AI 거버넌스의 격차
대부분의 AI 정책은 지난 실수를 바로잡는 데 급급합니다. 다음 실수를 막지는 못합니다.
AI를 도입합니다. 무언가 고장 납니다. 이를 해결하기 위해 규칙을 만듭니다. 이것은 임시방편(patch)일 뿐, 계획(plan)이 아닙니다.
AI가 다른 이유는 세 가지입니다:
- AI는 새로운 방식으로 실패합니다.
- AI는 빠르게 작동하며, 그 영향력이 매우 큽니다.
- 기술은 몇 달마다 변합니다.
선제적인 규칙으로 전환하십시오.
- 도구 현황을 파악하십시오. 숨겨진 도구까지 찾아내야 합니다.
- 권한에 따라 도구를 분류하십시오. 해당 도구가 데이터를 읽기만 합니까, 아니면 변경도 합니까?
- 권한에 맞춰 통제 수단을 마련하십시오.
- 검토 프로세스를 신속하게 유지하십시오. 규칙이 느리면 숨겨진 AI(shadow AI)가 발생합니다.
아키텍처가 곧 거버넌스입니다.
자체적으로 AI를 호스팅하십시오. 데이터를 내부에서 관리하십시오. 이렇게 하면 규칙이 단순해집니다. 시스템을 직접 제어할 수 있으며, 특정 벤더에 의존하지 않아도 됩니다.
팀원들에게 다음 질문을 던져보십시오:
- 어떤 AI 도구가 실행 중인가?
- 어떤 데이터에 접근하는가?
- 한 시간 이내에 장애 발생 여부를 알 수 있는가?
- 감사 추적(audit trail)이 가능한가?
지금 격차를 메우십시오. 재앙을 맞이하는 것보다 비용이 훨씬 적게 듭니다.
출처: https://dev.to/mohamed0x/the-ai-governance-gap-why-most-enterprise-policies-are-one-incident-behind-30l9 선택 사항 학습 커뮤니티: https://t.me/GyaanSetuAi