책임 있는 AI – 기본 원칙과 전략을 통해 채택 문제 해결

AI 솔루션이 널리 채택되는 시대에는 안전과 윤리 원칙을 준수하면서 책임 있는 개발 프로세스를 우선시하는 것이 매우 중요해졌습니다. 이러한 AI 시스템의 기능이 지속적으로 성장하고 다양한 산업 틈새 시장에서 응용 프로그램을 찾음에 따라 시스템 생성이 엄격한 안전 조치에 부합하는지 확인하는 것이 조직의 최우선 순위 중 하나가 되어야 합니다.

그렇다면 AI 기반 시스템이 윤리적이고 의도하지 않은 결과를 초래하지 않도록 어떻게 보장할 수 있습니까? 이 난제에 대한 간단한 대답은 책임 있는 AI 원칙을 준수하는 것입니다.

RAI(Responsible AI)는 윤리적 고려와 사회 복지를 중심으로 하는 인공 지능의 포괄적인 프레임워크를 의미합니다. 기본 원칙과 조화를 이루도록 설계된 AI 시스템의 책임감 있는 개발 및 적용이 특징입니다.

책임 있는 AI의 원칙을 통해 조직은 투명성에 중점을 두고 사용자와 이해관계자가 AI 시스템의 내부 작동 방식을 이해할 수 있습니다. 이러한 투명성은 신뢰와 책임성을 높여 개인이 AI 결정이 어떻게 내려지는지 이해할 수 있게 해줍니다. RAI는 또한 데이터를 지능적으로 관리하고 공정성 측정을 통합하여 결과가 공정하고 편견이 없도록 보장함으로써 AI 알고리즘 내 편견을 적극적으로 처리합니다.

이 블로그는 책임 있는 AI 원칙 5가지와 이를 준수함으로써 AI 시스템을 사용자에게 공정하고 공정하게 만드는 방법을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 기업을 위한 책임 있는 AI 채택의 이점을 살펴보는 것 외에도 간소화된 접근 방식을 채택하여 해결할 수 있는 다양한 과제를 이해하도록 도와드립니다.

책임 있는 AI 전략 채택의 필요성: AI 위험 완화

2016년 3월 마이크로소프트는 트위터에 테이(Tay)라는 AI 챗봇을 출시했다. Tay의 목적은 사용자와의 상호 작용을 통해 배우는 것이었습니다. 불행히도 일부 개인은 공격적인 콘텐츠를 봇에 게시하기 시작했고 그 결과 Tay는 공격적인 언어로 응답했습니다. 몇 시간 만에 Tay는 증오심 표현과 차별을 조장하는 봇으로 변했습니다. Microsoft는 신속하게 Tay를 오프라인으로 전환하고 봇의 부적절한 트윗에 대해 사과했습니다. 이번 사건은 AI가 어떻게 잘못될 수 있는지를 단적으로 보여주는 사례로, 그 이후에도 비슷한 사례가 많이 발생했다.

AI는 사회에 도움이 될 엄청난 잠재력을 갖고 있지만, 벤 삼촌이 말했듯이 “큰 힘에는 큰 책임이 따릅니다.”

민감한 데이터와 관련된 중요한 비즈니스 결정에 AI를 사용할 때 다음 사항을 아는 것이 중요합니다.

• AI는 무엇을 하고 있으며 왜 하는가?
• 정확하고 공정한 선택을 하고 있습니까?
• 사람들의 사생활을 존중하는 걸까요?
• 이 강력한 기술을 제어하고 감시할 수 있습니까?

전 세계의 조직은 책임 있는 AI 전략의 중요성을 인식하고 있지만 이를 채택하는 여정에서 서로 다른 시점에 있습니다. Responsible AI(RAI)의 원칙을 수용하는 것은 AI와 관련된 위험을 완화하는 가장 효과적인 전략입니다.

