AI(인공 지능)의 역량은 놀라울 정도의 속도로 확장되고 있습니다. 불과 몇 년 사이에 AI는 제한적이고 특수한 작업에서 벗어나, 거의 모든 산업 전반에서 NLP(자연어 처리), 실시간 예측 데이터 분석, 자율적 의사결정 등 복잡한 기능을 수행하는 수준으로 발전했습니다. 때로는 AGI(범용 인공 지능)의 꿈이 바로 코앞에 다가온 것처럼 보이기도 합니다.
그러나 AI는 최근의 모든 발전에도 불구하고, 기반이 되는 데이터에 의해 제약을 받습니다. 데이터가 편향되었거나 비윤리적 패턴을 포함하고 있을 경우, AI 시스템은 이러한 문제를 지속시킬 위험이 있으며 불공정하거나 부정확하거나 유해한 결과로 이어질 수 있습니다.
책임 있는 AI란 AI에 긍정적인 원칙을 구축하려는 의지를 나타내는 용어입니다. 이러한 실천은 2022년과 2023년에 소비자용 GPT 솔루션이 등장하며 촉발된 AI 확산 이전부터 존재했지만, 최신 세대의 생성형 AI(GenAI)에서는 특히 중요합니다. 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠를 생성하도록 설계된 많은 GenAI 시스템이 사용자와 직접 상호작용하며 대규모 의사결정에 영향을 미치기 때문에, 이러한 모델이 정확하고 편향되지 않으며 윤리적으로 타당한 출력을 생성하도록 보장하는 것이 필수입니다.
윤리는 책임 있는 AI의 주요 요소이지만 유일한 요소는 아닙니다. 실제로 책임 있는 AI와 윤리적 AI가 종종 혼용되기도 하지만 동일한 개념은 아닙니다.
- 책임 있는 AI
책임 있는 AI는 AI 시스템의 개발, 배포, 거버넌스를 안내하는 것보다 포괄적인 프레임워크입니다. 책임 있는 AI는 윤리뿐 아니라 공정성, 투명성, 책임성, 규정 준수까지 다루어 AI가 피해를 최소화하고 공익에 기여하도록 보장합니다. 책임 있는 AI는 AI가 사회 전반에 미치는 영향을 고려하고, 신뢰를 구축하며 AI 개발을 기존 가치에 부합하도록 하기 위한 실천을 포함합니다. - 윤리적 AI
윤리적 AI는 종종 책임 있는 AI의 하위 개념으로 간주되며 AI 개발과 사용의 도덕적, 윤리적 측면에 특히 초점을 맞춥니다. 이는 편향, 차별, 인간의 권리에 대한 AI의 영향과 같은 문제를 다룹니다. 윤리적 AI는 AI 의사결정의 도덕적 함의를 강조하며 정의와 기본권을 존중하고 해를 유발하지 않는 AI를 지향합니다.
책임 있는 AI의 기본 개념은 내재된 도덕성을 보여주는 지능형 시스템을 구축하는 것입니다. 물론 ‘도덕적’이라는 개념은 사람마다 다를 수 있습니다. 책임 있는 AI의 목표를 더욱 명확히 하기 위해, 컴퓨터 과학자들은 사용자가 신뢰할 수 있는 이상적인 AI의 특성을 정의하는 데 도움이 되는 프레임워크를 개발했습니다. 이러한 ‘신뢰할 수 있는 AI의 핵심 요소’는 엔지니어와 개발자가 책임 있는 AI 시스템을 설계, 테스트, 개선할 때 참고할 수 있는 일종의 검사 목록 역할을 합니다.
각 집단이 서로 다른 해석과 강조점을 가질 수 있지만, 대부분의 핵심 요소 프레임워크는 다음 항목을 다양한 형태로 포함합니다.
