인공지능은 이제 많은 기업의 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 하지만 여전히 할루시네이션을 비롯해 편향이나 프롬프트 공격 등, 다양한 위험에 노출되어 있습니다. 비즈니스 프로세스를 관리하는 회사인 인포시스BPM에 의하면, 2024년 한 설문조사에서 40% 이상의 응답자가 모델의 ‘설명 불가능성’을 AI 도입에 가장 큰 위험으로 지목했습니다. 더욱이 AI를 악용한 딥페이크나 사칭 공격까지 늘어나면서, AI의 신뢰성과 안전성 확보는 업계 모두에게 가장 큰 고민거리가 되었습니다.
AI 안전성에 대한 관심이 그 어느 때보다 높습니다. AI 안전성은 단순히 기술적인 문제가 아니라 비즈니스의 신뢰와 지속 가능성을 좌우하는 요소이기 때문입니다. AI를 도입하고자 하는 기업이라면 규모나 분야와 무관하게, 왜 AI 안전성이 중요한지 충분히 인식하고, 이를 체계적으로 확보하기 위한 전략을 갖춰야 합니다.
AI 안전성의 핵심 요소
그렇다면 신뢰할 수 있는 AI를 만들기 위해서는 어떤 요소들을 고려해야 할까요? 우선 AI 안전성이란 AI 시스템이 예측 가능하게 동작하고 해로운 행동이나 결과를 초래하지 않도록 설계되는 것을 의미합니다. 구체적으로 살펴볼까요?
- 견고성: AI 모델은 다양한 입력이나 환경 변화에도 일관되고 안정적으로 작동해야 합니다. 극단적인 데이터나 예상치 못한 상황에서도 오작동하지 않는 견고함이 필요합니다.
- 실패 대비 및 인간 감독: AI 시스템에 오류나 불확실성이 발생할 경우 안전한 상태로 전환하거나 사람의 개입을 요청할 수 있는 메커니즘이 중요합니다.
- 검증 및 시험: AI 모델의 성능과 한계를 철저히 검증하고 테스트하는 과정이 필요합니다. 개발 단계에서부터 다양한 시나리오에 대한 테스트를 거쳐 예측 불가능한 알고리즘 행동이나 버그를 미리 발견하고 수정해야 합니다.
- 데이터 보안 및 프라이버시: AI가 다루는 데이터의 보안을 확보하고 개인정보 보호를 철저히 하는 것 역시 안전성의 핵심입니다.
- 공정성과 윤리: AI 시스템이 편향되지 않고 공정한 결정을 내릴 수 있도록 하는 노력도 반드시 수반되어야 합니다. 또한 AI 개발에는 윤리적 고려가 포함되어야 하며, 개인의 프라이버시 보호, 결과의 투명한 설명, 그리고 책임 소재의 명확화가 중요합니다. AI가 기업의 가치와 사회적 규범에 부합하게 활용되도록 AI 사용에 대한 조직 문화와 가이드라인을 정립하는 것도 한 요소입니다.
이처럼 기술적 측면과 윤리적, 사회적 측면을 모두 아우르는 접근이 필수입니다. 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만들어야 기업과 사용자 모두가 만족할 수 있기 때문이지요.
기업이 직면할 수 있는 리스크 사례
AI를 도입한 기업이 현장에서 마주칠 수 있는 위험 사례는 다양합니다. 몇 가지 대표적인 리스크 시나리오를 살펴보겠습니다:
보안 취약과 데이터 유출
AI 활용이 늘면서 내부 데이터 유출 위험도 커지고 있습니다. 사내 데이터를 개인 계정을 통해 AI 서비스에 올리거나 접근하는 경우가 1년 새 30배 이상 증가했다는 넷스코프의 조사 결과가 있습니다. 데이터에 소스 코드나 기밀 정보 같은 민감 데이터가 다수 포함되어 있어도, 개인 계정은 추적이 어렵기 때문에 감독하고 방지하기가 어렵지요. IBM 보고서에 의하면, 실제로 AI 시스템 침해를 겪은 기업들의 97%는 접근 통제 미비 상태였고, 이로 인해 AI 관련 보안 사고의 60%는 데이터 유출, 31%는 서비스 운영 중단으로 이어졌습니다.
정보 오류 및 할루시네이션
생성형AI는 실제와 다른 정보도 매우 그럴듯하게 만들어냅니다. 이러한 할루시네이션 현상 때문에 사용자가 잘못된 의사결정을 하거나 혼란을 겪을 수 있으며, 심한 경우 AI의 부정확한 응답이 법적 분쟁으로 번질 수 있습니다.
편향
AI 학습 데이터에 편향이 숨어 있으면 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. AI가 의사는 남성으로 인식하고, 간호사는 여성으로 인식해 이미지나 텍스트를 편향적으로 생성한 사례는 일찍이부터 문제가 됐습니다. 또 반대로, 편향을 없앨 목적으로 과하게 조정을 한 탓에 제미나이에게 ‘1943년 당시 독일군’ 이미지를 만들어 달라고 하자, 흑인과 동양인을 넣어 화제가 되기도 했습니다. 원래 1943년 독일군 병사라면 대부분 게르만계인 백인으로 구성된 게 역사적인 사실임에도 말이지요.
규제 및 법적 컴플라이언스
전 세계적으로 AI에 대한 법규와 규제가 빠르게 마련되고 있습니다. 실제로 2024년 한 해에만 AI의 위험 관리와 안전성에 초점을 맞춘 새로운 법규가 여럿 도입되었으며, 이를 준수하지 않을 경우 과태료나 제재 등 사업에 심각한 제약이 발생할 수 있습니다. 또한 개인정보 보호를 소홀히 하면 거액의 과징금 위험이 있고, AI가 생성한 콘텐츠의 저작권 문제로 소송에 휘말린 사례도 있습니다. 최근에는 AI 모델 학습에 사용된 데이터와 관련해 지식재산권 분쟁(예: 뉴스 기사 데이터를 학습한 AI를 둘러싼 언론사와의 분쟁)이 발생하거나, AI가 유명인의 목소리를 무단으로 합성해 초상권 침해 논란이 불거지기도 했습니다.
AI 안전성 플랫폼, Datumo Eval
Datumo Eval 플랫폼은 단순 성능 측정을 넘어 AI의 신뢰성과 안전성을 다각도로 검증할 수 있도록 지원합니다.
- 맞춤 평가 기준 및 데이터 자동 생성: 원하는 평가 지표를 설정하고, 기업 문서를 기반으로 현실적인 테스트 질문을 자동 생성할 수 있습니다.
- 자동 응답 평가 및 대시보드 분석: AI가 생성한 답변을 기준에 따라 자동 평가하고, 시각화된 대시보드로 결과를 확인할 수 있습니다.
- AI 레드팀 테스트: 공격 프롬프트를 자동으로 생성해 모델의 취약점을 점검하고 반복 테스트까지 진행합니다.
- 전문 컨설팅: 평가 설계부터 실행, 분석까지 전문가가 함께 지원합니다.
AI 시대에 기업이 갖춰야 할 핵심 역량 중 하나가 신뢰성 있는 AI 활용입니다. 셀렉트스타의 AI 안전성 평가 플랫폼 다투모 이밸은 기업이 안심하고 AI 도입을 진행하도록 도와드립니다. 어떻게 플랫폼을 사용할지 고민되신다면, 컨설팅을 통한 방법론 및 평가 기준 설계도 가능하니, 편하게 문의 남겨주세요!
