ㅁ 국제 동향

ㅇ 정의:
국제적으로 AI 시스템 구축 및 활용에 대한 윤리적 기준과 규제를 설정하는 움직임.

ㅇ 특징:
각 국가 및 지역별로 규제의 범위와 초점이 다르며, 특히 EU는 강력한 규제안을 제안하고 있음.

ㅇ 적합한 경우:
글로벌 AI 비즈니스를 운영하거나 다국적 기업으로서 각국의 규제를 준수해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
특정 국가의 규제 내용을 혼동하거나, 규제가 적용되는 범위를 잘못 이해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 국제 동향은 각 국가 및 지역의 규제 차이를 이해하는 것이 중요하다.
X: 국제 동향은 모든 국가가 동일한 규제를 적용한다.

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1. EU AI Regulations

ㅇ 정의:
유럽연합에서 제안한 AI 시스템에 대한 규제안으로, AI의 윤리적 사용과 위험 관리를 목표로 함.

ㅇ 특징:
위험 기반 접근 방식을 채택하여 고위험 AI 시스템에 대해 더 엄격한 규제를 적용하며, 투명성과 책임성을 강조함.

ㅇ 적합한 경우:
유럽연합 내에서 AI 시스템을 개발하거나 배포하는 기업, 혹은 이와 관련된 서비스를 제공하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
규제 적용 대상이 모든 AI 시스템이라고 오해하거나, 고위험 AI 시스템의 정의를 잘못 이해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: EU AI Regulations은 고위험 AI 시스템에 대해 더 엄격한 규제를 적용한다.
X: EU AI Regulations은 모든 AI 시스템을 동일하게 규제한다.

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ㅁ 추가 학습 내용

EU AI 규제와 관련하여 시험 대비를 위해 다음 내용을 정리해 학습하세요.

1. **고위험 AI 시스템의 정의**
– 인간의 안전, 생명, 건강, 기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 AI 시스템.
– 예: 의료기기, 교통 관리 시스템, 법 집행과 관련된 기술 등.
– 고위험 AI 시스템은 엄격한 평가와 규제 대상.

2. **규제 준수에 필요한 기술적 요구사항**
– 데이터의 품질 및 정확성: AI 시스템 훈련에 사용되는 데이터는 편향되지 않고 대표성을 가져야 함.
– 투명성 및 설명 가능성: AI 시스템의 작동 원리를 이해할 수 있도록 설명 가능해야 함.
– 안전성: 시스템이 예측 불가능하게 작동하지 않도록 설계 및 테스트.
– 인적 감독: AI 시스템의 주요 의사결정 과정에서 인간의 개입 가능성 보장.
– 보안 및 개인정보 보호: 데이터 보호 규정을 준수하고 사이버 보안 위협에 대비.

3. **위반 시의 법적 제재**
– 규제 위반 시 높은 수준의 벌금 부과 가능.
– 벌금은 기업의 전 세계 연간 매출의 일정 비율에 따라 책정.
– 반복적인 위반 사례에 대해 더 강력한 제재 가능.

4. **EU 규제와 다른 국가/지역의 규제 비교**
– EU: AI 시스템의 윤리적 사용과 기본권 보호에 초점.
– 미국: 주로 산업 혁신과 시장 경쟁력 강화에 중점.
– 중국: AI 기술 개발과 국가 통제 강화에 주력.
– 차별화된 점: EU는 AI의 위험 수준에 따라 규제 강도를 차별화하며, 투명성과 개인정보 보호를 우선시함.

위 내용을 학습 노트에 추가하고, 각 항목에 대한 세부 사례와 실제 적용 방식을 참고하여 이해도를 높이세요.