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개요디지털 기술이 전 산업에 깊이 통합됨에 따라 기업과 공공기관은 점점 더 투명성과 책임성에 대한 요구에 직면하고 있습니다. 이에 대응하기 위한 법적 프레임워크로 주목받는 것이 바로 ‘Digital Accountability Act(디지털 책임법)’입니다. 이 법은 데이터 처리, 기술 운영, 알고리즘 관리 전반에 걸쳐 조직이 어떻게 책임을 질 수 있는지를 규정합니다. 본 글에서는 Digital Accountability Act의 핵심 내용과 준비 전략을 실무 중심으로 정리합니다.1. 개념 및 정의Digital Accountability Act는 공공 및 민간 부문에서 디지털 시스템과 데이터 활용에 있어 책임성과 투명성을 법적으로 강화하기 위한 제도입니다. 특히 AI, 자동화, 빅데이터 기반의 의사결정이 ..

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 ..

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 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..