인공 지능 거버넌스(AI 거버넌스)란 무엇인가요?

AI 거버넌스의 정의 및 핵심 의미

AI 거버넌스는 기술, 윤리, 법률, 사회를 아우르는 포괄적인 프레임워크로서 설계, 개발, 배포, 최종 사용에 이르기까지 AI 시스템의 전체 수명 주기를 효과적으로 안내, 관리, 감독합니다. 핵심 목표는 기술 혁신을 저해하는 것이 아니라 AI 기술의 개발과 적용이 항상 안전하고 신뢰할 수 있으며 책임감 있고 인류 전체의 가치에 부합하는 방향으로 나아갈 수 있도록 하는 것입니다. AI 거버넌스는 AI 세계의 '교통 규칙'이자 '헌법'으로 이해되며, 이 새로운 세계의 활력과 혁신(차량의 고속 주행 허용)을 보호할 뿐만 아니라 치명적인 사고 없이 질서 있고 공정한 방식으로 운영되도록 보장해야 합니다(신호등과 속도 제한 설정.) 속도 제한). 기술적으로는 투명하고 해석 가능하며 견고한 시스템이 필요하고, 윤리적으로는 공정성, 편견 없음, 개인정보 보호 및 인간적 감독이 강조되며, 법적으로는 책임과 규정 준수 기준을 식별하기 위한 명확한 메커니즘이 필요하고, 사회적으로는 광범위한 대중 참여와 글로벌 협력이 요구되는 등 AI 거버넌스는 여러 차원을 포함합니다. 궁극적으로 AI 거버넌스는 우리보다 더 똑똑하고 강력한 힘을 어떻게 활용함으로써 통제 불능의 위협이 아닌 인류의 복지를 위한 도구가 되게 할 것인가라는 근본적인 질문에 대한 해답을 제시합니다. 이는 대기업과 정부만이 고려해야 할 문제가 아니라 우리 모두의 미래와 관련된 문제입니다.

AI 거버넌스의 핵심 요소

AI 거버넌스는 공허한 개념이 아니라 AI 활동이 규제되고 조직화될 수 있도록 상호 지원하는 여러 핵심 요소로 구성된 견고한 시스템입니다.

• 윤리 가이드라인 우선윤리는 거버넌스의 초석입니다. 세계적으로 인정받는 AI의 윤리적 원칙에는 일반적으로 공정성(알고리즘 차별 방지), 투명성 및 해석 가능성(의사 결정 과정을 이해할 수 있어야 함), 개인정보 보호 및 데이터 거버넌스(사용자 데이터의 적절한 처리), 비악성(안전하고 안전하며 피해를 주지 않아야 함), 책임성(누군가 문제에 대한 책임이 있음), 인간의 감독 및 통제(최종 결정은 인간에게 있음) 등이 있습니다. 이러한 원칙은 특정 기술 개발 및 규제 결정에 대한 가치 지침을 제공합니다.
• 법률 및 규제 프레임워크부드러운 윤리적 가이드라인을 구현하려면 엄격한 법과 규정이 필요합니다. 전 세계적으로 AI 규제 시스템이 빠른 속도로 구축되고 있습니다. 예를 들어 EU의 인공지능법은 위험 수준에 따라 AI 애플리케이션의 등급을 매기고, 허용할 수 없을 정도로 위험한 애플리케이션(예: 소셜 스코어링)을 금지하며, 고위험 애플리케이션(예: 의료 진단 AI)에 대해 엄격한 접근 및 지속적인 규제를 부과합니다. 이 법적 프레임워크는 개발자와 배포자의 법적 책임을 명확히 하고 레드 라인과 마지노선을 설정합니다.
• 투명성 및 해석 가능성신뢰 구축의 핵심입니다. '블랙박스' AI 모델은 올바른 결정을 내리더라도 신뢰하기 어렵습니다. 거버넌스는 AI를 최대한 투명하게 만들어 인간이 의사 결정 로직을 면밀히 검토하고 이해할 수 있도록 해야 합니다. AI가 대출 신청을 거부하거나 의료 치료를 추천할 때, 이의를 제기할 수 없는 '알고리즘 결정'이 아니라 명확하고 이해할 수 있는 이유를 제공할 수 있어야 합니다.
• 전체 라이프사이클 리스크 관리거버넌스 전반에 걸쳐 AI 시스템의 리스크 관리가 필요합니다. 설계 단계에서 영향 평가를 수행하여 발생 가능한 사회적, 윤리적, 법적 위험을 예측하고, 개발 단계에서 안전한 설계 개념을 채택하며, 배포 전후에 엄격한 테스트 및 검증을 수행하고, 운영 단계에서 지속적인 모니터링을 수행하여 모델 성능 저하 또는 새로운 편견의 출현을 적시에 감지하고 수정해야 합니다.
• 책임 메커니즘의 명확성AI 시스템이 피해를 입힐 경우 책임 소재가 명확해야 합니다. 정확히 누구에게 책임이 있을까요? 알고리즘을 설계한 엔지니어, 데이터를 수집하는 회사, 배포를 결정한 경영진, 또는 이를 사용하는 최종 사용자 중 누구에게 책임이 있을까요? 거버넌스 프레임워크는 이러한 책임을 미리 정의하여 피해자가 구제를 요청하고 잘못을 저지른 사람이 책임을 지도록 함으로써 관련된 모든 사람이 더욱 신중하게 행동하도록 해야 합니다.
• 기술 도구 및 표준 지원거버넌스에는 이를 달성하기 위한 특정 기술 도구가 필요합니다. 예를 들어, 복잡한 모델을 해석하기 위한 '설명 가능한 AI'(XAI) 도구 사용, AI를 학습시키는 동안 데이터 프라이버시를 보호하기 위한 '연합 학습' 등의 기술 사용, 알고리즘 편향성을 정량화하고 탐지하기 위한 공정성 평가 툴킷 개발 등이 이에 해당합니다. 동시에 서로 다른 시스템 간의 상호 운용성과 보안 평가의 일관성을 보장하기 위해 통합된 기술 표준을 수립해야 합니다.

