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개요AI 기술의 급속한 확산은 사회, 경제, 윤리 전반에 걸쳐 긍정적 가능성과 동시에 심각한 위험을 내포합니다. 이에 따라 기술 도입 시점에서부터 AI의 사회적 책임과 위험성을 체계적으로 평가하는 “Responsible AI Impact Assessment(RAIIA)”의 중요성이 부각되고 있습니다. RAIIA는 알고리즘의 편향, 개인정보 침해, 투명성 부족, 사회적 불평등 등을 사전에 진단하고 개선 방안을 마련하기 위한 프레임워크로, AI 프로젝트 전 주기에 걸쳐 지속적으로 적용됩니다. 본 글에서는 RAIIA의 개념, 주요 구성요소, 적용 사례, 기술적 도구와 실행 전략 등을 심층적으로 다룹니다.1. 개념 및 정의Responsible AI Impact Assessment(RAIIA)는 인공지능 시스템이..

개요AI 윤리기준 실천 가이드는 인공지능 기술의 개발·활용 과정에서 사람 중심의 책임 있는 AI 구현을 위해 지켜야 할 윤리 원칙과 실천 방안을 제시하는 가이드라인입니다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 제정하였으며, 투명성, 책임성, 공정성, 안전성, 프라이버시 보호 등 주요 원칙을 기반으로 기술자, 정책입안자, 기업이 함께 적용할 수 있는 실천적 기준을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 AI 윤리인공지능이 인간의 권리, 가치, 사회 규범을 침해하지 않도록 운영하는 원칙과 행위 기준국제표준(UNESCO, OECD 등) 연계 기준 포함목적인공지능의 신뢰성 확보와 사회적 수용성 증진개발자·운영자·이용자 전 과정 고려적용 대상공공기관, 민간 기업, 연구기관, AI 개발자 ..

개요인공지능 기본법은 대한민국의 AI 기술의 안전하고 신뢰 가능한 활용을 위해 마련된 국가 차원의 종합 법률입니다. 2023년 12월 국회 본회의를 통과하고 2024년 3월 공포, 2024년 9월 25일부터 본격 시행 예정입니다. 이 법은 AI 기술 발전과 함께 발생할 수 있는 윤리, 안전, 개인정보, 알고리즘 편향 등 다양한 문제를 사전에 예방하고 사회적 신뢰를 확보하는 데 목적이 있습니다. 동시에 산업 진흥과 기술 혁신을 장려하기 위한 국가 전략의 법적 토대이기도 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의인공지능의 신뢰성 확보 및 활용 촉진을 위한 국가적 기본 원칙과 추진 체계를 정립한 법률국내 최초의 AI 종합 법률 (법률 제20012호)목적AI 기술의 안전한 활용과 윤리적 책임 확립신뢰 ..

개요생성형 AI가 폭넓게 확산되면서 그 영향력은 기술 영역을 넘어 사회, 경제, 윤리 전반으로 확대되고 있습니다. 이에 따라 기업과 기관은 AI를 단순한 도구가 아니라 책임 있는 기술 주체로 다루기 위한 새로운 기준을 필요로 하고 있습니다. 이러한 맥락에서 등장한 개념이 바로 **“5 Pillars”**입니다. 이는 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 **5가지 핵심 원칙 또는 기둥(Pillars)**을 정의하는 프레임워크로, 글로벌 기술 기업과 학계, 정책 기관에서 공통적으로 채택되며 널리 논의되고 있습니다.1. 개념 및 정의5 Pillars는 생성형 AI를 안전하고 신뢰 가능한 방식으로 개발·운영하기 위해 필요한 다섯 가지 핵심 가치 또는 실천 원칙을 구조화한 개념입니다. 보통 다음 다섯 ..

개요AI의 상용화와 고도화가 빠르게 진행되면서 기업은 인공지능 기술을 개발하고 운영하는 과정에서 윤리, 안전, 책임성, 품질을 체계적으로 관리해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 이에 따라 국제표준화기구(ISO)와 국제전기표준회의(IEC)는 조직 차원의 AI 거버넌스 체계를 정립하기 위한 첫 공식 국제 표준인 **ISO/IEC 42001:2023 – AI Management System (AIMS)**을 발표하였습니다. 이 표준은 AI의 윤리적이고 책임 있는 사용을 위해 조직이 갖추어야 할 시스템적 요건을 정의하며, ISO 27001 등의 기존 정보보호 및 품질경영 프레임워크와의 연계도 고려됩니다.1. 개념 및 정의ISO/IEC 42001:2023은 조직이 AI 시스템을 안전하고 책임 있게 설계, 개발,..

