AI 거버넌스란?
AI 거버넌스는 조직 내에서 인공 지능을 책임감 있게 사용하기 위한 프레임워크, 정책 및 관행을 만드는 것을 목표로 합니다. AI 거버넌스에는 AI 시스템이 회사의 가치와 일치하고 이해 관계자의 기대를 충족하도록 보장하기 위한 감독, 책임 및 투명성 메커니즘이 포함됩니다.
효과적인 AI 거버넌스는 AI 기술과 관련된 잠재적 위험(예: 데이터 오용 및 모델 편향)을 관리하는 동시에 광범위한 조직 위험 관리를 지원하는 데 도움이 됩니다. AI 거버넌스는 AI 시스템을 책임감 있게 운영하고 인권 및 규제 요구 사항을 존중하기 위한 경로입니다.
이 가이드에서는 AI 거버넌스가 조직에 매우 중요해진 이유를 분석하고, 이 공간을 형성하는 주요 원칙과 규정을 강조하고, 자체 거버넌스 프레임워크를 구축하기 위한 실행 가능한 단계를 제공합니다. 또한 클라우드에서 AI를 관리하는 고유한 과제와 그 방법에 대해서도 살펴보겠습니다. 인공지능-SPM 현대 기업의 거버넌스를 간소화할 수 있습니다.
State of AI in the Cloud [2025]
AI governance is critical, but staying informed about the latest AI security trends is equally important. Wiz’s State of AI Security Report 2025 explores how organizations are balancing governance, innovation, and security in the cloud.
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AI 거버넌스가 중요해진 이유는 무엇일까요?
AI 시스템의 위험과 복잡성, 그리고 증가하는 규제 및 윤리적 요구로 인해 AI 거버넌스는 타협할 수 없는 것이 되었습니다.
AI 거버넌스가 시급히 필요한 몇 가지 주요 이유는 다음과 같습니다.
1. AI 솔루션은 더 큰 규모로 채택되고 있으며 더 많은 청중에게 다가가고 있습니다.
의료 및 교육에서 금융 및 소매에 이르기까지 모든 규모의 조직이 프로세스를 자동화하고 더 스마트한 결정을 내리기 위해 AI로 전환하고 있습니다. AI의 사용이 증가함에 따라 오용, 편향 또는 불공정한 결과의 위험도 커지고 있습니다.
2. AI 시스템은 점점 더 복잡해지고 위험해지고 있습니다.
최신 AI 시스템은 자율적으로 작동하여 예측할 수 없는 결과로 이어질 수 있는 중요한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 추천 알고리즘이 극단적인 다이어트와 같은 건강에 해로운 콘텐츠를 취약한 사용자에게 푸시하기 시작하거나, 자율 주행 자동차가 교통 신호를 잘못 해석하여 사고를 일으킬 수 있는 등 모델 드리프트 또는 의도하지 않은 편향과 같은 문제는 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 극단적인 경우 챗봇이 유해한 조언을 제공하는 것과 같은 악성 AI 행동이 나타날 수도 있습니다.
3. 규제 압력이 점점 더 뜨거워지고 있습니다.
전 세계적으로 정부와 규제 기관은 소비자 권리를 보호하고 윤리적인 AI 사용을 촉진하기 위해 새로운 규칙을 도입하고 있습니다. 규정을 준수하지 않을 경우 막대한 벌금이 부과될 수 있으므로 조직은 이러한 요구 사항보다 앞서 있어야 하며, 이는 평판을 손상시키고 신뢰를 약화시킬 수 있습니다.
4. 조직은 AI가 자신의 가치와 윤리적 약속에 부합하는지 확인해야 합니다.
결국 거버넌스는 단순히 위험을 피하는 것이 아닙니다. AI 사용이 회사의 가치와 일치하는지 확인하는 것입니다. AI 관행에 윤리적 고려 사항을 포함하면 인권을 존중하고 사회적 기대치를 충족하며 브랜드 신뢰를 높일 수 있습니다.
결론? 비즈니스와 사회에서 AI의 역할이 계속 확장됨에 따라 강력한 AI 거버넌스 프레임워크는 AI가 비즈니스에 해를 끼치지 않도록 보장합니다.
