AI는 일상 생활, 비즈니스, 정부, 의료 부문 등에서 사용되고 있습니다. IBM®은 개인과 조직이 책임감 있게 AI를 채택하도록 지원하고 있습니다. AI 애플리케이션과 프로세스에 윤리 원칙을 도입해야만 신뢰를 바탕으로 시스템을 구축할 수 있습니다.
파운데이션 모델을 기반으로 하는 새로운 생성형 AI 기능과 함께 기존 머신 러닝을 결합하는 Watsonx.ai.
에피소드 시청: AI에서의 신뢰, 투명성 그리고 거버넌스
IBM은 생성형 AI를 비즈니스 애플리케이션 및 워크플로우에 투입하기 위해 생성형 AI 모델 모음인 watsonx Granite 모델 시리즈의 첫 모델의 정식 출시를 발표했습니다.
TheStreet, IBM의 최고 개인정보 보호 및 신뢰 책임자 Christina Montgomery에게 안전하고 책임감 있는 AI를 위해 집중하는 방법 인터뷰
책임감 있는 AI 개발을 지원하는 안전, 보안 및 신뢰의 핵심 원칙에 집중한 약속입니다.
IBM CEO Arvind Krishna는 스마트 AI 규제의 세 가지 핵심 주의를 공유합니다.
새로운 시리즈에서 IBM과 Data & Trust Alliance는 생성형 AI 시대에 기업이 신뢰를 얻을 수 있는 방법에 대한 인사이트를 제공합니다.
위험 및 잠재적 완롸에 대한 인식은 파운데이션 모델을 책임감 있게 구축 및 사용하는 것의 중요한 첫 단계입니다.
IBM AI 윤리 글로벌 리더 Francesca Rossi는 미국 국가인공지능자문위원회(US National AI Advisory Committee)에 AI의 미래에 대해 이야기합니다.
신뢰 및 투명성 원칙은 AI 윤리에 대한 IBM의 접근 방식을 구별하는 기본 가치입니다.
IBM은 AI가 모든 사람의 업무 효율을 개선하고, 소수의 엘리트만이 아니라 많은 사람들이 AI 시대의 이점을 향유할 수 있어야 한다고 믿습니다.
IBM 고객의 데이터는 고객의 소유이며, 고객의 인사이트도 마찬가지입니다. IBM은 정부의 데이터 정책이 공평하고 평등해야 하며 개방성에 우선순위를 두어야 한다고 믿습니다.
기업은 누가 AI 시스템을 교육하는지, 교육에 어떤 데이터가 사용되었는지, 무엇보다도 알고리즘의 권장 사항에 어떤 내용이 포함되었는지 명확히 인지해야 합니다.
원칙은 AI 윤리에 대한 기본 속성인 신뢰의 근간으로 뒷받침됩니다.
훌륭하게 설계했다면 원활한 환경 조성을 빌미로 투명성을 희생하지 않습니다.
적절하게 교정된 AI는 인간이 더 공정한 선택을 할 수 있도록 도울 수 있습니다.
시스템은 중요한 결정을 내리는 데 사용되므로 AI는 보안이 유지되고 견고해야 합니다.
투명성은 신뢰를 강화하며, 투명성을 증진하는 가장 좋은 방법은 공개입니다.
AI 시스템은 고객의 개인정보 보호 및 데이터 권한에 우선순위를 두고 보호해야 합니다.
현재 이용 가능 - 파운데이션 및 기계 학습 모델을 쉽게 훈련, 검증, 조정 및 배포할 수 있습니다.
현재 이용 가능 - 어디서 어느 데이터를 위해서든 AI 워크로드 규모 조정이 가능합니다.
책임감 있고 투명하며 설명 가능한 데이터 및 AI 워크플로우를 가속화합니다. watsonx.governance는 11월에 정식 출시될 예정입니다.
인간의 가치가 책임감 있는 AI의 중심입니다.
IBM 및 Data & Trust Alliance는 특히 생성형 AI의 시대에 거버넌스의 필요성에 대한 인사이트를 제공합니다.
