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섀도우 AI (Shadow AI)

1. 섀도우 AI (Shadow AI)의 개념 및 위험성

개념 기업이나 조직에서 허가되지 않거나 임시로 생성한 AI 모델을 사용하는 미인증 AI 사용 환경
위험성 제어 불가 통제 불가능한 외부에서 동작하므로 개인 정보 보호, 규정 준수 포함 보안 전반에 대한 잠재적 위험 초래
숨겨진 위험 데이터 분석, 콘텐츠 생성 등 작업을 위해 개인 구독이나 무료 온라인 도구 사용을 통해 통제 가능한 정책을 회피
예측 불가 데이터 유출, 잘못된 정보 제공 등 예상치 못한 결과로 문제점이 다양하여 측정 어려움
  • Shadow IT와 같이 기업이나 조직에서 허용하지 않는 환경으로 여러가지 문제점 발생 가능
  • 최근 ChatGPT 등 생성형 AI의 잘못된 사용으로 인해 제품 설계 자료, 소스 코드 등 기밀 데이터의 외부 노출에 따라 대규모 손실이 발생하여 여러 기업에서 개인용 ChatGPT 사용을 금지

 

2. 섀도우 AI의 주요 문제점 및 대응 방안

(1) 섀도우 AI의 주요 문제점

구분 문제점 영향도
기업 경영
효율성 문제점
AI 결과물 품질
및 신뢰성 저하
공식적 검토와 테스트를 거치지 않아 예측이나 분석의 정확성 저하, 의사 결정 실패로 비즈니스에 부정적 영향
조직 자원 낭비
및 중복 투자
조직 내 AI 프로젝트와 중복 작업 발생(시간과 비용 낭비), 비공식 도구에 대한 의존도가 높아지면 내부 IT 부서의 통제가 약해져 전체적인 시스템 효율성 저하
컴플라이언스
위반 문제점
개인정보 등
데이터 유출
보안성 검토을 거치지 않으므로 기업의 기밀 정보가 유출되거나 고객 데이터가 악용될 가능성 존재
지적 재산권
불법 접근
데이터 처리에 관련된 법/규제 미준수로 인해 규정 위반에 따른 금전적 손실 발생 가능

(2) 섀도우 AI의 대응 방안

구분 대응 방안 수행 목표
시스템 차원
대응 방안
불필요 AI
솔루션 차단
영업 비밀, 민감 정보 등 외부 클라우드 AI 서비스에 배치 불가 데이터에 대해 해당 AI 솔루션 접근 차단
데이터 거버넌스
적용
AI 서비스를 데이터 거버넌스, 보안 데이터 액세스 측면 활용하여 규정 준수, 데이터 노출 위험 감소
조직 차원
대응방안
중앙 집중식
정책 수립
사용 사례 정의, 보안 액세스 생성 및 데이터 보호 위해 중앙에서 통제하는 생성형 AI 사용 전략 수립
리스크와 결과
인식 교육
허가되지 않은 AI 사용으로 인해 발생 가능한 문제점과 조직 내외에 미치는 영향에 대한 인식, 대응방법 교육
  • 잠재적으로 악영향을 줄 수 있는 부적절한 AI 활용 패턴을 파악하고, 조직의 보안 규정, 위험 관리 전략에 따라 명확한 AI 활용 정책 수립 필요
  • 개인이 사용하는 AI 도구에 대해 안전성이 입증된 도구 사용은 허용하고, 가이드라인 내에서만 사용하도록 하여 불만과 위험 완화 필요

 
[참고]

  • Forbes, What Is Shadow AI And What Can IT Do About It?
  • CIO Korea, 섀도우 AI 재난을 피하는 방법 10가지
도리: