GenAI 거버넌스는 GenAI 시스템을 모니터링하여 무결성과 보안을 보장하는 데 사용되는 모든 정책, 관행 및 프레임워크를 다룹니다. 이러한 이론적 개념은 사업상의 당혹감, 법적 문제, 윤리적 불의를 예방할 수 있기 때문에 매우 중요합니다. 예를 들어, 인기 있는 디자인 도구 Figma는 최근 GenAI 사용을 철회했습니다. 애플의 디자인을 표절했기 때문이다. GenAI 거버넌스는 이를 방지할 수 있었습니다.
이 블로그 게시물에서는 GenAI 거버넌스가 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 가장 중요한 구현 방법에 대해 설명합니다. 비즈니스 목표를 달성하기 위해 비즈니스의 GenAI 사용이 필수 표준에 부합하는지 확인하려면 계속 읽어보세요.
생성적 AI 거버넌스란 무엇입니까?
GenAI 거버넌스는 생성 AI 시스템을 관리, 모니터링 및 감독하여 적절한 사용을 보장하는 데 사용되는 프레임워크, 정책 및 관행입니다. 생성적 AI(Generative AI)는 새로운 기술이므로 이전에 탐구되지 않은 뚜렷한 과제를 도입합니다. 여기에는 편견 해결, 투명성 보장, 책임 유지, 정확성 문제(“환각”이라고도 함), 보안 등이 포함됩니다. GenAI 거버넌스는 생성적 AI가 사회적 규범에 따라 윤리적이고 안전하게 작동하고 올바른 정보를 제공하도록 보장합니다. 이것이 GenAI 거버넌스 정의입니다.
생성적 AI 거버넌스의 과제
조직이 고려해야 할 이유 GenAI 위험? 주요 GenAI 챌린지 중 일부는 다음과 같습니다.
- 편견과 불공평 – GenAI 시스템은 훈련 데이터에서 발견된 기존 편향을 영속화하거나 심지어 악화시켜 불공평한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 왜곡된 답변은 여성을 채용하지 않고, 소수자에 대해 편향된 법 집행을 하고, 특권층에 대한 대출 승인 조건을 개선하는 결과를 가져올 수 있습니다.
- 개인정보 침해 – GenAI 기술은 개인의 사생활을 침해할 수 있습니다. LLM이 교육받은 데이터 세트에 개인 데이터가 포함되어 있고 이 데이터가 제대로 저장되거나 사용되지 않는 경우 PII 및 기타 민감한 데이터가 불법적으로 공유될 수 있습니다.
- 오용 – GenAI의 혁신적인 기능은 애플리케이션과 서비스에 막대한 잠재력을 제공합니다. 여기에는 딥페이크 생성, 사이버 공격, 피싱 또는 불법 활동 자동화와 같은 유해한 목적이 포함됩니다.
- 오보 – 생성 AI는 허위 정보를 쉽게 생산하고 퍼뜨릴 수 있습니다. 이는 환각이나 의도적인 악의적 훈련 때문일 수 있습니다. 이는 사람들의 지식, 아이디어 및 통찰력에 영향을 미치고 비즈니스 프로세스에 영향을 미치며 심지어 민주적 프로세스를 방해할 수도 있습니다.
- 소유권 및 지적재산권 – GenAI의 결과물은 기존 콘텐츠와 크리에이티브를 밀접하게 모방할 수 있어 IP와 소유권에 대한 의문이 제기됩니다. 저작권 정보에 대해 LLM을 교육하는 것이 IP 위반인지 여부에 대한 의문도 있습니다.
- 책임 – 투명성 부족(“블랙박스”)과 LLM이 법인이 아니라는 사실로 인해 AI 시스템이 실패하거나 피해를 입힐 경우 책임을 결정하기가 어려울 수 있습니다. 최근 법원은 캐나다 항공사가 오해의 소지가 있는 챗봇에 대해 책임을 져야 했습니다.
- 보안 – AI 시스템은 데이터 유출이나 손상을 초래할 수 있는 공격이나 오용에 취약합니다.
생성적 AI 거버넌스의 주요 기반
생성적 AI 거버넌스는 프로세스, 도구, 프레임워크로 구성됩니다. 계획을 세울 때 다음 AI 거버넌스 요소를 고려하세요.
- 투명성 – 사용자, 개발자, 규제 기관, 일반 대중을 포함한 이해관계자가 AI 시스템을 이해하고 설명할 수 있도록 만듭니다.
실용적인 구현: AI 알고리즘의 작동 방식, 사용하는 데이터, 의사 결정 방법에 대한 명확한 문서입니다.
- 책임 – AI 시스템의 결과에 대해 책임을 져야 하는 개인, 조직 또는 정부의 의무입니다.
실용적인 구현: AI 관련 결정, 조치, 결과에 대한 책임을 누구에게 맡길지 정의합니다. 법적 프레임워크, 감독 기관, AI 사용으로 인해 발생하는 불만 사항이나 고충을 해결하기 위한 프로세스를 포함하여 이해관계자에게 책임을 묻기 위한 메커니즘을 확립합니다.
- 윤리적 사용 – 공정성, 투명성, 책임성과 같은 윤리적 원칙에 따라 AI 시스템을 설계, 배포 및 관리합니다.
