AI 아키텍처의 핵심 레이어

Source: Dev.to

Overview

인공지능은 이제 검색부터 자율주행 자동차까지 우리 세상을 움직이고 있지만, 그 내부 구조는 눈에 보이지 않습니다. AI의 힘은 서로 다른 여러 층으로 구성된 구조화된 스택에 있습니다. 이 글에서는 인프라스트럭처 레이어(수십억 달러 규모의 연산력)부터 시작해 기반을 이루는 핵심 계층들을 살펴봅니다. 이어서 데이터 레이어(지식 원천), 모델 레이어(실제 학습 뇌)까지 올라가며, 최종적으로 사용자 친화적인 애플리케이션 레이어를 제공합니다.

The Data Layer (The Fuel)

• Purpose: AI가 학습할(훈련 데이터) 및 사용할(실시간 데이터) 모든 정보를 수집, 정제, 저장 및 관리합니다.
• Key Functions: 데이터 파이프라인(ETL/ELT), 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 피처 스토어.
• Governance Hook: 데이터 품질 및 개인정보 보호(PII) 준수를 강제하여 연료가 깨끗하고 윤리적이도록 보장합니다.

The Model Layer (The Brain)

• Purpose: 예측, 분류 또는 콘텐츠 생성을 수행하는 머신러닝 알고리즘을 구축, 훈련 및 관리합니다.
• Key Functions: 훈련 프레임워크(PyTorch, TensorFlow), 모델 레지스트리(버전 관리 및 저장), 실제 알고리즘(LLM, 신경망).
• Governance Hook: 모델 검증 및 엄격한 테스트를 통해 공정성 및 편향 완화를 다룹니다.

The Application Layer (The Interface)

• Purpose: 모델의 출력을 사용 가능한 비즈니스 애플리케이션이나 사용자 인터페이스에 통합합니다.
• Key Functions: API, 웹 포털, 모바일 앱, AI 인사이트를 기존 도구(CRM 또는 ERP 등)에 직접 삽입.
• Governance Hook: AI 출력이 투명(설명 가능)하도록 보장하고, 인간 감독 또는 이의 제기 절차를 제공합니다.

The Security/Governance Layer (The Shield)

• Purpose: 원시 데이터부터 최종 애플리케이션까지 전체 시스템을 보호하고, 모든 운영이 내부 정책 및 외부 규정을 준수하도록 합니다.
• Key Functions: 접근 제어(RBAC), 성능 및 드리프트 모니터링(MLOps), 감사, 책임성을 위한 모든 행동 로그 기록.
• Governance Hook: 전체 수명 주기에 걸쳐 기업 보안과 책임(윤리) 거버넌스를 실행하는 역할을 수행합니다.

Certified AI Governance Specialist (CAIGS) Training with InfosecTrain

기본적인 AI 아키텍처(데이터, 모델, 애플리케이션, 보안)는 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 그러나 기술 설계만으로는 포괄적인 거버넌스 전략 없이는 충분하지 않습니다. InfosecTrain Certified AI Governance Specialist (CAIGS) Training은 전체 AI 수명 주기 전반에 걸친 윤리, 규제 및 위험 관리에 초점을 맞추어 이 격차를 직접 메워줍니다. 이론과 실무 프레임워크를 결합한 프로그램은 전문가가 거버넌스 프로그램을 실제 운영에 적용하도록 돕습니다. 궁극적으로 AI의 기술적 계층과 거버넌스를 모두 마스터함으로써 강력하고 규정을 준수하며 미래에도 지속 가능한 비즈니스 솔루션을 구현할 수 있습니다.