책임 있는 AI의 진화: 투명성과 사용자 대행사

생성적, 행위적, 자율적, 적응형 등 이러한 용어는 오늘날의 AI 환경을 정의합니다. 그러나 책임 있는 AI(해로움을 최소화하면서 이점을 극대화하는 윤리적이고 안전한 AI 배포)도 대화의 중요한 부분이 되어야 합니다. AI 기술이 점점 더 인력, 시스템 및 고객 경험에 통합됨에 따라 윤리 표준을 유지하는 책임은 더 이상 AI 개발자의 어깨에만 국한되지 않습니다. 자신이 배포하는 AI가 인간의 근본적인 가치에 부합하도록 수행할 수 있도록 더 큰 책임을 지게 될 비즈니스 리더가 이를 옹호해야 합니다.

책임 있는 AI는 비즈니스 이타주의가 아닙니다. 그것은 사업 전략이다. AI가 점점 더 복잡한 작업을 수행하고 의사 결정을 주도하며 고객 및 직원과 직접 인터페이스함에 따라 AI가 제공하는 가치와 안전성은 기능 외에도 직원 생산성과 고객 만족도를 결정할 것입니다.

이해와 권한 부여를 통해 촉진되는 혁신

책임 있는 AI에는 규정 준수, 개인정보 보호, 보안이 포함되며 AI 시스템의 윤리적이고 안전하며 공정한 배포까지 확장됩니다. 이러한 측면은 정량화하고 시행하기가 더 어렵지만 직원 경험, 브랜드 평판 및 고객 결과에 영향을 미치는 중요한 비즈니스 필수 사항입니다.

현재 AI 혁명이 시작될 때 Grammarly는 윤리적 배포를 안내하는 책임 있는 AI 프레임워크를 개발했습니다 . 프레임워크는 투명성, 공정성 및 안전, 사용자 대행사, 책임, 개인 정보 보호 및 보안이라는 5가지 핵심 요소를 중심으로 이루어집니다. 2025년에도 이러한 각 핵심 요소는 여전히 중요할 것이지만 두 가지 요소는 가장 중요한 발전을 거치게 되며 더 많은 관심이 필요할 것입니다.바로 투명성과사용자 대행사입니다. 이 두 가지 기둥은 사람들이 AI를 경험하는 방식에 가장 큰 영향을 미치며 이러한 경험에서 얻거나 잃는 신뢰를 좌우할 것입니다.

투명성: 이해를 통해 신뢰 구축

가장 간단한 형태로 투명성은 사람들이 AI 생성 콘텐츠를 인식하고, AI 기반 결정을 이해하고, AI와 상호 작용하는 시기를 알 수 있음을 의미합니다. AI 출력은 "인공적"이지만 이를 지원하는 모델의 의도를 전달합니다. 투명성을 통해 사용자는 결과에 참여할 때 해당 의도를 파악하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

지금까지 AI 개발자는 OpenAI, Google, Grammarly와 같은 회사에 도구 동작에 대한 책임을 묻기 위한 대중의 노력을 통해 투명성을 책임져 왔습니다 . 그러나 LLM(대형 언어 모델) 및 AI 애플리케이션이 비즈니스 시스템, 제품, 서비스 및 워크플로에 스며들면서 책임은 이러한 도구를 배포하는 회사로 옮겨가고 있습니다. 사용자의 관점에서 기업은 자신이 배포하는 AI에 대해 투명하게 공개할 책임이 있으며 AI가 부정적인 영향을 미칠 경우 평판이 손상될 수 있습니다. 내년에는 EU AI Act 및 NIST AI 위험 관리 프레임워크 와 같은 신규 및 제안된 규정을 통해 기업이 더 많은 법적 책임을 질 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다.

투명성을 달성하는 것은 어려운 일입니다. 그러나 사용자는 절대적인 특이성을 원하는 것이 아닙니다. 그들은 일관성과 이해를 원합니다. 규제 기관과 사람들은 기업이 위험과 결과를 포함하여 AI 도구의 작동 방식을 이해하고 이러한 통찰력을 이해할 수 있는 방식으로 전달하기를 기대합니다. AI 관행에 투명성을 구축하기 위해 비즈니스 리더는 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

1. AI 모델 인벤토리를 실행합니다. AI가 어떻게 행동하는지 사람들에게 효과적으로 알리려면 AI 기반을 이해하는 것부터 시작하세요. IT 팀과 협력하여 타사든 사내든 기술 스택 전체에 사용되는 AI 모델을 매핑하고 이들이 구동하는 기능과 참조하는 데이터를 식별하세요.
2. 문서 기능 및 제한 사항. AI의 기능, 위험, 의도했거나 허용 가능한 사용법에 대한 포괄적이고 이해하기 쉬운 정보를 제공합니다. 가장 영향력이 큰 사용 사례부터 시작하여 위험 기반 접근 방식을 취하세요. 이를 통해 사람들은 가장 중요한 정보를 이해하는 동시에 보안 팀이 잠재적인 문제의 원인을 식별하는 데 도움을 줍니다.
3. AI 공급업체의 비즈니스 모델을 조사합니다. 타사 LLM 또는 AI 애플리케이션을 배포하는 경우 공급업체 관행의 동기를 이해하세요. 예를 들어 Grammarly의 구독 기반 모델은 광고가 아닌 사용자 경험의 품질에 맞춰 보안을 보장하고 사용자 신뢰를 조성합니다.

