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  [일반] AI 거버넌스의 시대가 왔다. 리더십이 이 길을 시작하기위한 루트 맵이 존재하며 이는 간단하고 미래를 보장하며 경제적이다. AI 거버넌스를 위해 지금 우리가 행동할 수 있는 6가지 방법을 제시한다.  게시글을 twitter로 보내기 게시글을 facebook으로 보내기 게시글을 카카오스토리로 보내기
write date : 2021-04-29 07:19:21   

AI 거버넌스를 다루지 않는 이유는 그대로 유지되지 않는다. AI 거버넌스는 때가 된 전략적 기회이다. 리더십이 이 길을 시작하기위한 루트 맵이 존재하며 이는 간단하고 미래를 보장하며 경제적이다.

우리의 유행병 대응은 새로운 방식의 작업, 고용, 관리, 분석 및 소싱을 지원하는 강력한 AI 도구 및 기술의 통합을 가속화했다.

이러한 기술을 배포하기 위해 서두르면 품질과 영향을 위해 새로운 방식으로 관리할 수 있는 새로운 방법이 필요하다. 그러나 통제 및 감독에 대한이 작업은 실제로 지연되고 있다.

이 거버넌스 작업을 지연시키면 불가피한 상황이 지연되고 있다. 놓친 전략적 기회를 나타내며 고객, 직원 및 사회를 의도하지 않은 편견, 불투명한 의사 결정 및 오류와 관련된 피해에 노출시킨다.

감독에 대한 초점을 미루는 데는 여러 가지 이유가 제시되었지만 실제로는 이를 지지하지 않는다. 현재 AI가 사용되고 있으며 위험을 완화하고 강력한 전략을 잠금 해제할 수 있는 이 분야에서 우리가 지금 당장 취할 수 있는 훌륭하고 견고하며 미래에 대비한 조치 (좋은 투자)가 이미 있다.

간단히 말해서, 우리는 앞으로 나아갈 길이 계속되고 있는 상황에서도 올바른 방향으로 나아 가기 위한 조치를 취할 수 있다.

AI 거버넌스를 다루지 않는 6가지 가장 많이 인용된 이유는 다음과 같다.

 

1. '그럴 필요 없어'

이것은 전적으로 사실이 아니다. 신용보고, 개인 정보 보호 및 고용 및 상업에서의 차별에 대한 제한 분야를 포함하여 이미 많은 기존 규칙과 법률이 적용되고 있다. 산업 사용 및 조달 표준과 마찬가지로 문제에 대한 유럽의 접근 방식에 대한 EC의 최근 제안 및 기술 별 입법 제안과 같은 광범위한 AI 규정이 곧 시작된다.

 

2. '너무 이르다'

AI 및 관련 기술은 항상 너무 빨리 느껴질 것이다. 민첩성은 디자인과 감독의 일부가 될 것이다. AI 기능은 항상 빠르게 발전할 것이며 그 위험은 기술이 예측을 생성하는 방식으로 인해 정확하게 발생한다.

개선되고 사람들이 더 잘 사용하더라도 이러한 위험은 내재되어 있고 확실하다. 표준이 바뀌고 있지만 당사자들은 이러한 위험을 고려하고 전환하기 위해 계약 초안을 작성하기 시작했으며 많은 제안된 정책과 프레임 워크가 이미 중요한 문제를 잘 보여준다.

OECD에 따르면 이미 60개국, 영토 및 EU에서 300개가 넘는 AI 정책 이니셔티브가 있다.

 

3. '아무도 하지 않는다'

실제로 AI 거버넌스에 대한 인식과 관심이 주류가 되고 있다. Microsoft, Salesforce, Mastercard  Cisco, 미국 국가 안보위원회 및 미국 국방부와 같은 대규모 조직은 접근 방식을 요약한 원칙과 정책을 발표했다.

Workday  HR 기술 회사를 포함하여 다른 회사들도 빠르게 온라인에 접속하고 있다.

 

4.‘다른 사람의 일이다.’

AI 거버넌스는 우리 모두를 위한 것이다. AI 시스템에는 개발, 교육, 사용 및 영향을 받는 인간 팀이 포함된다. 우리가 이러한 도구를 만들고 구입하는 방법은 우리가 직장, 가정 및 신체에 가져오는 다른 제품과 마찬가지로 그들의 자질과 위험에 대해 더 똑똑해져야 한다.

이 모든 것은 품질과 신뢰성에 대한 분위기와 기준을 정하는 최고 경영진과 이를 요구하는 소비자로부터 사실이다.

