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AI 거버넌스란 무엇인가? 책임감 있는 AI를 위한 명확한 가이드

AI 거버넌스란 무엇인가요?

AI 거버넌스는 인공지능 시스템이 전체 수명 주기 동안 책임감 있게 개발, 배포, 운영되도록 조직에서 사용하는 프레임워크, 정책, 프로세스의 집합입니다. 이 용어는 AI 기반 결정과 결과에 대한 윤리적 고려 사항, 규정 준수, 위험 관리, 책임성을 다루는 모든 감독 메커니즘을 의미합니다.

AI 시스템 이 비즈니스 및 사회 운영에 점점 더 통합됨에 따라 견고한 거버넌스 관행이 필수가 되었습니다. 조직은 규제 기관, 고객, 이해관계자로부터 AI를 투명하고 공정하며 안전하게 운영해야 한다는 압박을 점점 더 많이 받고 있습니다. 체계적인 거버넌스가 없으면 조직은 규제 벌금, 알고리즘 편향, 개인정보 침해, 이해관계자 및/또는 고객 신뢰 약화의 위험에 처할 수 있습니다. 요컨대. 효과적인 AI 거버넌스는 이러한 위험을 체계적으로 관리하면서 혁신을 가능하게 하는 가드레일을 제공합니다.

이 가이드에서는 AI 거버넌스를 정의하는 핵심 원칙과 프레임워크를 살펴보고, 조직이 거버넌스 구조를 구축하고 맞춤화하는 방법을 검토하며, 기존 AI 시스템과 생성형 AI 시스템 전반에 걸쳐 거버넌스를 구현하는 실제적인 과제를 다룹니다.

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AI 거버넌스 정의: 핵심 원칙 및 범위

AI 거버넌스는 무엇을 의미하나요?

AI 거버넌스는 초기 개발 및 훈련부터 배포, 모니터링, 유지보수, 최종 폐기에 이르기까지 전체 AI 수명 주기에 걸쳐 적용됩니다. 기존 IT 거버넌스와 달리 AI 거버넌스는 데이터로부터 학습하고, 자율적인 결정을 내리고, 새로운 결과물을 생성하는 시스템이 제기하는 고유한 과제를 해결해야 합니다.

핵심적으로 AI 거버넌스는 AI 의사 결정 프로세스에 대한 책임성을 확립합니다. 예를 들어 AI 시스템이 대출 거부를 권고하거나 콘텐츠 삭제 플래그를 지정하거나 채용 결정에 영향을 미칠 때, 거버넌스 시스템은 해당 결과에 대한 책임이 누구에게 있는지, 그리고 조직이 해당 결정을 검토, 설명, 이의 제기할 수 있는 방법을 결정합니다. 요컨대, 이 책임성 프레임워크는 기술 시스템을 더 광범위한 조직 정책 및 비즈니스 목표와 연결하는 것입니다.

AI 거버넌스는 더 큰 사회적 영향도 다룹니다. 과거 데이터로 훈련된 시스템은 보호 대상 집단에 대한 편견을 영속화할 수 있으며, AI 애플리케이션의 등장은 일자리 대체, 개인 정보 침해, 기술 권력의 집중 심화에 대한 의문을 제기합니다. 거버넌스 프레임워크는 윤리적 검토 프로세스, 이해관계자 참여 메커니즘, 영향 평가 프로토콜을 AI 개발 및 배포 워크플로에 구축하여 조직이 이러한 고려 사항을 해결하도록 돕는 메커니즘입니다.

효과적인 거버넌스는 모델 테스트, 성능 모니터링 또는 데이터 검증과 같은 기술적 통제를 감독 위원회, 명확한 역할 정의, 에스컬레이션 절차와 같은 조직 구조 및 감사 추적, 문서화 표준, 이해관계자 투명성과 같은 더 광범위한 책임 메커니즘과 연결합니다.

주요 개념: 프레임워크, 원칙, 핵심 요소

AI 거버넌스는 포괄적인 감독을 위해 함께 작동하는 몇 가지 핵심 요소에 기반합니다. 이러한 핵심 요소는 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 조직 구조, 법적 규정 준수, 윤리적 고려 사항, 기술 인프라 및 보안을 다룹니다.

경제협력개발기구(OECD) AI 원칙은 47개국에서 인정하는 기본 프레임워크를 제공합니다. 2019년에 처음 제정되어 2024년에 업데이트된 이 원칙은 인권, 민주적 가치, 법치를 존중하면서 포용성, 지속 가능성, 인간 웰빙 증진 등 AI 시스템이 준수해야 할 가치를 확립합니다. 이 프레임워크에는 투명성과 설명 가능성, 견고성과 안전성, 책임성과 같은 추가적인 핵심 원칙도 포함됩니다. OECD의 목표는 조직이 자체 거버넌스 구조를 개발할 때 지침을 제공하는 것이었습니다. 오늘날 70개 이상의 관할권에서 1,000개가 넘는 AI 정책 이니셔티브가 이러한 원칙을 따르고 있습니다.

