인공 지능(AI)은 우리가 생활하고 일상 업무를 수행하는 방식을 변화시킵니다.
AI 알고리즘과 관련하여 손대지 않은 산업이나 부문은 없습니다. 의료, 은행, 소매, 금융, 보안, 운송, 교육 및 엔터테인먼트에 대해 이야기하면 어디에서나 AI 응용 프로그램을 볼 수 있습니다.
통계에 따르면 전 세계 AI 시장은 1,366억 달러 규모이며 2030년에는 무려 1조 8,100억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
AI는 글로벌 조직에서 엄청나게 채택되고 있지만 알고리즘이 공정하고 법적 지침을 준수하도록 어떻게 보장합니까?
AI 거버넌스가 작동하는 곳입니다.
이 블로그에서는 AI 거버넌스에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 그 의미, 원리, 이점, 중요성 등을 배우게 됩니다. 자, 바로 시작하겠습니다.
목차
AI 거버넌스란?
인공 지능 거버넌스 또는 AI 거버넌스는 사람들을 위한 공정한 AI 채택을 목표로 AI 및 기계 학습(ML) 알고리즘이 개발되도록 하기 위해 일련의 규정 및 정책을 정의하는 프로세스입니다.
AI 거버넌스는 투명성, 편견, 개인 정보 보호, 책임 및 안전을 포함하여 AI의 윤리적 사용을 보장하는 다양한 문제를 다룹니다. 따라서 AI의 오용 또는 잘못된 위반과 관련된 모든 문제는 AI 거버넌스에 의해 해결됩니다.
AI 거버넌스의 주요 초점은 그것이 정의, 자율성 및 데이터 품질과 어떻게 관련되는지입니다. 또한 효율적인 AI 거버넌스는 정부 기관, 학술 기관, 산업 조직 및 시민 사회 단체와 같은 이해 관계자 간의 협력이 필요합니다.
목표는 개인 데이터 및 정보에 대한 액세스 및 제어 문제를 해결하고 이익과 잠재적 혜택을 극대화하고 피해, 불법 및 불의를 최소화하는 데 도움이 되는 윤리적인 방식으로 AI를 사용하는 것입니다.
AI 거버넌스 프레임워크에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 개발자를 위한 행동 강령 및 윤리 지침 개발
- AI의 사회적, 경제적 영향을 평가하기 위한 메커니즘 구축
- AI의 안전하고 신뢰할 수 있는 사용을 보장하기 위한 규제 프레임워크 생성
따라서 올바르게 수행되면 AI 거버넌스는 조직이 속도를 늦추는 대신 완전한 신뢰와 민첩성으로 기능하도록 촉진하고 권한을 부여합니다.
AI 거버넌스의 핵심 원칙
AI 거버넌스는 새로운 소프트웨어 및 기술에서 AI 솔루션을 사용하는 조직 및 회사와 이러한 AI 기술을 사용하는 고객을 보호하는 것을 목표로 합니다.
그리고 조직이 윤리적 AI 사용을 촉진하기 위해 따라야 할 가이드 또는 규제 정책을 만들어 이를 수행합니다.
다음은 AI 거버넌스를 관리하는 핵심 원칙입니다.
#1. 공감을 가져라
인간의 감정과 감정에 반응하고 존중하는 방식의 사회적 영향을 이해하는 방식으로 AI를 설계하는 것이 중요합니다.
무엇이 허용되는지 명확하게 정의된 경계와 규칙을 설정하지 않으면 봇과 같은 AI 기술에 대한 공감이 부족할 수 있습니다. 이는 인간의 감정을 상하게 하고 회사의 평판과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다.
#2. 투명성 제공
AI 시스템을 설계하고 의사 결정 작업을 명확하게 설명하는 AI 알고리즘을 인증하는 것은 고객 불만이나 실망을 피하고 책임과 조사를 가능하게 하는 데 필수적입니다.
따라서 기업은 편향된 AI 정책을 전달하고 문제가 발생할 때 투명한 설명을 제공하는 알고리즘을 설계해야 합니다.
#삼. 공정성과 비차별
AI 시스템은 의도적으로 또는 의도하지 않게 기존의 차별과 편견을 영속화할 수 있습니다. 따라서 AI 시스템이 종교, 성별, 성별, 장애 또는 인종과 관련된 인권을 침해하지 않도록 보장하는 것은 모든 인간을 공정하고 공평하게 대우하는 데 필요합니다.
