모든 문제가 AI를 필요로 하는 것은 아니지만, 모든 AI는 거버넌스가 필요하다.

Source: Dev.to

소개

최근 몇 년 동안 인공지능이 복잡한 문제에 대한 자연스러운 해답이라는 생각이 자리 잡았습니다. 그러나 시스템 아키텍처 관점에서 보면, 그 가정은 드물게 성립합니다.

결정론적 문제 vs. IA

많은 문제는 명확한 규칙, 예측 가능한 행동, 그리고 잘 정의된 책임을 갖는 결정론적인 방식으로 해결될 수 있습니다. 이러한 경우에 인공지능을 도입한다고 해서 시스템이 반드시 개선되는 것은 아니며, 오히려 더 불투명하고 비용이 많이 들며, 문제가 발생했을 때 정당성을 입증하기 어려워집니다.

IA의 강점

인공지능의 진정한 강점은 문제가 본질적으로 불확실하고, 모호하거나 확률적인 경우에 나타납니다. 하지만 그때도 인공지능을 권위와 혼동해서는 안 됩니다.

핵심 질문

올바른 질문은 인공지능이 문제를 해결할 수 있는가가 아니라:

• 분석은 어디서 끝나고 의사결정이 시작되는가?
• 결과에 대한 책임은 누가 지는가?
• 시스템이 실수했을 때는 어떻게 되는가?

명확한 경계가 없으면, 인공지능은 프로세스를 최적화할 수 있지만 책임을 희석시킬 수도 있습니다.

거버넌스

따라서, 중요한 시스템과 민감한 상황에서는 인공지능이 인간의 의사결정 구조를 대체해서는 안 되며, 명확히 정의된 한계 내에서 이를 강화해야 합니다. 기술은 역량을 확장할 수 있지만, 거버넌스가 정당성을 유지하게 합니다.