OECD 원칙이 중요하고 획기적이기는 하지만 거버넌스 구조의 기반이 되는 다음과 같은 다른 윤리적 가이드라인도 있습니다.

  • 인간 중심성: 이는 AI 설계의 중심에 인간의 웰빙과 존엄성을 두는 것입니다.
  • 공정성: 편향을 사전에 파악하고 완화해야 합니다.
  • 포용성: AI 시스템이 다양한 인구 집단에 공평하게 서비스를 제공하도록 보장합니다.

이러한 원칙들은 구체적인 AI 거버넌스를 구축할 수 있는 이론적/개념적 프레임워크를 정립합니다. 하지만 AI 거버넌스 프레임워크, 책임감 있는 AI 관행, 윤리적 고려사항 간의 관계는 명확한 계층 구조를 따른다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, 윤리 원칙은 기초적인 가치를 제공하고, 책임감 있는 AI 관행은 이러한 가치를 기술 및 운영 모범 사례로 전환합니다. 마지막으로, 거버넌스 프레임워크는 이러한 관행이 일관되게 준수되도록 보장하는 조직 구조, 정책, 시행 메커니즘을 제공합니다.

원칙과 프레임워크의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 원칙은 지침이 되는 가치이며, 무엇이 왜 중요한지에 대한 진술입니다. 프레임워크는 운영 구조입니다. 원칙을 실행에 옮기는 정책, 절차, 역할, 점검 사항과 같다고 생각하면 됩니다. 예를 들어, '공정성'은 원칙입니다. 거버넌스 프레임워크는 정의된 측정 기준, 검토 주기 및 개선 절차가 포함된 편향성 테스트 프로토콜을 통해 해당 원칙을 표현합니다.

AI 거버넌스를 위한 필수 프레임워크

주요 AI 거버넌스 프레임워크 검토

거버넌스 프로그램을 구축하는 조직을 위한 출발점을 제공하는 여러 기존 프레임워크가 있습니다. 목표는 비슷하지만, 각 프레임워크는 다양한 종류의 조직과 규제 환경에 맞게 설계된 각기 다른 강조점과 접근 방식을 제공합니다.

  1. OECD AI 원칙 은 포용적 성장, 지속 가능한 개발, 웰빙, 투명성, 견고성, 안전성, 책임성이라는 5가지 핵심 가치를 강조합니다. 이러한 원칙은 전 세계 규제 접근 방식에 영향을 미치며, 조직이 채택할 수 있는 가치 기반의 토대를 제공합니다. 결정적으로 이 원칙은 구속력이 없으므로 정부와 조직은 더 큰 글로벌 표준을 준수하면서도 각자의 특정 상황에 맞게 이를 이행할 수 있습니다.

  2. EU AI법 은 위험 기반 규제 접근 방식을 취합니다. 이 법은 잠재적 영향에 따라 AI 시스템을 분류하며 네 가지 위험 수준을 포함합니다.

    가. 허용할 수 없는 위험: 사회적 점수제와 같이 금지된 시스템

    b. 고위험: 중요 인프라, 고용, 법 집행 분야의 시스템을 포함합니다. 이러한 시스템은 데이터 거버넌스, 문서화, 투명성, 인적 감독, 정확성에 대한 엄격한 요구사항을 준수해야 합니다.

    c. 제한된 위험: 투명성 요구

    d. 최소한의 위험: 규제되지 않음

  3. NIST AI 위험 관리 프레임워크 는 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 위험을 관리하기 위한 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 이 프레임워크는 활동을 거버넌스(Govern), 매핑(Map), 측정(Measure), 관리(Manage)의 네 가지 기능으로 구성합니다. 이 프레임워크는 민간 산업, 학계, 시민 사회, 정부의 240개 이상의 조직과의 협력을 통해 개발되었으며, 기존 엔터프라이즈 위험 관리 프로세스와 통합되는 위험 중심의 접근 방식을 찾는 조직에 특히 유용합니다. NIST는 이 프레임워크를 자발적이고, 권리를 보호하며, 특정 부문에 국한되지 않고, 사용 사례에 구애받지 않도록 설계했습니다.
  4. ISO/IEC 42001 은 품질, 신뢰성, 수명 주기 관리에 중점을 둔 AI 관리 시스템에 대한 기술 사양을 제공합니다. AI 관리 시스템에 대한 세계 최초의 인증 가능 표준인 이 표준은 조직 내에서 AI 관리 시스템을 구축, 구현, 유지 및 지속적으로 개선하기 위한 요구사항을 명시합니다.