따라서 포용성을 보장하는 공정하고 비차별적인 AI 시스템을 설계, 개발 및 배포하는 것은 필수적이며 AI 거버넌스의 핵심 원칙 중 하나입니다.
#4. 제어 편향
AI 시스템은 일반적으로 사용 가능한 데이터의 금광을 기반으로 모든 결정을 내립니다.
따라서 조직은 ML(기계 학습) 교육 데이터를 규제하고 그 영향을 평가하여 시스템 내에서 의도하지 않게 존재하거나 도입될 수 있는 편향을 감지해야 합니다.
#5. 책임 확립
AI 개발 및 배포에는 사용으로 인한 부정적인 결과에 대한 책임과 책임이 명확해야 합니다.
따라서 AI 시스템에서 생성된 결과의 품질 또는 정확성에 문제가 있는 경우 AI 시스템을 사용하는 회사가 책임을 확립하는 것이 중요합니다.
#6. 안전과 신뢰성 보장
AI 시스템은 사람들의 웰빙에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 개인이나 사회에 해를 끼치지 않는 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구현하는 것이 필수적입니다.
조직은 데이터 품질, 시스템 아키텍처, 의사 결정 프로세스, 알고리즘 등을 포함한 다양한 요소를 고려하여 AI 시스템의 안정성과 안전성을 보장해야 합니다.
AI 거버넌스가 중요한 이유는 무엇입니까?
AI에는 대부분의 경우 고유한 위험과 제한이 있습니다. AI 시스템은 모델이 올바르게 훈련되었음에도 불구하고 올바른 결정을 내리지 않습니다.
예를 들어 AI를 사용하면 조직이 해결해야 하는 중요한 사회적, 법적, 윤리적 문제가 발생합니다.
또한 CEO의 76%는 글로벌 AI 시장 내에서 왜곡된 편견의 가능성과 투명성 부족에 대해 걱정합니다.
여기에서 AI 거버넌스가 AI 위험을 모니터링 및 캡처하고 윤리적이고 책임 있는 AI 배포를 보장하는 프레임워크를 제공하는 데 큰 역할을 합니다. 효과적인 AI 거버넌스는 프라이버시를 보호하고 인권을 존중하며 신뢰성을 증진하는 AI 시스템 내에서 투명성, 공정성 및 책임성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
따라서 AI 거버넌스는 의도적이거나 의도하지 않은 AI 악용을 방지하고 재정적, 평판 및 규제 위험을 피하는 데 필요합니다.
다양한 계층의 AI 거버넌스
AI 거버넌스를 여러 계층으로 나누면 규칙을 원활하게 배포할 수 있습니다.
그러나 표준 또는 단일 합의 모델은 AI 거버넌스의 계층을 정의하지 않습니다. 회사와 조직마다 이러한 계층을 다르게 정의하기 때문입니다.
그럼에도 불구하고 다음은 여러 조직에서 AI 거버넌스 계층을 설정하는 일반적인 방법입니다.
- 법률 및 규제 계층: 이 계층에는 AI 사용 배포 및 개발을 관리하는 정책, 표준, 법률 및 규정의 생성, 구상 및 시행이 포함됩니다. 또한 AI 구현을 형성하는 사회적 및 윤리적 고려 사항도 포함합니다.
- 기술 계층: 이 계층에는 사이버 보안, 데이터 품질 및 알고리즘 공정성과 같은 문제를 포함하여 AI 시스템의 기술 설계 및 구현이 포함됩니다.
- 조직 계층: 이 계층에는 일반적으로 사용, 개발 및 구현을 포함하여 조직 내 AI 시스템의 감독 및 관리가 포함됩니다. 또한 이 계층은 책임, 위험 관리 및 투명성 문제도 해결합니다.
- 국제 계층: 여기에는 공통 AI 기술 표준, 규범 및 규정을 개발하기 위해 여러 국가 및 글로벌 조직과 협력하고 조정하는 것이 포함됩니다. 또한 이 계층은 지정학적 경쟁 및 긴장과 관련된 문제도 다룹니다.
- 사회적 계층: 여기에는 교육, 인권, 개인 정보 보호, 형평성, 고용 문제 및 AI 기술에 대한 액세스를 포함하여 AI 시스템의 사회적 및 문화적 영향과 사용이 포함됩니다.
이러한 계층이 반드시 구별되는 것은 아니지만 AI 거버넌스를 활성화하기 위해 서로 다른 부문의 이해 관계자를 포함하는 협업 및 다분야 접근 방식을 제공합니다.
AI 거버넌스를 측정하는 방법?