AI 거버넌스를 위한 다단계 구현 프레임워크

거버넌스의 개념을 문서에서 현실로 전환하려면 내부에서 외부로, 미시에서 거시로 확장되는 다단계 프레임워크에서 공동의 노력이 필요합니다.

• 국가 및 글로벌 차원의 거시적 거버넌스각국 정부는 법률 제정과 규제 기관(예: 국가 AI 사무소) 설립을 통해 '심판' 역할을 수행하고, 국가 AI 전략을 수립하며, 글로벌 규칙 제정에 참여합니다. 국제기구(예: UN, OECD, G20)는 글로벌 AI 거버넌스 가이드라인과 협력 메커니즘의 수립을 촉진하여 '규칙 파편화'와 악의적인 경쟁을 방지하고 AI로 인한 글로벌 도전에 공동으로 대처하기 위해 노력하고 있습니다.
• 산업 및 부문 수준에서의 메조 거버넌스각 산업은 각자의 특성을 결합하여 해당 산업에서 AI 적용을 위한 가이드라인과 모범 사례를 개발합니다. 예를 들어 금융 업계는 신용 및 사기 방지 규정 준수에 있어 AI의 공정성에 초점을 맞추고, 의료 업계는 AI 진단 도구의 신뢰성, 개인정보 보호, 임상 책임의 정의에 초점을 맞추고, 자동차 업계는 자율주행을 위한 안전 테스트 표준을 제정하기 위해 협력하고 있습니다. 업계 자율 규제와 표준 우선은 효과적인 거버넌스의 중요한 부분입니다.
• 조직 및 기업 차원의 마이크로 거버넌스기업은 거버넌스의 가장 중요한 실행 단위입니다. 책임감 있는 기술 기업은 내부 AI 윤리 위원회를 설립하고, 기업 AI 개발 원칙을 수립하고, 직원에게 윤리 교육을 제공하고, 최고 AI 윤리 책임자와 같은 직책을 만들 것입니다. 기업은 데이터 수집 및 모델 훈련부터 제품 출시 및 업데이트 반복에 이르기까지 제품 관리의 모든 프로세스에 거버넌스 요건을 통합해야 합니다.
• 기술 수준에서의 임베디드 거버넌스거버넌스 요건은 '설계'를 통해 AI 시스템에 직접 구축되어야 하며, 이를 '설계에 의한 거버넌스'라고 합니다. 공정성 제약, 개인 정보 보호 계산 및 로깅 기능은 코드가 작성될 때 코드에 내장되므로 규정 준수 및 윤리가 사후에 패치하는 것이 아니라 기술에 내재화됩니다.
• 지속적인 모니터링 및 감사 평가AI 시스템 구축이 끝이 아닙니다. 거버넌스 프레임워크는 공정성, 보안 및 규정 준수 요건을 충족하는지 평가하기 위해 사용 중인 AI 시스템에 대한 정기적인 '점검'을 수행할 독립적인 제3자 감사 메커니즘을 구축할 것을 요구합니다. 사용자와 내부 직원이 발견한 문제를 보고할 수 있도록 효과적인 피드백 및 보고 채널을 구축하여 폐쇄형 감독 루프를 형성해야 합니다.
• 비상 대응 및 탈출 메커니즘최고의 거버넌스도 예기치 못한 상황에 대처할 수 있어야 합니다. 시스템에 심각한 장애가 발생하거나 악의적인 오용이 발생할 경우, 이른바 '킬 스위치'라고 불리는 비상 계획을 미리 수립하여 AI 시스템에 대한 신속한 개입, 완화 또는 종료까지 가능하도록 해야 합니다. 시스템 장애 또는 폐기 후 데이터 처리 옵션을 명확히 합니다.