설명 가능성과 해석 가능성은 이해 관계자가 AI 시스템이 어떻게 의사결정을 내리는지 이해할 수 있게 해줍니다. 설명 가능성은 RNN(순환 신경망)과 같이 의사결정 과정을 파악하기 어려운 복잡한 모델에서 특히 중요합니다. 특징 중요도 분석과 반사실과 같은 기법은 개별 결과를 설명하는 데 도움이 되며 특정 입력이 AI 예측에 어떻게 영향을 미치는지 사용자가 더 쉽게 파악할 수 있게 해줍니다. 이러한 투명성은 책임성을 가능하게 하여 이해 관계자가 모델의 결함이나 편향을 식별하고 해결하는 데 도움을 줍니다.
이는 AI 시스템이 모든 사용자를 공정하게 대하고 체계적 편향이나 차별적 결과를 피하도록 하는 데 도움이 됩니다. 이 원칙은 채용 시스템이나 의료처럼 고위험 의사결정에 사용되는 AI에 매우 중요합니다. 공정성을 위해서는 대표 데이터 확보와 편향 완화 기법에 대한 노력이 필요하며 이는 서로 다른 인구 집단에 미치는 불균형한 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다. 형평성과 공정성을 확립하면 사용자 신뢰를 구축할 수 있으며 AI를 운영하는 조직을 평판 위험으로부터 보호할 수 있습니다.
재현성은 모델이 유사한 조건에서 일관되게 동작하도록 보장하며 모델 개발 프로세스가 검증되고 디버그될 수 있도록 합니다. 이 원칙은 모델이 어떻게 구축, 학습, 테스트되는지를 명확히 기록하므로 규정 준수와 감사 가능성의 핵심 요소입니다. 재현성은 투명성을 지원할 뿐만 아니라 AI 모델의 지속적 개선도 뒷받침합니다.
신뢰성과 안전성은 AI 시스템이 일관되게 작동하고 예기치 않은 상황에 안전하게 대응하도록 보장합니다. 이 원칙은 오류가 큰 영향을 미칠 수 있는 자율주행이나 의료 분야에서 AI를 배포할 때 매우 중요합니다. 신뢰할 수 있는 AI 시스템은 다양한 조건에서 엄격한 테스트를 거쳐 변동성과 에지 케이스를 처리하며 실패나 안전하지 않은 동작을 방지하는 데 도움을 줍니다. 신뢰성과 안전성 기준에는 변조를 방지하고 취약성을 완화하는 메커니즘도 포함되어 AI의 전체적 복원성을 강화합니다.
투명성은 AI 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 인사이트를 제공합니다. AI가 신뢰를 얻기 위해서는 그 운영 방식, 프로세스, 의사결정 경로가 명확하게 보이고 이해하기 쉬워야 합니다. 이는 사용자가 AI가 특정 작업에 적합한지 평가하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 또한 이는 이해 관계자가 상세한 시스템 성능 메트릭을 기반으로 더 나은 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
개인정보 보호 및 보안은 AI 시스템 내의 개인 및 비즈니스 데이터를 보호하는 데 중점을 둡니다. 이러한 실천은 AI 시스템이 데이터를 윤리적으로 관리하고 승인된 사용자만 접근하도록 제한하며 데이터가 전송 중일 때와 저장 중일 때 모두 안전하게 보호되도록 검증합니다. 개인정보 보호 및 보안 프로토콜은 사용자 데이터를 보호하고 악의적 접근을 방지하며 사용자 신뢰를 유지하고 규정 준수를 지원하는 데 필수입니다.
대규모 AI 모델이 성장함에 따라 탄소 발자국도 함께 증가합니다. 지속 가능성은 이러한 환경적 영향을 최소화하는 데 중점을 둡니다. 지속 가능한 AI 개발에는 컴퓨팅 자원을 최적화하고 에너지 효율성을 개선하는 작업이 포함됩니다. 지속 가능성을 우선하면 AI 시스템이 기업의 책임 경영 목표를 지원하고 더 넓은 환경적, 사회적 목표에 기여할 수 있습니다.
