기업을 위한 실용적인 AI 거버넌스 프레임워크

조직이 AI를 대규모로 도입함에 따라 공식적인 거버넌스의 필요성이 커지고 있습니다. 기업은 AI 개발을 비즈니스 목표에 맞추고, 법적 의무를 준수하며, 윤리적 위험을 고려해야 합니다. 

Databricks AI 거버넌스 프레임워크를 도입하여 기업 전체의 AI 도입을 관리하기 위한 체계적이고 실용적인 접근 방식을 제공합니다. 이 프레임워크는 AI 거버넌스 프로그램의 개발, 배포 및 지속적인 개선을 지원하도록 설계되었습니다.

AI 거버넌스 소개

"AI 거버넌스"라는 용어는 AI 시스템을 기업 전반에 걸쳐 책임감 있게 개발하고 배포하기 위해 필요한 종류의 구조, 프로세스, 감독을 의미합니다. 조직이 생성형 AI를 확장함에 따라 거버넌스는 AI 이니셔티브를 비즈니스 목표에 맞추고, 윤리적 및 규제적 의무를 관리하며, 모델이 프로덕션 환경에서 일관되고 예측 가능하게 작동하는지 확인하는 것과 같은 문제에 대한 기본 원칙이 됩니다.

또한 AI 거버넌스는 AI ROI에 상당한 영향을 미칩니다. 명확한 소유권, 정책, 위험 통제가 없으면 AI 프로그램은 자주 중단되거나, 피할 수 있는 보안 사고에 직면하거나, 이해관계자의 신뢰를 전혀 얻지 못할 수 있습니다. 업계 연구 에 따르면 거버넌스 문제는 AI 확장의 주요 장벽이며, 절반 이상의 리더 가 불분명한 소유권, 부적절한 위험 통제 또는 규정 준수 부족을 AI 프로젝트 실패의 근본 원인으로 꼽고 있습니다. 또한 모델 편향, 데이터 유출, 승인되지 않은 모델 동작과 같은 문제가 증가하고 있어 더 강력한 거버넌스 관행의 필요성이 대두되고 있습니다. 이러한 수치는 거버넌스가 단순한 사후 고려 사항이 아니라 AI 가치를 위한 중요한 전제 조건임을 강조합니다.

거버넌스와 보안을 구별하는 것도 중요합니다. 보안은 데이터, 모델, 인프라를 위협으로부터 보호하는 데 중점을 두는 반면, 거버넌스는 AI 개발 및 AI 사용에 대한 의사 결정 방식을 정의합니다. 

여기에는 책임 소재 확립, 정책 수립, 위험 평가, 윤리적이고 투명한 운영 보장과 같은 문제가 포함됩니다. 거버넌스와 보안은 함께 안전하고 확장 가능한 AI의 기반을 형성합니다. Databricks AI 거버넌스 프레임워크를 통해 기업은 제품 및 워크플로 전반에 AI를 확장하기 전에 이러한 기능을 구축하기 위한 체계적인 접근 방식을 얻을 수 있습니다.

AI 거버넌스를 미룰 수 없는 이유

Economist Impact가 1,100명의 기술 경영진과 엔지니어를 대상으로 실시한 2024년 글로벌 설문조사에 따르면, 응답자의 40%는 자사의 AI 거버넌스 프로그램이 AI 자산 및 사용 사례의 안전과 규정 준수를 보장하기에 불충분하다고 생각했습니다. 또한, 기업 아키텍트의 53%에게는 데이터 개인정보 보호 및 보안 침해가 가장 큰 우려 사항이었으며, 엔지니어에게는 보안 및 거버넌스가 데이터 엔지니어링의 가장 까다로운 측면입니다.

또한 Gartner에 따르면 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리는 2024년 비즈니스 및 기술 결정에 영향을 미칠 최고의 전략 트렌드 1위이며, 2026년까지 AI 투명성, 신뢰 및 보안을 운영하는 조직의 AI 모델은 도입, 비즈니스 목표 및 사용자 수용 측면에서 50% 증가를 달성할 것입니다.

