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ai 거버넌스 2

ModelOps(Model + Operations)

개요ModelOps(Model + Operations)는 AI 및 머신러닝(ML) 모델의 운영과 배포를 최적화하는 접근 방식입니다. 이는 모델 개발에서 배포, 모니터링, 유지보수까지의 라이프사이클을 자동화하여 AI 모델의 성능과 신뢰성을 지속적으로 유지하는 것을 목표로 합니다. 본 글에서는 ModelOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. ModelOps란 무엇인가?ModelOps는 머신러닝 및 AI 모델을 운영 환경에서 효과적으로 관리하기 위한 프로세스를 의미합니다. DevOps, MLOps와 유사하게 모델의 지속적 통합 및 배포(CI/CD), 성능 모니터링, 규제 준수를 포함한 모델 운영 자동화를 지원합니다.1.1 기존 AI/ML 운영 방식과 ..

Topic 2025.03.11

AI 윤리(AI Ethics)

개요AI 윤리(AI Ethics)는 인공지능 기술이 인간 사회에 미치는 영향을 고려하여 공정하고 책임감 있는 AI 개발과 활용을 보장하기 위한 원칙과 가이드라인을 의미합니다. AI가 점점 더 인간의 삶과 의사결정에 영향을 미치는 만큼, AI의 투명성, 공정성, 신뢰성, 개인정보 보호, 책임성 등의 윤리적 기준을 마련하는 것이 필수적입니다.1. AI 윤리란?AI 윤리는 인공지능 시스템이 사회적, 법적, 도덕적 원칙을 준수하며 인간의 이익을 보호하는 방향으로 개발되고 운영되도록 하는 개념입니다. 이는 알고리즘 편향, 개인정보 보호, AI 책임성 등의 이슈를 다룹니다.1.1 AI 윤리의 필요성AI의 자율성과 인간 통제권 문제 해결AI의 편향(Bias) 제거 및 공정성 확보개인정보 보호 및 보안 강화AI 의사결..

Topic 2025.03.07
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