AI는 고립된 상태에서 작동하지 않으며 외부로부터 제공된 데이터와 지시에 의해 만들어진 산물입니다. 책임성은 AI 시스템이 어떻게 작동하고 사회에 어떤 영향을 미치는지에 대해 개발자와 조직이 책임을 지도록 합니다. 이를 위해서는 지속적인 모니터링, 상세한 문서화, 시스템 실패나 의도치 않은 결과를 해결하기 위한 종합적인 프로토콜이 필요합니다. 책임성 실천(예: MLOps)은 AI 시스템이 윤리 기준에 부합하도록 보장하면서 인간이 AI 의사결정을 의미 있게 통제할 수 있도록 합니다.
인간 중심성은 AI 시스템이 사용자 요구, 가치, 목표를 우선하여 인간의 이익을 위해 작동하도록 보장합니다. 인간 중심적 AI는 사용성 및 공감을 중시하며 인간의 의사결정을 대체하기보다는 보조하는 지능형 솔루션을 구축합니다. 이 원칙은 개발자가 인간의 능력을 보완하는 AI를 설계하도록 장려합니다.
포용성은 폭넓은 사용자가 혜택받을 수 있는 AI 시스템을 구축하고 접근성을 높이며 편향이나 배제 효과를 방지하는 것을 의미합니다. 포용적 AI는 다양한 인구 집단의 경험과 요구를 고려하며 다양한 개발팀 구성과 공정한 교육 데이터의 대표성을 우선합니다. 포용성을 고려해 AI를 설계하면 개발자는 더 폭넓은 사용자에게 효과적으로 서비스를 제공하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
AI는 2020년대 가장 영향력 있는 기술이 될 수 있으며 정부, 기업, 일상 생활 전반에 점점 더 깊이 통합되고 있습니다. AI가 광범위하게 활용되고 많은 사람이 AI 출력에 기반해 중요한 결정을 내리는 상황에서 AI 시스템이 그 수준에 걸맞은 신뢰성을 갖추는 것이 어느 때보다 중요해졌습니다. 책임 있는 AI는 이러한 요구를 해결합니다. 제대로 구현된 책임 있는 AI는 다음과 같은 효과를 실현합니다.
- 편향 감소
대표성과 공정성이 확보된 데이터 세트로 AI를 교육시키면 특정 집단에 불공정한 영향을 줄 수 있는 편향된 의사결정 가능성을 낮출 수 있습니다. - 투명성 향상
책임 있는 AI 실천에는 특정 AI 의사결정을 생성한 요인을 밝혀내는 설명 가능성 측정이 포함됩니다. - 규정 준수 강화
데이터 개인정보 보호와 AI 윤리에 관한 규제가 강화됨에 따라 책임 있는 AI 실천은 조직이 규제 기준을 충족하고 규정 준수 상태를 유지하도록 돕습니다. - 이해 관계자 신뢰 제고
책임 있는 AI를 채택하면 윤리적 AI 실천을 보장하여 소비자, 고객, 규제 기관의 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다. - 윤리적 정렬
책임 있는 AI는 AI 기술을 조직의 가치와 일치시키며 윤리적 비즈니스 관행을 위한 기반을 마련합니다. - 위험 완화
책임 있는 AI는 AI 수명 주기 초기에 잠재적 위험을 식별하고 대응함으로써 예기치 않은 결과 발생 위험을 줄이고 더 안전하고 신뢰할 수 있는 지능형 애플리케이션을 지원합니다.
책임 있는 AI를 구현하는 것은 단순히 정책을 수립하는 것에 그치지 않고 AI 개발, 배포, 모니터링의 모든 단계에 걸쳐 윤리적 고려를 내재화하는 것을 의미합니다. 다음은 조직이 책임 있는 AI를 효과적으로 구현하는 데 도움이 되는 주요 실천 방안들입니다.
