AI TRiSM(인공지능 신뢰, 위험 및 보안 관리)이란 무엇인가?

안녕하세요. 미래소년입니다.

 

오늘은 AI TRiSM에 대해서 알아보겠습니다.

위 이미지는 AI TRiSM(인공지능 신뢰, 위험 및 보안 관리)의 개념을 나타냅니다. 이는 신뢰와 공정성을 상징하는 균형 잡힌 저울, 보안을 위한 방패, 효율성과 거버넌스를 위한 상호 연결된 기어, 위험 식별 및 모니터링을 위한 확대경, 데이터 보호를 위한 자물쇠 등을 통해 시각적으로 표현되어 있습니다. 현대적이고 미래 지향적인 설정 속에서 AI와 기술을 나타내는 디지털 요소와 이진 코드가 포함되어 있습니다.

 

 

1. AI TRiSM의 개념 및 정의

AI TRiSM은 인공지능의 신뢰성, 위험 관리, 보안을 종합적으로 관리하기 위한 프레임워크입니다.

Gartner에 의해 정의된 AI TRiSM은 AI 모델 거버넌스, 신뢰도, 공정성, 신뢰성, 견고성, 효율성 및 데이터 보호를 지원합니다. 이 프레임워크는 조직이 AI 기술 사용과 관련된 잠재적 위험을 식별, 모니터링하고 감소시키며, 관련 규정 및 데이터 프라이버시 법규를 준수할 수 있도록 지원합니다​ (Splunk)​.

 

좀더 쉽게 설명을 드리면,

AI TRiSM을 우리가 학교에서 수업을 듣는 것과 비슷한 상황으로 생각해볼 수 있습니다.

예를 들어, 선생님이 학생들이 수업에 잘 따라올 수 있도록 여러 가지 규칙과 지침을 만드는 것처럼, AI TRiSM도 인공지능(AI)이 우리 사회에서 잘 작동하도록 돕는 일종의 규칙과 지침을 제공합니다.

 

1-1. AI 모델 거버넌스: 이건 마치 학급 회의를 통해 규칙을 정하는 것과 같아. AI가 어떻게 행동해야 하는지, 무엇을 해야 하고 무엇을 하지 말아야 하는지에 대한 규칙을 만드는 것입니다.

1-2. 신뢰도와 공정성: 여러분이 팀 프로젝트를 할 때, 모든 팀원이 공평하게 일하고 평가받길 원하는 것처럼, AI도 모두에게 공평하게 동작하고 결과를 내야 합니다. 그래서 AI가 특정한 그룹을 차별하지 않도록 보장하는 거입니다.

1-3. 신뢰성과 견고성: 이건 마치 시험을 보기 전에 공부하는 것과 비슷합니다. AI가 주어진 임무를 정확하고 오류 없이 수행할 수 있도록 충분히 준비되고 테스트되어야 한다는 것을 의미합니다.

1-4. 효율성: 모든 학생이 시간을 잘 활용하고 공부하는 것이 중요하듯이, AI도 주어진 자원을 최대한 활용하여 효율적으로 작업을 수행해야 함을 뜻합니다.

1-5. 데이터 보호: 마지막으로, 여러분의 개인 정보가 학교에서 안전하게 보호되길 바라는 것처럼, AI TRiSM은 AI가 사람들의 데이터를 안전하게 다루고 보호하도록 도와줍니다.

 

간단히 말해, AI TRiSM은 AI가 학교에서 학생들이 따라야 하는 규칙과 비슷한 규칙을 따르도록 만드는 것입니다. 이를 통해 AI가 우리 사회에서 좋은 친구가 되도록 도와주는 것이죠. AI가 잘못된 정보를 배우거나 부정확한 결정을 내리지 않도록, 그리고 모두에게 공정하게 서비스를 제공하도록 돕는 것을 의미합니다.

 

 

2. AI TRiSM의 활용 사례

덴마크 비즈니스 기관과 Abzu의 사례는 AI TRiSM의 핵심 원칙인 신뢰성, 위험 관리, 보안에 대한 실질적인 접근 방식을 보여줍니다. 이들 사례를 통해 AI 기술을 책임감 있고 윤리적으로 사용하는 방법에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다.

