ㅁ 책임 있는 AI

ㅇ 정의:
인공지능 모델의 개발, 배포, 운영 전 과정에서 투명성, 공정성, 안전성, 규제 준수 등을 보장하기 위한 관리 체계.

ㅇ 특징:
– 모델의 생애주기 전반(Lifecycle)에 걸친 관리 절차 포함
– 데이터, 알고리즘, 결과 해석 가능성, 의사결정 근거 기록
– 규제 기관 및 이해관계자 요구사항 반영
– 리스크 평가 및 완화 계획 포함

ㅇ 적합한 경우:
– 금융, 의료, 공공 분야처럼 규제가 엄격한 산업
– 모델의 결정이 사회적·법적 영향을 미치는 경우

ㅇ 시험 함정:
– Model Governance를 단순히 모델 성능 관리로만 한정하는 경우 (X)
– 데이터 거버넌스와 동일시하는 경우 (X)
– 규제 준수와 내부 정책 준수를 모두 포함해야 함 (O)

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– “Model Governance는 모델의 정확도 향상만을 목적으로 한다.” → X
– “Model Governance는 모델 개발·운영 전 과정의 투명성과 규제 준수를 관리한다.” → O

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1. Model Governance

ㅇ 정의:
AI 모델의 기획, 개발, 배포, 모니터링, 폐기까지 전 단계에서 윤리·규제·품질 기준을 준수하도록 관리하는 체계.

ㅇ 특징:
– 모델 버전 관리, 변경 이력 추적
– 데이터 품질 및 편향성 점검 절차 포함
– 설명 가능성(Explainability) 확보
– 외부 규제 및 내부 정책 동시 반영
– 책임 주체와 승인 절차 명확화

ㅇ 적합한 경우:
– AI 결과에 대한 법적 책임이 중요한 프로젝트
– 다수 이해관계자가 참여하는 대규모 AI 서비스

ㅇ 시험 함정:
– 단순한 MLOps와 동일한 개념으로 오인 (X)
– 규제 준수만 포함하고 윤리적 고려는 제외한다고 이해 (X)
– 모델의 전 생애주기 관리 포함 (O)

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– “Model Governance는 모델 개발 단계에서만 적용된다.” → X
– “Model Governance는 모델의 생애주기 전반에 대한 관리 체계이다.” → O

ㅁ 추가 학습 내용

Model Governance 학습 시 국제 표준과 프레임워크를 함께 이해해야 한다.
대표적으로 NIST AI Risk Management Framework, ISO/IEC 23894(인공지능 신뢰성 관리) 등이 있으며, 이는 시험에 출제될 수 있다.

Model Governance는 데이터 거버넌스, AI 윤리 원칙, MLOps와의 차이점을 명확히 구분해야 한다.
시험에서는 ‘책임 있는 AI’의 핵심 요소인 투명성, 공정성, 안전성, 책임성, 프라이버시 보호를 Model Governance와 연결하는 문제가 출제될 수 있다.

또한 실제 사례 기반 문제 가능성이 높으며, 예로 금융권 신용평가 모델의 편향성 관리 사례가 있다.
GDPR, AI Act 등 글로벌 규제와 연계된 관리 포인트에 대한 이해도 필요하다.