왜 AI 거버넌스를 컴플라이언스로 취급할 수 없는가

Source: Dev.to

Introduction

지난 몇 년간 AI 시스템은 실험적인 도구에서 실제 운영 환경에 내재된 의사결정 영향을 주는 구성 요소로 전환되었습니다. 그러나 많은 조직에서 AI 거버넌스는 구조적인 거버넌스 과제라기보다 준수 체크리스트처럼 접근되고 있어 점점 큰 격차가 생기고 있습니다.

Limits of Traditional Compliance Frameworks

대부분의 기존 거버넌스 및 사이버보안 프레임워크는 제어, 기준선, 감사 요구사항을 정의하는 데 뛰어납니다. 하지만 AI 기반 시스템은 정적인 준수 모델이 포착하기 어려운 역동성을 도입합니다:

• 적응형 행동
• 확률적 출력
• 불투명한 의사결정 경로
• 인간‑기계 상호작용 루프

문제는 준수 프레임워크가 틀렸다는 것이 아니라, AI‑구동 의사결정의 진화하는 특성을 완전히 다루지 못한다는 점입니다.

Core Governance Questions

AI 시스템이 보안 태세, 운영 연속성, 위험 노출에 영향을 미치는 의사결정에 참여할 때, 핵심 질문은 “제어가 마련되어 있나요?”에서 다음과 같이 바뀝니다:

• AI‑영향을 받은 결정에 대해 누가 책임을 집니까?
• 의사결정 근거는 시간이 지나도 어떻게 보존됩니까?
• 결과를 설명하거나 이의를 제기할 증거는 무엇입니까?
• 시스템 행동이 진화할 때 위험을 어떻게 추적합니까?

이러한 질문은 순수히 준수 영역을 넘어 거버넌스, 사이버보안, 보증이 교차하는 지점에 위치합니다.

Governance vs. Tooling

거버넌스 논의는 종종 도구 논쟁으로 축소됩니다. 도구도 중요하지만, 거버넌스가 도구보다 먼저 와야 합니다. 명확한 거버넌스 아키텍처, 증거 모델, 의사결정‑책임 구조가 없으면 도구는 통제의 환상만 만들 뿐입니다.

Governance in Regulated and High‑Assurance Environments

규제된 환경이나 고신뢰 환경에서는 설명 가능성, 추적 가능성, 감사 가능성이 선택 사항이 아닙니다. 거버넌스는 초기 평가를 통과하기 위해서가 아니라, 면밀한 검증을 견딜 수 있도록 설계되어야 합니다.

Conclusion

AI 거버넌스는 정책 부록이 아니라 구조적인 분야로 다루어져야 합니다. 이는 의사결정 권한, 증거 생성, 장기적인 책임에 대한 의도적인 설계를 필요로 하며, 특히 시스템이 원래 가정 이상으로 진화할 때 더욱 중요합니다. 이 글은 이러한 과제에 초점을 맞춘 보다 넓은 거버넌스 연구 노력의 초기 사고를 반영합니다.