엔터프라이즈 수준의 AI 거버넌스 프로그램의 부재가 AI 투자 가치 실현과 AI 도입 전반에 있어 주요 장애물이 되고 있다는 것은 명백합니다. 

그래서 우리는 기업이 효과적인 AI 거버넌스 프로그램을 구축하는 데 활용할 수 있는 포괄적인 지침 프레임워크를 개발했습니다.

AI 거버넌스에 대한 체계적인 접근 방식

AI 거버넌스를 구현하기 위한 모범 사례에는 조직 전반의 인력, 프로세스, 기술을 통합하는 구조화되고 반복 가능한 방법론이 필요합니다. Databricks AI 거버넌스 프레임워크는 명확한 비즈니스 목표를 설정하고, 소유권을 정의하며, 기존 엔터프라이즈 구조와 원활하게 통합되는 거버넌스 모델을 생성하는 것으로 시작하는 전체론적 접근 방식을 개발합니다. 거버넌스 프로그램은 기존 조직 전략, 위험 관리 관행 및 데이터 관리 프로세스의 확장으로 취급될 때 성공합니다.

이 접근 방식의 핵심은 거버넌스 책임을 단일 그룹에 중앙 집중화하지 않고 여러 팀에 부여하는 것입니다. 비즈니스 리더는 AI 목표를 명확히 하고, 허용 가능한 위험 수준을 정의하며, 기업 우선순위와의 연계를 보장함으로써 전략적 방향을 설정합니다. 

데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, ML 엔지니어링과 같은 팀은 데이터 품질, 모델 문서화, 리니지, 재현성 및 액세스 제어에 대한 표준을 구현하여 이러한 지침을 운영합니다. 법무, 규정 준수 및 보안 팀은 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터 및 모델 자산의 규제 대비, 정책 준수, 데이터 보호를 보장하기 위해 추가적이고 병렬적인 역할을 수행합니다.

거버넌스를 운영 시스템과 통합하면 일관성과 확장성을 모두 확보할 수 있습니다. 예를 들어, Unity Catalog 와 같은 통합 데이터 거버넌스 솔루션은 액세스 정책을 표준화하고, 리니지를 적용하며, 위험 평가 및 감사 가능성을 위해 메타데이터를 중앙 집중화할 수 있습니다. 한편, 강력한 데이터 엔지니어링 관행은 AI 프로그램이 시간이 지남에 따라 모니터링할 수 있는 재현 가능한 파이프라인과 투명한 변환을 통해 신뢰할 수 있고 잘 관리되는 데이터 기반 위에 구축되도록 보장합니다.

효과적인 AI 거버넌스는 일회성 활동이 아닙니다. 모델 성능 추적, 데이터 드리프트 평가, 편향 감지, 정책 규정 준수 확인, 새로운 위험 식별을 위해서는 지속적인 모니터링 및 평가 프로세스가 필요합니다. 이러한 지속적인 피드백 루프는 조건이 변화함에 따라 모델이 비즈니스 기대치 및 규제 요구 사항에 계속 부합하도록 보장합니다. 여러 부서로 구성된 팀의 정기적인 검토는 조직이 사전에 정책을 조정하고, 모델을 재학습시키며, 거버넌스 프로세스를 개선하는 데에도 도움이 됩니다.

조직은 체계적이고 협력적이며 수명 주기 지향적인 접근 방식을 통해 안정적으로 확장하고, 위험을 줄이며, 기업 전반에 걸쳐 안전한 AI 도입을 가속화하는 거버넌스 프로그램을 구축할 수 있습니다.

AI 거버넌스를 위한 5가지 기본 원칙

이 프레임워크에서는 모든 기업이 AI 여정을 효과적으로 관리하기 위해 이해하고 (적절하게 구현해야 하는) 43가지 주요 고려 사항을 소개합니다.

AI 거버넌스의 주요 고려 사항은 일반적인 기업 조직 구조와 페르소나를 반영하도록 설계 및 순서화된 5개의 기본 기둥으로 논리적으로 그룹화됩니다.