AI 거버넌스에 대한 현실적인 과제

이상적인 거버넌스 프레임워크는 기술적, 사회적, 국제적 협력 수준에서 많은 현실적인 문제에 직면합니다.

• 기술 개발이 거버넌스 업데이트보다 훨씬 빠릅니다.AI 기술 반복 주기는 몇 달 또는 몇 주 단위로 측정되는 반면, 법률 및 표준 설정 프로세스는 수년이 걸리는 경우가 많습니다. 이러한 '속도 불균형'으로 인해 거버넌스가 최신 기술 적용과 규제 격차에 뒤처지는 경우가 많습니다.
• 글로벌 합의가 이루어지지 않는 이유문화적 가치, 법률 시스템, 발전 경로 측면에서 국가마다 상당한 차이가 있습니다. 프라이버시, 자유, 보안과 같은 개념에 대한 가중치가 다르기 때문에 전 세계적으로 통일된 AI 거버넌스 규칙을 만드는 것은 매우 어렵습니다. 지정학적 경쟁은 이러한 차이를 더욱 악화시키며, 여러 규칙이 공존하는 '파편화된' 상황이 나타날 가능성이 높습니다.
• 책임 결정의 복잡성인공지능 시스템의 의사결정 과정에는 여러 주체가 복잡하게 얽혀 있습니다. 딥러닝 알고리즘으로 구동되는 자율주행차가 사고를 일으켰을 때 센서 공급업체, 알고리즘 엔지니어, 자동차 제조업체, 자동차 소유자 또는 소프트웨어 업데이트 추진자 등 책임 소재를 명확하게 정의하기 어렵습니다. 기존의 법 체계는 이러한 복잡성을 처리하는 데 한계가 있습니다.
• 감사 및 모니터링의 기술적 어려움최첨단 대규모 생성 AI 모델의 경우 매개변수 크기가 수조 개에 달하고 내부 작동 메커니즘이 매우 복잡하여 개발자도 모든 동작을 완전히 이해할 수 없습니다. 이러한 '블랙박스' 내부를 효과적으로 감사하고 모니터링하는 것은 기술적으로 매우 어려운 과제입니다.
• 인재와 지식의 큰 격차AI 기술, 윤리, 법률 및 공공 정책에 대한 깊은 이해를 갖춘 학제 간 인재는 극히 드뭅니다. 정책 입안자는 기술을 이해하지 못하고 기술자는 윤리적, 법적 관점이 부족할 수 있으며, 양측 간의 효과적인 대화에 장벽이 존재하여 거버넌스 정책의 품질과 집행 가능성에 영향을 미칩니다.

사회를 위한 AI 거버넌스의 심오한 가치

이러한 어려움에도 불구하고 건전한 AI 거버넌스 시스템을 구축하는 것은 사회 전체에 대체할 수 없는 광범위한 가치와 의미를 지니고 있습니다.