개요생성형 AI(Generative AI)의 확산에 따라 AI 모델의 안전성(Safety) 및 **보안성(Security)**에 대한 요구가 점점 커지고 있습니다. 이에 대응하기 위해 Meta가 주도하여 공개한 오픈소스 프로젝트가 Purple Llama입니다. Purple Llama는 LLM과 멀티모달 AI 시스템의 위험성 평가, 오용 탐지, 출력 검증, 방어 전략을 위한 실용적인 리소스를 제공하는 프레임워크로, AI 모델의 책임 있는 사용과 배포를 돕기 위해 설계되었습니다.1. 개념 및 정의Purple Llama는 생성형 AI 시스템의 안전성과 보안성을 보장하기 위해 설계된 오픈소스 평가/방어 툴킷입니다. Meta는 이 프로젝트를 통해 기본 모델 및 응용 시스템의 취약점 평가, 위험 감지 정책 테스트,..

개요Model Inversion Attack Mitigation(MIA-Guard)는 인공지능 모델의 훈련 데이터를 기반으로 민감한 정보를 역추론하는 공격(MIA: Model Inversion Attack)을 방어하기 위한 기술적 전략입니다. 개인 프라이버시가 핵심 가치로 부상한 시대에, MIA는 AI 윤리와 보안의 핵심 위협으로 떠오르고 있으며, MIA-Guard는 이러한 위협을 사전에 차단하는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의MIA는 훈련된 모델의 출력 또는 파라미터를 분석하여 원본 데이터의 특성을 재구성하는 공격 방식입니다.목적: AI 모델에서 훈련 데이터 유출 방지공격 대상: 의료, 금융, 얼굴 인식 모델 등 민감 정보를 포함하는 모델기반 이론: 정보 이득 추론, 출력 확률 분석, 멤버십 추론..

개요Prompt Shielding은 AI 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)을 대상으로 하는 악의적인 입력(Prompt Injection)으로부터 시스템을 보호하고 의도된 행동을 유지하기 위한 방어 기술이다. 본 글에서는 Prompt Shielding의 개념, 위협 유형, 방어 전략, 구현 기술 및 활용 사례를 다뤄 AI 기반 시스템의 보안 전략 수립에 실질적인 인사이트를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Prompt Shielding은 LLM 사용 시 의도치 않은 정보 유출, 기능 변경, 악성 명령 실행 등을 방지하기 위해 입력과 프롬프트의 구조를 보호하는 보안 기술이다.목적LLM 프롬프트 무결성 유지 및 시스템 행위 안전 보장필요성Prompt Injection, Jailbreak 공격 증..

개요LLM Guardrails는 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)의 출력 결과를 안전하고 신뢰할 수 있게 제어하기 위한 기술적·정책적 방어장치입니다. LLM의 비결정성, 민감한 정보 노출, 환각(hallucination) 문제를 예방하고, 산업별 규제 및 윤리 기준에 맞는 응답을 보장하기 위해 반드시 필요한 구성요소로 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의LLM Guardrails는 언어모델의 입력과 출력 흐름 상에 개입하여, 비의도적이거나 위험한 콘텐츠 생성을 사전에 방지하거나 사후적으로 필터링하는 보안 및 품질 통제 메커니즘입니다.주요 목적비윤리적, 부적절한 응답 차단개인정보 및 기밀 데이터 보호모델 환각(Hallucination) 제어 및 사실성 강화2. 특징 항목 설..

개요AI Ethics Canvas는 인공지능 시스템의 개발 및 운영 전반에서 윤리적 문제를 사전에 탐색하고 체계적으로 대응하기 위한 도구입니다. 제품 기획 단계부터 서비스 출시 이후까지 다양한 이해관계자 관점에서 AI 기술이 야기할 수 있는 리스크와 책임을 시각화하고 토론할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 AI 거버넌스, 책임성 확보, 규제 대응의 핵심 수단으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의AI Ethics Canvas는 디자인 사고(Design Thinking)와 비즈니스 모델 캔버스에서 착안한 윤리적 설계 도구로, AI 시스템의 잠재적 영향력에 대해 포괄적인 검토를 유도합니다.주요 목적AI 시스템의 개발자, 사용자, 사회적 영향에 대한 윤리적 고려사항 정리리스크 사전 인식 및 대응 방안 수립A..