실용적인 구현: LLM 개발 프로세스에 가드레일을 추가하여 데이터 세트 및 교육 결과를 검토하고 인구통계학적 요인에 관계없이 모든 개인에게 공평한 결과를 지원하는지 확인합니다.
- 지속적인 모니터링 – 예상되는 LLM 동작의 편차를 감지하여 편견이나 보안 위협과 같은 위험을 완화하고 시스템이 윤리 표준 및 법적 요구 사항에 따라 작동하는지 확인합니다.
실용적인 구현: 위에 설명된 대로 성능 지표, 보안 취약성, 윤리 준수, 규정 준수 및 가드레일을 지속적으로 추적합니다. 이는 피드백 루프로 구현되어야 합니다.
- 이해 관계자 참여 – AI 기술을 관리하는 윤리적 지침, 규제 프레임워크 및 모범 사례를 정의하는 데 관여하는 사람들.
실용적인 구현: 개발자, 연구원, 정책 입안자, 규제 기관, 업계 대표, 영향을 받는 커뮤니티 및 일반 대중을 초대하고 참여시킵니다. AI 시스템의 개발, 배포 및 사용 전반에 걸쳐 다양한 관점, 우려 사항 및 전문 지식이 고려되도록 보장합니다.
- 개인정보보호 – 개인 데이터를 통제할 수 있는 개인의 권리를 보호하고 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터의 기밀성과 무결성을 보장합니다.
실용적인 구현: 데이터 익명화, 암호화, 안전한 저장 및 전송, GDPR이나 CCPA와 같은 데이터 보호 규정 준수.
- 보안 – 무단 접근, 악의적인 공격, 데이터 위반으로부터 AI 시스템을 보호하고 조직이 민감한 데이터를 AI 시스템에 제출하지 못하도록 보호하기 위해 구현된 조치 및 관행입니다.
실용적인 구현: 보안 코딩 방식, 민감한 데이터 암호화, 정기적인 취약성 평가 및 침투 테스트, 액세스 제어 및 인증 메커니즘 비정상적인 활동이나 잠재적 위협에 대한 모니터링 사건에 신속하게 대응합니다. 엔터프라이즈 브라우저 확장 프로그램 사용 GenAI DLP.
- 설명 가능성 – 결정과 행동에 대해 이해 가능한 설명을 제공하는 AI 시스템의 능력.
실용적인 구현: 사람이 읽을 수 있는 설명을 생성하고, 의사결정 프로세스를 시각화하고, 입력 데이터 및 모델 기능에 대한 결정을 역추적합니다.
생성적 AI 관리를 위한 모범 사례: 규정 준수, 개인 정보 보호 및 보안 보장
GenAI 거버넌스를 도입, 구현 또는 강화하려는 조직인 경우 다음 GenAI 거버넌스 모범 사례를 따르십시오.
- 승인된 직원만 AI 시스템에 접근하도록 제한하세요. ChatGPT와 같은 SaaS GenAI 애플리케이션의 경우 LayerX의 액세스 기능 이러한 통제를 시행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- GenAI 애플리케이션에 데이터를 입력하고 붙여넣기 위한 정책을 만듭니다. LayerX는 이를 시행하는 데 도움이 될 수 있습니다 특정 유형의 데이터만 또는 특정 직원이 이러한 애플리케이션에 어떤 방식으로 액세스 및/또는 사용할 수 있는지.
- LLM 교육을 위한 데이터세트가 다양하고 포괄적인지 확인하세요.
- 훈련 및 추론에 사용되는 데이터가 익명화되었는지 확인하세요.
- 거버넌스 문제를 확인하기 위해 모델 교육 및 배포 전반에 걸쳐 가드레일을 구현합니다.
- 독성과 편견을 모니터링합니다.
- 관련 규정 및 표준 준수 여부를 모니터링하는 자동화된 시스템을 구현합니다.
- 잠재적인 위험과 완화 전략에 대해 직원들에게 지속적으로 알리기 위한 인식 프로그램을 실시합니다.
- 잠재적인 보안 침해 또는 규정 준수 위반을 해결하기 위한 강력한 사고 대응 계획을 수립합니다.
GenAI DLP로 GenAI 사용을 보호하세요
LayerX의 GenAI DLP 솔루션은 ChatGPT, Gemini 또는 Claude와 같은 Generative AI 애플리케이션을 사용할 때 사용자 경험을 방해하지 않고 민감한 데이터에 대한 포괄적인 보호를 제공합니다.
LayerX를 사용하면 보호할 특정 데이터를 정의하고, 다양한 데이터 제어 방법(예: 팝업 경고 또는 차단 작업)을 적용하고, 사용자 경험을 방해하지 않으면서 안전한 생산성을 구현할 수 있습니다.
이 솔루션을 통해 조직은 다양한 사용자 요구 사항과 보안 수준에 대한 사용자 정의 가능한 제어 기능을 통해 실수로 인한 데이터 노출을 방지하는 동시에 GenAI의 기능을 활용할 수 있습니다.
- GenAI 브라우저 확장 비활성화 또는 제한
- 애플리케이션 내에서 민감한 데이터의 붙여넣기 및 입력 제어
- 모니터 사용
