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AI 골드러시는 정부와 기타 공공 기관에 새로운 압력을 가하고 있습니다. 기업이 새로운 기술을 통해 경쟁 우위를 확보하려고 함에 따라 관리 기관은 개인과 데이터를 보호하는 규칙과 규정을 구현하기 위해 노력하고 있습니다.
가장 주목받는 AI 법안은 EU의 AI법이다. 그러나 글로벌 로펌인 Bird & Bird는 22개 관할권을 분석하고 광범위한 지역적 접근 방식을 제시하는 AI Horizon Tracker를 개발했습니다.
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디지털 및 비즈니스 리더는 이러한 규칙을 준수할 방법을 찾아야 합니다. 그러나 규정 준수는 부담이 될 수 있지만 방해가 될 필요는 없습니다. 이 5명의 비즈니스 리더는 거버넌스를 사용하여 AI 탐색을 안내할 수 있는 5가지 방법을 제공합니다.
Lenovo의 글로벌 CIO인 Art Hu는 AI 혁신과 거버넌스의 균형을 효과적으로 유지하는 방법에 대한 질문에 대한 단일 답변은 없다고 말했습니다.
그는 "산업, 부문, 정부의 반응은 귀하의 책임이 무엇인지에 따라 때로는 크게 다를 것"이라고 말했습니다.
Hu는 ZDNET에 일반적으로 비즈니스 리더는 AI 시대에 준수해야 할 다가오는 규칙과 규정에 주의를 기울여야 한다고 말했습니다.
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그는 "일을 잘못했을 때 받는 처벌은 지금 꽤 뜨겁다. 이전과는 달리 상당한 꼬리 위험을 안고 있다"고 말하며 경영진이 신중하게 안내되는 AI 탐구에 집중해야 한다고 제안했다.
"내 생각에 그것은 구축할 수 있는 도구 상자와 일반적으로 화이트리스트와 일종의 샌드박싱을 통해 혁신을 장려하는 방법으로 돌아가는 것 같습니다. 탐색이라고 말하지만 제약 조건 내에서 탐색이 이러한 롱테일의 불리한 결과 중 하나를 생성하는 것을 원하지 않기 때문입니다."
영국 기관인 The Pensions Regulator(TPR)의 디지털, 데이터 및 기술 담당 이사인 Paul Neville은 비즈니스 리더들이 AI가 오늘날 조직이 기술을 운영하는 방식을 바꾸는 것뿐만 아니라 획기적인 변화를 가져온다는 점을 인식해야 한다고 제안했습니다.
그는 "몇 차례 회의에서 이 말을 했지만 다시 반복하겠다. 미래는 우리가 지금 하는 일을 자동화하는 것이지만 조금 더 빨라지는 것이라고 가정한다"고 말했다.
"첫째, 나는 그 접근 방식이 특별히 비전이 있다고 생각하지 않습니다. 둘째, 그것은 오늘날의 문제를 넘어서는 데 도움이 되지 않습니다. 비전이 있는 리더는 상황이 어떻게 달라질 수 있는지에 대한 그림을 그려야 합니다."
Neville은 ZDNET과의 인터뷰에서 선구적인 경영진이 다른 전문가들이 더 나은 미래를 상상하도록 돕습니다. "AI가 지금보다 조금 더 빨라질 것이라고 생각한다면 필요한 것을 얻을 수 없을 것입니다. 근본적으로 다른 작업 패턴과 기회가 있을 수 있다고 생각합니다."
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TPR에서 Neville의 팀은 영국 정부와 협력하여 새로운 규칙과 규정이 효과적인 AI 탐색을 안내할 수 있는 방법을 이해합니다.
그는 "새로운 법안과 새로운 연금 법안이 있으며, 필요한 기술과 새로운 고객 경험이 상당히 많이 있습니다"라고 말했습니다.
"우리는 현대적인 디지털 서비스를 제공하기 위해 정부와 매우 긴밀하게 협력하고 있으며, 그 법안은 우리가 이를 수행하는 데 도움이 될 것입니다. AI는 훨씬 더 상호 작용적이고 흥미롭고 반복적이며 시각적인 것을 동시에 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것이 바로 기회입니다."
Royal Mail의 사이버 포트폴리오 및 아키텍처 디렉터인 Martin Hardy는 기업이 규정 준수를 AI를 탐색하고 위험을 관리하는 경로로 사용할 수 있다고 말했습니다.
"사이버에서 우리는 많은 위협 모델링을 수행하며 그 중 상당수는 매우 일반적이고 낮은 수준입니다. 보안 설계자가 가치를 추가하는 부분은 맞춤형 틈새 사례입니다."라고 그는 말했습니다.
