AI 신뢰성의 변화와 과제

Chaptert 1 신뢰가능한 AI에 기반한 지속적인 경쟁우위 창출: AI 신뢰성 연구의 주요 흐름 고찰과 AI 신뢰성 확보를 위한 제언
1.1 서론: AI 신뢰성과 지속적인 경쟁우위 창출들
1.2 본론: AI 신뢰성 관련 5대 주요 연구 흐름 고찰들
· AI 신뢰성 관련 주요 연구 흐름 Ⅰ: AI 신뢰성 구성요소 중심 연구들
· AI 신뢰성 관련 주요 연구 흐름 Ⅱ: AI 신뢰성 위계적 계층구조 중심 연구
· AI 신뢰성 관련 주요 연구 흐름 Ⅲ: 사회 기술 시스템 기반 AI 신뢰성 연구
· AI 신뢰성 관련 주요 연구 흐름 Ⅳ: AI 시스템 생애주기 기반 AI 신뢰성 연구
· AI 신뢰성 관련 주요 연구 흐름 Ⅴ: AI 거버넌스 기반 AI 신뢰성 연구
1.3 결론: AI 신뢰성 확보를 위한 6대 제언
· AI 신뢰성 확보를 위한 제언 Ⅰ: AI 신뢰성은 지속적인 경쟁우위 창출의 필수 요소이며 전략적으로 관리되어야 하는 ‘핵심 품질’이라는 전사적 공감대 확립 필요
· AI 신뢰성 확보를 위한 제언 Ⅱ: 자사의 제품 및 서비스와 내외부 프로세스에 맞는 AI 신뢰성의 필수 구성요소의 선제적이며 능동적인 파악 필요
· AI 신뢰성 확보를 위한 제언 Ⅲ: 자사에 적합한 AI 신뢰성의 필수 구성요소들의 상대적인 영향력(중요도) 분석 필요
· AI 신뢰성 확보를 위한 제언 Ⅳ: 효과적인 AI 신뢰성 확보를 위한 다차원적인 시각과 접근법 필요
· AI 신뢰성 확보를 위한 제언 Ⅴ: AI 시스템 생애주기 차원의 역동적 관점에 기반한 AI 신뢰성 관리 필요
· AI 신뢰성 확보를 위한 제언 Ⅵ: AI 거버넌스를 통한 AI 신뢰성의 전략적 관리 필요
[참고문헌_ References]

Chaptert 2 AI와 인간: 도구를 넘어 신뢰를 함께 만드는 시대
2.1 서론: 신뢰의 풍경이 바뀌고 있다!
2.2 본론
· 신뢰에 대한 이해
· 신뢰는 어떻게 형성되는가? 다차원 프레임워크를 통한 AI 신뢰의 이해
· 시간 흐름에 따른 신뢰의 진화
· AI와의 관계 관점에서의 신뢰
· 의인화된 AI, 신뢰를 유도하다
· AI 신뢰의 그림자: 의도하지 않은 결과와 위험
2.3 결론: 신뢰할 수 있는 AI, 우리가 함께 설계해야 할 미래
[참고문헌_ References]

Chaptert 3 AI를 믿을 수 있는 힘: 설명가능성
3.1 서론
· 기계도 사람처럼 생각할 수 있다
· AI가 내린 결정을 믿을 수 있을까
· 설명가능성은 선택이 아닌 필수
3.2 본론
· AI의 진화는 계속된다
· AI 진화에 따른 XAI의 필요성
· XAI 기법의 발전과정
· 인간 중심의 XAI
3.3 결론
· XAI의 중요성과 역할
· 인간 중심 XAI의 가치와 진화 방향
· 설명가능성이 나아가야 할 방향
[참고문헌_ References]

Chaptert 4 AI 공정성 확보를 위한 분야별 과제와 정량적 지표
4.1 서론
4.2 공정성 이슈
· 응용 도메인에 따른 공정성 이슈
· 모달리티에 따른 공정성 이슈
4.3 공정성 개념 및 지표
· 공정성 개념
· 공정성 지표의 분류
· 사례를 통한 공정성 개념 및 지표의 이해
· 개인 기준 공정성 지표
· 공정성 개념 및 지표 선택 전략
· 공정성 지표 간의 상충관계
4.4 결론
[참고문헌_ References]