1. AI 조직
2. 법률 및 규정 준수
3. 윤리, 투명성 및 해석 가능성
4. 데이터, AI Ops 및 인프라
5. AI 보안

AI 거버넌스를 위한 프레임워크 

AI 조직

AI 조직은 AI 거버넌스를 조직의 더 광범위한 거버넌스 전략에 포함시킵니다. 이는 명확하게 정의된 비즈니스 목표와 조직의 인력, 프로세스, 기술 및 데이터를 감독하는 적절한 거버넌스 관행을 통합하는 것과 같은 모범 사례를 통해 효과적인 AI 프로그램의 기반을 강조합니다. 이는 조직이 위험을 줄이면서 전략적 목표를 달성하는 데 필요한 감독 체계를 구축하는 방법을 설명합니다.

효과적인 AI 거버넌스 조직을 위한 주요 고려 사항

• 비즈니스 연계
• 거버넌스 모델
• 감독
• 지침 가치
• 전략
• 역할 & 책임
• 정책
• 표준
• 프로세스 & 절차
• 위험 관리
• 핵심 성과 지표
• 보고

AI 거버넌스 프레임워크 를 다운로드하여 시작 단계를 확인하세요.

AI 이니셔티브의 법률 및 규정 준수

법률 및 규제 규정 준수 부문은 조직이 AI 이니셔티브를 관련 법률 및 규정에 맞추도록 돕습니다. 이는 법적 위험을 관리하고, 부문별 요구 사항을 해석하며, 진화하는 규제 환경에 대응하여 규정 준수 전략을 조정하도록 안내합니다. 그 결과 AI 프로그램은 견고한 법률 및 규제 프레임워크 내에서 개발되고 배포됩니다.

AI 이니셔티브를 법률 및 규정에 맞추기 위한 단계

1. 법률 및 규제 고려 사항 평가
2. 책임 및 위험 관리 우선시
3. 포괄적인 법률 검토 계획
4. 법적 보호 및 안전장치 마련
5. 지속적인 규정 준수 모니터링 및 정기적인 감사 수행
6. AI 윤리 및 규제의 새로운 동향 검토

AI 프로그램의 윤리, 투명성 및 해석 가능성

신뢰할 수 있고 책임감 있는 AI 시스템을 구축하는 조직에서는 설명 가능성과 이해관계자 참여를 촉진하는 동시에 공정성, 책임, 인간의 감독과 같은 윤리적 원칙을 준수하는 것이 중요합니다. AI 거버넌스 프레임워크의 이 축은 조직 팀 내에 책임과 구조를 확립하는 방법을 제공하여, AI 결정이 해석 가능하고 진화하는 윤리 기준에 부합하도록 보장하며 장기적인 신뢰와 사회적 수용을 촉진하는 데 도움을 줍니다.

AI 프로그램을 설계하고 AI 거버넌스 도구를 도입할 때 다음 사항을 어떻게 해결할지 고려하십시오.

• 책임성
• 공정성 및 차별 금지
• 인간 중심 및 웰빙
• 포용성
• 문화적 규범 및 민감성
• 위의 모든 사항에 대한 과제와 상충 관계
• AI 개발 및 설계의 투명성
• AI Ops의 투명성
• AI 서빙의 투명성

AI 거버넌스를 위한 데이터, AI Ops 및 인프라

데이터, AI 운영(AIOps) 및 인프라 부문은 조직이 AI를 완전히 배포하고 유지 관리하는 데 필요한 기반을 정의합니다. 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 인프라를 만들고, 머신러닝 수명 주기를 관리하며, 데이터 품질, 보안 및 규정 준수를 보장하기 위한 가이드라인이 필요합니다. 이 부문은 또한 AI 시스템이 신뢰할 수 있고 효율적이며 비즈니스 목표에 부합하도록 모델 훈련, 평가, 배포 및 모니터링을 포함한 AI 운영에 대한 모범 사례를 강조합니다.

부문 V: AI 보안

AI 보안 축은 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 보안 위험을 이해하고 완화하기 위한 포괄적인 프레임워크인 Databricks AI Security Framework(DASF)를 소개합니다. 이는 데이터 보호, 모델 관리, 보안 모델 서빙, 그리고 AI 자산을 보호하기 위한 강력한 사이버 보안 조치 구현과 같은 중요한 영역을 다룹니다.