이러한 광범위한 AI 프레임워크 외에도 개별 조직은 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 거버넌스 과제를 해결하는 포괄적인 내부 프레임워크를 개발하고 있습니다. 모든 프레임워크는 포괄적인 원칙을 준수하지만, 조직의 AI 성숙도, 위험 노출, 규제 의무와 거버넌스의 복잡성 및 엄격성 간의 균형을 맞춰야 하므로 거버넌스는 조직을 위한 맞춤형 솔루션이 됩니다. 예를 들어, 단일 고객 대면 챗봇을 구축하는 스타트업은 위험 평가, 거래, 고객 서비스 전반에 걸쳐 수백 개의 AI 모델을 배포하는 글로벌 금융 기관과는 다른 거버넌스 구조가 필요합니다. 이러한 전반적인 거버넌스 과제 중 일부를 해결하기 위해 Databricks는 조직 구조, 법적 규정 준수, 윤리적 감독, 데이터 거버넌스 및 보안을 통합된 접근 방식으로 통합하는 프레임워크를 개발했습니다.

거버넌스 프레임워크 구축 및 맞춤화

이러한 선도적인 AI 거버넌스 프레임워크의 이점은 조직이 처음부터 새로 구축하는 대신 기존 프레임워크를 특정 요구사항에 맞게 평가하고 조정할 수 있다는 것입니다. 이 접근 방식은 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 모범 사례를 통합하고 국제적으로 인정된 표준에 부합하도록 보장합니다.

  1. 평가: 조직의 AI 성숙도와 사용 사례를 평가하는 것으로 시작합니다. 기존 및 계획된 AI 이니셔티브를 목록화하고 비즈니스 영향, 기술적 복잡성, 위험 프로필을 평가합니다. 예를 들어, 내부 생산성 도구에 주로 AI를 사용하는 조직은 고객 대상 신용 결정이나 의료 진단에 AI를 배포하는 조직과 다른 거버넌스 요구사항에 직면합니다.
  2. 규제 요건: 다음으로, 관련 규제 요건과 산업 표준을 파악합니다. 의료 분야에서 운영되는 조직은 HIPAA 요건을 준수해야 하는 반면, 금융 서비스 회사는 공정 대출법과 차별 금지 규정을 고려해야 합니다. 회사가 여러 관할권에서 운영되는 경우 다양한 데이터 개인정보 보호법, AI 관련 규정, 국경 간 데이터 전송 제한을 처리해야 합니다.
  3. 리스크 허용 범위 및 거버넌스 우선순위 결정: 이는 조직 문화, 이해관계자 기대치, 비즈니스 목표에 따라 달라집니다. 일부 조직은 시장 출시 속도를 우선시하여 영향이 적은 애플리케이션에 대해서는 더 가벼운 거버넌스로 더 높은 리스크를 감수할 수 있습니다. 특히 규제가 심한 산업이나 윤리적 책임이 강한 조직은 중간 정도의 리스크가 있는 애플리케이션에 대해서도 엄격한 거버넌스를 구현할 수 있습니다.
  4. 리소스 및 조직 구조 평가: 거버넌스에는 전담 역할, 교차 기능 협업, 모니터링 및 문서화를 위한 기술 인프라, 경영진의 후원이 필요합니다. 조직은 자신들의 리소스와 구조를 고려하여 실제로 구현하고 유지할 수 있는 거버넌스 프레임워크를 설계해야 합니다.
  5. 기본 프레임워크 선택: 단일 프레임워크를 완전히 채택하기보다는 많은 조직이 여러 프레임워크의 요소를 결합합니다. 예를 들어, 조직은 윤리적 기반으로 OECD 원칙을 채택하고, 운영 프로세스에 NIST의 위험 관리 구조를 사용하며, 유럽 시장에 배포되는 시스템에는 EU AI법 요구사항을 통합할 수 있습니다.
  6. 기존 프레임워크 맞춤설정: 기본 프레임워크를 선택한 후 AI 애플리케이션 및 위험 프로필에 맞게 요구사항을 조정하세요. 다시 말해, 자율 주행 차량 안전을 위해 설계된 프레임워크는 마케팅 추천 엔진에는 지나치게 엄격할 수 있으며, 단순한 ML 모델을 위해 설계된 프레임워크는 광범위한 기능을 갖춘 대규모 언어 모델에는 불충분할 수 있습니다. 이 단계에서 이해관계자는 자신의 요구사항에 맞게 프레임워크를 맞춤 설정할 수 있습니다.
  7. 교차 기능적 의견 수렴 보장: 프레임워크 개발 전반에 걸쳐 법률, 기술, 비즈니스, 윤리 이해관계자를 참여시키세요. 각 팀은 기여할 수 있는 전문 분야가 있습니다. 기술팀은 모델의 기능과 한계를 이해하고, 법무팀은 규정 준수 의무를 파악하며, 비즈니스 리더는 리스크 허용 범위와 전략적 우선순위를 명확히 설명할 수 있고, 윤리 전문 지식은 복잡한 가치 상충 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
  8. 프레임워크를 실행 가능하고 측정 가능하며 확장 가능하게 만들기: 명확한 절차, 의사 결정 기준, 성공 지표를 처음부터 정의함으로써 거버넌스의 성공을 위한 기반을 마련할 수 있습니다. 거버넌스는 어떤 유형의 AI 이니셔티브를 누가 승인하는지, 어떤 문서가 필요한지, 배포 전에 어떤 테스트가 이루어져야 하는지, 지속적인 모니터링은 어떻게 이루어지는지를 명시해야 합니다. 명확한 운영 절차 없이 상위 수준의 원칙으로만 존재하는 프레임워크는 일관되게 구현되는 경우가 드뭅니다.

