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

Source: Dev.to

AI는 보편적인 해결책이 아니다

최근 몇 년간 인공지능은 복잡한 문제에 대한 기본적인 해답으로 제시되어 왔습니다. 그러나 시스템 아키텍처 관점에서는 그 가정이 거의 성립하지 않습니다.

많은 문제는 명확한 규칙, 예측 가능한 동작, 그리고 잘 정의된 책임을 가지고 결정론적으로 해결될 수 있습니다. 이런 경우에 AI를 도입한다고 해서 시스템이 반드시 개선되는 것은 아닙니다. 오히려 시스템을 더 불투명하게 만들고, 비용을 증가시키며, 문제가 발생했을 때 정당성을 입증하기 어렵게 만들곤 합니다.

AI가 실제 가치를 제공할 때

문제가 본질적으로 불확실하거나 모호하거나 확률적일 때 AI는 그 진정한 가치를 발휘합니다. 하지만 그때조차 AI를 권위와 혼동해서는 안 됩니다.

올바른 질문은 AI가 문제를 해결할 수 있는가가 아니라:

• 분석이 끝나고 의사결정이 시작되는 지점은 어디인가
• 결과에 대한 책임은 누가 지는가
• 시스템이 잘못될 경우 어떻게 되는가

명확한 경계가 없으면 AI는 프로세스를 최적화할 수 있지만, 동시에 책임이 흐려지는 위험도 있습니다.

거버넌스와 책임

이러한 이유로, 중요한 시스템이나 거버넌스에 민감한 상황에서는 AI가 인간의 의사결정 구조를 대체해서는 안 되며, 명확히 정의된 한계 내에서 이를 보강해야 합니다. 기술은 역량을 확장할 수 있지만, 거버넌스는 정당성을 유지하는 역할을 합니다.