인공지능 위험 관리의 주요 원칙 (3)

 AI에 대한 규제와 표준은 빠르게 진화하고 있고 산업 또는 위치에 따라 매우 다양할 수 있기 때문에 컴플라이언스는 AI 위험 관리의 또 다른 핵심 범주입니다. 컴플라이언스 위험은 데이터 개인 정보 보호, 투명성, 공정성 및 책임과 관련된 문제를 포함할 수 있습니다. 회사 및 심지어 정부 당국은 그들의 AI 시스템이 모든 내부 정책 또는 윤리적 지침뿐만 아니라 모든 적용 가능한 법 및 규정을 준수하도록 보장해야 합니다.
 예를 들어, 몇 년 전, 샌프란시스코는 도시 감독 위원회의 승인 전에 도시 기관에 의한 안면 인식 기술의 사용을 금지하는 "비밀 감시 중지 조례"를 통과시켰습니다. 이 조례는 안면 인식 기술의 잠재적인 사생활과 시민의 자유 침해에 대한 우려에 대응하여 통과되었습니다.

 

AI 거버넌스 및 리스크 관리 프레임워크

 아직 국가적으로 AI 규제와 관련하여 회색 지대가 있기 때문에, 기업들은 명확한 AI 거버넌스와 위험 관리 프레임워크를 구축해야 합니다. 그러한 프레임워크는 데이터 처리, 보안, 개인 정보 보호 및 컴플라이언스를 포함하여 AI 시스템과 관련된 위험을 관리하는 데 필요한 정책, 절차 및 통제를 설명해야 합니다. 그러나 펜실베니아 와튼 대학에 따르면, 금융 분야의 기업 중 단지 50%만이 AI/ML에 대한 기존 정책 및 표준을 업데이트했습니다.
 AI 거버넌스 프레임워크의 첫 번째 핵심 구성 요소는 AI 위험을 관리하기 위한 명확한 역할과 책임의 수립입니다. 여기에는 AI 시스템의 개발, 배치 및 운영을 감독할 책임이 있는 개인 또는 팀을 지정하는 것과 관련 위험을 모니터링하고 완화하는 것이 포함됩니다.
 또한, 조직은 위험 완화, 위반 대응 또는 불리한 사건 처리에 대한 단계별 가이드를 제공하는 포괄적인 위험 관리 계획 또는 지침을 작성해야 합니다. 이러한 조치는 AI 시스템의 라이프사이클 전반에 걸쳐 사전 예방적 모니터링, 적시에 완화 및 효과적인 위험 관리를 보장합니다.
 인공지능 위험 관리의 또 다른 중요한 측면은 인공지능 시스템이 투명하고, 설명 가능하며, 감사 가능하도록 보장하는 것입니다. 이것은 조직이 인공지능 모델이 무엇인지 정의하고 관련된 데이터 입력 및 처리 단계뿐만 아니라 인공지능 모델이 결정을 내리는 방법을 설명할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다. 이 투명성은 조직이 인공지능과 관련된 잠재적인 편견, 오류 또는 다른 위험을 식별하고 해결할 수 있도록 합니다.
 또한 조직은 AI 시스템에 의해 처리되는 데이터의 보안과 개인 정보 보호를 우선시해야 합니다. 여기에는 무단 액세스, 노출 및 데이터 손실로부터 보호하기 위해 액세스 제어, 암호화 및 모니터링과 같은 적절한 보안 제어를 구현하는 것이 포함됩니다.
 마지막으로, 효과적인 AI 위험 관리 프레임워크는 AI 시스템이 발생할 때 잠재적인 위험을 식별하고 해결하기 위해 지속적인 모니터링 및 평가를 통합해야 합니다. 이것은 정기적인 위험 평가 및 테스트를 수행하는 것뿐만 아니라 전용 보고 채널, 사고 대응 프로토콜 및 이해 관계자와의 협력 노력과 같은 AI 시스템과 관련된 문제를 보고하고 해결하기 위한 메커니즘을 수립하는 것을 포함합니다. 문제를 해결하는 것은 버그 수정, 프로세스 개선 및 지속적인 학습 및 개선과 같은 수정 조치를 포함할 수 있습니다.

 

내용 정리

- 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.
- 인공지능 위험의 일반적인 범주에는 데이터 관련 위험, AI/ML 공격, 테스트 관련 위험 및 컴플라이언스가 포함됩니다.
- 데이터 관련 위험에는 데이터 편향, 데이터 개인 정보 보호 및 보안, 데이터 품질 및 무결성 등이 포함됩니다.
AI/ML 공격에는 적대적 공격, 데이터 중독 및 모델 도용이 포함됩니다.
- 테스트 관련 위험에는 테스트 부족, 데이터 이동 및 테스트 세트 편향이 포함됩니다.
- 규정과 표준이 빠르게 진화하고 있기 때문에 규정 준수는 AI 위험 관리의 핵심 범주이기도 합니다.
- 효과적인 AI 위험 관리 전략은 AI가 사회에 미치는 단기적인 영향과 장기적인 영향을 모두 고려하는 포괄적인 접근 방식을 포함합니다.
- 전략에는 다양하고 편견이 없는 데이터 세트 수집, 투명성 및 설명성 구현, 입력 데이터 갱신 등이 포함될 수 있습니다.

 

결론

 인공지능은 많은 산업에 혁명을 일으키고 있지만, 그것이 올바르게 관리되지 않으면 중대한 위험을 초래하기도 합니다. 결과적으로, 기업들은 잠재적인 위협을 확인하고, 그러한 위협의 잠재적인 영향을 평가하고, 그러한 위험을 완화하기 위한 전략을 개발하는 것을 포함하여, 이러한 위험을 해결하기 위한 사전 조치를 취해야 합니다.
 인공지능 위험 관리의 미래에는 AI가 안전하고 책임감 있게 사용되도록 보장하기 위해 기업, 정부, 규제 당국 및 기타 이해 관계자 간의 협업뿐만 아니라 위험을 식별하고 근절하기 위한 보다 정교하고 전문화된 도구가 포함될 것입니다.