• 기술 도입을 위한 신뢰 구축신뢰는 모든 기술이 대규모로 적용될 수 있는 사회적 토대입니다. 거버넌스를 통해 AI가 안전하고 신뢰할 수 있으며 책임감 있는 기술임을 대중에게 입증함으로써 사람들의 두려움과 의심을 없애고 의료, 교육, 교통과 같은 주요 영역에서 AI 기술의 구현을 가속화하며 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 진정으로 발휘할 수 있습니다.
• 시스템적 위험 방지 및 사회 보장 보호AI의 오용은 통제 불능의 자동화 무기, 대규모 사이버 공격, 심층 위조에 기반한 사회적 기만 등 전례 없는 위험을 초래할 수 있습니다. 거버넌스 시스템은 금융 분야의 바젤 협약과 같은 것으로, 개별 사건이 연쇄 반응을 일으켜 글로벌 재앙으로 이어질 수 있는 것을 방지하여 안전 가드레일을 마련하는 역할을 합니다.
• 공정한 경쟁의 장을 조성하고 시장의 건전한 발전을 유도합니다.명확한 규칙은 모든 시장 참여자에게 공정한 경쟁의 출발선을 설정합니다. 거버넌스는 데이터 오용, 사생활 침해, 편향된 알고리즘 사용을 통해 불공정한 경쟁 우위를 확보하는 행위를 억제하고, 기업이 진정한 기술 혁신과 양질의 서비스를 통해 경쟁하도록 장려하여 건강하고 지속 가능한 시장 발전을 촉진합니다.
• 기본적 인권 및 존엄성 보호AI 거버넌스의 핵심 사명 중 하나는 기술 발전이 인간의 기본권을 침해하지 않도록 하는 것입니다. 엄격한 데이터 보호 규정을 통해 과도한 디지털 감시를 방지하고, 공정성 요건을 통해 사회적 약자의 권리를 보호하며, 인간의 감독을 통해 궁극적인 통제권이 인간에게 있음을 보장함으로써 디지털 시대에서 인간의 존엄성을 보호해야 합니다.
• 공통의 과제를 해결하기 위한 글로벌 지혜 모으기AI 거버넌스라는 주제로 정부, 기업, 학계, 시민사회가 한 자리에 모여 기후 변화, 공중 보건, 빈곤 등과 같은 글로벌 과제를 해결하는 방법을 논의하고 있습니다. AI 거버넌스는 인류의 가장 시급한 문제를 해결하기 위해 강력한 AI 기술을 사용하는 글로벌 협력의 새로운 연결고리가 될 수 있습니다.
• 지속 가능한 개발을 향한 미래 세대에 대한 책임감오늘날의 거버넌스 결정은 미래 사회의 모습에 큰 영향을 미칠 것입니다. 책임 있는 거버넌스는 AI의 단기적인 경제적 이익뿐만 아니라 장기적인 사회적, 환경적, 윤리적 영향까지 고려하여 기술의 발전이 미래 세대의 이익에 부합하고 진정으로 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 하는 것을 의미합니다.

인공지능 거버넌스의 글로벌 환경과 비교

전 세계 주요 국가와 지역이 각자의 개념과 국가 상황에 따라 다양한 AI 거버넌스 경로를 모색하며 다채로운 글로벌 패턴을 형성하고 있습니다.