윤리, 인권, 책임감 있는 AI

책임 AI와 AI 거버넌스의 차이점

책임감 있는 AI와 AI 거버넌스는 종종 혼용될 수 있습니다. 물론 서로 다른 개념이지만, AI 시스템이 윤리적이고 안전하게 작동하도록 보장하기 위해 함께 작동합니다.

책임감 있는 AI 란 AI를 윤리적으로 개발하고 배포하기 위한 원칙, 가치, 모범 사례를 의미합니다. 책임감 있는 AI를 구현한다는 것은 공정성, 투명성, 책임성, 개인 정보 보호, 인간의 웰빙에 대한 약속을 수용하는 것을 의미합니다. 다시 말해, 책임감 있는 AI는 주로 AI 작업을 안내하는 윤리적 기준과 가치의 토대가 되는 이론적 기반입니다.

반면에 AI 거버넌스는 책임감 있는 AI 원칙이 실제로 준수되도록 보장하는 조직 구조, 프로세스, 정책 및 시행 메커니즘을 의미합니다. 책임감 있는 AI가 이론이라면, 거버넌스는 조직이 모든 AI 이니셔티브 전반에 걸쳐 이러한 원칙을 체계적으로 구현, 검증, 유지하는 실제적인 실천 방법입니다. 거버넌스 프레임워크는 자발적인 윤리적 약속과 의무적인 규제 요건을 모두 다루어야 합니다.

법률과 규정이 윤리적 기대치를 특정 규정 준수 요건으로 점점 더 성문화함에 따라 규제 환경은 이러한 관계를 잘 보여줍니다. 예를 들어 EU AI 법은 투명성과 공정성에 대한 윤리적 원칙을 기업이 따라야 하는 특정 법적 의무로 전환하며, 규정을 위반할 경우에는 징계 조치도 포함합니다.

이 두 개념이 상호 작용하는 또 다른 방식은 일상적인 거버넌스 결정에 정보를 제공하는 방식입니다. 예를 들어, AI 윤리 위원회가 제안된 안면 인식 기술 배포를 검토하는 경우 개인 정보 보호, 동의, 차별적 영향 가능성과 같은 윤리 원칙을 적용합니다. 이러한 원칙의 적용은 영향 평가, 이해관계자 협의, 승인 요건과 같은 거버넌스 프로세스에 표현됩니다. 원칙은 가치 체계를 제공하고 거버넌스는 이러한 가치를 일관되게 적용하기 위한 운영 구조를 제공합니다.

윤리 원칙 실행

추상적인 윤리 기준을 구체적인 거버넌스 정책으로 전환하는 것은 어려울 수 있으며, 체계적인 접근 방식과 특정 구현 메커니즘이 필요합니다. 일반적인 접근 방식 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 모델 카드: 이는 모델의 의도된 용도, 한계, 성능 특성, 윤리적 고려 사항을 설명하는 표준화된 문서를 제공합니다. 이는 투명성이 추상적인 목표가 아닌 구체적인 기능이 되도록 돕습니다.
  • 편향성 감사: 정량적 테스트를 사용하여 다양한 인구 집단에 대한 공정성을 측정하는 이 프로세스는 공정성 원칙을 허용 가능한 성능에 대한 정의된 임계값이 있는 측정 가능한 결과로 구현합니다.
  • 이해관계자 검증: 이 프로세스는 개발 중 다양한 이해관계자의 의견을 통합하여 설계 결정에 다양한 관점이 반영되도록 합니다.
  • 위험 점수 시스템: 필요한 사람의 개입, 모니터링 강도, 비상 계획 수립 필요성 등의 요소를 평가합니다. 위험 점수 시스템의 목적은 거버넌스 엄격성을 실제 위험 수준에 맞추는 것입니다.
  • 윤리 검토 위원회: 체계적인 에스컬레이션 경로를 제공하기 위해 교차 기능 팀으로 구성된 윤리 검토 위원회에서 승인 전에 윤리적 기준에 따라 고위험 이니셔티브를 평가할 수 있습니다.
  • 지속적인 모니터링: 거버넌스 프로세스가 아무리 신중하게 구현되더라도 모델 성능을 추적하고, 드리프트를 감지하며, 이상 징후를 실시간으로 표시하는 것이 중요합니다. 자동화된 도구는 조직이 이러한 검토를 체계적인 관행으로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.

