인공 지능은 매우 강력하고 매우 밝은 미래를 가지고 있습니다. 그러나 잘못된 손에 넘어가거나 악의적인 의도로 취급되면 인류에게 상상과 회복을 넘어선 피해를 줄 수 있습니다.
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책임감 있는 AI란?
책임감 있는 AI AI 기반 시스템을 윤리적으로 건전하고 사회적으로 책임 있게 사용하여 유해한 영향을 최소화하고 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다. 이는 기업 세계의 다양한 부문 간에 신뢰 요소를 구축합니다.
책임 있는 AI의 모범 사례는 무엇입니까?
인공 지능의 힘을 활용하고 윤리적 사용의 무결성을 유지하기 위해 AI 기반 시스템의 투명성을 보장하기 위해 기업에서 도입한 다양한 지침이 있습니다. 그러나 조직의 워크플로가 서로 다르기 때문에 이러한 지침과 모범 사례는 회사마다 다를 수 있습니다.
다음은 책임 있는 AI의 모범 사례입니다.
- 책임 있는 AI 도구를 사용하여 개인 정보 보호 및 보안 목적으로 데이터의 민감도를 평가하고 식별합니다.
- 편견 등을 제거하기 위해 데이터를 지속적으로 필터링하고 모니터링합니다.
- 투명성과 추적성을 보장하기 위한 각 단계의 문서화.
- 구성원들이 각자의 관점과 아이디어를 공유하고 책임 있는 AI 지침을 효율적으로 적용하기 위해 창의성을 발휘할 수 있도록 합니다.
책임 있는 AI에 대한 지침은 무엇입니까?
Google과 Microsoft에서 다양한 가이드라인을 제공하고 있으며 많은 회사에서도 가이드라인을 도입했습니다. 그러나 이들 모두가 공유하는 공통점은 다음과 같습니다.
개인 정보 보호 및 보안
정확한 결과를 생성하고 패턴을 식별하며 결과를 예측하기 위해 AI 기반 시스템은 효율성을 훈련하고 테스트하기 위한 대규모 데이터 세트가 필요합니다. 이러한 데이터 세트에는 개인, 전문 및 민감한 데이터도 포함됩니다. 따라서 시스템의 전체 수명 주기 동안 기밀 데이터의 보안을 강화하는 것은 조직의 책임입니다.
투명도
수집 또는 생성된 데이터는 워크플로의 투명성을 보장하기 위해 가능한 최상의 표준에 따라 문서화되어야 합니다. 이 접근 방식은 실패 원인 또는 잘못된 데이터 세트 생성을 식별하여 AI 시스템의 추적 가능성에서도 조직에 도움이 됩니다.
책임
책임이라는 용어는 AI 시스템의 적절한 기능과 불리한 상황에서도 성능을 유지할 수 있는 잠재력을 의미합니다. 조직 내에서 운영되는 관련 부서는 시스템의 지속적인 모니터링을 보장하고 AI 배포에 대한 규칙 및 규정의 표준이 충족되고 보장되도록 해야 합니다.
사회에 힘을 실어주기
AI의 목표는 모든 사람이 가능한 최선의 긍정적인 방식으로 기술의 발전을 향유하는 사회를 개발하고 변화시키는 것입니다. AI 기반 시스템이 피부색, 인종 또는 신념에 따라 사람들을 선호하는 시스템을 상상해 보십시오. 그게 이상적인 사회일까요?
데이터 거버넌스
종종 인공 지능 시스템의 교육 및 테스트를 위해 수집된 데이터는 편향되고 오류가 있으며 부정확합니다. 악의적이고 잘못된 데이터에 대해 시스템을 교육하면 출력 방향이 변경됩니다.
지속적인 모니터링
AI 시스템의 적절하고 정확한 기능을 보장하기 위해서는 데이터와 시스템에 대한 지속적인 모니터링과 검사가 필요합니다. 기계는 인간에게 도움의 손길을 주기 위해 만들어졌지만 기계가 인간의 논리와 프로그래밍에 따라 작동한다는 사실 또한 잘못된 것일 수 있습니다.
그것이 가이드의 전부입니다.
결론
책임 있는 AI는 AI 기술의 올바른 적용과 윤리적 사용을 보장합니다. 지침을 구현하면 떠오르는 우려를 막고 AI의 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모든 회사는 이러한 원칙의 지침 및 구현에 대해 서로 다른 관점을 공유합니다. 그들은 유익한 사회를 위해 AI를 윤리적으로 사용한다는 공통점을 공유합니다. 기술이 이 세상을 계속 혁신함에 따라 책임감 있는 AI가 필요하며 앞으로도 그럴 것입니다.