황금 백과사전 | 인공지능 거버넌스란 무엇인가요?

저자: Tayyub Yaqoob, 코인텔레그래프, Tong Deng, Golden Finance

I. 인공지능 거버넌스의 미래와 중요성

인공지능(AI) 거버넌스는 인공지능 기술이 책임감 있게 개발되고 사용되도록 하는 규칙, 원칙, 표준을 포괄하는 개념입니다.

인공지능 거버넌스는 인공지능(AI) 기술의 윤리적 개발과 활용을 안내하기 위해 고안된 정의, 원칙, 지침 및 정책을 포괄하는 용어입니다. 이 거버넌스 프레임워크는 윤리적 의사 결정, 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, AI가 사회에 미치는 광범위한 영향 등 AI와 관련된 광범위한 문제와 과제를 해결하는 데 매우 중요합니다.

AI 거버넌스의 개념은 순전히 기술적 측면을 넘어 법적, 사회적, 윤리적 차원을 포괄합니다. 이는 조직과 정부가 AI 시스템이 의도하지 않은 피해를 유발하지 않는 유익한 방식으로 개발 및 배포되도록 보장하는 인프라입니다.

본질적으로 AI 거버넌스는 책임 있는 AI 개발 및 사용의 근간을 형성하며, AI 개발자, 정책 입안자, 최종 사용자를 포함한 다양한 이해관계자를 안내하는 일련의 표준과 규범을 제공합니다. AI 거버넌스는 가이드라인과 윤리적 원칙을 명시적으로 수립함으로써 AI 기술의 급속한 발전과 인류 공동체의 사회적, 윤리적 가치를 조화시키는 것을 목표로 합니다.

II. 인공지능 거버넌스의 수준

인공지능 거버넌스는 고정된 수준 없이 조직의 필요에 따라 조정되며, NIST 및 OECD와 같은 프레임워크를 기준으로 삼습니다.

인공지능 거버넌스는 사이버 보안과 같은 영역에서 볼 수 있듯이 보편적으로 표준화된 수준을 따르지 않습니다. 대신 다양한 기관의 구조화된 접근 방식과 프레임워크를 활용하므로 조직이 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.

미국 국립표준기술연구소(NIST)의 인공지능 위험 관리 프레임워크, 경제협력개발기구(OECD)의 인공지능 원칙, 유럽연합 집행위원회의 신뢰할 수 있는 인공지능을 위한 윤리 강령과 같은 프레임워크가 가장 중요한 것 중 하나입니다. 이러한 원칙은 투명성, 책임성, 공정성, 개인정보 보호, 안전 및 보안을 포함한 다양한 주제를 다루며 거버넌스 관행을 위한 견고한 토대를 제공합니다.

거버넌스 도입 정도는 조직의 규모, 도입된 AI 시스템의 복잡성, 운영되는 규제 환경에 따라 달라집니다.

비공식 거버넌스

가장 기본적인 형태는 조직의 핵심 가치와 원칙에 의존하며 윤리 검토 위원회와 같은 일부 비공식 프로세스가 있지만 공식적인 거버넌스 구조가 없습니다.

임시 거버넌스

비공식 거버넌스보다 더 체계적인 접근 방식에는 특정 문제를 해결하기 위한 구체적인 정책과 절차의 개발이 포함됩니다. 그러나 포괄적이거나 체계적이지 않을 수 있습니다.

공식 거버넌스

가장 포괄적인 접근 방식은 조직의 가치를 반영하고 법적 요건을 준수하며 상세한 위험 평가 및 윤리적 감독 절차를 포함하는 광범위한 AI 거버넌스 프레임워크의 개발이 필요합니다.

인공지능 거버넌스의 세 가지 예

인공지능 거버넌스는 GDPR, OECD 인공지능 원칙, 기업윤리위원회 등 다양한 사례를 통해 설명되며, 책임 있는 AI 사용에 대한 다각적인 접근 방식을 보여줍니다.

인공지능 거버넌스는 조직과 정부를 통해 윤리적인 방식으로 AI 기술을 배포하는 것을 목표로 하는 다양한 정책, 프레임워크 및 관행을 통해 구체화됩니다. 다음 사례는 다양한 시나리오에서 AI 거버넌스의 적용을 강조합니다.