윤리를 운영하기 위한 이러한 광범위한 접근 방식 외에도 개별적인 윤리 원칙을 다루는 특정 메커니즘도 있습니다.

  1. 설명 가능성: 설명 가능성에 대한 요구사항은 문서화 표준, 시스템의 기능과 한계를 설명하는 모델 카드, 의사 결정 과정을 추적하는 감사 추적으로 변환됩니다. 조직은 영향력이 큰 모든 AI 시스템에 대해 결정의 중요도에 따라 세부 수준을 조절하여 개별 결정에 대한 설명을 포함하도록 요구할 수 있습니다.
  2. 개인정보 보호: 개인정보 보호 조치는 데이터 최소화 관행, 동의 관리 시스템, GDPR 규정 준수 절차, 차등 개인정보 보호 기술, 액세스 제어를 통해 시행됩니다. 거버넌스 정책은 AI 학습에 사용할 수 있는 데이터, 데이터 보존 기간, 구현해야 하는 개인정보 보호 조치를 명시합니다.
  3. 공정성: 공정성 원칙은 여러 라이프사이클 단계에서 수행되는 편향 테스트 프로토콜, 다양하고 대표성 있는 훈련 데이터에 대한 요구사항, 각 애플리케이션 도메인에 적합하게 정의된 공정성 측정 기준, 편향이 감지되었을 때의 해결 절차를 통해 운용됩니다. 조직은 다양한 사용 사례에 대해 무엇이 용납할 수 없는 편향을 구성하는지, 그리고 테스트에서 문제가 발견되었을 때 어떤 조치가 필요한지를 명시해야 합니다.
  4. 안전성: 안전 절차는 일반적으로 배포 전에, 다양한 조건에서 시스템 동작을 평가하는 테스트 프로토콜과 시스템이 예기치 않게 동작할 때를 대비한 사고 대응 계획을 통해 수행됩니다. 또한 문제가 발생할 경우 신속하게 시스템을 비활성화할 수 있는 롤백 기능을 포함할 수도 있습니다.
  5. 윤리 검토 프로세스 구축: 많은 조직이 시스템적인 문제를 해결하기 위해 다양한 직무와 배경을 가진 대표들로 구성된 AI 윤리 위원회를 설립합니다. 이러한 위원회는 고위험 AI 이니셔티브를 검토하고, 윤리적 영향을 평가하며, 수정 사항을 권고하고, 배포를 승인하거나 거부합니다. 명확한 프로세스는 윤리 검토를 유발하는 요인, 제공해야 하는 정보, 의사 결정 및 문서화 방식을 명확히 하는 데 도움이 됩니다.
  6. 인권 고려 사항: AI 시스템이 개인 정보 보호, 표현의 자유, 적법 절차와 같은 기본권에 미칠 수 있는 영향을 이해하는 것은 책임감 있는 배포를 위해 필수적입니다. 거버넌스 프레임워크는 이러한 권리에 영향을 미칠 수 있는 시스템에 대한 인권 영향 평가를 포함해야 하며, 특히 취약 계층에 주의를 기울여야 합니다.
  7. 책임성 메커니즘: 마지막으로, 책임성 메커니즘을 만드는 것은 윤리적 기준이 위반되거나 훼손될 때 어떤 일이 발생하는지를 다룹니다. 여기에는 사고 보고 절차, 조사 프로세스, 해결 요구 사항 및 위반에 대한 결과가 포함됩니다. 책임성 메커니즘은 거버넌스의 모든 위반이나 훼손에 결과가 뒤따르도록 보장합니다.

구현: 프레임워크에서 실제 거버넌스까지

누가 AI 거버넌스를 이끌고 어떻게 구축해야 하는가?

효과적인 AI 거버넌스는 명확한 리더십, 정의된 역할, 기존 조직 구조와의 통합을 필요로 합니다. 하지만 정확히 누가 이러한 노력을 주도해야 하며, 조직은 어떻게 접근 방식을 구성해야 할까요? 다음은 조직이 거버넌스를 만드는 데 사용할 수 있는 몇 가지 광범위한 질문과 구성 요소입니다.

거버넌스 접근 방식: 중앙 집중식, 분산식 또는 하이브리드. 조직은 규모, 문화, 요구사항에 따라 거버넌스를 다양한 방식으로 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 중앙 집중식 거버넌스는 의사 결정 권한을 중앙 AI 거버넌스 사무소나 위원회에 집중시킵니다. 이는 조직 전반에 일관성을 가져오지만 병목 현상을 유발할 수도 있습니다. 반면에 분산 거버넌스는 권한을 비즈니스 단위나 제품 팀에 위임하여 더 빠른 의사 결정을 가능하게 하지만 일관성이 떨어질 위험이 있습니다. 하이브리드 모델은 중앙 집중식 표준을 설정하는 한편, 업무와 더 가까운 팀에 의사 결정을 위임함으로써 이러한 장단점의 균형을 맞추려고 합니다.