개요AI 에이전트 하이재킹(Agent Hijacking)은 인공지능 시스템, 특히 자동화된 에이전트나 자율 실행 AI가 공격자에게 통제권을 탈취당하는 사이버 공격 유형입니다. 이는 명령어 조작, 학습 데이터 오염, 통신 경로 개입 등을 통해 발생하며, 개인정보 유출, 시스템 오작동, 악성 자동화로 이어질 수 있습니다.1. 개념 및 정의AI 에이전트 하이재킹 공격은 AI가 수행하는 작업 흐름을 공격자가 탈취하거나 변조하여 악의적인 목적을 수행하도록 조작하는 공격 방식입니다.주 대상: 챗봇, RPA, 자율 에이전트, 멀티에이전트 시스템공격 목표: 정보 유출, 정책 위반, 악성 실행 유도차이점: 기존 시스템 하이재킹보다 자율성 기반 AI의 조작이 핵심2. 특징 구분 AI 에이전트 하이재킹 일반 악성코드 공..

개요Model Cards는 AI 및 머신러닝 모델의 기능, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장 시나리오 등을 정형화된 형식으로 문서화한 정보 카드다. Google AI의 연구진이 제안한 이 개념은 AI 모델의 신뢰성, 투명성, 공정성, 안전성 등을 확보하기 위한 표준적 접근 방식으로, 모델 배포 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 오해, 남용, 리스크를 사전에 방지하고자 한다.1. 개념 및 정의Model Cards는 AI/ML 모델의 메타데이터를 중심으로 모델 개발자, 사용자, 이해관계자에게 모델의 특성과 의도를 명확히 전달하는 문서이다. 주로 JSON, Markdown, PDF 형식으로 제공되며, 각 모델에 대한 사양, 훈련 데이터 정보, 성능 지표, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장/비권장 사례 등이..

개요ISO/IEC 24028은 인공지능(AI) 시스템의 신뢰성(Trustworthiness)을 확보하기 위한 리스크 기반 접근과 설계 원칙을 제시하는 국제 표준 가이드라인이다. AI의 투명성, 공정성, 보안성, 안정성 등을 체계적으로 평가하고 설계 단계에서부터 이를 고려하도록 하는 것이 핵심이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의인공지능 시스템의 신뢰성을 확보하기 위한 품질 속성 및 리스크 요소를 정의한 ISO/IEC 가이드라인제정기관ISO/IEC JTC 1/SC 42 (AI 국제 표준 기술위원회)적용 대상정부, 기업, AI 개발 조직, 평가기관 등ISO/IEC 24028은 'AI 시스템이 얼마나 안전하고 예측 가능하며 책임 있는 방식으로 동작하는가'에 대한 판단 기준을 제공한다.2. 특징특징설명기존 ..

개요Artificial Super Intelligence(ASI)는 인간의 인지능력, 감정이해, 창의성, 문제해결 능력을 포함한 모든 측면에서 인간을 초월하는 수준의 인공지능을 의미합니다. Narrow AI(약인공지능), AGI(범용인공지능)를 넘어선 다음 단계로, 기술적 특이점(Singularity) 이후 도래할 가능성이 있는 고차원 지능체로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 ASI의 개념, 특성, 가능성과 윤리적 쟁점을 다각도로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의인간의 모든 지능을 초월하여 스스로 학습, 창조, 판단, 감정이해까지 가능한 초지능적 인공지능진화 단계ANI → AGI → ASI유사 개념Singularity AI, Godlike Intelligence, Recursive Self..

개요HELM(Holistic Evaluation of Language Models)은 다양한 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 공정하고 포괄적으로 평가하기 위한 벤치마크 프레임워크입니다. 단순 정확도 측정에서 벗어나, 정확성, 편향성, 효율성, 유해성 등 다면적 기준을 기반으로 모델의 실사용 적합성을 판단할 수 있도록 설계되었습니다. Stanford CRFM(Center for Research on Foundation Models) 주도로 개발되었으며, GPT, Claude, PaLM, LLaMA 등 주요 LLM들을 비교 평가하는 지표로 활용됩니다.1. 개념 및 정의HELM은 단일 태스크 중심의 벤치마크 한계를 넘어, 언어 모델의 '실제 활용 가치'를 다양한 기준으로 측정하는 멀티태스크·멀티지표 평가 ..

