3.11 AI 원칙의 실제 적용: Google의 AI 거버넌스 및 검토 프로세스 구축

AI 원칙의 실제 적용: Google의 AI 거버넌스 및 검토 프로세스 구축

이 영상은 정의된 AI 원칙을 실제 운영에 적용하기 위한 다음 단계, 즉 AI 거버넌스 및 검토 프로세스 구축에 대해 설명합니다. AI 원칙은 지침을 제공하지만 모든 윤리적 질문에 즉시 답을 주거나 어려운 논의를 피할 수 있게 해주지는 않습니다. 핵심은 AI 원칙을 가치 기준 및 기술 개발 평가의 출발점으로 삼고, 지속적인 노력을 통해 이를 적용하는 것입니다.

책임감 있는 AI 거버넌스의 중요성:

책임감 있는 AI 기술 도구는 특정 ML 모델의 성능을 분석하는 데 유용하지만, 명확한 목표 설정을 위해서는 강력한 AI 거버넌스 프로세스가 선행되어야 합니다. 기술 도구는 명확한 책임 목표가 있을 때만 효과적입니다. 전담 프로세스는 기존 제품 개발 수명 주기에서 종종 부족한 책임감 있는 AI 문화를 조성합니다.

책임감 있는 AI 거버넌스에 대한 흔한 오해:

1. 윤리적인 사람을 고용하면 윤리적인 AI 제품이 보장된다? 현실은 높은 윤리적 기준을 가진 두 사람도 동일한 상황이나 AI 솔루션에 대해 경험과 배경에 따라 매우 다른 결론에 도달할 수 있다는 것입니다. 세계경제포럼 보고서에 따르면, 가장 윤리적인 사람도 윤리적 맹점에 노출될 수 있습니다. 따라서 윤리적 의사 결정 및 숙고를 위한 공간 마련과 관련된 관행 구축이 중요합니다.
2. 책임감 있는 AI를 위한 체크리스트를 만들 수 있다? 체크리스트나 의사 결정 트리는 안심감을 줄 수 있지만, 초기 단계의 기술에 대한 거버넌스에는 비효율적입니다. 모든 제품은 기술적 세부 사항과 사용 맥락이 고유하며, 자체적인 평가가 필요합니다. 체크리스트를 따르는 것은 비판적 사고를 제한하고 윤리적 맹점을 유발할 수 있습니다.

AI 거버넌스의 핵심 요소:

기술 검토를 지원하는 프로그램 및 관행을 갖추는 것이 필수적입니다. 이러한 절차는 팀이 윤리적 문제를 해결하기 위해 특정 상황에서 가능한 모든 시나리오를 상상하는 '도덕적 상상력'을 발휘하도록 합니다. 또한, 규정된 체크리스트나 경직된 규칙으로는 달성할 수 없는 방식으로 문제 식별 능력을 키우도록 장려합니다.

Google의 검토 프로세스 운영 방식:

Google은 AI 원칙 준수 여부를 평가하기 위해 공식적인 검토 위원회 구조를 만들었습니다. 이 구조는 다음과 같은 AI 거버넌스 팀으로 구성됩니다.

1. 중앙 '책임 있는 혁신 팀(Responsible Innovation team)': 다양한 Google 제품 영역에서 AI 원칙 검토를 구현하는 팀에 지침을 제공하고, AI 원칙에 대한 공통된 해석을 확립하며, 회사 전체의 일관된 의사 결정을 보장합니다. 일상적인 운영 및 초기 평가를 담당하며, 사용자 연구원, 사회 과학자, 윤리학자, 인권 전문가, 정책 및 개인 정보 보호 자문, 법률 전문가 등 다양한 배경의 전문가로 구성되어 다양한 관점과 학문 분야를 포괄합니다.
2. 선임 전문가 그룹: Google 내 다양한 분야의 선임 전문가 그룹으로, 기술적, 기능적 및 애플리케이션 전문 지식을 제공합니다. 신흥 기술 및 테마에 대한 전략 및 지침을 제공하고, 필요시 검토에 대한 자문을 제공합니다.
3. 선임 임원 협의회: 가장 복잡하고 어려운 문제 (여러 제품 및 기술에 영향을 미치는 결정 포함)를 처리하는 선임 임원 협의회입니다. 에스컬레이션 기구 역할을 하며, 복잡하고 선례를 남기는 결정을 내리고, 회사 최고 수준에서 책임을 부여합니다.
4. 맞춤형 AI 거버넌스 및 검토 위원회: 특정 제품 영역 내에 존재하며, 책임 있는 혁신 팀과 긴밀히 협력합니다. 기술, 사용 사례, 학습 데이터, 사회적 맥락 및 AI의 생산 통합 방식과 관련된 고유한 상황을 고려합니다.

검토의 모범 사례:

모든 팀의 검토에서 다양한 배경의 사람들의 참여를 구하는 것이 중요하며, 이는 심층적인 논의를 바탕으로 견고하고 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다. 이러한 논의와 토론이 성공적으로 이루어지려면 심리적 안전 환경을 조성해야 합니다.

다음으로 Google Cloud의 맞춤형 AI 거버넌스 프로세스를 통해 책임감 있는 AI에 대한 접근 방식을 더 자세히 살펴봅니다.