관련 자료: 조직이 AI 거버넌스 프레임워크를 활용하여 AI 프로그램 수명 주기 전반에 걸쳐 명확한 소유권과 조화를 이루는 방법에 대한 예시 설명을 참조하세요. 2025 Data + AI Summit 에서 발표된 이 프레젠테이션 을 시청하세요.

AI 거버넌스 프레임워크 

AI 거버넌스 프레임워크 백서는 자체 AI 거버넌스를 개발하려는 조직을 위해 제공됩니다.

이메일([email protected])로 연락 주세요 궁금한 점이나 피드백이 있으신 경우. 리뷰어 커뮤니티에 참여하여 이 프레임워크(및 기타 향후 결과물)의 향후 업데이트에 기여하는 데 관심이 있으시면 언제든지 연락해 주세요!

효과적인 AI 거버넌스를 위한 핵심 원칙

AI 거버넌스는 AI 수명 주기의 모든 단계에서 작동하는 일관된 기본 원칙 집합을 기반으로 합니다. 이러한 원칙은 AI 시스템이 책임감 있게 개발 및 배포되도록 보장하는 동시에, 조직이 채택 규모에 따라 규제 기대치를 충족하고 이해관계자의 신뢰를 유지하며 위험을 완화하는 데 필요한 구조를 제공합니다. 투명성, 책임성, 공정성, 인간 감독과 같은 원칙은 모든 효과적인 전략의 핵심입니다.

투명성은 데이터 소스, 모델 가정, 훈련 방법론 및 평가 프로세스에 대한 명확하고 접근 가능한 문서화에서 시작됩니다. 투명성 관행은 팀이 의사 결정 과정을 추적하고 문제가 발생했을 때 기여 요인을 식별할 수 있도록 리니지, 버전 관리 및 모델 동작에 대한 체계적인 추적을 요구합니다. 메타데이터, 감사 추적, 액세스 정책을 중앙 집중화하는 거버넌스 도구 는 운영 세부 정보를 여러 팀에 걸쳐 가시적이고 검증 가능하게 만들어 이 작업을 지원합니다.

또한 AI 거버넌스는 책임 조치를 우선시하여 모든 AI 시스템이 결과, 위험 관리, 거버넌스 표준 준수에 대한 책임이 명확하게 정의된 소유자를 갖도록 해야 합니다. 효과적인 책임 프레임워크는 비즈니스, 기술, 법률 및 규정 준수 그룹 전반에 걸쳐 역할을 설정하고, 의사 결정 권한을 분배하며, 예상치 못한 모델 동작이나 윤리적 문제가 발생할 경우를 대비한 에스컬레이션 메커니즘을 만듭니다. 또한 KPI와 성능 임계값을 만들면 리더는 시간이 지남에 따라 AI 시스템을 평가하기 위한 측정 가능한 벤치마크를 확보할 수 있습니다.

공정성의 원칙은 데이터 수집, 모델 학습 및 프로덕션 모니터링 전반에 걸쳐 편향을 사전에 식별하고 완화할 것을 요구합니다. 차별적 영향 분석, 편향 감지 지표, 대표 샘플링 전략과 같은 기술은 팀이 사용자 그룹에 따라 모델 출력이 어떻게 다른지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지속적인 공정성 평가는 조직이 실제 사용이 진화함에 따라 드리프트나 불평등을 식별할 수 있도록 합니다.

마지막으로, 인간의 감독은 AI 시스템이 조직의 가치 및 규제 요건에 부합하도록 돕습니다. 이 단계에는 인간의 검토가 필요한 부분을 정의하고, 명확한 fallback 절차를 설계하며, 모델 출력이 모호하거나, 위험성이 높거나, 민감할 때 주제별 전문가가 개입할 수 있도록 보장하는 과정이 포함됩니다. 감독 메커니즘은 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 안전 장치가 활성 상태로 유지되도록 개발 워크플로와 프로덕션 운영 모두에 통합되어야 합니다.