AI 거버넌스의 핵심 원칙
와 같은 글로벌 표준에서 영감을 받았습니다. OECD AI 원칙에서 5가지 핵심 원칙은 책임 있는 AI 거버넌스를 위한 로드맵 역할을 합니다.
| Core principle | What it involves |
|---|---|
| Accountability and ownership | Clearly defining who’s responsible for AI systems across their lifecycle to reduce the likelihood of oversight or mismanagement |
| Transparency and explainability | Making AI decisions understandable; transparency builds trust and keeps you compliant with regulations |
| Fairness and privacy | Mitigating biases in your AI models and prioritizing privacy protections |
| Security and safety | Protecting AI systems against security vulnerabilities to make sure operations run reliably under expected conditions |
| Sustainable and inclusive development | Aiming to create responsible AI systems that are both environmentally conscious and beneficial to everyone |
이러한 원칙은 규제 기관의 벤치마크가 되고 있기 때문에 이를 채택하는 것은 모범 사례일 뿐만 아니라 필수입니다. 다음으로, 규정 준수에 대한 몇 가지 핵심 사항을 자세히 살펴보겠습니다.
AI 거버넌스를 위한 규제 환경 탐색
AI 거버넌스 규정은 빠르게 진화하고 있으며 규정을 준수하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 다음은 전 세계적으로 발전하고 있는 몇 가지 규제 프레임워크입니다.
EU AI 법 그리고 GDPR (개인정보 보호법): EU AI 법은 위험 기반 접근 방식을 취하여 AI 시스템을 위험 수준에 따라 분류하고 생체 인식과 같은 고위험 애플리케이션에 대한 엄격한 규정 준수 조치를 도입합니다. 한편, GDPR은 건강 기록 또는 고객 프로필과 같은 개인 데이터를 처리하는 AI 시스템에 대해 엄격한 데이터 프라이버시 보호를 부과합니다.
NIST AI 위험 관리 프레임워크: 미국에 기반을 둔 이 프레임워크는 보안, 투명성 및 공정성을 바탕으로 AI 위험을 관리하는 데 중점을 둡니다. AI를 평가하는 구조화된 방법을 제공합니다'보안 및 편향에 미치는 영향은 의료 또는 금융과 같은 중요한 부문을 위한 AI 시스템을 개발하는 회사에 필수적입니다.
ISO/IEC 표준: 다음과 같은 표준 ISO 42001 인증 애플리케이션 및 산업 전반에서 AI 위험을 관리하기 위한 구조화된 방법을 제공합니다. 이러한 프레임워크는 조직이 글로벌 표준을 충족하는 일관된 위험 관리 전략을 개발하여 보다 안전한 AI 통합을 보장하는 데 도움이 됩니다.
자동화된 의사 결정에 대한 캐나다 지침: 이 지침은 캐나다의 공공 부문 의사 결정에서 AI의 윤리적 사용에 중점을 둡니다. AI 시스템이 투명하고 공정하며 책임을 지도록 보장하며, 알고리즘 결정과 관련된 위험 관리에 특히 주의를 기울입니다.
미국 AI 권리장전을 위한 청사진: 이 프레임워크는 편향에 대한 보호, 데이터 프라이버시, 알고리즘 투명성, 자동화된 결정에 대해 옵트아웃하거나 이의를 제기할 수 있는 사용자 권리를 포함하여 미국에서 윤리적 AI 개발 및 배포를 위한 5가지 원칙을 간략하게 설명합니다.
AI에 대한 중국의 윤리 규범: 중국의 지침은 AI 시스템을 윤리적 규범, 국가 안보 및 공정성에 맞추는 것의 중요성을 강조합니다. 초점은 인간 중심적이고 사회적으로 책임감 있는 AI를 촉진하는 동시에 편향 및 오용과 같은 위험을 해결하는 것입니다.
영국 AI 표준 허브: 영국은 산업 협력을 통해 AI를 규제하기 위한 유연한 프레임워크를 개발하고 있으며, 혁신, 책임, 지역별 윤리 기준을 강조하고 있습니다. 이 접근 방식은 다음과 같은 글로벌 프레임워크를 보완합니다. OECD AI 원칙.
여러 지역 또는 산업에 걸쳐 운영되는 경우 자율 주행 차량 또는 금융 AI 도구와 같은 부문별 규칙에 세심한 주의를 기울여야 합니다. 또한 AI 규정이 전 세계적으로 더욱 조정됨에 따라 민첩성이 새로운 요구 사항보다 앞서 나가기 위한 핵심이 될 것임을 명심하십시오.