 

5. '우리는 그것을 감당할 수 없다'

그럴 여유가 없을 가능성이 높다. AI 거버넌스는 규모와 속도로 새로운 시장을 구축하고, 보다 강력한 고객 및 직원 관계를 구축하고, 제품을 보다 효율적으로 제공하고, 참여를 확대하는 새로운 방법을 열 수 있는 전략적인 운동이다. 위험도 마찬가지이다.

따라서 AI 거버넌스는 브랜드, 고객 신뢰 및 법적 책임에 대한 위험으로 나타나는 부정적 영향으로 인해 위험 완화 활동이기도 하다. 대부분의 기업은 우려에 대응하기 위해 자발적으로 시장에서 제품을 출시할 수 있는 능력이 없다 (: Microsoft, Amazon 또는 IBM이 법 집행 기관의 안면 인식 기술 사용과 관련하여 그랬던 것처럼).

 

6. '어떻게 할지 모르겠다'

우리는 우리가 생각하는 것보다 더 많이 알고 있다. 누구나 자신의 산업 및 조직에 대해 알고 있는 정보를 매우 새롭고 특정한 AI 사용 상황에 적용할 수 있다. 기술 이해 관계자가 이러한 AI 시스템을 보다 정확하고 긴급하게 설계, 개발 및 배포할 수 있는 도구의 출현은 희망적이지만 충분하지 않다.

AI 시스템은 전략, 정책, 컴플라이언스, 위험, 감사 및 기타 관점에서 전략 및 기술 시스템을 조사하고 감독하기 위해 이미 알고 있는 작업을 수행하는 다양한 이해 관계자가 필요하다.

 

오늘 우리가 할 수 있는 일

리더십이 이 길을 시작할 수 있는 경로가 존재하며, 이는 간단하고 미래 보장적이며 저렴하며 지금 투자할 가치가 있다.

1. 조직 내 구현을 위해 AI가 사용되고 개발되거나 계획된 위치를 파악한다.

2. 목표, 한계, 위험 및 영향에 대한 사려 깊은 접근 방식을 통해 AI 시스템의 전략적이고 장기적인 가치를 강화한다. 이는 모두 설계의 일부로서 지속적으로 사전 평가된다.

3. 책임과 입력을 위한 고위급 구조를 구축한다. C 레벨 리더는 조직 전체의 의견을 수렴하여 분위기를 조성하기 위해 AI 거버넌스 및 구현을 감독하고 관리해야 한다.

4. 개별 사용 사례를 식별하고 우선 순위를 지정하여 문제와 다중 이해 관계자 팀이 부담을 피하고 대신 기술의 특정 기능과 영향에 집중하고 결과 기반 평가를 가장 중요한 곳에 배포할 수 있도록 한다.

5. 다양한 기술, 세대 및 문화에서 추출한 전문성, 통찰력 및 영향을 기반으로 하는 다중 이해 관계자, 교차 기능 팀을 설계하고 충분한 리소스를 제공한다. 이 팀 내에서 조직에서 AI 사용과 관련된 역량을 구축하고 책임감 있고 신뢰할 수 있는 기술을 출시하기위한 프로세스를 정의하고 관리하는 목적에 맞는 AI 정책 프레임 워크를 선택한다.

이러한 정책은 높은/낮은 결과, 투명성, 의도하지 않은 편견에 대한주의, 설명 가능성, 해석 가능성 및 책임 성의 인간적 의미와 기술적인 의미를 모두 다루어야 한다.

6. 마지막으로 선택한 각 우선 순위 사용 사례에 대해 ABC & D 도구를 적용한다.

a) 명확화: AI 사용 사례 및 도구의 목적, 영향, 적합성 및 경계에 대해 질문하고 평가한다.

b) 원하는 거버넌스 결과를 극대화하기 위해 팀의 인센티브를 행동 적으로 조정한다.

c) 명시된 표준에 대한 성능을 지속적으로 모니터링한다.

d) 좋은 프로세스, 지침 및 사려 깊은 교육을 문서화한다.

AI 거버넌스는 때가 된 전략적 기회이다. 기술 자체는 완벽하지 않으며, 대부분의 경우 그러한 통찰력과 힘이 좋든 나쁘 든 어떻게 사용되는지에 대한 책임이 있는 인간도 아니다.

거버넌스를 빨리 처리할수록 더 좋다. 너무 빠르지 않고 모든 작업이며 어디서부터 시작해야 할지를 안다.

 

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