• 유럽연합의 '권리 기반' 규제 모델EU는 세계에서 가장 엄격하고 포괄적인 AI 규제 프레임워크를 구축하는 데 앞장서고 있습니다. 핵심 아이디어는 위험도에 따라 AI 애플리케이션을 분류하고 '피라미드식' 규제를 시행하는 것입니다. EU 모델은 기본권 보호와 사전 예방 원칙에 중점을 두고 있으며, 인공지능법 및 디지털 서비스법과 같은 강력한 규제를 통해 기술 기업에 매우 높은 수준의 규정 준수 기준을 설정함으로써 '사실상' 글로벌 디지털 규칙을 만드는 기업이 되고자 합니다.
• 미국의 '혁신 우선' 유연한 거버넌스 모델미국은 업계 자율 규제와 기술 솔루션에 중점을 두고 기존 규제 당국(예: FTC, FDA)의 하위 부문별 규제에 의존하는 것을 선호합니다. 이 전략은 보다 유연하며 실리콘밸리의 혁신 역동성을 억압하는 지나치게 엄격한 규제를 피하는 것을 목표로 합니다. 미국 정부는 행정명령과 투자 지침을 통해 부드러운 지침을 제공하여 개발 과정에서 발생하는 문제와 해결책을 파악하도록 장려하고 있으며, 국가적 역량을 AI R&D와 첨단 군사 응용 분야 탐색에 더 많이 투자하고 있습니다.
• 중국의 '안전하고 통제 가능한' 포괄적인 개발 모델중국의 AI 거버넌스는 '안전하고 통제 가능한', '사람 중심'을 강조하며 기술 개발을 장려하는 동시에 국가 안보와 사회 안정을 매우 중요하게 생각합니다. 중국은 '인공 지능 서비스 관리 임시 조치'를 포함한 일련의 규정을 발표하여 AI가 생성한 콘텐츠가 사회주의 핵심 가치에 부합하도록 요구하고 보안, 개인정보 보호, 편향성 측면에서 기업의 주요 책임을 강조하고 있습니다. 중국의 거버넌스 모델은 국가 주도적이고 총체적인 계획의 색채를 더욱 강하게 반영합니다.
• 다른 지역에서의 탐험 및 적응영국은 특별 규제 기관을 설립하지 않고 기존 부서에 의존하여 특정 상황에 따라 규제 전략을 유연하게 조정하는 '상황별 거버넌스'라는 아이디어를 제시했습니다. 싱가포르, 아랍에미리트 및 기타 소규모 선진국들은 느슨한 규제와 우수한 인프라로 글로벌 AI 기업과 인재를 유치하고 '시험장' 역할을 할 수 있는 'AI 샌드박스' 환경을 조성하는 데 전념하고 있습니다.
• 국제 조직에서 코디네이터의 역할경제협력개발기구(OECD)는 많은 국가가 지지하는 AI 원칙을 제안했습니다. 유엔은 국제원자력기구(IAEA)와 유사한 글로벌 AI 거버넌스 기구 설립을 추진하고 있습니다. 이러한 국제기구는 서로 다른 진영에 있는 국가 간의 드문 대화 플랫폼을 제공하여 최악의 시나리오를 피하기 위해 가장 낮은 수준에서 글로벌 합의를 구축하기 위해 노력하고 있습니다.
• 거대 기술 기업의 초국적 영향력과 자율 규제:: 구글, 마이크로소프트, 메타, 오픈AI 등 대형 기술 기업은 여러 국가를 넘어선 AI 자원과 영향력을 보유하고 있습니다. 이러한 기업 내에서 개발된 윤리 강령과 거버넌스 관행은 또 다른 글로벌 '사적' 거버넌스 시스템을 구성합니다. 이들과 주권 국가의 '공공' 거버넌스 시스템 사이에는 협력과 긴장이 공존하고 있습니다.

AI 거버넌스에 필수적인 대중의 참여

AI 거버넌스는 단순히 정부 관리, 기업 임원, 기술 전문가들의 비공개 회의에 그치지 않고 일반 대중의 적극적인 참여 없이는 효과적이고 합법적인 거버넌스가 될 수 없습니다.

• 공교육은 참여의 초석다양한 형태의 미디어, 학교, 대중 강연을 통해 AI 리터러시를 증진하고 대중에게 AI의 기초, 기능, 한계, 잠재적 위험에 대해 교육합니다. AI에 대한 기본적인 이해를 갖춘 대중은 공상과학적 공포나 맹목적인 낙관주의에 머물지 않고 의미 있는 토론과 감독에 참여할 수 있을 것입니다.
• 의견 수렴을 위한 다양한 채널 구축AI 관련 규정을 제정할 때 입법 및 규제 기관이 주도적으로 청문회를 개최하고 노출 초안을 발표하고 소비자 단체, 노동 단체, 소수 민족 커뮤니티, 장애인 권리 보호 단체 등 다양한 사회 집단의 목소리를 폭넓게 수렴하여 거버넌스 정책에 다원적 이해와 가치가 반영될 수 있도록 해야 합니다.
• 시민 심의 및 합의 회의 장려하기무작위로 선정된 일반 시민들로 심의 패널을 구성하여 특정 AI 윤리적 딜레마(예: 얼굴 인식의 공공 사용 경계)에 대해 심도 있는 토론을 진행하고 전문가가 제공한 중립적인 정보를 바탕으로 권고 보고서를 작성합니다. 이 형식을 통해 의사 결정권자는 신중한 여론을 바탕으로 정보를 얻을 수 있습니다.
• 미디어와 탐사 저널리즘의 감시자 역할미디어는 대중에게 AI 문제를 알리는 중요한 창구입니다. 탐사 저널리스트의 알고리즘 편향성 사건에 대한 심층 보도(예: ProPublica의 COMPAS 재범률 평가 시스템의 인종 편향성 폭로)는 기술 문제를 공공 문제로 전환하여 광범위한 관심과 토론을 촉발하고 공공 조사를 위한 강력한 압력을 창출할 수 있습니다.
• 독립 연구 및 감사 기관에 대한 지원대중은 정부나 기업으로부터 독립된 제3자 연구 기관, 감사 기관, 윤리 연구소를 지지하고 신뢰할 수 있습니다. 이러한 기관은 객관적인 연구 보고서를 발표하고, 상업용 AI 시스템에 대한 독립적인 평가를 수행하며, 대중에게 권위 있고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하고, 기술 기업의 정보 독점을 깨뜨릴 수 있습니다.
• 사용자 개인의 권리와 선택권 강화거버넌스 프레임워크는 알 권리(AI와 상호작용하고 있다는 사실을 알 권리), 선택할 권리(인간 서비스를 선택할 권리), 해석할 권리(AI의 결정에 대한 설명을 받을 권리), 거부할 권리(AI가 내린 주요 결정을 거부할 권리) 등 개별 사용자의 권리를 보장해야 합니다. 이러한 권리를 통해 대중은 수동적인 수혜자가 아니라 자신의 권리를 행사할 수 있는 능동적인 참여자가 됩니다.