따라서 이제는 현재 관행을 평가하고 데이터가 책임감 있고 윤리적으로 사용되는지 확인해야 할 때입니다. RAI를 조기에 채택하면 관행과 관련된 위험을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 조직이 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있도록 하여 미래에 능가하기 어려울 수 있는 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다.

MIT Sloan 설문 조사에 따르면 기업의 52%가 책임 있는 AI 관행을 향한 조치를 취하고 있습니다. 그러나 이들 기업 중 79% 이상이 규모와 범위 측면에서 노력이 제한되어 있음을 인정합니다. 보고서는 기업에서 AI의 역할이 계속 증가함에 따라 기업이 과제를 해결하고 책임 있는 AI(RAI)의 우선순위를 정하는 것이 점점 더 중요해지고 있음을 강조합니다. 지속 가능하고 책임감 있는 AI 기반 미래를 형성하기 위해서는 강력한 윤리적 프레임워크를 구축하는 것이 단순한 선택이 아니라 필수입니다.

MarketsandMarkets 보고서에 따르면, AI 거버넌스 시장은 2020년에 5천만 달러로 평가되었으며, 65.5%의 CAGR을 기록하며 2026년까지 10억 1,600만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 시장 점유율 증가는 AI 시스템의 투명성 증가, 규제 준수 준수, AI 기반 솔루션에 대한 신뢰에 대한 필요성 증가에 기인할 수 있습니다.

책임 있는 AI 원칙이란 무엇입니까?

Responsible AI의 핵심 원칙을 이해하는 것은 복잡한 AI 환경을 윤리적으로 탐색하려는 조직에 필수적입니다. 아래에서 여러 원칙을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 공정성

AI의 공정성은 AI 시스템의 편견을 해결하는 기본 원칙입니다. 편향은 알고리즘 생성 중에 또는 잘못 표시된 훈련 데이터로 인해 발생할 수 있습니다. 데이터 과학자는 데이터 분석과 같은 기술을 사용하여 편견을 감지하고 수정함으로써 AI 시스템이 편견 없는 결정을 내리고 동등한 결과를 촉진하도록 보장합니다.

2. 투명성

AI의 투명성에는 개발 및 배포 단계를 문서화하고 설명하여 이해관계자가 이해할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 해석 가능한 기계 학습과 같은 기술은 AI 결정 이면의 논리를 드러내고 인간의 감독은 윤리적 조정과 정당성을 보장합니다.

3. 책임

책임은 투명성과 밀접하게 연결되어 있으며 AI 개발자와 사용자가 AI 시스템의 결과와 영향에 대해 책임을 지도록 하는 메커니즘 설정을 포함합니다. 여기에는 윤리 지침의 구현, 모니터링 도구의 사용, 감사 수행이 포함됩니다. 이러한 조치는 AI 시스템이 원하는 결과를 제공하고 의도하지 않은 피해를 방지하며 신뢰성을 유지하도록 보장합니다.

4. 개인정보 보호

개인 정보 보호는 개인의 개인 정보를 보호하는 데 매우 중요합니다. AI 생태계는 데이터 수집에 대한 동의를 얻고, 필요한 데이터만 수집하고, 이를 의도된 목적으로만 사용하는 과정을 포함합니다. AI 모델 개발 및 생산 과정에서 개인 데이터를 보호하기 위해 차등 개인 정보 보호 및 암호화 기술과 같은 개인 정보 보호 기술이 사용됩니다.

5. 안전

개발자는 물리적 및 비물리적 웰빙을 포함하여 책임 있는 AI의 안전을 우선시해야 합니다. 이를 달성하려면 AI 시스템 개발의 모든 단계에 안전 고려 사항이 통합되어야 합니다. 설계 단계에서는 다양한 이해관계자를 참여시켜 잠재적인 위험을 식별하고 이해하는 것이 중요합니다. 위험 평가, 다양한 조건에서의 테스트, 사람의 감독, 생산 중 지속적인 모니터링 및 개선은 AI 시스템의 피해를 방지하고 신뢰성을 유지하는 데 필수적입니다.