개요HELM(Holistic Evaluation of Language Models)은 대형언어모델(LLM)의 성능을 단순 정확도나 정답률을 넘어, 공정성, 편향성, 신뢰성, 견고성, 효율성 등 다차원적 관점에서 정량·정성 평가하는 포괄적 벤치마크 프레임워크입니다. 스탠포드 CRFM(Center for Research on Foundation Models)이 주도하여 개발하였으며, LLM에 대한 책임 있는 도입과 운영을 위한 필수 도구로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의LLM을 다양한 사용 시나리오와 평가 차원에서 분석·비교하는 벤치마크 체계목적단일 지표 평가의 한계를 극복하고, LLM의 전반적 신뢰성 및 사회적 영향력까지 진단필요성AI 사용 확대에 따른 윤리·안전·공정성 문제를 사전..

개요Constitutional AI는 인공지능 시스템이 사람의 지시나 가치 판단 없이도 스스로 윤리적·법적으로 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 학습시키는 기술 패러다임입니다. AI 모델에 일련의 “헌법(Constitution)” 문서를 명시하고, 이를 기반으로 자기 검열(Self-Critique)과 개선(Self-Improvement)을 반복하여 인간 개입 없이도 안전하고 일관된 행동을 유도하는 방식입니다. Anthropic의 Claude 모델 개발을 통해 본격화되었으며, LLM 안전성의 새로운 기준으로 떠오르고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의AI가 사전에 주어진 윤리/가이드라인(헌법)에 따라 스스로 판단과 응답을 조정하도록 학습하는 방식목적인간 피드백 없이도 윤리성과 일관성을 갖춘 AI ..

개요AI Red Teaming은 인공지능 시스템에 대해 공격자 관점에서 위협 모델링 및 취약점 평가를 수행하는 테스트 전략으로, 모델의 신뢰성, 안전성, 악용 가능성 등을 식별하고 개선하기 위한 사전 대응 프로세스입니다. 전통적인 사이버보안의 레드팀 개념을 인공지능 영역으로 확장한 개념으로, 특히 LLM, 이미지 생성 모델, 자율주행 AI 등 복잡한 AI 시스템에 필수적인 보안 절차로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의AI 시스템에 대한 공격 시나리오 시뮬레이션 및 취약점 탐지 테스트 수행 활동목적AI 시스템의 악용, 편향, 정보 노출 등의 리스크 조기 발견 및 완화필요성AI 기반 서비스 확대에 따른 안전·윤리·법적 리스크에 대한 선제적 대응 요구2. 특징특징설명차별점공격자 시점 분석..

개요데이터 윤리(Data Ethics)는 데이터의 수집, 저장, 처리, 공유, 활용 전 과정에서 개인의 권리 보호와 사회적 책임을 고려하는 실천적 원칙이다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 시대에 데이터는 곧 권력이며, 그 활용 방식이 인간의 삶과 사회 구조에 막대한 영향을 미치기 때문에 데이터 윤리는 기술과 법의 중간 지점에서 반드시 지켜져야 할 기준으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의데이터 윤리는 데이터의 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호를 지향하는 실천적 철학이며, 개인·기업·공공기관 모두가 준수해야 할 디지털 시대의 시민윤리로 간주된다.목적: 데이터로 인한 피해 예방, 사용자 신뢰 확보대상: 데이터 과학자, 개발자, 관리자, 경영진 등 전 구성원원칙: 정당한 목적, 최소 수집, 사전 동..

개요Algorithmic Auditing(알고리즘 감사 또는 모델 감사)은 인공지능 및 알고리즘 기반 시스템의 공정성, 투명성, 책임성을 확보하기 위해 설계·학습·운영 과정 전반을 점검하고 평가하는 활동이다. 점점 더 많은 기업과 정부가 AI에 의사결정을 위임하는 상황에서, 모델의 편향, 차별, 오류 가능성을 사전에 식별하고 대응하기 위한 핵심적인 AI 거버넌스 절차로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Algorithmic Auditing은 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 누구에게 어떤 영향을 미치는지를 평가하고, 사회적 책임을 기반으로 그 위험을 최소화하려는 시도이다.목적: 불투명한 알고리즘 의사결정으로 인한 피해 예방 및 규제 대응범위: 데이터 수집부터 학습, 배포, 운영, 유지보수까지 전 단계 포함형식..