Chaptert 5 지속가능한 혁신을 위한 AI 신뢰성 정책의 과제
5.1 정부의 AI 신뢰성 정책은 왜 필요한가?
5.2 정부의 AI 신뢰성 정책은 어떻게 이뤄지는가?
5.3 AI 신뢰성 정책의 글로벌 거버넌스
5.4 AI 신뢰성 정책의 산업별 적용과 그 효과
· 자동차 산업의 AI 신뢰성 정책
· 금융산업의 AI 신뢰성 정책
· 헬스케어 산업의 AI 신뢰성 정책
· AI 신뢰성 정책과 산업 성장의 관계
5.5 사전적(Ex-ante) 정책과 사후적(Ex-post) 정책의 균형
5.6 결론
[참고문헌_ References]

Chaptert 6 AI 강건성의 중요성과 방향성
6.1 서론
· 컴퓨터 비전 모델에 대한 스티커 교란 공격 연구
· 테슬라 오토파일럿의 인식 오류로 인한 사고
· 마이크로소프트 테이(Tay) 챗봇 사건
· 악성코드 ‘Skynet’의 프롬프트 인젝션 공격
· HSBC 음성 인증 보안 취약 사례
6.2 AI 강건성의 개념과 정의
· 제어 이론 및 최적화 분야
· 통계학 분야
· 소프트웨어 및 시스템 공학 분야
· 인공지능 및 머신러닝 분야
6.3 AI 강건성 연구의 주요 흐름과 발전
· 딥러닝 이전: 전통적 강건성 개념의 정의와 해석(2004~2009년)
· 딥러닝의 도입과 취약성 발견(2010~2014년)
· 적대적 공격·방어 연구의 본격화(2015~2017년)
· 이론 기반 강건성의 인증 기법과 다분야 확산(2018~2020년)
· 대규모 언어모델(LLM) 중심 강건성, 벤치마크 및 규제 대응(2021~2025년)
6.4 강건한 AI를 위한 조직적 과제와 노력
[참고문헌_ References]

Chaptert 7 AI 기반 위조 기술과 사회적 신뢰의 붕괴
7.1 서론
· 딥페이크 기술 개요
· 딥보이스 기술 개요
· 모델 붕괴: 생성형 AI와 신뢰할 수 없는 정보 생태계
7.2 본론
· 기술적 대응 전략
· 예방을 위한 전략
· 대응을 위한 전략
7.3 결론
· 기술-정책-사회문화의 통합 대응 필요성
· 대한민국의 대응 방향: 디지털 신뢰 회복을 위한 실천 과제
[참고문헌_ References]

Chaptert 8 AI 신뢰성 확보를 위한 윤리, 규제, 표준화 및 인증
8.1 서론
8.2 본론
· 모두 윤리를 우선으로 두고 있을까?
· AI 규제의 필요성과 그 역할
· AI 신뢰성을 위한 표준 및 인증제도
8.3 결론
[참고문헌_ References]

Chaptert 9 AI 경영 시스템 도입방안
9.1 AI 경영 시스템 대두
9.2 AI 경영 시스템의 개념
· 경영 시스템의 의미와 발전
· 경영활동에 AI 적용 확산
· AI 도입에 따른 경영 시스템의 변화 방향
9.3 AI 경영 시스템 참조 모델
· ISO/IEC 42001: 국제표준 AI 경영 시스템
· NIST AI RMF: 리스크 관리 프레임워크
· EU AI Act: 법적 규제 프레임워크
· 우리나라 AI 기본법: 산업 진흥과 신뢰 기반 조성
· 참조 모델 비교 분석 및 시사점
9.4 AI 경영 시스템 구성과 도입
· AIMS 개념
· AIMS의 관리 대상 리스크
· AIMS 구성
· AIMS 도입방안
[참고문헌_ References]