인공지능 (AI)의 신속 발전은 경제적으로나 사회적으로 인간 세상 모양을 다시 구성하고 있다. 기술, 교통, 금융, 제조, 그리고 의료 등과 같은 분야에서 AI가 펼쳐지는 상황으로 ‘신뢰할 수 있는 AI란 무엇인가요?’ 또는 ‘어떻게 AI 신뢰성을 보장할 수 있나요?’ 라는 우려할 만한 의문이 나타났다. 가트너 (Gartner)에 따라 AI TRiSM (AI의 신뢰, 리스크, 보안 관리)는 2024년 최고 기술 트렌드로 신뢰성이 높은 AI 구축의 시급성을 강조했다고 밝혔다. 모든 AI 개발이 신뢰성을 우선시한다는 보장은 없다. 사용자를 안심시키기 위해서는 신뢰할 수 있는 AI를 구성하는 것이 무엇인지를 구성하는 명확한 정의와 규정이 필요하다. “신뢰할 수 있는 AI란 무엇인가?”에 대한 발견은 AI 애플리케이션에서 신뢰를 구축하도록 정의, 주요 요소, 중요성 및 전략을 알아보겠다.
더 알아보기: Top 8 Tech Trends That Define 2024
신뢰할 수 있는(Trustworthy) AI 란?
신뢰할 수 있는 AI는 안정적이고 윤리적이며 투명하게 운영하는 AI 시스템을 개발하고 배포하는 것을 의미한다. AI 애플리케이션과 의사결정 과정에 공정성(Fairness), 투명셩(Transparency), 책임감(Accountability)과 관련된 원칙을 준수해야 한다. 이 핵심 원칙은 AI가 책임감 있게 사용되고 위험을 최소화할 수 있는 기반이 된다. 최근 대표 사례는 텍스트, 이미지, 비디오 콘텐츠 제작 과정에서 생성 AI는 폭발적으로 증가하면서 딥페이크 정보를 통제하고 작품을 만드는 데에 챌린지를 이끌어냈다.
신뢰할 수 있는 AI 의 필수 구성 요소
윤리적인 AI의 개념은 수십 년 동안 존재해 왔는데 신뢰할 수 있는 인공지능”에 대한 토론은 최근 몇 년 동안 계속 증가했다. 유럽 연합 집행위원회는 이 컨셉트를 형성 과정에서 큰 역할을 맡아 2019년 “신뢰할 수 있는
AI를 위한 윤리지침”을 공표했다. 딜로이트의 신뢰할 수 있는 AI프레임워크도 이 진화해 가는 문제에게 다른 주목할 만한 기여였다. 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 프레임워크 내 중요한 요소들을 분석해보자.
개인 정보 보호 및 규정 준수
AI 시스템은 사용자의 개인정보 보호 기준을 존경하고 민감한 데이터를 보호할 의무가 있다. 사용자의 데이터를 보호하려면 데이터 익명화, 암호화, 접근 통제와 같은 개인정보 보호 기술이 구현되어야 한다.
투명셩
AI 시스템은 운영 프로세스에 투명해야 하여 사용자와 이해관계자에게 잘 이해할 수 있게 결정과 추론을 갖아야 한다. 이 과정에서 의사결정의 이유를 명확히 밝히는 설명 가능한 AI (XAI : Explainable AI)를 활용해 투명성을 높일 수 있다.
책임감
AI 모델은 행동과 결정에 책임을 스스로 져야 한다. 이는 AI 활용으로 인해 발생하는 부정적인 결과를 소명하고 해결하는 메커니즘이 포함된다.
공정성 및 편견 감소
공정과 전면을 보장하도록 AI 알고리즘 및 데이터 세트를 통제하는 것이 중요하다. 편견 탐지, 데이터 증강 및 알고리즘 조정과 같은 기술은 편견을 감소하고 공정한 결과를 촉진하는 데 도움이 될 수 있다.
신뢰성과 안정성
AI 시스템은 견고하고 안정적이어야 하며 다양한 조건과 입력에 걸쳐 일관적으로 작동해야 한다. 신뢰할 수 있는 AI 시스템은 공격, 악의적인 조작 및 예상하지 못한 상황에게 저항 가능할 것이다. 신뢰성 테스트 및 검증 프로세스는 취약점을 식별하고 AI 애플리케이션의 안정성과 보안을 보장하는 데 도움이 된다.
안전 및 보안
개발자들에게 무엇보다 중요한 것은 사용자와 사회에 부정적인 영향을 미치지 않게 안전 및 보안 요소에 부착된 AI 소프트웨어와 서비스를 구축하는 것이다. 이는 부작용 최소화도록 예방 조치를 마련하기 위한 잠재적인 위험과 리스크를 확인과 관련이 있다.
윤리적 고려
신뢰할 수 있는 AI는 인과 사회의 윤리적 원칙을 준수해야 된다. 이는 데이터 수집, 모델 학습 구현 및 모니터링 과정 모든 단계에서 적용되어야 한다. 윤리적 프레임워크의 원칙은 개발자와 조직이 AI 분야의 윤리적 가치와 관련된 어려운 상황을 예측하는 데 도움이 될 수 있다.
인간 개입 및 감독
오류를 방지하고 윤리적 규범 및 사회적 가치에 부합하기 위해 인간 모니터링 메커니즘을 AI 시스템에 통합하는 것이 필수적이다. 과정에서 인간 개입 및 감독이 있으면 AI가 구별할 수 없는 근거 없는 결정이나 기준 위반을 제한할 것이다.
위의 필수 요소를 기반으로 개발자와 조직은 신뢰성과 안전성을 보장하는 AI 시스템을 개발하기 위해 적절한 전략을 수립할 수 있음을 나타났다.
