넌스의 핵심 결과입니다. 이해관계자는 의사 결정 방식과 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 위험이 관리되는 방식을 이해할 때 AI 시스템을 채택하고 의존할 가능성이 더 높습니다.

휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop) 감독

고위험 또는 민감한 사용 사례의 경우, AI 기반 의사 결정에 대한 최종 권한은 사람이 보유해야 합니다. 거버넌스 프레임워크는 사람의 검토가 필요한 시점, 개입 발생 방식, 의사 결정 문서화 방식을 정의해야 합니다.

이해관계자에게 AI 관련 결정 사항 전달

이해관계자마다 다른 수준의 설명이 필요합니다. 기술팀은 상세한 평가 지표가 필요할 수 있지만, 경영진과 규제 기관은 요약, 모델 카드 또는 의사 결정 근거에 의존할 수 있습니다. 명확한 커뮤니케이션은 신뢰를 구축하고 책임성을 지원합니다.

규제 및 산업 변화에 보조 맞추기

AI 거버넌스는 결코 끝나지 않습니다. 법률과 규제는 진화하고, 표준은 성숙하며, AI 역량은 정책 주기보다 더 빠르게 발전합니다.

표준 및 업데이트 최신 상태 유지

조직은 규제 및 표준 변경 사항을 모니터링하기 위한 명확한 책임자를 지정하여 최신 상태를 유지합니다. 효과적인 프로그램은 임시 업데이트에 의존하기보다는 법무, 규정 준수, 개인 정보 보호, 보안 및 AI 실무자를 포함하는 소규모의 교차 기능 그룹을 만듭니다.

모니터링은 반응적인 업데이트 대신 분기별과 같은 고정된 주기로 수행될 때 가장 효과적입니다. 사전 예방을 위해 팀은 다음을 질문하여 각 변경 사항을 평가해야 합니다.

• 이것이 기존 AI 시스템에만 영향을 미칩니까, 아니면 새로운 시스템에도 영향을 미칩니까?
• 새로운 문서화 또는 감독 기대치를 도입하나요?
• 전 세계적으로 적용됩니까, 아니면 특정 지역에만 적용됩니까?

이러한 영향 점검은 팀이 병렬 제어 장치를 만드는 대신 기존 거버넌스 프로세스를 사용하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

미래 AI 거버넌스 요구 사항 대비

미래 AI 거버넌스 요구사항은 설명 가능성, 감사 가능성, 문서화에 대한 기대치를 확대할 가능성이 높습니다. 조직은 세부적인 지침을 기다리지 않고 지금 프로세스를 준비할 수 있습니다.

추적 가능성 및 설명 가능성: 팀은 기술 검토부터 경영진 및 규제 요약에 이르기까지 리스크 등급 및 대상별로 필요한 설명을 정의해야 합니다.

감사 가능성: 시스템이 무엇을 하도록 설계되었는지, 어떻게 평가되었는지, 누가 승인했는지, 배포 후 어떻게 변경되었는지를 보여주는 결정 기록을 유지하는 것이 중요합니다.

문서화: 문서의 표준화는 매우 중요합니다. 거버넌스 팀이 시스템 요약, 리스크 평가, 평가 기록, 모니터링 계획을 문서화하고 지속적으로 최신 상태로 유지하도록 하십시오.

AI 거버넌스 도입의 일반적인 장벽 극복

여러 이점에도 불구하고 AI 거버넌스는 조직 내에서 여러 가지 고유한 과제를 제기합니다. 일반적인 장벽은 다음과 같습니다.

지속 가능성. 조직의 인센티브가 가능한 한 빨리 모델을 출시하는 것을 보상할 때, 팀은 거버넌스를 방해 요소로 여길 수 있습니다. 데이터 및 AI 팀은 모델을 신속하게 배포하는 데 집중하는 반면, 거버넌스 요구 사항은 예상치 못한 검토 주기나 문서화 작업으로 나중에 나타납니다.

단편화된 소유권. AI 결과에 대한 책임이 여러 팀에 분산되어 있으면 거버넌스 책임이 불분명해질 수 있습니다. 결과를 책임지는 단일 팀이 없으므로 통제권을 가진 주체도 없습니다.

레거시 기술 부채. 오래된 파이프라인과 모델에는 거버넌스에 필요한 메타데이터, 모니터링 또는 문서가 없는 경우가 많습니다. 이러한 시스템을 개선하려면 새로운 개발 우선순위와 경쟁하는 노력이 필요합니다.

도입을 늘리기 위한 전략

성공적인 거버넌스 프로그램은 사후 대응적인 개혁이 아닌 사전 예방에 중점을 둡니다. 경영진은 거버넌스가 왜 중요한지에 대해 일관된 메시지를 전달해야 합니다. 명확한 커뮤니케이션과 교육은 실무자가 병렬 프로세스를 추가하는 대신 거버넌스가 기존 워크플로에 어떻게 부합하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 한편, 파일럿 이니셔티브는 거버넌스가 재작업을 줄이고 프로덕션 인시던트를 방지하며 표준이 마련되면 승인을 가속화한다는 것을 보여줌으로써 중요한 역할을 합니다. 이러한 전략들은 함께 거버넌스를 인식된 장애물에서 책임감 있게 AI를 확장하기 위한 실용적인 기반으로 전환합니다.

AI 거버넌스 전략 구축을 시작하는 방법

강력한 AI 거버넌스는 조직이 자신감을 가지고 AI 도입을 확장하는 데 도움이 됩니다. 명확한 소유권, 위험 기반 제어, 지속적인 감독과 같은 속성은 예상치 못한 일을 줄이고 시스템이 비즈니스 및 규제 기대치에 부합하도록 유지합니다.

팀은 현재 AI 사용 사례를 목록화하고, 위험별로 분류하며, 책임 있는 소유자를 지정하는 등 실용적인 기반부터 시작해야 합니다. 영향력이 큰 소규모 시스템 집합에 대해 거버넌스 제어를 시범 운영하여 표준을 수립하고 프로세스를 개선합니다. 팀이 경험을 쌓으면서 추가적인 사용 사례와 도메인으로 거버넌스를 확장하여 AI 혁신을 유지하는 데 필요한 속도와 유연성을 유지하면서 감독을 강화할 수 있습니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)