생성형 AI 거버넌스 프레임워크: 책임 있는 AI 시스템 구축

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생성형 AI 리스크는 기술적(환각, 주입 공격), 운영적(비용, 지연), 윤리적(편향), 규제적(데이터 주권) 범주로 나뉜다. 각 사용 사례를 등급별로 분류하여 필요한 제어 수준을 결정하고 리스크 레지스터를 관리한다.

책임 있는 AI는 공정성, 투명성, 책임성, 편향 완화라는 4가지 원칙을 기반으로 한다. 단순한 가치 선언을 넘어, 각 원칙을 측정 가능한 제어 지표와 담당자로 연결하여 운영한다.

EU AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 등 다중 관할권의 규제 요구사항을 준수해야 한다. 규제와 제어를 매핑하여 시스템별 준수 증거를 확보하고, 금융·의료 등 산업별 특화 요구사항을 반영한다.

프롬프트 내 민감 데이터 유출, RAG 파이프라인의 권한 없는 문서 노출, 파인튜닝 시 개인정보 인코딩 등의 보안 위협이 존재한다. 프롬프트 필터링, 출력 필터링, 검색 파이프라인 내 데이터 마스킹을 통해 보안을 강화한다.

데이터 준비부터 프롬프트 설계, 평가, 배포, 폐기까지 전 과정을 기록하고 승인한다. Dataiku Flow와 같은 도구로 감사 추적을 생성하고, 배포된 에이전트의 비즈니스 KPI를 모니터링하여 운영 상태를 확인한다.

AI 거버넌스 위원회는 경영진, 법무, 보안, 데이터, 비즈니스 부서가 참여하는 다기능 조직으로 구성된다. 플랫폼을 통해 정책을 시스템에 연결하고, 리스크 소유자를 비즈니스 단위 내부에 배치하여 책임 소재를 명확히 한다.