주요 역할: 여러 주요 역할이 AI 거버넌스에서 리더십과 전문성을 제공합니다. 최고 AI 책임자는 일반적으로 AI 프로그램과 그 거버넌스에 대한 경영진의 후원과 전략적 방향을 제공합니다. 한편, AI 윤리 위원회는 다양한 관점을 제시하여 고위험 이니셔티브와 윤리적 딜레마를 검토합니다. 거버넌스 위원회는 정책을 개발하고 규정 준수를 검토하며 상정된 문제를 해결합니다. 그리고 데이터 과학, 엔지니어링, 법률, 규정 준수, 비즈니스 부서와 같은 여러 분야의 팀이 일상적인 구현에 대해 협력할 수 있습니다.

기존 프로세스와의 통합: 거버넌스를 독립된 기능으로 만들기보다는, 조직은 AI 거버넌스를 기존 규정 준수 프로그램, 위험 관리 프레임워크, IT 거버넌스 프로세스와 연결해야 합니다. 이러한 통합은 기존 전문 지식을 활용하고 조직 전체의 중복 노력을 방지합니다. 또한 다른 위험 및 규정 준수 우선순위와 함께 AI 거버넌스의 위상을 높입니다.

교차 기능 감독 메커니즘: 거버넌스 요구사항을 실제 운영에 적용하기 위해 조직에는 정기적인 협의 지점과 프로세스가 필요합니다. 정기적인 거버넌스 검토를 통해 지속적인 규정 준수 여부를 평가하고 새로운 이니셔티브를 검토하며 새로운 과제를 해결합니다. 이해관계자의 참여를 통해 리더는 내부 팀, 외부 전문가, 영향을 받는 커뮤니티의 의견을 통합할 수 있습니다. 감사 및 규정 준수 확인 절차를 통해 거버넌스 요구사항 준수 여부를 확인하며, 정기적인 검토 주기를 통해 AI 기능이 발전하고 새로운 과제가 등장함에 따라 거버넌스를 조정합니다.

확장 가능한 프로세스 구축: 조직이 소수의 AI 모델에서 수십 또는 수백 개의 모델로 전환함에 따라 수동 검토 프로세스는 빠르게 병목 현상을 유발합니다. 확장 가능한 거버넌스는 자동화, 표준화된 Template 및 체크리스트, 위험 수준에 맞춰 엄격성을 조절하는 계층적 검토 프로세스, 그리고 팀이 항상 위원회 검토를 요구하지 않고도 거버넌스 요구 사항을 준수하도록 돕는 셀프 서비스 리소스와 같은 기능을 사용합니다.

  • 내부 리더십 구조 구성 접근 방식(중앙 집중식 대 분산식)
  • 주요 역할: 최고 AI 책임자, AI 윤리 위원회, 거버넌스 위원회, 학제간 팀
  • AI 거버넌스를 기존 규정 준수, 위험 관리 및 IT 거버넌스 프로세스에 통합
  • 부서 간 감독 통합을 위한 메커니즘 제안:
    • 정기적인 거버넌스 검토 회의
    • 이해관계자 참여 프로세스 (내부 팀, 외부 전문가, 영향을 받는 커뮤니티)
    • 감사 및 규정 준수 체크포인트
    • AI 기능 발전에 따라 거버넌스를 조정하기 위한 정기적인 검토 주기
  • 조직 전반의 AI 도입에 따라 확장되는 내부 프로세스 구축

AI 거버넌스 분야의 실용적인 기술 및 신흥 직업

필요한 기술 및 커리어 경로

최고의 AI 거버넌스는 기술적 지식, 윤리적 추론, 법률 전문성, 조직 기술의 조화를 필요로 합니다. 이러한 고유한 기술 역량은 기술과 정책 영역을 연결할 수 있는 전문가를 위한 새로운 커리어 경로를 만들고 있습니다.

기술 역량: 거버넌스 전문가는 직접 모델을 구축하지 않더라도 위험을 평가하고 통제를 평가할 수 있을 만큼 AI 및 머신러닝 시스템을 충분히 이해해야 합니다. 여기에는 데이터 품질 평가 역량, 알고리즘 평가 기술, 모델 모니터링 접근 방식에 대한 숙련도가 포함됩니다. 또한 기술 이해도는 거버넌스 전문가에게 Data Science팀으로부터 중요한 신뢰성을 부여하여 검토 중에 적절한 질문을 할 수 있도록 합니다.

