ㅁ 프레임워크

ㅇ 정의:
AI 시스템의 설계, 개발, 배포 및 운영에서 발생할 수 있는 리스크를 체계적으로 관리하기 위한 구조적 접근 방법.

ㅇ 특징:
– 리스크 식별, 평가, 완화 및 모니터링의 전 과정을 포함.
– 다양한 이해관계자와의 협력을 강조.
– 유연하고 확장 가능한 구조를 지님.

ㅇ 적합한 경우:
– AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하고자 할 때.
– 규제 준수를 위해 체계적인 리스크 관리가 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 프레임워크와 관련된 주요 프로세스를 혼동할 가능성.
– 리스크 관리와 윤리적 고려를 동일시하는 오류.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AI 리스크 관리 프레임워크는 리스크 식별, 평가, 완화 및 모니터링 단계를 포함한다.”
– X: “AI 리스크 관리 프레임워크는 윤리적 문제를 해결하기 위한 구체적 기술을 제공한다.”

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1. AI Risk Management Framework (NIST AI RMF)

ㅇ 정의:
미국 국립표준기술연구소(NIST)에서 개발한 AI 시스템의 리스크를 체계적으로 관리하기 위한 프레임워크.

ㅇ 특징:
– 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발을 목표로 함.
– 리스크 관리의 4단계: 준비, 식별, 관리, 거버넌스.
– 국제적 표준화 가능성을 고려한 설계.

ㅇ 적합한 경우:
– AI 시스템의 신뢰성 확보와 투명성 강화를 목표로 할 때.
– AI 리스크 관리에 대한 글로벌 표준을 따르고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– NIST AI RMF의 4단계를 정확히 구분하지 못하는 경우.
– 해당 프레임워크와 다른 리스크 관리 프레임워크를 혼동하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “NIST AI RMF는 준비, 식별, 관리, 거버넌스의 4단계로 구성되어 있다.”
– X: “NIST AI RMF는 AI 시스템의 기술적 구현 방법을 상세히 설명한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

NIST AI RMF와 관련된 주요 개념 중 ‘신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)’의 정의와 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. **신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)의 정의**:
– 신뢰할 수 있는 AI는 안전성, 공정성, 투명성, 개인정보 보호, 보안, 복원력, 책임성을 포함한 다양한 속성을 갖춘 AI 시스템을 의미합니다.
– 이러한 속성들은 AI 시스템이 윤리적이고 사회적으로 수용 가능하며, 기술적으로 안정적임을 보장하는 데 필요한 기준으로 간주됩니다.

2. **신뢰할 수 있는 AI의 구성 요소**:
– **안전성(Safety)**: AI 시스템이 예측 가능한 방식으로 작동하며, 위험을 최소화하도록 설계되어야 합니다.
– **공정성(Fairness)**: AI가 특정 집단이나 개인에게 편향되지 않도록 설계되고 운영되어야 합니다.
– **투명성(Transparency)**: AI의 의사결정 과정이 이해 가능하며, 설명 가능해야 합니다.
– **개인정보 보호(Privacy)**: AI 시스템이 개인의 데이터를 안전하게 처리하고 보호해야 합니다.
– **보안(Security)**: 외부 공격이나 악용으로부터 AI 시스템을 보호하기 위한 강력한 보안 메커니즘이 필요합니다.
– **복원력(Resilience)**: 예상치 못한 상황에서도 AI 시스템이 안정적으로 작동할 수 있어야 합니다.
– **책임성(Accountability)**: AI 시스템의 결과에 대해 명확한 책임 구조를 갖추고 있어야 합니다.

3. **NIST AI RMF와 다른 국제적 프레임워크와의 차별화**:
– **NIST AI RMF**는 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 개발한 프레임워크로, AI 시스템의 신뢰성을 높이고 위험을 관리하기 위한 실용적인 지침을 제공합니다. 이는 AI 시스템의 설계, 개발, 배포, 운영 단계에서 발생할 수 있는 위험을 체계적으로 식별하고 완화하는 데 중점을 둡니다.
– 다른 국제적 프레임워크, 예를 들어, EU의 AI Act는 법적 규제와 준수 요건을 강조하며, 위험 기반 접근법을 통해 AI 시스템의 분류와 규제를 다룹니다. 이는 주로 법적 준수와 윤리적 책임을 강화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
– OECD AI 원칙은 글로벌 협력을 강조하며, AI의 책임 있는 개발과 사용을 위한 윤리적 기준을 설정합니다. 이는 정책적 권고를 통해 AI의 사회적 영향을 고려하는 데 중점을 둡니다.
– NIST AI RMF는 기술적이고 실용적인 접근법을 제공하며, 위험 관리와 신뢰성 향상을 위한 구체적인 방법론을 제시한다는 점에서 차별화됩니다. 이는 AI 기술의 실제 구현과 운영 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 데 초점을 맞춥니다.

요약하면, NIST AI RMF는 실용적이고 기술적인 관점에서 신뢰할 수 있는 AI를 구현하기 위한 도구를 제공하며, 다른 국제적 프레임워크는 법적 규제나 윤리적 기준을 강조하는 경향이 있습니다.