AI 윤리 - 인공지능 시대의 신뢰 구축

AI 윤리는 기술 혁신의 정직성을 위한 나침반 역할을 합니다. 기업 리더들이 기술 발전이 사회에 이바지하고, 인권을 존중하며, AI가 유해한 목적으로 사용되는 것을 방지하도록 장려합니다.

이미지 44.png — 윤리적이고 책임감 있는 AI 활용. 사진: Midjourney

이는 리더에게 윤리적 행동을 장려할 책임을 부여합니다.

윤리적 AI 배포의 과제

공정성과 차별

AI는 의사 결정 시 다양한 사용자 집단이 공정하게 대우받도록 보장해야 합니다. 그러나 오늘날 많은 AI 시스템은 여전히 훈련 데이터나 알고리즘 자체의 편향에 영향을 받아 편향된 행동을 보이는 경우가 많습니다. 이는 편향된 프로필 분류, 불공정한 신용 평가, 또는 의료 서비스 불균형으로 나타날 수 있습니다.

오류는 실제 상황을 충분히 반영하지 못하는 데이터 환경이나 왜곡된 데이터에서 발생하는 경우가 많습니다. 따라서 AI 이니셔티브는 정형 데이터, 비정형 데이터, 실시간 데이터, 과거 데이터 등 다양한 소스의 데이터를 통합하는 것부터 시작해야 합니다. 이를 통해 AI 모델이 신뢰할 수 있고 시의적절한 데이터를 기반으로 구축될 수 있습니다.

개인정보 보호 및 데이터 보호

효과적인 AI는 민감한 고객 정보나 회사 내부 정보를 포함한 많은 데이터를 필요로 합니다. 이는 특히 법률이나 의료 분야에서 중요한 결정을 내리는 데 AI를 활용할 때 개인정보 보호 문제를 야기합니다. 문제는 AI가 데이터를 어디에서 얻고 어떻게 수집하는가입니다.

한 가지 강력한 접근 방식은 엄격한 데이터 보안 표준을 준수하는 것입니다. 예를 들어, AI 번역 회사 DeepL은 GDPR, ISO 27001, SOC 2 Type II와 같은 표준을 준수하여 전체 AI 개발 프로세스를 관리하고 데이터 보안을 보장합니다. DeepL은 높은 정확성과 보안에 대한 헌신으로 현재 제조업체들의 신뢰를 받고 있습니다.

거버넌스와 책임

기업은 AI 사용이 통제되고 기존 규정을 준수하도록 해야 합니다. 핵심 질문은 "AI가 실수를 한다면 누가 이를 수정할 책임이 있는가?"입니다. 한 사람에게 책임을 전가하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 포괄적인 감독을 보장하기 위해서는 여러 당사자가 책임을 분담해야 합니다.

이해관계자들은 GDPR(개인정보보호법)이나 유럽연합의 AI법과 같은 최신 규정을 지속적으로 준수해야 합니다. 예를 들어, AI 기반 법률 정보 솔루션을 제공하는 CUBE는 RegAI를 활용하여 글로벌 규제 업데이트를 지속적으로 모니터링하고 처리함으로써 금융 산업에서 AI의 안전하고 책임감 있는 활용을 보장합니다.

또한, 투명성과 책임성을 높이기 위해 기업은 자사의 AI 운영을 신뢰할 수 있는 AI에 대한 EU 윤리 지침 및 IEEE의 윤리적으로 정렬된 설계와 같은 윤리 지침에 맞춰야 합니다.

환경 영향

AI는 막대한 CO₂ 배출량을 발생시킵니다. H2OIQ에 따르면, AI 모델(예: 대규모 언어 모델)을 훈련하는 데 수천 메가와트시의 전력이 소비되고 수백 톤의 탄소가 배출되는데, 이는 미국 수백 가구가 1년 동안 배출하는 양과 맞먹는 수치입니다. 가트너는 2030년까지 AI가 전 세계 전력의 최대 3.5%를 소비할 것으로 예측합니다.

일부 기업은 이미 조치를 취했습니다. 예를 들어 NVIDIA는 에너지 효율적인 GPU 설계에 집중했으며, Blackwell GPU는 특정 AI 작업 실행 시 CPU보다 에너지 효율이 20배 높습니다. NVIDIA의 데이터 센터는 또한 폐쇄 루프 액체 냉각과 재생 에너지를 사용하여 수자원을 절약합니다.

사업에 대한 의미

기업 리더들에게 "윤리적 AI"는 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하고 유지하는 것을 의미합니다. 다음은 다섯 가지 접근 방식입니다.

사람을 대체하는 것이 아니라, 권한을 부여하세요

인간의 역할을 대체하는 것이 아니라, 성과를 향상시키는 AI를 구축하세요. 예를 들어, 프로그래머는 Copilot을 사용하여 반복적인 작업을 자동화함으로써 생산성을 40% 향상시킬 수 있습니다.

편향된 감사와 인적 감독

편향을 감지하고 인간 참여형 통제를 유지하기 위해 정기적인 감사를 실시하십시오. 예를 들어, AI가 신용 점수를 평가할 때, 공정성을 보장하기 위해 인간 감사자가 이를 검토해야 합니다.

데이터 사용의 투명성

AI가 개인 데이터를 어떻게 사용하고 공유하는지 항상 투명하게 밝혀야 합니다. 예를 들어, 전자상거래 플랫폼은 고객 데이터를 사용하여 제품을 추천하는 방식을 설명해야 합니다.

AI 윤리에 대한 팀 교육

윤리 지침을 개발하고 직원들에게 AI의 편견을 인식하도록 교육해야 합니다. 예를 들어, 고객 서비스 담당자는 AI 챗봇의 편견을 파악하는 방법을 배워야 합니다.

지속 가능한 개발 목표에 맞춰 AI 조정

AI 이니셔티브가 회사의 지속가능성 목표 달성에 기여하도록 하세요. 예를 들어, 탄소 배출량을 줄이기 위해 AI를 활용하여 스마트 배송을 계획할 수 있습니다.