이러한 조치를 취함으로써 비즈니스 리더는 AI의 책임 있는 청지기가 되어 고급 AI 기술의 진화하는 환경을 탐색하면서 투명성을 조성하고 신뢰를 구축하며 책임을 유지할 수 있습니다.

사용자 대행사: 권한 부여를 통한 성과 개선

사용자 대행사는 고객과 직원을 포함한 사람들에게 AI 경험을 제어할 수 있는 권한을 부여하는 것을 의미합니다. 궁극적인 의사 결정자로서 사람들은 상황에 맞는 전문 지식을 가져오고 해당 전문 지식을 효과적으로 적용하려면 AI의 기능과 한계를 이해해야 합니다. 현재 형태의 AI는 인간의 판단을 대체하기보다는 사람들의 기술을 강화하고 영향력을 증폭시켜 사람들에게 힘을 실어주어야 합니다. AI가 개인의 자율성을 가능하게 하는 도구일 때 인간의 강점을 강화하고 애플리케이션에 대한 신뢰를 구축합니다.

사용자 대행사를 우선시하는 것은 윤리적이고 현명한 사업입니다. 기업은 직원과 고객이 악의적인 활동뿐만 아니라 비생산적인 활동으로부터 보호하기 위해 강력한 AI 사용 사례와 자율 에이전트를 안내하는 기술을 갖춘 AI 동맹이 되어야 합니다. 마찬가지로 제품 및 고객 경험의 AI도 항상 완벽하지는 않습니다. 고객의 신뢰를 얻으면 고객이 오류, 버그 및 개선 사항을 보고하여 비즈니스 제안을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

사용자 대행사를 지원하려면 사람들이 AI 출력과 특정 사용 사례에 대한 적합성을 비판적으로 평가할 수 있도록 준비해야 합니다. 또한 AI가 상호 작용하는 방식과 상호 작용 시기를 관리하기 위해 적용할 수 있는 기술 설정 및 제어 방법을 사람들에게 알리는 것도 포함됩니다. 리더는 다음 단계를 수행하여 사용자 대행사를 추진할 수 있습니다.

1. 사용자 교육을 제공합니다. 정보에 입각한 참여를 촉진하려면 AI 권장 사항 해석, 한계 이해, 사람의 감독이 필요한 시기 결정에 대한 지침을 사용자에게 제공하세요. 이 교육은 웹사이트, 직원 교육, 고객 응대 팀에서 제공하고 잠재적으로 사용자가 AI와 상호 작용하는 제품에서도 제공되어야 합니다.
2. 간단한 IT 제어 및 설정을 설정합니다. 개인화된 추천에 대한 기본 설정, 데이터 공유 옵션, 의사 결정 임계값 등 AI 설정에 대한 제어권을 사용자에게 부여하여 사용자의 역량을 강화합니다. 투명한 설정은 자율성을 강화하고 사용자가 AI를 필요에 맞게 조정할 수 있도록 해줍니다.
3. 사용자 자율성을 강화하는 정책을 구축합니다. AI 애플리케이션이 고위험 영역에서의 사용에 대한 지침을 설정하여 인간의 전문 지식을 대체하기보다는 보완하도록 보장합니다. 정책은 사용자가 AI를 자신의 전문 지식을 무시하는 것이 아니라 지원하는 도구로 보도록 장려해야 합니다.

이러한 단계를 구현하면 비즈니스 리더가 AI가 인간 주체를 존중하고 강화하도록 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 자신의 AI 경험에 대한 권한과 정보를 얻고 제어할 수 있다고 느낄 수 있는 협업 역학을 조성할 것입니다.

기대: 비즈니스 이점으로서의 책임 있는 AI

AI가 발전하고 비즈니스 운영에 더욱 깊이 포함됨에 따라 책임 있는 AI를 장려하는 비즈니스 리더의 역할이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 투명성과 사용자 대행사는 윤리적 필수 사항일 뿐만 아니라 점점 더 AI에 의해 정의되는 환경에서 기업이 선도할 수 있도록 하는 전략적 이점입니다. 이러한 원칙을 수용함으로써 비즈니스 리더, 특히 보안 및 IT 분야의 리더는 AI 애플리케이션이 조직 가치 및 사용자 기대에 부합하도록 보장하여 신뢰할 수 있고 효과적인 시스템을 만들 수 있습니다.