"AI가 작업의 80%를 수행하므로 더 이상 빈 문서에서 작업하지 않고 '아, 이 보안 제어를 마련해야 합니다'라고 말할 수 있다는 것은 보안 전문가에게 우리가 걱정하는 특정 위협 행위자 등 발생할 수 있는 일에 집중할 수 있는 시간을 제공할 수 있다는 것을 의미하며 이러한 접근 방식은 실제로 가치를 더합니다."
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Hardy는 ZDNET에 비즈니스 리더들도 AI와 데이터 중심 기술에 의존하는 위험을 인식해야 한다고 말했습니다. 메시지는 분명합니다. AI를 사용하되 주의해서 진행하세요.
"모든 데이터를 시스템에 입력함으로써 AI 모델이 침해되면 공격은 모든 약점이 어디에 있는지에 대한 청사진을 갖게 됩니다."라고 그는 말했습니다.
"그래서 상황은 22가지 상황입니다. AI를 사용하지 않으면 다른 사람들이 사용하게 되고 당신은 뒤처지게 될 것입니다. AI를 사용하고 조심하지 않으면 공격에 휩싸이는 군중의 일부가 될 수 있습니다."
영국 자동차 고장 전문업체 RAC의 데이터 및 통찰력 책임자인 Ian Ruffle은 거버넌스와 혁신 사이의 균형을 관리하는 것이 모두 내부 문화에 달려 있다고 말했습니다.
그는 "모든 것은 사람에게 돌아간다"고 말했다. "성공은 올바른 기술을 적용하는 데 있다고 생각합니다. 하지만 그 기술을 적절하게 사용하는 것도 중요합니다. 그리고 그것은 올바른 사람을 확보하는 데 달려 있습니다."
Ruffle은 ZDNET에 고위 리더들이 세부적인 수준에서 가능한 모든 위협이나 위험을 인식할 것으로 기대할 수는 없기 때문에 특히 신뢰할 수 있는 내부 전문가와 함께 일할 때 강력한 문화를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다고 말했습니다.
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그는 “사람들이 이 데이터가 대표하는 개인에 관심을 가질 수 있도록 권한을 부여해야 한다”고 말했다.
"그것은 제게는 문화적인 일입니다. 데이터 보호 책임자 및 정보 보안 팀과의 관계를 강화하는 것은 장기적으로 가장 현대적인 기술을 사용하는 것보다 훨씬 더 중요합니다."
간단히 말해서, 거버넌스와 혁신의 균형을 맞추는 것은 까다로우며, 인간을 계속해서 추적하는 것이 성공에 매우 중요합니다.
"너는 줄타기를 해야 해." Ruffle이 말했습니다. "조직이 이러한 문제에 대해 효과적으로 생각하려면 인간성이 필요하다고 생각하는 이유가 있습니다."
Imperial College London 및 Imperial College Healthcare NHS Trust의 혁신 최고 임상 정보 책임자인 Erik Mayer는 AI 프로젝트에 데이터를 사용하는 전문가는 거버넌스를 준수하기 위해 수행하는 작업이 새로운 문제를 일으키지 않도록 주의해야 한다고 말했습니다. "데이터를 과도하게 정리하면 AI에 편향이 생길 수 있습니다. 그게 문제입니다."
이러한 문제를 극복하기 위해 Mayer는 그의 팀이 주요 질문에 대한 답변을 찾는 데 중점을 두고 규제 당국과 정기적인 대화를 유지하고 있다고 ZDNET에 말했습니다. "실제 세계에 AI를 적용할 때 의도한 대로 작동하도록 보장하기 위해 AI의 규제 승인을 지원하기 위해 데이터 세트에 필요한 KPI는 무엇입니까? 데이터의 품질은 어떻습니까? 중복된 값은 몇 개, 누락된 값은 몇 개입니까? 실제 데이터 정의는 무엇입니까?"
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다른 디지털 리더들이 배울 수 있는 교훈은 새 프로젝트를 위해 데이터를 정리하려고 하면 향후에 유용할 변수가 의도치 않게 제거될 수 있다는 것입니다. 메이어는 다른 전문가들에게 적극적인 조치를 취하라고 조언했습니다.
"궁극적으로 가장 원시적인 형태의 데이터를 원합니다. 하지만 이를 정리하거나 변환해야 할 때는 어떻게 변환하고 문서화했는지 정확히 알아야 합니다."라고 그는 말했습니다.
"이것이 근본적인 요소입니다. 이것이 우리가 완전히 옳아야 하는 부분입니다. 사람들은 '예, 구현해도 안전합니다'라고 말할 수 있는 방법을 고려해야 합니다. 그리고 장기적인 성공은 지속적인 검증에 달려 있습니다."