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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..

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 ..

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..

개요Risk Atlas for LLM은 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 설계, 배포, 운영 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 체계적으로 식별하고 평가·관리하기 위한 프레임워크입니다. 개인정보 유출, 부정확한 응답, 편향, 보안 침해 등 다양한 위험을 사전에 분류하고 대응 전략을 수립함으로써, 기업 및 기관이 안전하고 책임감 있게 LLM을 활용할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의Risk Atlas란 LLM 관련 리스크를 카테고리화하고, 각 리스크에 대한 영향도와 발생 가능성을 시각화한 지표 체계를 의미합니다.LLM: 대량의 자연어 데이터를 기반으로 학습된 언어 생성 모델 (예: GPT, PaLM)Risk Atlas 목적: LLM 기반 서비스의 투명성, 책임성, 보안성 확보관..