Responsible AI의 여러 원칙을 살펴본 후 솔루션 채택과 관련된 과제를 이해해 보겠습니다.

책임 있는 AI 솔루션을 채택하는 데 있어 어려움은 무엇입니까?

책임 있는 AI를 채택하는 것은 기업에 큰 보상을 제공하는 유망한 여정이지만 중요한 과제에는 신중한 고려와 사전 예방적인 솔루션이 필요합니다. 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.

설명 가능성 및 투명성

AI 시스템은 신뢰를 유지하기 위해 특정 결과를 생성하는 방법과 이유를 명확히 할 수 있어야 합니다. 투명성이 부족하면 이러한 시스템에 대한 신뢰도가 떨어질 수 있습니다.

개인 및 공공 안전

자율주행차, 로봇 등 자율주행 시스템은 인간의 안전을 위협할 수 있다. 그러한 상황에서 인간의 복지를 보장하는 것은 매우 중요합니다.

자동화 및 인간 제어

AI는 생산성을 향상시킬 수 있지만 인간의 참여와 전문성을 감소시킬 수 있습니다. 인간의 통제와 감독을 보장하기 위해 균형을 맞추는 것은 어려운 일입니다.

편견과 차별

AI 시스템은 중립적으로 설계되었음에도 불구하고 훈련 데이터로부터 편견을 물려받아 잠재적으로 의도하지 않은 차별을 초래할 수 있습니다. 그러한 편견을 예방하는 것이 중요합니다.

책임과 규제

전반적인 AI의 존재가 증가함에 따라 책임과 책임에 대한 질문이 발생할 수 있습니다. AI 시스템 사용 및 오용에 대한 책임이 있는 사람을 결정하는 것은 복잡합니다.

보안 및 개인정보 보호

AI에는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 위반에 대한 우려를 더욱 높일 수 있는 광범위한 데이터 액세스가 필요합니다. 개인의 전반적인 개인 정보를 보호하려면 AI 훈련에 사용되는 데이터를 보호하는 것이 필수적입니다.

이제 개발 과정에서 책임 있는 AI 원칙을 준수하는 평판이 좋은 AI 앱 개발 회사(예: Appinventiv)와 협력하면 기업이 관련 문제와 위험을 효과적으로 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기업을 위한 책임 있는 AI의 이점

책임감 있는 AI 원칙을 채택하면 기업과 사회에 여러 가지 중요한 이점을 얻을 수 있는 길이 열립니다. 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.

AI 모델의 편향 최소화

책임 있는 AI 원칙을 준수함으로써 기업은 AI 모델과 이를 훈련하는 데 사용되는 기본 데이터의 편견을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 이러한 편향 감소는 AI 시스템이 보다 정확하고 공정한 결과를 제공하도록 보장하며, 이는 윤리적으로 정확하고 시간이 지남에 따라 데이터 변경 위험을 줄여줍니다. 또한 편향을 최소화하면 조직은 편향된 AI 모델 결과로 인해 발생할 수 있는 사용자에 대한 잠재적인 피해를 방지하고 평판을 높이고 책임을 줄이는 데 도움이 됩니다.

향상된 투명성과 신뢰

책임 있는 AI 관행은 AI 모델의 명확성과 투명성을 향상시킵니다. 이는 기업과 고객 간의 신뢰를 강화하는 데 도움이 됩니다. 또한 AI는 더 많은 사람들이 더 쉽게 사용할 수 있고 이해할 수 있게 되어 더 넓은 범위의 애플리케이션을 지원하고 AI 기술의 효과적인 활용을 향상시켜 조직과 최종 사용자에게 혜택을 줍니다.

기회 창출

책임 있는 AI 원칙을 준수하면 개발자와 사용자가 AI 시스템에 대해 공개적으로 대화할 수 있습니다. 이는 기업에서 가장 많이 찾는 책임감 있는 AI 혜택 중 하나입니다. 사람들이 AI 기술에 대한 질문과 고민을 이야기할 수 있는 공간을 만들어 기업이 이러한 문제를 적극적으로 해결할 수 있도록 돕습니다. AI 개발에 대한 이러한 협업적 접근 방식은 윤리적으로 건전하고 사회적으로 책임 있는 AI 솔루션을 만들어 기업의 명성과 경쟁력을 높일 수 있습니다.

