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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..

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 ..

개요AI 모델의 규모와 영향력이 확대되면서, 단순한 기술 성능을 넘어서 **책임성(Accountability), 투명성(Transparency), 안전성(Safety)**에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 특히 다양한 산업 분야에서 AI를 도입하는 과정에서 신뢰 가능한 공개 프레임워크와 검증 기준의 부재는 도입의 장애 요소로 작용하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 Meta AI, MLCommons, Hugging Face 등 주요 기관들이 협력해 제안한 것이 바로 **FOCUS(Frontier Open-Compute Unified Specification)**입니다. FOCUS Spec은 생성형 AI 시스템의 개발 및 배포 시 필수적인 기술·윤리적 속성을 명시하는 **공개 사양(Specification)..

개요LLM Guardrails는 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)의 출력 결과를 안전하고 신뢰할 수 있게 제어하기 위한 기술적·정책적 방어장치입니다. LLM의 비결정성, 민감한 정보 노출, 환각(hallucination) 문제를 예방하고, 산업별 규제 및 윤리 기준에 맞는 응답을 보장하기 위해 반드시 필요한 구성요소로 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의LLM Guardrails는 언어모델의 입력과 출력 흐름 상에 개입하여, 비의도적이거나 위험한 콘텐츠 생성을 사전에 방지하거나 사후적으로 필터링하는 보안 및 품질 통제 메커니즘입니다.주요 목적비윤리적, 부적절한 응답 차단개인정보 및 기밀 데이터 보호모델 환각(Hallucination) 제어 및 사실성 강화2. 특징 항목 설..

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..

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..