책임감 있는 AI 관행 구현

책임감 있는 AI 관행은 AI 시스템이 안전하고 공정하며 조직의 가치에 부합하는 방식으로 사람, 비즈니스 및 사회에 기여하도록 보장하는 안전장치입니다. 이러한 관행을 구현하려면 전체 AI 수명 주기에 걸쳐 전체적인 접근 방식이 필요합니다. 데이터 소싱 및 모델 개발부터 배포, 모니터링 및 최종 폐기에 이르기까지 각 단계는 안전장치를 내장할 기회입니다. 요컨대, 책임감 있는 AI 관행의 목표는 피해를 줄이고, 신뢰를 강화하며, 시간이 지남에 따라 시스템 성능을 개선하는 것입니다.

책임감 있는 AI의 중요한 구성 요소는 시스템 동작을 인간의 가치 및 조직의 원칙과 일치시키는 것입니다. 이는 민감하거나 영향이 큰 시나리오를 포함하여 모델의 의도된 용도를 정의하고 개인 정보 보호, 공정성, 보안 및 설명 가능성과 관련된 요구 사항을 설정하는 것에서 시작됩니다. 팀이 단순히 반응적으로 대응하는 것이 아니라 윤리적 고려 사항을 명시적으로 다룰 수 있도록 설계 프로세스 초기에 이 기준을 통합하는 것이 중요합니다. 모델 해석 가능성 도구, 대표적인 훈련 데이터 세트 및 휴먼 인 더 루프 검토 프로세스와 같은 특정 기술은 AI 시스템이 사용자의 기대와 사회적 규범에 일관되게 작동하도록 돕습니다.

또한 위험 식별 및 완화는 개발 워크플로에 직접 통합되어야 합니다. 조직은 편향, 모델 드리프트, 할루시네이션, 데이터 유출, 안전하지 않은 출력과 같은 위험을 평가하고 각각에 연계된 완화 전략을 개발해야 합니다. 이러한 전략에는 도메인별 위험에 맞춰진 차등 개인정보 보호, 프롬프트 및 출력 필터링, 적대적 테스트, 레드팀 훈련도 포함될 수 있습니다. 이 테스트가 진행됨에 따라 팀은 투명성을 제공하고 규제 및 내부 감사 요건을 지원하기 위해 위험 평가 및 통제를 문서화해야 합니다.

책임감 있는 AI 관행을 구현하는 것은 지속적인 작업입니다. 잘 관리되는 모델이라도 데이터 분포가 바뀌거나 새로운 요구 사항이 생기면 성능이 저하될 수 있습니다. 팀은 프로덕션 환경에서 성능 지표, 공정성 지표 및 정책 규정 준수를 추적하는 데 도움이 되는 자동화된 모니터링 파이프라인을 구축해야 합니다. 문제가 발생하면 재학습 절차, 체계적인 인시던트 검토, 업데이트된 문서를 통해 AI 시스템이 책임감 있게 발전하도록 보장합니다.

모든 팀에게는 혁신과 신중함의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 팀은 의도하지 않은 피해를 방지하는 가드레일을 유지하면서 샌드박스 환경이나 통제된 파일럿 배포와 같이 실험을 가능하게 하는 경로를 만들어야 합니다. 이러한 균형을 통해 조직은 거버넌스 기대치와 윤리적 기준을 준수하면서 새로운 생성형 AI 기능을 탐색할 수 있습니다.

DAGF 구현 시작하기

Databricks AI 거버넌스 프레임워크(DAGF) 구현은 조직을 초기 계획부터 엔터프라이즈 규모 운영까지 안내하는 명확하고 실용적인 로드맵으로 시작됩니다. 첫 번째 단계는 역할과 책임을 정의하고, AI 사용 사례를 문서화하며, 데이터 품질, 모델 개발 관행, 규정 준수 요건 전반에 걸쳐 조직의 준비 상태를 평가하는 등 기본적인 거버넌스 구조를 확립하는 것입니다. 이러한 초기 조정을 통해 거버넌스 노력이 비즈니스 우선순위와 위험 허용 범위를 직접적으로 지원하도록 보장합니다.