AI 거버넌스를 구현하는 방법 - 필수 단계
혁신과 책임의 균형을 찾고 계십니까? 다음 단계를 수행합니다.
현재 AI 자세를 평가합니다.
평가부터 시작 AI 위험, 규정 준수 격차 및 윤리적 문제. 이는 거버넌스 관행을 강화하기 위한 기준을 제공합니다. 찾은 내용을 사용하여 모델 성능, 공정성 지표 및 데이터 개인 정보 보호 규정 준수를 포함하여 시간 경과에 따른 진행 상황을 추적합니다. 전문가 팁: 벤치마킹을 쉽게 할 수 있도록 측정 가능한 지표에 중점을 두고 평가를 해야 합니다.명확한 역할과 책임을 정의합니다.
보안, 규정 준수, 데이터 사이언스, GRC 팀 전반에 걸쳐 책임을 부여합니다. 예를 들어 규정 준수 팀은 법률 규정 모니터링을 소유해야 하고, 데이터 과학 팀은 모델의 공정성과 편향을 처리해야 합니다.위험 기반 거버넌스 전략을 개발합니다.
위험의 심각도와 잠재적 영향에 따라 위험의 우선 순위를 지정합니다. 먼저 데이터 수집부터 모델 개발 및 배포 후 모니터링에 이르기까지 전체 AI 수명 주기에 대한 정책을 생성합니다. 규제 및 윤리적 표준을 충족하기 위해 설명 가능성, 투명성 및 공정성에 대한 감사를 설정해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 경우'채용에 AI를 다시 사용하고, 의사 결정의 투명성을 위한 지침을 설정하고, 성별 또는 인종에 따른 편향에 대해 모델을 정기적으로 테스트하도록 합니다.책임감 있는 AI 프로세스를 구현합니다.
지속적인 모니터링, 실시간 경고 및 규정 준수 감사를 위해 자동화된 도구를 사용합니다. 다음과 같은 도구 피들러 AI 또는 TensorFlow 공정성 지표 모델 성능과 공정성을 실시간으로 모니터링하는 데 도움이 될 수 있으며, 다음과 같은 플랫폼은 보모ML 그리고 와이랩스(WhyLabs) 지속적인 모델 모니터링, 감사 및 이상 탐지를 제공합니다. 거버넌스 정책, 위험, 책임감 있는 AI 사용을 보장하기 위한 역할에 대해 팀을 교육합니다.반복하고 개선하십시오.
거버넌스는 한 번 한 다음 목록을 확인하는 것이 아닙니다. 정기적으로 관행을 검토하고, 새로운 위험 및 규정에 적응하고, 학습한 교훈을 사용하여 정책을 구체화하고, 자동화를 강화하고, 장기적인 성공을 위해 팀 간의 협업을 개선합니다. 예를 들어, 바이어스 감지 감사 후에는 훈련 데이터를 구체화하거나 모델 매개변수를 조정하여 공정성을 개선합니다.
강력한 리더십의 동의가 중요하다는 것을 기억하십시오. 경영진의 지원을 통해 거버넌스 노력이 성공하는 데 필요한 자원과 관심을 얻을 수 있습니다.
클라우드의 AI 거버넌스에 대한 특별 고려 사항
온프레미스 환경과 달리 클라우드 인프라는 동적이고, 분산되어 있으며, 종종 멀티 테넌트이기 때문에 특정 거버넌스 문제가 발생합니다. 이러한 고려 사항을 해결하면 클라우드의 AI 시스템이 안전하고 확장 가능하며 책임감 있게 관리되는 동시에 클라우드 인프라의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
1. 분산 데이터 관리
중요한 이유: 클라우드 환경은 여러 지리적 위치에 걸쳐 데이터를 저장하고 처리하며, 종종 자동으로 처리합니다. 이로 인해 GDPR 또는 데이터 현지화 법률과 같은 규정을 준수해야 하는 복잡성이 증가합니다.
실행 가능한 팁:도구 지오펜싱 또한 데이터 보존 제어를 통해 민감한 데이터가 규정을 준수하는 지역 내에 유지되도록 합니다. AWS Macie 또는 Azure Purview와 같은 클라우드 공급자의 도구를 사용하여 데이터 보존을 관리하고 중요한 데이터를 분류합니다.
