ㅁ 국제 동향

ㅇ 정의:
AI Governance는 인공지능 기술의 개발, 배포, 활용 전 과정에서 법적, 윤리적, 사회적 기준을 수립하고 준수하도록 관리·감독하는 체계와 절차를 의미한다.

ㅇ 특징:
– 국제기구(OECD, UNESCO, EU 등)에서 제시하는 가이드라인과 원칙을 반영한다.
– 법률, 규제, 표준, 인증, 감사 체계 등을 포함한다.
– 투명성, 공정성, 책임성, 안전성 확보를 목표로 한다.
– 기술 발전 속도와 규제 속도의 불균형 문제를 고려해야 한다.

ㅇ 적합한 경우:
– 다국적 기업이 여러 국가에서 AI 솔루션을 배포하는 경우
– 공공기관이 AI 기반 의사결정 시스템을 도입할 때
– AI 기술의 사회적 영향과 위험을 최소화해야 하는 프로젝트

ㅇ 시험 함정:
– AI Governance를 단순히 기술 표준화로만 이해하는 경우 오답
– 법률 규제와 윤리 가이드라인의 차이를 혼동하는 경우
– 단순한 내부 관리 절차와 국제적 거버넌스를 동일시하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– “AI Governance는 AI 개발과 활용의 전 과정에서 법적·윤리적 기준을 관리하는 체계를 의미한다.” (O)
– “AI Governance는 AI 알고리즘의 성능 최적화만을 목표로 한다.” (X)
– “AI Governance는 국가별 규제 차이를 무시하고 단일 기준만 적용한다.” (X)

ㅁ 추가 학습 내용

AI Governance 학습 시에는 국제 표준 및 규제 동향을 함께 이해하는 것이 중요하다. 주요 예시로는 EU AI Act의 위험 기반 접근(Risk-based approach), OECD AI 원칙(투명성, 설명가능성, 인권 존중), UNESCO 윤리 권고안이 있으며, 이를 비교 분석하는 것이 필요하다.

AI Governance는 다음과 같은 통제 요소를 포함한다.
– 기술적 통제: 모델 감사, 데이터 품질 관리
– 조직적 통제: 책임자 지정, 보고 체계
– 사회적 통제: 이해관계자 참여, 공청회

시험 대비를 위해 다음 개념의 차이를 명확히 이해해야 한다.
– 윤리 가이드라인과 법적 규제의 차이
– 내부 거버넌스와 국제 거버넌스의 범위 차이