윤리적 및 법적 지식: AI 거버넌스에 내재된 복잡한 가치 상충 관계를 탐색하는 데 도움이 됩니다. 전문가는 AI 윤리 프레임워크를 이해하고, 관련 관할권의 규제 요건 및 위험 평가 방법론에 익숙해야 하며, AI 시스템이 개인과 커뮤니티에 미칠 수 있는 영향을 분석해야 합니다. 요컨대, 윤리적 AI의 철학적 기반과 조직이 직면하는 실질적인 법적 의무를 모두 이해해야 합니다.

조직 기술: 뛰어난 조직 기술은 거버넌스 전문가가 프레임워크를 효과적으로 구현하는 데 도움이 됩니다. 정책 개발 기술은 원칙을 명확하고 실행 가능한 절차로 전환할 수 있으며, 이해관계자 관리 역량은 서로 다른 우선순위와 관점을 가진 기술, 비즈니스, 법률 부서 간의 협업을 촉진하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 교차 기능 협업 및 변경 관리 기술은 다양한 팀과의 생산적인 참여를 지원하는 데 도움이 될 수 있으며, 새로운 거버넌스 관행을 채택하는 과정으로의 전환을 용이하게 하는 데도 도움이 됩니다.

새롭게 떠오르는 커리어 경로: AI 거버넌스 전문성에 대한 수요가 증가하면서 새로운 커리어 분야가 급부상하고 있습니다.

  • AI 거버넌스 전문가: 이 전문가들은 거버넌스 프레임워크를 설계, 구현, 유지 관리합니다.
  • AI 윤리 책임자: 윤리적 지침을 제공하는 임무를 맡은 이 직책은 윤리 검토 프로세스를 주도합니다.
  • AI 위험 관리자: 이 역할은 AI 관련 위험을 식별, 평가, 완화합니다.
  • AI 정책 분석가: 이 직책은 규제 동향을 모니터링하고 조직의 규정 준수를 보장하는 책임을 집니다.

전문성 개발을 위한 리소스: AI 거버넌스, 윤리, 위험 관리 분야의 전문 자격증은 체계적인 학습 경로를 제공합니다. 책임감 있는 AI에 중점을 둔 산업 그룹 및 전문 기관에 참여하면 네트워킹과 지식을 공유할 수 있습니다. 한편, 대학 및 전문 기관에서 제공하는 기술 향상 프로그램과 평생 교육은 해당 분야의 기초 역량을 길러줍니다. 마지막으로, 아마도 가장 중요한 자산은 AI 거버넌스 구현과 관련된 여러 부서의 협력 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓는 것입니다.

생성형 및 차세대 AI에 대한 거버넌스 조정

생성형 AI와 거버넌스 과제

생성형 AI 시스템, 특히 대규모 언어 모델 및 파운데이션 모델은 기존 머신러닝 시스템과는 다른 거버넌스 문제를 야기합니다. 결과적으로 조직은 이러한 고유한 특성을 해결하기 위해 거버넌스 프레임워크를 조정해야 합니다. 해결해야 할 주요 과제는 다음과 같습니다.

할루시네이션 및 사실 정확성: 예측 가능한 행동을 보이는 기존 AI 시스템과 달리, 생성형 AI 모델은 확신에 찬 것처럼 들리지만 부정확한 정보를 생성할 수 있습니다. 연구에 따르면 할루시네이션은 완전히 제거될 수 없으며, 이는 대규모 언어 모델이 텍스트를 생성하는 방식의 고유한 특징입니다. 이는 거버넌스 프레임워크가 조직이 다양한 사용 사례에 대해 정확성을 어떻게 검증하는지, 어떤 면책 조항이 필요한지, 그리고 AI 생성 콘텐츠에 따라 조치를 취하기 전에 언제 사람의 검토가 필요한지를 다루어야 함을 의미합니다. 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)과 같은 기술은 사실적 맥락을 제공하여 할루시네이션을 줄일 수 있지만, 모델이 오류를 일으키는 것을 완전히 막을 수는 없습니다.

저작권 및 지적 재산권 문제: 이는 지속적인 문제이며, 모델이 학습되고 콘텐츠를 생성하는 방식에서 비롯되는 경향이 있습니다. 저작권이 있는 자료에 대한 학습은 법원에서 아직 해결되지 않은 법적 문제를 야기합니다. 제3자 데이터와 모델은 원본 출처나 제작자의 의도를 인증하지 않는 경우가 많아 실제 출처를 추적하기 어렵기 때문입니다. 거버넌스 정책은 허용되는 학습 데이터, 출처 문서화 방법, AI 생성 콘텐츠 사용 시 필요한 공개 사항을 다루어야 합니다.

데이터 출처 및 투명성 요구사항: 대규모 데이터세트로 학습된 파운데이션 모델의 경우 이러한 요구사항이 더욱 복잡해집니다. 조직은 자사 모델이 어떤 데이터로 학습되었는지 이해해야 하지만, 파운데이션 모델은 학습 데이터 세부정보를 공개하지 않을 수 있습니다. 거버넌스 프레임워크는 타사 모델을 사용할 때 필요한 실사뿐만 아니라 어떤 문서가 필요한지 명시해야 합니다.

