인공지능 위험 관리의 주요 원칙 (1)

 우리는 모두 AI와 그것의 능력에 매료되었지만, 이제는 누구나 알고 있지만 아무도 언급하려고 하지 않으려는 문제를 해결할 때입니다. AI 기술은 전 세계적으로 산업에 혁명을 계속하는 동안, 그것은 또한 효과적으로 관리되어야 하는 내재적인 위험을 제기합니다. 그 결과, 인공지능 위험 관리는 논의의 뜨거운 주제가 되었습니다. 사생활 침해와 사이버 공격에서부터 편향된 알고리즘 그리고 발전된 인공지능에 의해 제기되는 잠재적인 실존적인 위협에 이르기까지 인공지능의 위험은 많습니다. 그러나 여기에 적절한 인공지능 위험 관리가 이러한 위험을 완화하는 것을 도울 수 있습니다. 그러므로 더 이상의 소동 없이, 인공지능과 관련된 다양한 유형의 위험과 인공지능 거버넌스 프레임워크의 중요성을 살펴보겠습니다.

 

인공지능 위험 관리란?

 인공지능 위험 관리는 AI 시스템과 관련된 잠재적 위험을 확인, 평가 및 완화하는 것을 포함합니다. AI의 잠재적 위험은 다양하며 적절하게 관리되지 않으면 재정적, 법적, 평판적 피해를 초래할 수 있습니다. 
 예를 들어, 인공지능의 중요한 위험 중 하나는 편향된 알고리즘의 잠재성입니다. 데이터에 대한 편향의 결과는 잘못되거나 부당한 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 이것은 어떤 범죄자가 다시 범죄를 저지를 것인지 예측하는 데 사용되는 소프트웨어 프로그램이 아프리카계 미국인 피고인에게 편향된 것으로 밝혀졌을 때였습니다.

 이러한 위험을 완화하기 위해, 조직은 사회에 대한 AI의 단기적인 영향과 장기적인 영향을 모두 고려하는 포괄적인 접근을 포함하는 효과적인 인공지능 위험 관리 전략을 채택해야 합니다. 이러한 전략은 다양하고 편견이 없는 데이터 세트를 사용하고 투명성과 설명 가능성을 구현하는 것을 포함합니다. 다음 절에서, 우리는 그것들이 어떻게 관리될 수 있는지 더 잘 이해하기 위해 AI 위험의 다른 범주를 다음 글에서부터 살펴보도록 하겠습니다.