성숙도 모델은 조직이 현재 자신들의 위치를 평가하고 거버넌스 여정의 다음 단계를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 초기 단계 프로그램은 AI 자산을 문서화하고, 액세스 제어를 중앙화하며, 데이터 사용, 모델 개발 및 검토에 대한 기준 정책을 수립하는 데 중점을 둡니다. 이것이 성숙해지면 조직은 표준화된 워크플로, 자동화된 리니지 및 모니터링, 그리고 AI 위험 및 규정 준수를 감독하는 교차 기능 위원회를 도입하기 시작할 수 있습니다. 마지막으로, 완전히 성숙한 프로그램은 재현 가능한 파이프라인, 지속적인 모델 평가, 재훈련, 감사 및 인시던트 대응을 위한 잘 정의된 프로세스를 포함하여 수명 주기 전반에 걸쳐 거버넌스를 운영합니다.

거버넌스 프레임워크가 아무리 신중하게 구현되더라도 조직이 직면하는 몇 가지 일반적인 함정이 있습니다. 예를 들어, 많은 경우 거버넌스가 나중에 고려되거나 명확한 책임 없이 단일 팀에 할당될 때 어려움을 겪습니다. 또 다른 경우는 고품질 데이터의 역할을 과소평가하고 스키마 적용, 계보 추적, 접근 제어와 같은 일부 기본 관행을 구현하지 못하는 것입니다. 이러한 격차는 표면적으로는 사소해 보일 수 있지만 투명성, 재현성, 감사 가능성에서 다운스트림 문제를 야기할 수 있습니다. 비즈니스, 기술 및 규정 준수 팀 간에 공유된 소유권을 확립하고 강력한 데이터 엔지니어링 관행에 거버넌스를 기반으로 두는 것은 조직 전체에서 이 문제를 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

성공을 측정하기 위해 조직은 진행 상황을 추적하고 거버넌스 투자의 영향을 측정해야 합니다. 지표에는 모델 인시던트 및 편향 발견 감소, 모델 재현성 향상, 문서 완전성 증대, 검토 주기 단축, 새로운 AI 사용 사례에 대한 더 빠른 승인, 표준화된 파이프라인 및 도구의 채택률 증가 등이 포함될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 지표는 거버넌스가 신뢰성, 규정 준수 및 운영 효율성을 위한 필수적인 기능임을 보여줍니다.

거버넌스를 구현할 때는 조직이 리소스와 목표에 신중하게 맞출 수 있도록 단계적인 접근 방식을 취해야 합니다. 많은 기업이 영향력이 큰 사용 사례부터 시작하여 가장 민감하거나 비즈니스에 중요한 모델에 거버넌스 제어를 적용한 후 더 광범위한 프로그램으로 확장합니다. 하지만 점진적으로 반복하고 확장하면 조직이 안전하고 투명하며 신뢰할 수 있는 AI 도입을 지원하는 내구성 있는 거버넌스 기반을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Databricks가 이 노력을 주도하는 이유

데이터 및 AI 분야의 업계 리더로서 다양한 지역과 시장 부문에 걸쳐 15,000개 이상의 고객사를 보유한 Databricks는 책임감 있는 개발과 오픈 소스 혁신 원칙에 대한 약속을 계속 이행해 왔습니다. 당사는 다음을 통해 이러한 약속을 지켜왔습니다.

• 혁신을 촉진하고 안전하며 신뢰할 수 있는 AI 사용을 옹호하기 위한 산업과 정부 모두와의 협력
• 조직이 위험을 의식하며 AI 여정을 성공적으로 이끌도록 교육하는 대화형 워크숍
• MLFlow 및 클라우드, 데이터 형식, 데이터 플랫폼 전반에 걸쳐 데이터와 AI 거버넌스를 위한 업계 유일의 통합 솔루션인 Unity Catalog와 같은 주요 거버넌스 혁신의 오픈 소스화.

이러한 프로그램을 통해 우리는 오늘날 기업과 규제 기관이 AI 거버넌스에서 직면하는 실제 문제에 대한 독보적인 가시성을 확보할 수 있었습니다. 모든 기업이 성공하고 데이터 및 AI 여정을 가속화할 수 있도록 돕겠다는 약속을 더욱 공고히 하기 위해, 우리는 이러한 가시성을 활용하여 포괄적이고 체계적이며 실행 가능한 AI 거버넌스 프레임워크를 구축하고 무료로 제공하기로 결정했습니다.

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