개요Model Card는 인공지능(AI) 모델의 성능, 사용 범위, 제한 사항, 데이터 편향성 등을 명시한 설명서 형태의 문서로, 모델의 개발자와 사용자 간에 책임 있는 AI 사용을 유도하기 위한 도구이다. Google AI가 최초로 제안한 개념으로, 오늘날 다양한 AI 윤리 가이드라인과 규제 대응에서 Model Card는 필수 요소로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의Model Card는 머신러닝 모델에 대한 표준화된 설명서로, 모델을 언제, 어디서, 어떻게, 누구에게 사용할 수 있는지에 대한 정보와 함께 성능의 한계와 편향 리스크까지 투명하게 공유하는 것을 목표로 한다.목적: AI 모델 사용자의 이해도 증진과 책임 있는 활용형식: 표 또는 자연어 기반의 설명 문서 (HTML, PDF 등)포함 요소: 모..

개요인공지능(AI)의 성능과 신뢰성은 학습용 데이터의 품질에 결정적으로 의존합니다. 이에 따라, AI 개발에 활용되는 데이터의 정확성, 다양성, 적시성, 일관성을 체계적으로 확보하고 검증하기 위한 데이터 품질관리 체계가 필수적으로 요구되고 있습니다. 특히 국가적 차원에서는 AI 학습용 데이터 구축사업의 품질 기준을 정립하고, 민간에서는 데이터 거버넌스를 통해 AI 모델의 안전성과 윤리성 확보를 지원하고 있습니다.1. 개념 및 정의AI 학습용 데이터 품질관리 체계란 AI 모델 학습에 사용되는 데이터셋의 전체 생애주기에서 품질을 확보·관리하기 위한 정책, 프로세스, 도구, 평가 기준 등의 총체적 시스템을 의미합니다. 이는 단순한 데이터 정제 작업을 넘어서, 데이터 확보 → 전처리 → 검수 → 평가 → 모니터..

개요AI TRiSM(AI Trust, Risk and Security Management)은 인공지능(AI) 시스템의 신뢰성, 투명성, 보안성을 확보하기 위한 프레임워크이자 전략입니다. 이는 AI 기술의 대중화와 함께 발생하는 윤리적 문제, 의사결정 책임, 데이터 편향, 보안 위협 등의 리스크를 체계적으로 관리하고, 규제에 대응하며, 사용자와 조직의 신뢰를 확보하기 위한 기술적·운영적 접근을 포함합니다. Gartner는 2025 전략 기술 트렌드 중 하나로 AI TRiSM을 선정하며, AI의 지속가능성과 비즈니스 실효성을 위한 핵심 요소로 강조했습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의AI 시스템의 신뢰 확보를 위한 투명성, 보안, 규제 준수, 리스크 통제를 포괄하는 관리 전략구성 요소신뢰성(Trust..

개요트롤리 딜레마(Trolley Dilemma)는 철학적 윤리 문제의 대표 사례로, 도덕적 선택의 딜레마를 통해 인간의 판단 기준과 사회적 가치에 대한 질문을 던집니다. 최근 자율주행차, AI 윤리, 의료 판단 시스템 등 기술의 결정 개입 영역이 넓어지면서 트롤리 딜레마는 단순한 사고 실험을 넘어, 현실적 문제로 재조명되고 있습니다. 본 글에서는 트롤리 딜레마의 개념, 변형 사례, 윤리적 해석, 기술 적용 논쟁을 살펴봅니다.1. 트롤리 딜레마란? 항목 설명 정의한 사람을 희생해 다수를 구할 것인가?라는 선택 상황을 던지는 윤리적 사고 실험원형 시나리오브레이크 고장 난 트롤리, 선로 변경 가능 / A선로 5명 vs B선로 1명도덕 질문행동하지 않으면 5명 사망, 행동하면 1명 희생 → 당신은 스위치를 당..

개요AI Act는 유럽연합(EU)이 제정한 세계 최초의 포괄적 인공지능 규제 법안으로, AI 시스템의 안전성과 기본권 보호를 보장하고, 혁신과 윤리적 사용 간 균형을 도모하기 위해 마련된 입법안입니다. 2021년 초안 발표 이후, 2024년 통과되어 2025년부터 단계적 시행될 예정인 이 법은 **위험 기반 접근 방식(Risk-based Approach)**을 채택하여 AI 시스템을 위험 수준에 따라 분류하고 그에 따라 규제를 달리 적용하는 점이 핵심입니다.1. 개념 및 정의AI Act는 인공지능 기술의 발전이 개인의 권리, 안전, 민주주의 가치를 해치지 않도록 하기 위해 ‘목적 중심·위험 중심’으로 AI 시스템을 정의하고 관리합니다.AI 정의: 머신러닝, 규칙 기반 시스템, 통계·베이지안 접근 등 광범..