콘텐츠 진위성 및 공개: 이는 조직이 콘텐츠가 AI에 의해 생성되었음을 언제 어떻게 공개해야 하는지를 다룹니다. 정치적 커뮤니케이션이나 학술 연구와 같은 다양한 맥락은 서로 다른 요구사항을 가집니다. 거버넌스 정책은 각각의 다른 사용 사례에 대한 공개 요구사항을 명확하게 명시해야 합니다.

책임성 문제: 이러한 문제는 LLM 및 파운데이션 모델의 광범위한 기능과 잠재적인 응용 분야에서 비롯됩니다. 파운데이션 모델은 조직 전체에서 수십 가지의 다양한 목적으로 사용될 수 있으며, 각 목적마다 위험 프로필이 다릅니다. 예를 들어 동일한 모델이 한 애플리케이션에서는 유익한 결과를 생성하고 다른 애플리케이션에서는 문제가 있는 결과를 생성할 때, 거버넌스는 누구에게 책임이 있는지를 결정해야 합니다.

투명성 요구사항: 생성형 AI의 경우, 조직은 학습 데이터 특성, 모델의 기능과 한계, 알려진 실패 모드 및 위험, 의도된 사용 사례와 금지된 사용 사례를 문서화해야 합니다. 이 문서는 내부 거버넌스와 외부 투명성을 지원합니다.

데이터 개인 정보 보호 고려사항: 이는 생성형 모델이 프롬프트와 출력에서 정보를 처리하는 방식에서 비롯됩니다. 사용자는 의도치 않게 프롬프트에 민감한 정보를 포함할 수 있으며, 모델은 학습 데이터의 개인 정보를 재생산할 위험이 있습니다. 거버넌스 프레임워크는 프롬프트 및 완료에 대한 데이터 처리 정책, 민감한 데이터 노출을 방지하기 위한 기술적 통제, 개인 정보 보호 위험에 대한 사용자 교육을 다루어야 합니다.

실제 거버넌스 과제: AI 거버넌스는 복잡한 실제 과제에 직면하므로 모든 프레임워크에 명확한 책임 분배 및 위험 평가 절차를 마련하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 설계 목적에 맞지 않게 의료 조언을 제공하는 고객 서비스 챗봇을 생각해 보세요. 이 시나리오에서 누구에게 책임이 있습니까? 모델 개발자일까요, 모델을 배포하는 조직일까요, 아니면 모델을 구성한 비즈니스 팀일까요? 코드 생성 도구가 저작권이 있는 코드를 재생산할 때 조직은 어떤 법적 책임을 지나요? 책임 소재를 알면 더 빠른 문제 해결을 촉진할 수 있습니다.

적응형 프레임워크: AI 내의 변화 속도를 고려할 때, 거버넌스는 그에 맞춰 발전해야 합니다. 조직은 모델 업데이트나 기능 변경에 의해 트리거되는 정기적인 거버넌스 검토를 시행하고 새로운 사용 패턴이나 위험을 감지하는 프로세스를 모니터링해야 합니다. 또한 사용자와 영향을 받는 커뮤니티의 문제를 파악하는 강력한 피드백 메커니즘과 거버넌스가 기술 발전에 발맞출 수 있도록 절차를 업데이트하는 프로세스가 있어야 합니다.

결론

AI 거버넌스는 AI 기술, 규제 요건, 조직의 역량과 함께 발전해야 하는 지속적이고 반복적인 프로세스입니다. 효과적인 거버넌스는 윤리적 원칙을 실행 가능한 정책으로 전환하는 명확한 프레임워크, 혁신과 위험 관리의 균형을 맞추는 포괄적인 감독, 그리고 경영진에서 기술팀까지 이어지는 조직적 노력에 기반합니다.

체계적인 AI 거버넌스에 투자하는 조직은 경쟁 우위를 창출합니다. 이러한 조직은 위험을 식별하고 해결하기 위한 체계적인 프로세스를 갖추고 있으므로 자신 있게 AI를 배포할 수 있습니다. 투명성과 책임성을 통해 고객, 규제 기관, 이해관계자와의 신뢰를 구축합니다. 사후 대응적이 아닌 사전 예방적으로 규정 준수 및 윤리적 고려 사항을 해결함으로써 법적 위험과 평판 위험을 줄입니다.

AI 시스템의 역량이 강화되고 비즈니스와 사회에 더욱 깊숙이 통합되면서 거버넌스는 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 오늘날 조직이 구축하는 프레임워크, 프로세스, 전문성은 AI의 위험을 책임감 있게 관리하면서 그 이점을 활용하는 능력을 결정할 것입니다.

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