적절하고 정확한 AI 측정 및 해당 시스템의 부족은 조직을 엄청난 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.
AI 거버넌스를 올바르게 관리하고 측정하려면 조직이 AI 거버넌스를 보장할 책임이 있는 사람을 명확하게 정의하는 것이 중요합니다.
정부에서 시행하는 법률 및 규정을 고려하는 것 외에도 조직은 전략적 의사 결정과 일상적인 운영을 지원하는 데 도움이 되는 조치를 취해야 합니다.
이러한 조치에는 다음이 포함됩니다.
보안: 데이터는 AI의 모델 보안 및 사용에 관한 정보를 제공합니다. AI 환경 및 시스템의 부적절한 사용 및 변조를 이해하는 것이 필수적입니다.
규정 준수: AI 거버넌스를 측정하는 또 다른 방법은 조직이 AI 관련 규정 준수, 표준 및 요구 사항을 준수하는 방법을 이해하는 것입니다. 측정에는 조직의 보안, 개인 정보 보호 및 윤리적 지침 준수 평가가 포함됩니다.
편향: AI에서 편향은 AI 시스템 개발 과정에서 발생할 수 있는 왜곡과 체계적 오류를 의미하며, 이는 차별적인 결과로 이어질 수 있습니다. 편향을 통한 AI 거버넌스 측정에는 AI 알고리즘의 공정성 평가, AI 시스템의 의사 결정 프로세스 액세스, 교육 데이터 세트의 품질 및 대표성 평가가 포함됩니다.
투명성: AI의 투명성은 AI 시스템의 내부 작동 및 운영이 개방적이고 이해할 수 있는 정도를 나타냅니다. 조직은 배포 및 개발 수준에서 투명성 수준을 측정할 수 있습니다.
감사: AI에서 감사는 조직의 AI 시스템, 환경, 정책 및 절차에 대한 체계적이고 독립적인 검토를 의미합니다. 감사는 데이터 관리 평가, 편견 완화, 모델 개발, 알고리즘 의사 결정, 개인 정보 보호, 윤리 문서 및 윤리 프로세스 검토를 포함한 다양한 AI 거버넌스 측면에 중점을 둡니다.
책임: AI에서 책임은 사용자, 개발자 및 기타 이해 관계자가 AI 시스템의 작업에 대해 책임을 지는 정도를 나타냅니다. 여기에는 AI 시스템 사용에 대한 개인의 책임과 역할을 명확히 하는 것이 포함됩니다. 책임을 평가하는 메커니즘에는 감독 위원회, 책임 프레임워크 및 윤리 검토 위원회가 포함됩니다.
AI 거버넌스를 측정하는 것은 투명성, 공정성, 책임성, 보안, 편향 및 규정 준수와 같은 여러 요소를 고려하여 다면적입니다.
이러한 측정 측면이 더 빨리 마련될수록 스누커 조직은 이를 소프트웨어 내에 통합할 수 있으며 조직의 목표에 따라 더 잘 발전할 수 있습니다.
AI 거버넌스의 이점
AI 거버넌스를 통해 조직은 AI의 이점을 완전히 활용하면서 관련 위험과 비용을 최소화할 수 있습니다.
다음은 AI 거버넌스의 중요한 이점입니다.
#1. AI의 책임 있는 사용 보장
AI 거버넌스는 조직이 투명하고 윤리적이며 책임 있는 방식으로 AI 시스템을 개발하고 사용하도록 보장합니다. AI의 책임감 있고 윤리적인 사용은 AI 시스템 및 기술 내에서 대중의 신뢰를 증진하고 부정적인 영향을 방지하는 데 도움이 됩니다.
#2. 향상된 효율성
잘 관리되는 AI 시스템은 중복 작업을 자동화하고 의사 결정을 강화하며 오류 범위를 최소화하여 생산성과 효율성을 촉진하고 개선하는 데 도움이 됩니다.
#삼. 형평성 및 의사결정 개선
AI 거버넌스의 데이터에 대한 더 나은 액세스는 데이터 수집의 공정성과 형평성을 촉진하여 정확한 예측을 돕고 편향된 결과의 위험을 방지하는 데 도움이 됩니다.
#4. 참여 및 협업 촉진
AI 거버넌스는 정부, 산업, 시민 사회 및 학계 전문가와 같은 여러 이해 관계자 간의 참여와 협업을 크게 촉진합니다. 이는 AI 이점에 대한 공유된 이해를 촉진하고 AI 위험 및 과제에 대한 공통 솔루션을 개발하는 데 도움이 됩니다.