AI는 조직의 핵심 가치와 윤리적 약속을 반영해야 합니다. 이러한 원칙을 정의하고 수립하는 과정은 인간 중심성, 포용성, 투명성, 책임성을 중심으로 명확한 지침을 마련하고 이를 AI 개발 프로세스의 기반 요소로 삼는 것을 포함합니다. 핵심 원칙은 다양한 기능을 가진 팀의 의견을 반영하여 협력적으로 개발해야 합니다. 이상적으로 이러한 팀에는 AI 전문가, 윤리학자, 법률 전문가, 비즈니스 리더가 포함되어야 합니다. 책임 있는 AI 원칙을 수립하면 공동의 윤리적 로드맵을 제공하여 AI 시스템이 사회적 기대를 반영하면서 비즈니스 목표도 지원하도록 보장하는 데 도움이 됩니다.
AI 시스템의 잠재적 영향을 평가하기 위해 영향 평가를 수행합니다. 긍정적 영향과 부정적 영향을 모두 분석하면 조직은 위험을 보다 정확하게 예측하고 이를 완화하기 위한 전략을 수립할 수 있습니다. 이 과정에는 주요 이해 관계자를 식별하고 그들이 어떻게 영향받을 수 있는지 고려하며 실제 영향을 지속적으로 모니터링할 방법을 개발하는 작업이 포함됩니다. 영향 평가는 선제적 위험 관리의 기초로 조직이 새로운 AI 시스템을 배포하기 전에 정보에 기반한 윤리적으로 타당한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다.
직원, 이해 관계자, 의사결정권자에게 책임 있는 AI 원칙과 실천에 대한 교육을 제공합니다. 조직은 목적에 맞는 교육 프로그램을 통해 규제 요구 사항과 AI 관련 문제에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 책임 있는 AI에 대한 인식을 높이면 책임감 있는 문화를 조성하고 직원이 문제 발생 시 이를 인지하고 해결할 수 있는 역량을 갖출 수 있습니다. 그리고 이는 책임 있는 AI 원칙이 조직 전체에 통합되도록 보장합니다.
데이터 수집과 모델 교육부터 배포와 모니터링에 이르기까지 모든 단계에 책임 있는 AI 실천을 내재화하여 윤리를 AI 개발의 중심에 둡니다. 데이터 소스와 의사결정 과정을 문서화하고 지속적인 모니터링을 실시하면 윤리가 지속적으로 우선순위를 유지하도록 보장할 수 있습니다. 인종, 성별, 사회경제적 지위와 같은 민감한 이슈에서는 특히 편향 탐지 및 공정성 테스트 기법을 정기적으로 적용해야 합니다.
AI가 종종 개인정보를 포함한 방대하고 다양한 데이터 세트에 의존함에 따라 데이터 오남용 및 무단 접근과 관련된 개인정보 보호 문제가 제기됩니다. 이를 해결하기 위해 조직은 투명성과 규정 준수를 강조하는 데이터 거버넌스 실천을 도입해야 합니다. AI 시스템은 데이터 사용 정책을 명확히 알리고 사전 동의를 얻고 민감한 정보를 보호하기 위한 안전 장치를 적용해야 합니다.
앞서 언급했듯이 AI는 인간의 의사결정을 절대 대체해서는 안 됩니다. 명확한 책임 체계를 정의하고 AI 시스템을 모니터링할 수 있는 메커니즘을 구축하여 감독을 마련해야 합니다. AI 의사결정에서 인간 감독을 적용하면 조직은 중요한 프로세스에 대한 통제력을 유지할 수 있으며 특히 의료, 재무, 형사사법과 같은 고위험 분야에서 필수입니다. 지속적인 모니터링을 수행하고 모델을 윤리 규정 준수 기준에 따라 정기적으로 감사하면 인간 감독 기능이 더욱 강화됩니다.
책임 있는 AI에 집중하는 산업 단체, 연구 기관, 오픈소스 커뮤니티와 협력합니다. 외부 기관과 연계하면 최신 윤리 기준과 책임 있는 AI 혁신의 동향을 지속적으로 파악할 수 있습니다. 외부 협업은 지식 공유를 촉진하고 윤리적 AI의 광범위한 발전에도 기여합니다.