데이터 개인정보 보호 및 보안 우선순위

책임 있는 AI 솔루션을 통해 기업은 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보호하는 데 크게 집중할 수 있습니다. 이는 개인 데이터 또는 민감한 데이터를 주의 깊게 처리하여 개인의 권리를 보호하고 데이터 침해를 방지한다는 것을 의미합니다. 기업이 Responsible AI 원칙을 따르면 데이터 오용, 규정 위반, 평판 손상 가능성이 줄어듭니다. 이는 데이터를 안전하게 유지하고 고객의 신뢰를 유지하는 현명한 방법입니다.

효과적인 위험 관리

책임 있는 AI 관행은 AI 시스템에 대한 명확한 윤리적, 법적 규칙을 설정하여 유해한 결과가 발생할 가능성을 낮추는 데 도움이 됩니다. 이러한 위험 감소는 기업, 직원, 사회 등 여러 주체에 혜택을 줍니다. 조직은 발생할 수 있는 윤리적, 법적 문제를 해결할 때 비용이 많이 드는 소송을 피하고 평판을 손상시킬 수 있습니다.

성공적인 책임 있는 AI 구현의 예

윤리적이고 편견 없는 AI 관행을 우선시하는 조직의 주목할만한 실제 사례는 다음과 같습니다.

IBM의 신뢰할 수 있는 AI 채용 도구

미국의 한 주요 기업은 IBM과 협력하여 채용 프로세스를 자동화하고 AI 기반 채용 프로세스의 공정성을 우선시했습니다. 그들의 목표는 기계 학습 모델의 무결성을 그대로 유지하면서 다양성과 포용성을 촉진하는 것이었습니다. AI 모니터링 및 관리 도구인 IBM Watson Studio를 활용하여 채용 편견을 성공적으로 식별하고 해결하는 동시에 AI 의사결정에 대한 귀중한 통찰력을 얻었습니다.

State Farm의 책임 있는 AI 프레임워크

미국 최고의 보험사인 State Farm은 AI를 청구 처리 프로세스에 통합하고 책임 있는 AI 전략을 구현했습니다. 그들은 AI에 대한 책임을 할당하는 거버넌스 시스템을 구축하여 더 빠르고 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있었습니다. State Farm의 DVAM(Dynamic Vehicle Assessment Model) AI 모델은 총 손실을 효과적으로 예측하고 보험 청구 처리에 투명성을 제공합니다.

H&M 그룹의 담당 AI 팀 및 체크리스트

글로벌 패션 소매업체인 H&M 그룹은 지속 가능성을 촉진하고, 공급망을 최적화하며, 개인화된 고객 경험을 향상시키기 위해 AI를 자사 운영에 통합했습니다. 회사는 책임 있는 AI 사용을 보장하기 위해 2018년에 책임 있는 AI 전담팀을 설립했습니다. 이 팀은 잠재적인 AI 관련 피해를 식별 및 완화하고 책임감 있는 AI 원칙을 진심으로 준수하는 실용적인 체크리스트를 개발했습니다.

Google의 머신러닝 공정성

구글은 AI와 머신러닝에도 공정성 측정을 포함시키기 위해 적극적으로 노력해왔다. 그들은 개발자가 기계 학습 모델의 편견을 식별하고 완화하는 데 도움이 되는 도구와 리소스를 개발했습니다.

OpenAI의 GPT-3

GPT-3를 개발한 회사인 OpenAI도 AI 배포에 대한 책임 있는 접근 방식을 취하는 데 있어 핵심 리더 역할을 해왔습니다. 그들은 고급 NLP 모델에서도 윤리적 AI에 대한 약속을 더욱 입증하는 해롭고 편향된 결과를 피하기 위해 미세 조정 메커니즘을 구현했습니다.

