개요
유럽연합의 인공지능법(EU AI Act)은 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 개발 및 배포를 촉진하는 것을 목표로 하는 획기적인 규정입니다. 기업이 음성 AI 및 LLM(대형 언어 모델)을 포함한 AI 기술에 점점 더 의존함에 따라 EU AI 법을 준수하는 것이 중요해졌습니다. 이 블로그 게시물에서는 규제로 인해 제기된 주요 과제와 Shaip이 이를 극복하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴봅니다.
EU AI법 이해
유럽연합의 인공지능법(EU AI Act)은 AI 시스템을 규제하는 위험 기반 접근 방식을 도입하고 개인과 사회에 대한 잠재적 영향을 기준으로 시스템을 분류합니다. 기업이 AI 기술을 개발하고 배포함에 따라 다양한 데이터 범주와 관련된 위험 수준을 이해하는 것은 EU AI 법을 준수하는 데 중요합니다. EU AI법은 AI 시스템을 최소 위험, 제한적 위험, 높음 위험, 허용할 수 없는 위험이라는 네 가지 위험 범주로 분류합니다.
인공지능법(2021/0106(COD)) 제안을 바탕으로 위험 범주와 해당 데이터 유형 및 산업을 표 형식으로 정리하면 다음과 같습니다.
허용되지 않는 위험 AI 시스템:
| 데이터 타입 | 적용 산업 |
| 행동을 왜곡하는 잠재의식 기법 | All |
| 특정 집단의 취약점 악용 | All |
| 공공기관의 사회적 점수 | Government |
| 법 집행을 위해 공개적으로 접근 가능한 공간에서 실시간' 원격 생체 인식(예외 있음) | 법 집행 |
고위험 AI 시스템:
| 데이터 타입 | 적용 산업 |
| 자연인의 생체 식별 및 분류 | 법 집행, 국경 통제, 사법, 중요 인프라 |
| 중요 인프라 관리 및 운영 | 유틸리티, 교통 |
| 교육 및 직업 훈련 | 교육 |
| 고용, 근로자 관리, 자영업 이용 | HR |
| 필수 민간 및 공공 서비스에 대한 접근 및 향유 | 정부 서비스, 금융, 건강 |
| 법 집행 | 법 집행, 형사 사법 |
| 이주, 망명, 국경 통제 관리 | 국경 통제 |
| 사법 행정과 민주적 절차 | 사법부, 선거 |
| 기계, 차량, 기타 제품의 안전 부품 | 제조, 자동차, 항공우주, 의료기기 |
제한된 위험 AI 시스템:
| 데이터 타입 | 적용 산업 |
| 감정 인식 또는 생체 인식 분류 | Al |
| 콘텐츠를 생성하거나 조작하는 시스템('딥 페이크') | 미디어, 엔터테인먼트 |
| 자연인과 상호 작용하도록 설계된 AI 시스템 | 고객 서비스, 판매, 엔터테인먼트 |
최소 위험 AI 시스템:
| 데이터 타입 | 적용 산업 |
| AI 지원 비디오 게임 | 엔터테인먼트 |
| 스팸 필터링을 위한 AI | All |
| 기본권이나 안전에 영향을 주지 않는 산업 응용 분야의 AI | 제조, 물류 |
위 표는 제안된 규정에 정의된 AI 위험 범주에 다양한 데이터 유형 및 산업이 어떻게 매핑되는지에 대한 높은 수준의 요약을 제공합니다. 실제 텍스트는 더 자세한 기준과 범위 정의를 제공합니다. 일반적으로 안전과 기본권에 허용할 수 없는 위험을 초래하는 AI 시스템은 금지되며, 높은 위험을 초래하는 AI 시스템에는 엄격한 요구사항과 적합성 평가가 적용됩니다. 제한된 위험 시스템에는 주로 투명성 의무가 있는 반면, 최소 위험 AI에는 기존 법률 외에 추가 요구 사항이 없습니다.
EU AI법에 따른 고위험 AI 시스템에 대한 주요 요구 사항.
EU AI법은 고위험 AI 시스템 제공업체가 잠재적 위험을 완화하고 AI 시스템의 신뢰성과 투명성을 보장하기 위한 특정 의무를 준수해야 한다고 규정하고 있습니다. 나열된 요구 사항은 다음과 같습니다.