개인 데이터 및 개인정보 보호에 관한 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 AI 거버넌스의 핵심 사례입니다. GDPR이 AI에만 초점을 맞추고 있지는 않지만, 이 규정은 투명성과 데이터 보호의 필요성을 강조하면서 AI 애플리케이션, 특히 EU 내에서 개인 데이터를 처리하는 애플리케이션에 상당한 영향을 미쳤습니다.

40개 이상의 국가가 지지하는 OECD AI 원칙은 신뢰할 수 있는 AI에 대한 약속을 강조합니다. 이 원칙은 AI 시스템이 투명하고 공정하며 책임감 있게 운영될 것을 지지하며 책임감 있는 AI 개발과 사용을 위한 국제적인 노력을 이끌고 있습니다.

기업 AI 윤리 위원회는 AI 거버넌스에 대한 조직적 접근 방식을 나타냅니다. 많은 기업이 윤리 위원회를 설립하여 AI 프로젝트를 감독하고 윤리적 규범과 사회적 기대치를 준수하도록 하고 있습니다. 예를 들어, IBM의 AI 윤리 위원회는 AI 제품이 회사의 AI 윤리 강령을 준수하는지 검토하고 여러 분야의 다양한 팀을 초청하여 포괄적인 감독을 제공합니다.

IV. AI 거버넌스에 이해관계자 참여

다양한 관점을 반영하는 포용적이고 효과적인 AI 거버넌스 프레임워크 개발에는 이해관계자 참여가 매우 중요합니다.

정부 기관, 국제기구, 비즈니스 협회, 시민사회 단체 등 다양한 이해관계자가 AI 거버넌스에 대한 책임이 있습니다. 또한 지역과 국가마다 법적, 문화적, 정치적 맥락이 다르기 때문에 감독 구조도 크게 다를 수 있습니다.

AI 거버넌스의 복잡성 때문에 정부, 산업계, 학계, 시민사회를 포함한 모든 사회 부문의 적극적인 참여가 필요합니다. 다양한 이해관계자의 참여는 AI 거버넌스 프레임워크 개발 시 다양한 관점을 고려하여 보다 강력하고 포용적인 정책으로 이어질 수 있도록 보장합니다.

이러한 노력은 또한 AI 기술의 윤리적 개발과 사용에 대한 공동의 책임 의식을 고취합니다. 정책 입안자들은 거버넌스 프로세스에 이해관계자를 참여시킴으로써 광범위한 전문 지식과 통찰력을 활용하여 AI 거버넌스 프레임워크가 충분한 정보와 적응력을 갖추고 AI가 제시하는 다각적인 도전과 기회를 해결할 수 있도록 보장할 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 수집 및 처리의 기하급수적인 증가로 인해 심각한 개인정보 보호 문제가 제기되고 있으며 개인의 개인정보를 보호하기 위한 엄격한 거버넌스 프레임워크가 필요합니다. 여기에는 GDPR과 같은 글로벌 데이터 보호 규정을 준수하고 무단 액세스 및 데이터 침해를 방지하기 위해 고급 데이터 보안 기술을 구현하는 데 이해관계자의 적극적인 참여가 포함됩니다.

V. AI 거버넌스의 미래 선도

AI 거버넌스의 미래는 기술 발전, 진화하는 사회적 가치, 국제적 협력의 필요성에 의해 형성될 것입니다.

AI 기술이 발전함에 따라 프레임워크가 이를 지배하게 될 것입니다. AI 거버넌스의 미래에는 지속 가능하고 사람 중심의 AI 관행이 더욱 강조될 것입니다.

지속 가능한 AI는 환경 친화적이고 경제적으로 실행 가능한 기술을 장기적으로 개발하는 데 중점을 둡니다. 인간 중심 AI는 인간의 역량과 복지를 향상시키는 시스템을 우선시하여 AI가 인간의 잠재력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 도구가 되도록 합니다.

또한 AI 기술의 글로벌한 특성으로 인해 AI 거버넌스에 대한 국제적인 협력이 필요합니다. 여기에는 국가 간 규제 프레임워크의 조화, AI 윤리에 대한 글로벌 표준 육성, 다양한 문화 및 규제 환경에서 AI 기술이 안전하게 배포될 수 있도록 보장하는 것이 포함됩니다. 글로벌 협력은 국경을 넘나드는 데이터 흐름과 같은 문제를 해결하고 AI의 혜택이 전 세계에 공평하게 공유될 수 있도록 하는 데 핵심적인 역할을 합니다.