2024년 12월 30일
AI 거버넌스 플랫폼 (AI Governance Platforms)
1. AI 거버넌스 플랫폼의 개념/필요성
- AI 거버넌스 플랫폼 (AI Governance Platforms)
| 개념 | AI 시스템의 법적, 윤리적, 운영적 성과 관리를 위해 AI TRiSM 기반 AI 사용 정책 및 투명성을 제공하는 플랫폼 | |
|---|---|---|
| 필요성 | 투명한 의사 결정과 설명 가능성 | AI 시스템의 의사 결정 방식 이해하여 결정에 책임을 지고 윤리적 의사 결정을 내릴 수 있도록 해야 함 |
| 장기간 윤리적 기준 유지 | 단순한 법적 준수를 넘어 AI의 사회적 책임을 보장하여 재정적, 법적, 평판적 피해로부터 보호 필요 | |
- AI 거버넌스는 AI 도구와 시스템이 안전하고 윤리적으로 유지되도록 보장하는 가드레일 역할을 수행하고 AI 연구, 개발 및 활용 규칙 및 표준을 수립
2. AI 거버넌스 플랫폼의 원칙 및 핵심 요소
(1) AI 거버넌스 플랫폼의 원칙
| # | 원칙 | 원칙 설명 |
|---|---|---|
| ① | 공감 | – 기술/재정적 영향도 및 AI의 사회적 영향도 이해 – AI가 이해관계자에 미치는 영향 예측 및 대처 |
| ② | 편향성 제어 | – 현실 세계의 편견이 AI 알고리즘에 삽입되지 않도록 학습 데이터를 검토하여 공정하고 편견 없는 결정을 보장 |
| ③ | 투명성 | – AI 알고리즘 작동 및 의사 결정 방식의 명확성 확보 – 조직은 AI 기반 결과의 논리와 추론을 설명할 준비 |
| ④ | 책임성 | – AI가 가져올 수 있는 중요한 변화를 관리하기 위해 사전 기준 수립 및 준수, AI의 영향에 대한 책임 |
(2) AI 거버넌스 플랫폼의 핵심 요소
| 구분 | 핵심 요소 | 역할 / 세부 기술 |
|---|---|---|
| 신뢰 구축 측면 | 설명가능성 | – 기능 중요도 분석 기반 AI 이상 징후 및 편향 감지 – XAI, 관측가능성, 지속적 모델 모니터링 |
| ModelOps | – AI 모델 개발 변경/문제 추적 관리 – AIOps, DevOps, ITSM 등 | |
| 보안 강화 측면 | AI App 보안 | – 모델 데이터 암호화, AI 시스템 접근 제어 – 데이터 암호화, CTEM, 제로트러스트 |
| 개인정보 보호 (Privacy) | – AI 시스템에 필요한 최소 개인 정보 수집 – 개인정보 비식별 조치, 노이즈 주입, 토큰화 |
- AI 거버넌스에는 보편적으로 표준화된 수준이 없으므로 특정 요구 사항에 맞게 구조화된 접근 방식과 프레임워크로 제공
3. AI 거버넌스의 접근 방식 및 사례
(1) AI 거버넌스의 접근 방식
| 접근 방식 | 프레임워크 | 주요 내용 |
|---|---|---|
| 비공식 거버넌스 | 공식 프레임워크 없음 | 조직의 가치와 원칙 기반 비공식 절차 존재 |
| 임시 거버넌스 | 프레임워크가 있으나 체계적이지 않음 | AI 개발 및 사용 위한 특정 정책 및 절차의 개발을 포함 |
| 공식 거버넌스 | 공식 프레임워크 기반 윤리 검토/프로세스 포함 | 조직의 가치와 원칙을 반영하고 관련 법률 및 규정 준수 |
(2) AI 거버넌스의 사례
| GDPR | 개인 데이터 보호 및 개인정보 보호 관련 유럽 연합 내 개인 데이터 처리 규정 |
| OECD | AI 시스템의 투명성, 공정성, 책임성 등 신뢰할 수 있는 AI를 위한 관리 강조 |
| 기업 AI 윤리 위원회 | 기업 내 윤리 이사회 또는 위원회를 통해 AI 이니셔티브를 감독하고 AI가 윤리 기준과 사회적 가치에 부합하는지 확인 |
- AI 거버넌스 요구 규정으로 미국의 SR-11-7의 금융 관련 AI 거버넌스 표준이 존재하며, 캐나다, 유럽 등 여러 국가에서 AI 거버넌스 규정 및 지침 수립
[참고]
- Tim Mucci, Cole Stryker, AI 거버넌스란 무엇인가요(IBM), 2023.11
About The Author