+ 덴마크 비즈니스 기관: 공정하고, 투명하며, 책임 있는 AI 모델을 구축하기 위해 높은 수준의 윤리적 기준을 AI 모델에 주입하는 프로세스를 개발. AI 모델이 윤리적이라는 것을 보장하고 고객 및 이해관계자와의 신뢰를 구축하는 데 도움.

 

2-1. 덴마크 비즈니스 기관의 윤리적 AI 모델 구축

덴마크 비즈니스 기관은 공정하고, 투명하며, 책임 있는 AI 사용을 목표로 설정했습니다. 이를 위해, 고유의 윤리적 기준을 설정하고 AI 모델 개발 과정에 이 기준을 통합하는 절차를 개발했습니다. 이 절차는 다음과 같은 여러 단계를 포함할 수 있습니다:

1. 윤리적 평가: 모든 AI 프로젝트의 시작 단계에서 윤리적 영향 평가를 수행하여 잠재적인 윤리적 문제를 식별합니다.
2. 투명성 확보: 개발 과정과 의사 결정 과정이 투명하게 이루어지도록 하여 이해관계자가 AI 모델의 작동 방식을 이해하고 신뢰할 수 있도록 합니다.
3. 지속적인 모니터링: AI 모델을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 윤리적 기준을 준수하고 있는지 확인합니다.

이러한 접근 방식은 AI 모델이 윤리적으로 책임감 있게 개발되고 사용될 수 있도록 보장하며, 이해관계자와의 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

+ Abzu: 덴마크의 스타트업인 Abzu는 수학적으로 설명 가능한 모델을 생성하여 원인과 결과 관계를 식별할 수 있는 AI 제품을 구축. 이를 통해 고객은 유방암 약물 개발에 효과적으로 활용​.

 

2-2. Abzu의 수학적으로 설명 가능한 AI 모델

Abzu는 AI 분야의 혁신적인 접근 방식을 취하고 있는 덴마크의 스타트업입니다. Abzu의 AI 제품은 수학적으로 설명 가능한 모델을 생성하여, AI의 결정과 예측이 어떻게 이루어지는지 이해할 수 있게 합니다. 이는 AI의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

 

Abzu의 기술은 특히 유방암 약물 개발과 같은 복잡한 문제 해결에 활용될 수 있습니다.

이 기술을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다:

• 원인과 결과의 명확한 이해: AI 모델이 식별한 원인과 결과 관계를 수학적으로 설명할 수 있어, 연구원과 개발자가 보다 효과적인 의사결정을 할 수 있습니다.
• 신뢰성 있는 결과: 수학적으로 설명 가능한 모델은 AI의 결정 과정을 명확하게 이해할 수 있게 해주므로, 연구 결과에 대한 신뢰성을 높입니다.
• 개발 과정의 효율성 향상: 명확하고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 사용함으로써, 약물 개발 과정이 보다 효율적으로 진행될 수 있습니다.

덴마크 비즈니스 기관과 Abzu의 사례는 AI 기술을 책임감 있고 윤리적으로 사용하려는 노력이 어떻게 실제로 구현될 수 있는지 보여줍니다. 이러한 접근 방식은 AI 기술이 사회적 가치를 창출하고 인간의 삶을 개선하는 데 기여할 수 있도록 돕는 좋은 예시입니다.

 

 

3. AI TRiSM의 문제점 및 위험성

AI TRiSM은 AI 모델의 신뢰성과 안전성을 향상시키지만, 여전히 몇 가지 문제점과 위험성을 내포하고 있습니다. 예를 들어, AI 모델은 종종 편향된 데이터에 기반하여 편향된 결정을 내릴 수 있으며, 이는 공정성 및 신뢰성 문제로 이어질 수 있습니다. 또한, AI 모델의 복잡성과 불투명성은 모델의 예측이나 결정이 어떻게 이루어지는지 이해하기 어렵게 만듭니다. 

 

이를 좀더 쉽게 설명하면,

여러분이 컴퓨터 게임을 만들고 있다고 예를 들어보겠습니다. 이 게임에서, 플레이어의 행동을 바탕으로 컴퓨터가 어떻게 반응해야 할지 결정하는 인공지능(AI)을 사용하고 싶다면.