신뢰할 수 있는 AI의 영향력
다양한 분야에서 AI를 활용함으로 정부기관들은 AI 시스템의 신뢰성을 철저하게 통제하기에 어려움을 겪고 있다. 이 상황의 원인 중 하나는 AI와 관련된 제품과 서비스가 인간의 삶에 직접적인 영향을 미치는 반면에 AI의 안전, 보안을 검증할 수 있는 명확한 정책이 없기 때문이다.
선거에서 딥페이크를 방지하기 위해 AI를 사용하는 국가를 상상해 봅시다. 하지만 그 AI 응용은 신뢰할 수 없다면 노력이 선거의 투명성과 공정성을 개선할 수 있을까? 위 의문은 신뢰할 수 있는 AI 시스템이 우리 삶의 여러 영역에서 어떻게 중요한 역할을 하는지 강조해 주었다. 그러므로 ‘신뢰할 수 있는 AI란 무엇인가?’를 정의하는 것이 시급한 과제이다.
리스크 완화
신뢰할 수 없는 AI는 심각한 부정적인 결과를 가져올 수 있다. AI 알고리즘에 대한 편견은 불공정한 고용 과정이나 근거 없는 결론으로 이어질 수 있다. 신뢰할 수 있는 AI는 이러한 위험을 완화하고 책임 있는 사용을 촉진할 지원 가능한다.
신뢰 형성
AI가 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 대중의 신뢰가 필수적이다. 신뢰할 수 있는 AI는 사용자가 AI 응용에 대해 더욱 개방적이고 긍정적인 인식을 형성하도록 도와 준다. 이를 통해 불안감 대신 인간과 AI 시스템 간의 활용과 협력을 격려할 것이다.
윤리적 준수
AI 기능이 발전하면서 윤리적 고려 사항이 점점 더 중요해지고 있다. 신뢰할 수 있는 AI 원칙은 AI 개발 과정이 사회적 가치를 존중하고 인문적인 목적을 발전시키는 데 도움이 된다.
신뢰할 수 있는 AI 매핑 전략
‘신뢰할 수 있는 AI란 무엇인가?’를 확인한 후 신뢰할 수 있는 AI에 도달하기 위해 방법론을 찾는 것이 중요하다. 이 과정은 다양한 관계자가 참여하는 다각적인 접근 방식이 필요하다.
투명한 데이터 소스 및 수집
데이터 소스는 저작권으로 보호되어야 하며 수집 및 저장 프로세스와 관련된 관계자의 승인을 받아야 한다. AI를 위한 데이터를 수집하고 훈련하는 과정에서 의도가 없는 편견을 피해야 하기도 한다.
‘Human-in-the-loop’ 시스템
HITL 시스템이 인간과 AI가 함께 작업하여 더 나은 결과를 얻을 수 있게 진행된다. 연구자와 개발자는 본질적으로 공정하고 투명하며 설명 가능한 알고리즘을 우선시해야 한다. 이를 달성하려면 공정성을 인식하는 머신 러닝 및설명가능 인공지능 (XAI) 와 같은 기술이 무엇보다 중요한다. 알고리즘을 검토하기 위해 AI 개발에게 인간 개입은 인간의 창의성과 기술 역량을 결합함으로써 신뢰를 형성할 것이다.
신뢰할 수 있는 AI를 위한 툴
첫 번째 중요한 단계는 툴을 평가하기 전에 Google, Microsoft 등과 같은 평판이 좋은 공급자를 선택하여 툴의 신뢰성을 결정하는 것입다. 해당 툴은 신뢰할 수 있는 AI를 검증하기 위해 가이드라인과 관리 프레임워크 또는 기술 툴 키트를 제공하는 목표로 설계되었다. 이런 툴을 황용하면 개발자와 사용자는 신뢰할 수 있는 AI 시스템이 상세 벤치마크를 따라 하도록 할 수 있다. 널리 사용되고 있는 툴은 다음과 같다:
Assessment List for Trustworthy AI (ALTAI) – European Commission
Trusted Data and Artificial Intelligence Systems (AIS) for Financial Services – IEEE SA
Tools for Trustworthy AI – OECD
Explainable AI Service – Google Cloud
Fairlearn – Microsoft
AI 개발을 위한 일관된 기준
AI의 신뢰성을 결정하려면 품질, 안전, 윤리에 대한 메트릭 포함하는 AI 개발 프로세스에 대한 공통 기준을 확립해야 한다. 이 기준은 AI가 개인과 조직에 미치는 영향을 평가하기 위해 산업의 일반적인 가드라인을 기반으로 진해되어야 한다. 이는 AI 폭발을 통제하는 데 도움이 될 것이다.
미래 AI에 대한 신뢰 형성
AI의 개발은 지속적인 과정이므로 부정적인 영향과 긍정적인 영향을 완전히 예측하기는 어려운 상황이다. 이것이 우리가 “신뢰할 수 있는 AI란 무엇인가?”를 종합적으로 이해해야 하는 원이이다. 핵심 것은 AI의 강력한 영향이 일어나기 전에 원칙을 신속하게 적용해야 한다는 것이다. 리스크를 완화하고 책임 있는 혁신을 촉진하는 동시에 AI 기술을 강화하는 것이 기업을 위한 스마트한 전략이 될 것이다. “신뢰할 수 있는 AI 프레임워크”가 널리 적용될 때까지 각자는 이 문제를 인식하는 것이 필수적이다. 이를 통해 기술은 끊임없는 두려움이 아닌 인간의 삶에 유용한 도구가 될 것이다.
