AI 위험 관리 – 문과출신 IT공돌이의 유유자적

AI RMF 소개

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NIST AI RMF는 AI 시스템의 위험을 조직 안에서 반복적으로 식별하고, 측정하고, 관리하기 위한 자발적 프레임워크입니다. AI RMF를 처음 보면 표준, 인증, 규제 문서처럼 느끼기 쉽습니다. 그러나 NIST가 공개한 AI Risk Manage…

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AI 서비스를 운영하면 로그가 필요합니다. 장애 원인을 찾고, 모델 비용을 계산하고, 품질 문제를 분석하고, 보안 이벤트를 조사하려면 기록이 있어야 합니다. 하지만 AI 서비스 로그는 일반 웹 로그보다 훨씬 민감할 수 있습니다. 사용자가 프롬프트에 이…

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AI 서비스를 평가할 때 하나의 프레임워크만 보면 빈틈이 생기기 쉽습니다. NIST AI RMF는 AI 위험을 넓게 구조화하는 데 유용하지만, 생성형 AI 서비스라면 허위 출력, 프롬프트 공격, 데이터 유출, 저작권 문제를 더 구체적으로 봐야 합니다….

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AI 도구를 도입할 때 가장 먼저 볼 것은 기능 목록이 아닙니다. “어떤 업무에 쓰는가”, “누구에게 영향을 주는가”, “실패하면 무엇이 손상되는가”, “운영 중 어떻게 측정하고 멈출 것인가”를 먼저 봐야 합니다. NIST AI RMF는 이 질문을 체…

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ISO/IEC 42001을 처음 보면 표준 이름부터 어렵습니다. "AI 관리 시스템"이라는 말도 막연합니다. 그래서 많은 글이 "책임 있는 AI를 위한 국제 표준" 정도로 소개하고 끝납니다. 하지만 AI 서비스를 실…