3-1. 데이터 기반의 편향

만약 여러분이 만든 게임의 AI가 과거에 많은 사람들이 게임을 어떻게 플레이했는지에 대한 데이터를 사용한다고 가정을 해 보겠습니다. 그러나, 이 데이터가 특정 유형의 플레이어에게서만 수집되었다면, AI는 다른 유형의 플레이어를 제대로 이해하지 못할 수 있습니다.

 

예를 들어, 만약 데이터가 주로 경험 많은 게이머로부터 수집되었다면, 초보자가 게임을 플레이할 때 AI는 그들의 행동을 제대로 예측하지 못할 수 있습니다. 이는 AI의 결정이 편향되었다고 볼 수 있습니다.

 

3-2. 복잡성과 불투명성

다음으로, AI 모델이 어떻게 결정을 내리는지 이해하는 것은 마치 복잡한 마술 트릭을 풀어내는 것과 같을 수 있습니다. AI 모델이 매우 복잡하고, 그 안에서 무슨 일이 일어나고 있는지 외부에서는 보이지 않는다면(불투명성), 게임을 플레이하는 사람이나 게임을 만드는 개발자조차도 AI가 왜 특정한 반응을 보이는지 이해하기 어려울 수 있습니다.

 

예를 들어, 게임의 AI가 플레이어가 특정 지역에 들어설 때마다 예상치 못한 반응을 보인다면, 그 이유를 알아내기 위해 AI의 '생각'을 들여다봐야 하는데, 이게 만약 너무 복잡하다면 그 원인을 파악하기가 어려울 것입니다.

 

이런 문제점들은 AI TRiSM이 해결하고자 하는 중요한 이슈입니다.

 

AI 모델의 편향을 최소화하고, 그 작동 방식을 보다 투명하게 만들어, 모두가 AI의 결정을 신뢰할 수 있도록 하는 것이죠. 그러나, 이 목표를 달성하기 위해서는 계속해서 노력하고 개선해 나가야 합니다. AI TRiSM 프레임워크는 이런 문제들을 인식하고 해결하기 위한 첫 걸음이 될 수 있지만, 완벽한 해결책을 제공하기까지는 여전히 많은 도전과제가 남아 있습니다.

 

 

4. 사회적 영향

AI TRiSM은 AI 기술이 사회에 미치는 영향을 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, AI TRiSM 프레임워크를 통해 조직은 AI 기술의 부정적인 영향을 최소화하고, 공정성, 신뢰성, 그리고 데이터 보호를 강화할 수 있습니다. 이는 AI 기술이 사회 전반에 긍정적인 영향을 미치도록 도움을  수 있습니다.

AI TRiSM의 사회적 영향을 쉽게 이해하기 위해, 우리가 일상에서 자주 접하는 스마트폰 앱의 예를 들어보겠습니다.

 

4-1: 의료 앱

스마트폰에 있는 의료 관련 앱이 사용자의 건강 데이터를 분석해 개인 맞춤형 건강 조언을 제공한다고 하면, AI TRiSM 프레임워크를 사용함으로써, 이 앱은 사용자의 개인 정보를 안전하게 보호하고, 모든 사용자에게 공정한 조언을 제공하며, 잘못된 건강 정보로 인한 위험을 최소화할 수 있습니다. 이는 사용자가 더 건강한 생활을 유지하도록 도울 뿐만 아니라, 개인 정보 보호에 대한 신뢰도 높일 수 있습니다.

 

4-2: 채용 프로세스

채용을 위해 AI를 사용하는 회사를 생각해 보겠습니다. AI TRiSM의 원칙에 따라 개발된 AI는 이력서를 분석할 때, 성별이나 인종과 같은 편향된 요소를 배제하고 순수하게 지원자의 자격과 경험에만 기반하여 평가를 합니다. 이를 통해 모든 지원자에게 공정한 기회를 제공하며, 다양성과 포용성이 강화된 직장 문화를 조성할 수 있습니다.

 

4-3: 소셜 미디어 알고리즘

소셜 미디어 플랫폼이 AI를 사용하여 사용자에게 콘텐츠를 추천한다고 가정해 보겠습니다. AI TRiSM 프레임워크를 적용하면, 이 플랫폼은 사용자의 데이터를 보호하는 동시에, 편향되지 않고 다양한 관점의 콘텐츠를 제공함으로써 정보의 다양성을 증진시킬 수 있습니다. 이는 사용자가 더 넓은 시야를 가지고 세상을 바라볼 수 있게 도와줄 수 있습니다.