AI 규제에 대한 위험 및 컨텍스트 기반 접근 방식은 파운데이션 모델에서 야기하는 위험을 비롯한 잠재적 위험을 완화할 수 있습니다.
IBM의 AI 윤리 위원회는 IBM 전체에서 윤리적이고 책임감 있으며 신뢰할 수 있는 AI 문화를 지원하기 위해 여러 분야를 아우르는 중앙 기구로 설립되었습니다.
프란체스카 로시와 크리스티나 몽고메리가 공동 의장을 맡은 이사회의 임무는 IBM 윤리 정책, 관행, 커뮤니케이션, 연구, 제품 및 서비스를 위해 중앙 집중식 거버넌스, 검토 및 의사 결정 프로세스를 지원하는 것입니다. 윤리 위원회는 IBM의 오랜 원칙과 윤리적 사고를 반영함으로써 회사와 모든 임직원이 IBM의 가치를 책임지고 반영하는 데 기반이 되는 하나의 메커니즘 역할을 합니다.
프란체스카에 대해 자세히 알아보기
크리스티나에 대해 자세히 알아보기
파운데이션 모델에 관한 정책 입안자 가이드
파운데이션 모델이 제공하는 기회와, 그에 따르는 위험 및 잠재적 완화에 대한 IBM의 관점입니다.
파운데이션 모델: 기회, 위험 및 완화
위험 및 잠재적 완화에 대한 인식은 파운데이션 모델을 책임감 있게 구축 및 사용하는 것의 중요한 첫 단계입니다.
데이터 기반 비즈니스 모델을 위한 세부 규정
정책 입안자를 위해 데이터 기반 비즈니스 모델 위험에 관한 7가지 권장 사항을 요약한 백서입니다.
AI 관련 세부 규정
기업은 위험 기반 AI 거버넌스 정책 프레임워크와 대상 정책을 활용하여 신뢰할 수 있는 AI를 개발 및 운영해야 합니다.
책임감 있는 신경 기술의 발전
뇌와 컴퓨터 간 인터페이스의 개인 정보 보호 위험에 관한 백서입니다.
데이터 책임
데이터를 수집, 저장, 관리 또는 처리하는 회사는 책임감 있게 데이터를 다루어 소유권, 개인 정보 보호, 보안 및 신뢰성을 보장할 의무가 있습니다.
얼굴 인식
IBM은 더 이상 얼굴 인식 또는 분석 소프트웨어를 제작하지 않습니다. IBM은 세부 규정이 적용된 거버넌스 프레임워크를 신뢰합니다.
AI 편향성 완화
테스트, 평가 및 완화 전략의 채택을 강화하여 AI 시스템의 편향성을 최소화하기 위한 5가지 우선순위에 대해 설명합니다.
AI 시스템을 신뢰하기 위한 학습
스마트 머신 시대의 신뢰성, 규정 준수 및 윤리에 관한 선구적 연구를 소개합니다.
AI 편향성 감사에서 위험에 처한 그룹을 보호하기 위한 표준
AI 편향성 감사에서 위험에 처한 그룹을 보호하는 것에 관한 IBM의 관점입니다.
인간의 손길을 거친 자동화: AI가 우리의 정부에 대변혁을 일으키는 방법
사회 문제를 해결하기 위해 기술을 사용할 때 제기되는 윤리적 문제를 다룹니다.
신뢰할 수 있는 AI를 위한 윤리 가이드라인을 정의합니다.
IBM은 바티칸과 파트너십을 맺어 AI에 관한 윤리 가이드라인을 작성했습니다.
전 세계적으로 다양한 의견을 모아 유익한 AI를 위한 모범 사례를 정의합니다.
AI 설계 및 개발에 윤리를 도입하기 위한 지침입니다.
현재를 통해 미래 지향적 관점으로 내일에 대비합니다.
데이터와 AI를 책임감 있게 사용하여 신뢰할 수 있는 방식으로 업무를 진행합니다.
AI 윤리가 추상적인 이론에서 구체적인 실천으로 발전할 수 있는 방법을 살펴봅니다.