AI 거버넌스의 기반이 되는 주요 기술 도구

효과적인 거버넌스는 말뿐인 것이 아니라 거버넌스 원칙을 코드와 시스템 기능으로 변환하는 다양하고 강력한 기술 도구로 뒷받침되어야 합니다.

• 해석 가능한 AI(XAI) 도구 세트XAI는 AI의 '블랙박스'를 여는 열쇠입니다. 여기에는 복잡한 모델의 예측을 사람이 이해할 수 있는 방식으로(예: 의사 결정에 영향을 미치는 주요 입력 기능을 강조하는 등) 설명할 수 있는 LIME, SHAP 등과 같은 다양한 기술이 포함됩니다. 해석 가능성 없이는 투명성, 책임성, 공정한 감사가 불가능합니다.
• 형평성 평가 및 완화 툴킷개발자가 모델 학습 전후에 알고리즘 편향성을 신속하게 감지, 평가, 완화하고 윤리 원칙을 엔지니어링하는 데 도움이 되는 수십 가지 검증된 공정성 지표(예: 그룹 공정성, 기회 균등)와 알고리즘을 제공하는 IBM의 AIF360 및 Microsoft의 FairLearn과 같은 오픈 소스 툴킷이 있습니다.
• 개인정보 보호 강화 기술(PET)이러한 기술은 원본 데이터에 액세스하지 않고 계산과 분석을 완료하여 데이터 프라이버시를 기술적으로 보장할 수 있습니다. 여기에는 연합 학습(모든 당사자의 데이터를 로컬라이즈하지 않고 모델 파라미터만 교환), 차등 프라이버시(데이터 쿼리 결과에 정밀하게 보정된 노이즈가 추가됨), 동형 암호화(암호화된 데이터를 계산함)가 포함됩니다. 이러한 기술은 데이터의 '사용성 비가시화'를 달성하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
• 모델 모니터링 및 O&M 플랫폼MLOps 플랫폼은 AI 모델이 가동된 후에도 예측 성능, 데이터 품질 분포, 공정성 지표를 지속적으로 모니터링하여 비정상적인 편차가 감지되면 경고를 보내고 사람의 개입 또는 모델 반복을 트리거하여 지속적인 시스템 규정 준수를 보장합니다.
• 적대적 공격 탐지 및 견고성 테스트 툴이 도구는 신중하게 구성된 '적대적 샘플'(예: 사람의 눈으로는 구분할 수 없는 교란된 사진)을 AI 모델에 공급하여 악의적인 공격자를 시뮬레이션하여 교란 상황에서 모델의 견고성과 보안을 테스트합니다. 취약점을 미리 파악함으로써 악의적으로 스푸핑되거나 악용되는 것을 방지하기 위해 모델을 강화할 수 있습니다.
• 감사 추적성을 위한 블록체인블록체인 기술의 위변조 방지 특성은 AI 모델의 주요 의사 결정 로그, 학습 데이터 해시, 버전 변경 이력을 기록하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 신뢰할 수 있는 감사 추적이 생성되어 AI 의사 결정 실수를 조사하기 위해 역추적이 필요할 때 데이터에 대한 확실한 기록을 제공하여 책임 프로세스를 크게 간소화할 수 있습니다.