- 리스크 관리 시스템 구현 AI 시스템의 수명주기 전반에 걸쳐 위험을 식별하고 완화합니다.
- 고품질의 관련성 있고 편견 없는 훈련 데이터 이는 대표적인 것이며 오류와 편견이 없습니다.
- 유지하다 자세한 설명서 AI 시스템의 목적, 설계 및 개발에 대해 설명합니다.
- 확인 투명도 AI 시스템의 기능, 한계 및 잠재적 위험에 대한 명확한 정보를 사용자에게 제공합니다.
- 구현 인간의 감독 조치 고위험 AI 시스템이 인간의 통제를 받고 필요한 경우 재정의되거나 비활성화될 수 있도록 보장합니다.
- 확인 견고성, 정확성 및 사이버 보안 무단 액세스, 공격 또는 조작으로부터 보호합니다.
음성 AI 및 LLM의 과제
음성 AI 및 LLM은 기본권 및 사회적 위험에 대한 잠재적 영향으로 인해 종종 고위험 범주에 속합니다. 기업이 이러한 기술을 개발하고 배포할 때 직면하는 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.
- 고품질의 편견 없는 학습 데이터 수집 및 처리
- AI 모델의 잠재적 편향 완화
- AI 시스템의 투명성과 설명 가능성 보장
- 효과적인 인간 감독 및 통제 메커니즘 구현
Shaip이 위험 범주 탐색을 돕는 방법
Shaip의 AI 데이터 솔루션 및 모델 평가 서비스는 EU AI Act의 위험 범주의 복잡성을 탐색하는 데 도움이 되도록 맞춤화되었습니다.
최소 및 제한된 위험
위험이 최소화되거나 제한된 AI 시스템의 경우 Shaip은 데이터 수집 및 주석 프로세스에 대한 명확한 문서를 제공하여 투명성 의무를 준수하도록 도울 수 있습니다.
위험
고위험 Speech AI 및 LLM 시스템의 경우 Shaip은 엄격한 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
- 자세한 문서 투명성을 보장하기 위한 데이터 수집 및 주석 처리 프로세스
- 음성 AI를 위한 윤리적 AI 데이터: 당사의 데이터 수집 프로세스에서는 사용자 동의, 데이터 개인 정보 보호(PII 최소화)를 우선시하고 인구 통계, 사회 경제적 요인 또는 문화적 맥락에 따른 편견을 제거합니다. 이를 통해 Speech AI 모델이 EU AI Act를 준수하고 차별적인 출력을 방지할 수 있습니다.
- 음성 데이터의 편견 완화: 우리는 음성 언어의 뉘앙스와 데이터에 영향을 줄 수 있는 잠재적인 편견을 이해합니다. 우리 팀은 데이터를 꼼꼼하게 분석하여 잠재적인 편견을 식별하고 제거함으로써 보다 공정하고 안정적인 Speech AI 시스템을 보장합니다.
- EU AI법 준수를 염두에 둔 모델 평가: Shaip의 모델 평가 및 벤치마킹 솔루션은 관련성, 안전성, 잠재적 편견과 같은 요소에 대해 Speech AI 모델을 평가할 수 있습니다. 이는 모델이 투명성과 공정성에 대한 EU AI Act의 요구 사항을 충족하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
용납할 수 없는 위험
윤리적 AI 관행에 대한 Shaip의 노력은 당사의 데이터 솔루션 및 서비스가 허용할 수 없는 위험이 있는 AI 시스템 개발에 기여하지 않도록 보장하여 EU AI 법에 따라 금지된 관행을 피하도록 돕습니다.
Shaip이 도울 수 있는 방법
Shaip과의 파트너십을 통해 기업은 최첨단 음성 AI 및 LLM 기술을 개발하면서 EU AI 법의 복잡성을 자신있게 탐색할 수 있습니다.
EU AI법의 위험 범주를 탐색하는 것은 어려울 수 있지만 혼자서 할 필요는 없습니다. 지금 Shaip과 협력하여 전문가 지침, 고품질 교육 데이터 및 포괄적인 모델 평가 서비스에 액세스하세요. 우리는 함께 혁신을 추진하면서 Speech AI 및 LLM 프로젝트가 EU AI Act를 준수하도록 보장할 수 있습니다.