책임 있는 AI가 보편화됨에 따라 AI 시스템을 구축하는 조직뿐만 아니라 더 넓은 인간 사회 전반에도 여러 뚜렷한 이점을 누리게 되었습니다. 다음 이점은 윤리적 AI 접근 방식이 어떻게 긍정적 변화를 이끌어 내는지 보여줍니다.
책임 있는 AI 실천을 채택하면 기업의 AI 제품 품질과 신뢰성을 직접적으로 향상할 수 있습니다. 모델 설계에서 투명성과 공정성을 우선하면 기업은 더 정확하고 편향되지 않은 결과를 보장하고 AI의 의사 결정 방식에 대한 투명성도 높일 수 있습니다. 이러한 수준의 인사이트는 기업이 AI 모델을 지속적으로 개선해 최적의 성능과 공정성을 확보하도록 돕습니다.
동시에 책임 있는 AI는 브랜드 평판을 강화합니다. 이러한 원칙을 준수하는 기업은 보다 신뢰할 수 있는 기업으로 평가받습니다. 이러한 노력은 개인정보 보호와 공정성을 중시하는 소비자를 유치합니다. 이는 종종 투자자, 직원, 비즈니스 파트너에게도 긍정적 매력으로 작용합니다. 경쟁이 치열한 시장에서 책임 있는 AI 실천으로 두각을 나타내는 조직은 데이터 개인정보 보호 문제나 비윤리적 AI 실천으로 어려움을 겪는 기업들과 차별화되어 평판 측면에서 우위를 확보할 수 있습니다.
AI의 투명성은 AI 기반 프로세스에 대한 통제감과 신뢰감을 형성하여 사용자가 기술에 더 적극적으로 참여하고 그 결과를 신뢰할 수 있게 합니다. 존중받고 충분한 정보를 제공받는 사용자일수록 자신의 권리를 존중하는 기업에 더 높은 충성도를 보입니다.
책임 있는 AI는 데이터 개인정보 보호를 최우선으로 하여 데이터 오남용 및 무단 접근과 관련된 위험으로부터 사용자를 보호합니다. 엄격한 개인정보 보호 실천을 시행하면 조직은 사용자에게 자신의 정보에 대한 더 많은 통제권을 부여하고 데이터가 윤리적으로 안전하게 처리된다는 확신을 제공할 수 있습니다.
AI의 영향력을 더 넓은 시각에서 바라볼 때, 책임 있는 AI는 공정하고 포용적이며 사회적으로 유익한 결과를 촉진함으로써 사회를 개선할 잠재력을 가지고 있습니다. AI 시스템이 윤리적 고려를 바탕으로 설계되면 의료, 교육, 금융 자원과 같은 필수 서비스에 편향 없는 접근을 제공하여 공평한 기회를 제공할 수 있습니다.
이는 강력하면서도 윤리적인 형태의 혁신을 촉진하여 조직이 도덕적 기준을 훼손하지 않고 복잡한 문제 해결에 AI 역량을 활용할 수 있게 해줍니다. 환경 영향 감소부터 유익한 과학 연구 촉진에 이르기까지 책임 있는 AI는 AI의 효율성을 건설적 방식으로 다양하게 적용함으로써 공익적 목표에 기여합니다.
AI의 범위와 영향력이 지속적으로 확대됨에 따라, 책임 있는 AI를 우선시하는 것은 분명 책임 있는 선택입니다. ServiceNow AI는 AI 수명 주기 전반에서 윤리적, 실용적 기준을 우선하여 비즈니스 가치와 인간 역량을 모두 향상하는 지능형 솔루션을 제공함으로써 그 의지를 입증합니다.
ServiceNow는 책임 있는 AI 원칙을 준수함으로써 효과적이고, 편향되지 않으며, 규정을 준수하고, 투명한 AI를 제공하는 데 앞장서고 있습니다. 이러한 원칙은 ServiceNow의 개발 및 거버넌스 실천을 이끌며, ServiceNow는 책임 있는 AI 핸드북과 같은 도구 및 자원을 통해 사용자가 책임감 있고 윤리적이며 장기적, 긍정적 영향을 염두에 두고 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다.
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