AI 거버넌스의 과제
AI 거버넌스는 윤리적인 AI 시스템을 효과적으로 보장하는 동시에 많은 과제에 직면해 있습니다.
장기적인 이점을 얻으려면 AI 거버넌스의 문제를 해결하는 것이 필수적입니다. 이러한 과제는 다음과 같습니다.
- 차별과 편향: AI 시스템이 부분적인 데이터로 훈련되면 다양한 관점을 고려하지 않고 설계될 경우 편향과 차별에 매우 취약해질 수 있습니다. 차별적이고 불공정한 결과를 피하기 위해 AI 모델 내에서 부분적인 의사 결정 및 편향 문제를 해결하는 것이 중요합니다.
- 책임 부족: 많은 AI 시스템은 이해하기 어렵기 때문에 결과와 결정에 대한 책임을 묻는 것이 어렵습니다. 조직이 의사 결정을 위해 데이터를 사용하는 방법을 더 잘 이해하려면 AI 시스템이 투명성과 책임성을 준수하도록 하는 것이 필수적입니다.
- 제한된 리소스 및 전문 지식: AI 거버넌스 및 해당 정책의 효과적인 개발 및 구현에는 상당한 전문 지식 및 리소스가 필요하며 소규모 회사 및 조직에는 어려울 수 있습니다.
- 빠르게 변화하는 기술: 빠르게 변화하는 AI 기술은 AI 거버넌스가 진화하는 기술과 보조를 맞추고 새로운 위험에 대처하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다.
학습 리소스
#1. AI 거버넌스 소개
AI 거버넌스 소개에 대한 이 Udemy 과정은 기본 사항을 배우고 AI 거버넌스 개념을 소개하려는 경우에 적합합니다.
1.5시간 분량의 주문형 강의 비디오와 조직의 AI 기반 모델을 모니터링, 측정 및 제어하는 방법을 이해하는 데 도움이 되는 8개의 다운로드 가능한 리소스로 구성됩니다.
#2. AI 전략 및 거버넌스
Coursera의 AI 전략 및 거버넌스에 대한 이 과정을 통해 비즈니스 혁신에 사용되는 다양한 AI 전략과 AI 사용에 대한 장벽을 최소화하고 경쟁 우위를 확보하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구를 발견하고 이해할 수 있습니다.
펜실베니아 대학의 최고 강사들로부터 AI 거버넌스와 전략에 대해 알아야 할 모든 것을 배울 수 있는 초보자 친화적인 과정입니다.
#삼. 인공 지능(AI) 거버넌스와 사이버 보안
과정이 마음에 들지 않는다면 Amazon의 이 AI 거버넌스 및 사이버 보안 책은 AI 시스템이 생성하는 고유한 위험에 대해 학습하고, 이러한 위험을 완화하기 위한 AI 거버넌스 프레임워크를 만들고, AI 시스템과 관련된 다양한 사이버 보안 위험에 대해 완벽하게 학습합니다.
또한 AI 시스템의 보안 검토를 수행하는 데 필요한 AI 위험과 기술을 식별하고 완화하기 위한 사이버 보안 프레임워크를 만드는 팁을 탐구합니다. 이 책의 개념을 배우고 조직의 AI 환경에 쉽게 적용하기 위해 고급 통계 또는 프로그래밍 기술이 필요하지 않습니다.
#4. 고등 교육 기관의 AI에 대한 전략, 정책, 실행 및 거버넌스
고등 교육을 받고 AI 거버넌스 개념과 최고의 보안 및 정책 사례에 대해 배우고 싶다면 Amazon에서 이 책이 적합합니다.
인공 지능 윤리, 고등 교육 관리 리더십, 에너지 효율성, 데이터 과학자, IT 전문가, 연구원 및 고등 교육 전문가를 위한 훌륭한 리소스와 같은 주제를 다룹니다.
마지막 말
AI 거버넌스는 조직이 AI 이점을 극대화하고 위험 및 관련 비용을 최소화하도록 지원합니다.
AI 시스템 내에서 공정성과 보안을 보장하기 위해 명확한 지침, 윤리적 프레임워크 및 규정을 수립하는 것이 중요합니다. 이 블로그는 AI 거버넌스의 개념, 그 중요성, 이점, 애플리케이션 및 과제를 이해하는 데 도움이 됩니다.
따라서 윤리적이고 공정하며 편견 없는 AI 시스템을 활성화하려면 조직 내에서 AI 거버넌스 프레임워크를 구현해야 합니다.
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