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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 ..

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,..

개요Watermarking-by-Model Weight(WMW)는 머신러닝 모델의 가중치(weight)에 워터마크를 삽입하여 해당 모델의 소유권, 진위 여부, 불법 복제 여부를 검증할 수 있도록 하는 기술입니다. 특히, 생성형 AI 및 대형 언어 모델 등 지식 집약적 자산의 보호 수단으로 각광받고 있으며, 디지털 저작권 보호, 기술 유출 방지, 법적 증거 확보 등을 지원합니다.1. 개념 및 정의WMW는 훈련 완료된 신경망의 파라미터에 의도적으로 특정 패턴(워터마크)을 삽입하여, 성능 손실 없이도 사후적으로 소유권을 주장하거나 위조 모델을 식별할 수 있도록 설계된 기법입니다.Watermark: 모델 내 특수 패턴 삽입Weight Embedding: 정규화된 가중치 공간에 신호 삽입검출 방식: 서명/비밀키 ..

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..

개요MLSecOps(Machine Learning Security Operations)는 머신러닝 시스템의 개발, 배포, 운영 단계 전반에 걸쳐 보안 리스크를 식별하고, 지속적으로 대응하기 위한 보안 중심 운영 전략이다. 이는 DevSecOps의 개념을 AI/ML 시스템에 확장 적용한 형태로, 데이터 보안, 모델 공격 방어, 무결성 검증, 정책 준수 등을 아우르는 통합적인 보안 프레임워크다.1. 개념 및 정의MLSecOps는 머신러닝 모델과 데이터 파이프라인의 보안을 위해 MLOps에 보안(Security)을 통합한 운영 철학이다. 데이터 수집부터 모델 훈련, 배포, 모니터링, 폐기까지 전 과정에 보안 관점의 자동화된 검증, 정책 적용, 탐지 및 대응 체계를 구축하는 것을 목표로 한다.2. 특징 항목 ..

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 ..

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 ..

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..

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..