 

이런 예들을 통해, AI TRiSM이 어떻게 AI 기술의 사회적 영향을 긍정적으로 관리하는 데 기여하는지 알 수 있습니다. AI TRiSM은 단순히 기술적인 문제를 넘어, AI가 우리 사회에 미치는 영향을 책임감 있게 관리하려는 노력의 일환이며, 이는 모두에게 더 나은 미래를 만들어가는 데 중요한 역할을 할 것니다.

 

 

5. 향후 기대효과

AI TRiSM의 향후 기대효과는 매우 큽니다. 조직은 AI TRiSM 프레임워크를 통해 AI 모델의 신뢰도를 높이고, 관련 규정 준수를 보장하며, 고객 및 이해관계자와의 신뢰를 구축할 수 있습니다. 또한, AI 기술의 안전한 사용을 통해 AI의 사회적 수용도를 높이고, AI 기술의 혁신과 발전을 촉진할 수 있습니다.

AI TRiSM의 향후 기대효과는 다양한 산업과 업종, 그리고 개인별로 상당히 긍정적인 변화를 가져올 것입니다. 여기서는 몇 가지 예를 들어 AI TRiSM이 어떻게 각 분야에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지 살펴보겠습니다.

 

5-1. 산업별 예시

1. 의료 분야: 의료 분야에서 AI TRiSM을 적용하면, 진단의 정확성을 향상시키고, 환자 데이터의 보안을 강화할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 환자의 의료 기록을 분석하여 질병을 조기에 진단하더라도, 해당 데이터는 매우 민감하기 때문에 철저한 보호가 필요합니다. AI TRiSM 프레임워크는 이러한 AI 시스템이 윤리적 기준과 보안 규정을 준수하도록 보장하여, 환자의 신뢰를 쌓고, 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있게 합니다.
2. 금융 분야: 금융업에서는 AI TRiSM이 고객의 금융 정보 보호와 사기 거래 탐지에 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI 모델이 고객의 거래 패턴을 학습하여 비정상적인 활동을 식별함으로써 사기를 예방할 수 있지만, 이 과정에서 고객의 데이터 보호가 매우 중요합니다. AI TRiSM은 이러한 금융 AI 시스템이 고객의 개인정보를 안전하게 처리하며, 동시에 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 서비스를 제공할 수 있도록 도와줍니다.
3. 제조업: 제조업에서 AI TRiSM의 적용은 생산 과정의 효율성을 증가시키고, 안전 문제를 감소시킬 수 있습니다. AI 기술을 통해 생산 라인의 이상을 조기에 감지하고 예방할 수 있으며, 이는 제품의 품질을 향상시키고 생산 비용을 절감하는 효과를 가져옵니다. AI TRiSM은 이러한 AI 시스템이 제조 과정에서 발생할 수 있는 위험을 관리하고, 근로자의 안전을 보장하는 데 기여합니다.

5-2. 개인별 기대효과

• 일반 소비자: 소비자들은 AI TRiSM을 통해 더 안전하고 개인화된 제품과 서비스를 이용할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 개인 맞춤형 추천 시스템이나 자동화된 고객 서비스는 소비자의 경험을 개선하며, 동시에 AI TRiSM은 이러한 서비스가 소비자의 개인정보를 적절히 보호하도록 합니다.
• 직장인 및 전문가: AI TRiSM은 직장에서의 AI 도구 사용을 더 안전하고 효율적으로 만들어 줍니다. 예를 들어, 업무 자동화 도구는 작업 부하를 줄여주고 생산성을 높여주지만, 이 과정에서 발생할 수 있는 데이터 유출이나 오작동의 위험을 AI TRiSM을 통해 최소화할 수 있습니다.

결론적으로, AI TRiSM은 다양한 산업과 개인에게 AI 기술을 보다 안전하고 신뢰할 수 있게 만들어 줄 것입니다. 이를 통해 AI 기술의 사회적 수용도가 높아지고, 기술 혁신이 촉진되며, 결국 모두에게 이익이 되는 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있습니다.

 

 

 

 

 

정보검색의 진화. 챗GPT

검색말고 질문하세요.

 

저자 미래소년이었습니다.