2. 공유 인프라와 멀티 테넌시Shared Infrastructure and Multi-Tenancy
중요한 이유: 멀티 테넌트 클라우드 환경에서는 여러 조직이 동일한 기본 인프라를 공유하므로 데이터 유출 또는 권한이 없는 당사자에 의한 모델 액세스와 같은 위험이 증가합니다.
실행 가능한 팁:쓰다 컨테이너화 그리고 암호화 워크로드를 격리하기 위한 AI 배포용입니다. 적용하다 RBAC(역할 기반 액세스 제어)Role-based access controls (RBAC) 권한이 있는 사용자 또는 시스템만 민감한 AI 자산과 상호 작용할 수 있도록 합니다.
3. 클라우드 관련 위협
중요한 이유: 잘못 구성된 스토리지 버킷, 안전하지 않은 API, ID의 무분별한 확장은 모델과 데이터를 침해에 노출시켜 AI 거버넌스에 직접적인 영향을 미치는 빈번한 클라우드 취약점입니다.
실행 가능한 팁: Wiz, Google Cloud Security Command Center 또는 AWS Config와 같은 도구를 사용하여 규정 준수 검사를 자동화하여 구성을 지속적으로 감사하고 실시간으로 취약성을 감지합니다.
4. AI 파이프라인에 대한 풀 스택 가시성
중요한 이유: 클라우드 환경의 AI 파이프라인에는 데이터 수집 및 전처리부터 모델 교육, 배포 및 모니터링에 이르기까지 여러 단계가 포함됩니다. 엔드 투 엔드 가시성을 보장하는 것은 병목 현상을 식별하고, 위험을 완화하고, 전체 수명 주기에 걸쳐 규정 준수를 유지하는 데 필수적입니다.
실행 가능한 팁: Wiz AI-SPM과 같은 도구를 사용하여 다음을 통해 전체 스택 가시성을 확보하십시오.
매핑 종속성: AI BOM(Bill of Materials)은 파이프라인의 모든 데이터 소스, 모델 및 타사 통합을 추적하고 문서화하는 데 도움이 됩니다.
실시간 모니터링: AI 워크플로우의 지속적인 추적을 통해 파이프라인의 모든 단계에서 이상 징후, 규정 준수 격차 및 취약성을 감지합니다.
위험 우선 순위 지정: 자동화된 인사이트는 데이터 보안 위반에서 모델 드리프트 또는 공정성 문제에 이르기까지 가장 중요한 문제를 강조합니다.
Wiz AI-SPM으로 AI 거버넌스 간소화
대단한 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼입니다. (씨엔앱) AI 시스템을 포함하여 클라우드에서 구축하고 실행하는 모든 것을 보호하도록 설계되었습니다.
특히 위즈 AI-SPM 다음을 통해 AI 에코시스템을 위한 전문 보안 및 거버넌스를 제공합니다.
AI 자재 명세서(AI-BOM)를 통한 AI 가시성: AI-BOM을 사용하여 AI 에코시스템에 대한 완전한 가시성을 확보하고 데이터, 모델 및 종속성의 위험과 규정 준수 격차를 정확히 찾아냅니다.
위험 평가 및 우선 순위 지정: 자동화된 모니터링 및 규정 준수 도구를 활용하여 모델 드리프트 및 보안 위험과 같은 취약성을 추적합니다. 이러한 도구는 심각도에 따라 위험의 우선 순위를 지정하여 가장 중요한 것에 집중할 수 있도록 합니다.
공격 경로 분석 및 위험 완화: 자동화된 공격 경로 분석을 통해 잠재적인 취약성을 식별하여 보안 격차를 해소하고 AI 시스템이 안전하고 규정을 준수하도록 사전 예방적 조치를 취할 수 있습니다.
중앙 집중식 AI 보안 대시보드를 통해 Wiz AI-SPM은 부서 간 협업, 지속적인 모니터링, 실시간 경고, 우선 순위가 지정된 작업 및 팀의 신속한 수정을 가능하게 합니다. 업계를 선도하는 당사의 플랫폼은 잠재적 위협, 규정 준수 격차 및 보안 태세에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하여 책임감 있는 AI 거버넌스와 사전 예방적 보안을 설계로 지원합니다.
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