Appinventiv와 함께하는 책임 있는 AI의 미래

Responsible AI의 미래는 기술 및 데이터 사용과 관련하여 다양한 윤리적 개발 단계에 있는 조직과의 지속적인 여정입니다. 다양한 산업에 대한 표준화된 지침을 수립하는 데 중점을 두고 있는 역동적인 분야입니다. 귀하의 비즈니스에 책임 있는 AI 원칙을 적용하려면 Appinventiv와의 파트너십이 기업이 할 수 있는 최선의 선택입니다. 우리는 귀하의 요구에 맞는 윤리적이고 편견이 없으며 정확한 AI 솔루션을 만들 수 있도록 도와드릴 수 있습니다.

AI 개발 전문 회사인 당사의 개발자는 AI 솔루션 개발에 대한 수년간의 전문 지식을 보유하고 있으며 윤리와 책임을 우선시합니다. 수많은 산업 영역에 걸친 성공적인 AI 프로젝트의 입증된 실적을 통해 우리는 AI 솔루션을 필요한 핵심 가치 및 윤리 원칙에 맞추는 것이 중요하다는 것을 이해하고 있습니다. AI 기반 비즈니스 솔루션이 공정한 결정을 내릴 수 있도록 공정성 조치를 구현하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

우리는 최근 손짓과 음성 명령을 통해 환자와 병원 간호사를 연결하는 AI 기반 헬스케어 앱인 YouComm을 개발했습니다. 이 솔루션은 현재 미국 전역의 5개 이상의 병원 체인에 구현되어 있습니다.

AI 전문가와 연락하여 정확한 결과를 제공하고 윤리 표준을 준수하는 AI 솔루션을 구축하세요.

자주 묻는 질문

Q. 책임감 있는 AI 사례에는 어떤 것이 있나요?

A. 다음은 여러 산업 영역에 걸친 책임감 있는 AI의 예입니다.

• 공정한 알고리즘: 공정하도록 설계된 AI 시스템은 의사결정 편향을 줄입니다.
• 설명 가능한 AI(XAI): AI 결정을 이해하기 쉽게 만듭니다.
• 편견 완화: AI의 편견을 지속적으로 모니터링하고 줄입니다.
• AI 윤리 위원회: 윤리적인 AI에 대한 내부 검토 위원회를 설립합니다.
• 개인 정보 보호 AI: AI에 사용하는 동안 민감한 데이터를 보호합니다.
• 투명성 보고서: AI 시스템이 작동하고 의사결정을 내리는 방식을 공유합니다.
• 책임 있는 AI 교육: 윤리와 책임에 관해 AI 전문가를 교육합니다.

Q. 성공적인 Responsible AI 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?

A. 다음은 성공적인 Responsible AI 사용 사례입니다.

• 의료 진단: 공정성과 환자 개인 정보 보호를 통해 의료 결과를 향상하는 데 사용됩니다.
• 금융 서비스: 사기 및 맬웨어와 관련된 위험을 제거할 수 있습니다. 책임감 있는 AI 기반 솔루션은 고객 데이터를 더욱 안전하게 보호하고 공평한 대출을 보장할 수 있습니다.
• 모집: 사용자들 사이에 다양성과 평등한 기회를 채택할 수 있는 길을 닦는 동시에 편견을 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 자율주행차: 안전을 우선시하고 윤리 기준을 준수하는 데 도움이 됩니다.

Q. Responsible AI는 지속적인 프로세스인가요, 아니면 기업이 한 번 구현하고 잊어버릴 수 있나요?

A. 책임 있는 AI는 변화하는 윤리 표준 및 규정에 대한 지속적인 모니터링, 업데이트 및 적응이 필요한 지속적인 프로세스입니다. 따라서 신중하게 바다를 횡단하는 데 도움을 줄 수 있는 전담 AI 개발 회사와 협력하는 것이 좋습니다.