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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 학습용 데이터 품질관리 가이드 v2.0은 인공지능 학습에 사용되는 데이터의 정확성, 정합성, 다양성, 무결성, 최신성 등을 확보하기 위한 품질관리 기준과 절차를 체계화한 지침서입니다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공동 발간하며, 특히 공공·민간 AI 데이터 구축 사업, 데이터 가공기관, 모델 개발자 등 전 주체를 위한 실무 기준으로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의AI 학습용 데이터의 품질 확보를 위해 수집·가공·검수 전 과정에서 수행해야 하는 관리 절차와 평가 기준데이터 품질 7대 항목 정의목적학습데이터 오류를 최소화하고 알고리즘 성능 향상 지원AI 서비스 신뢰도 확보 기반적용 대상데이터 구축기관, 가공·검수 업체, AI 개발자 등공공 프로젝트 의무..

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 ..

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 ..

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..