AI 안전성: 신뢰할 수 있는 AI 개발하기

AI 라이프 사이클 전반에 걸친 리스크 관리

AI 기술이 산업 전반에 빠르게 확산되면서, 효과적인 위험 관리의 중요성도 커지고 있습니다. 특히 의료, 법률, 인프라처럼 핵심적인 분야에 AI가 적용될수록, 예상치 못한 오류는 더 큰 파장을 일으킬 수 있습니다. 따라서 모델이 예측 가능하고 공정하며 윤리적 기준을 준수하도록 만드는 것은, 잘못된 정보, 보안 위협, 편향된 판단 등의 리스크를 줄이는 데 핵심적인 역할을 합니다.

AI 안전성은 모델 편향, 할루시네이션(hallucination), 보안 위협, 법적 책임 등 다양한 위험 요소를 사전에 방지하는 데 중추적인 역할을 합니다. AI 안전성을 높이기 위해 고품질 LLM 학습 데이터 확보부터 적대적 프롬프트 대응까지, 다양한 기술과 전략이 활용되고 있습니다. AI 안전성의 목표는 AI 시스템이 사용자와 기업에 해를 끼치지 않으면서, 성능을 높이고 인간의 가치에 부합하도록 돕는 것입니다. 데이터 편향을 줄이고 데이터 보안을 강화하는 것은, AI를 개발하거나 사용하는 모든 사람에게 반드시 고려되어야 할 우선순위입니다.

AI 안전성: 신뢰할 수 있는 AI 개발하기 - eBook

AI가 산업 전반에서 점점 더 핵심적인 역할을 하면서, 이를 안전하게 다루는 방법도 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이 eBook은 AI 라이프 사이클의 모든 단계에서 적용할 수 있는 안전한 운영 방법을 연구 기반으로 제시하며, 특히 법률과 의료 등 고위험 산업에 대한 구체적인 사례를 포함하고 있습니다.

eBook의 주요 내용

• AI 위험 요소와 대응 전략
• AI 개발부터 배포, 실제 적용까지 전 단계에 걸친 안전한 운영 사례
• AI 안전성, 공정성, 투명성, 견고성을 확보하기 위한 과제
• AI 안전성과 책임성을 높이는 데 필요한 인간 감독의 중요성
• 법률, 의료, 인프라 등 고위험 산업 분야에서의 AI 안전성 적용 사례

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