AI 거버넌스(AI Governance)에 대해 알아보겠습니다.

Ⅰ. AI 거버넌스(AI Governance) 란?

 AI 시스템의 설계·개발·운영·폐기에 이르는 전 생명주기(Lifecycle) 동안 윤리성, 투명성, 책임성, 보안성, 법적 준수를 확보하기 위한 조직적·기술적·제도적 통제 체계입니다. 다시 정리하면, “AI를 마음대로 쓰지 않고, 통제 가능한 방식으로 쓰기 위한 관리 체계”입니다.

Ⅱ. AI 거버넌스(AI Governance) 필요성

 ⅰ. 기술적 위험
   1) 학습 데이터 편향 → 차별적 판단
   2) 설명 불가능한 결정(Black Box)
   3) 모델 오작동·환각(Hallucination)
   4) 자동화된 잘못된 의사결정 확산
 ⅱ. 보안 위협
   1) 모델 탈취(Model Stealing)
   2) 데이터 중독(Data Poisoning)
   3) 프롬프트 인젝션
   4) AI를 이용한 공격 자동화
 ⅲ. 법·규제 리스크
   1) 개인정보보호법(GDPR, PIPA)

   2) EU AI Act
   3) 책임 주체 불분명 (사고 발생 시)

Ⅲ. AI 거버넌스(AI Governance) 구성요소

 ⅰ. 책임성(Accountability)
   1) AI 의사결정에 최종 책임 주체 명확화
   2) “AI가 결정했다”는 변명 금지
   3) 담당자(RACI) 지정
 ⅱ. 투명성(Transparency)
   1) AI 의사결정 과정 설명 가능
   2) 학습 데이터 출처·범위 공개
   3) 모델 버전·변경 이력 관리
 ⅲ. 공정성(Fairness)
   1) 성별, 연령, 인종, 지역 차별 방지
   2) 편향 데이터 제거
   3) 정기적 Bias Test 수행
 ⅳ. 안전성·신뢰성(Safety & Robustness)
   1) 오작동 시 자동 중단(Fail-safe)
   2) 극단 입력(Adversarial Input) 대응
   3) 검증되지 않은 모델 운영 금지
 ⅴ. 보안(Security)
   1) 모델 접근 통제
   2) 학습 데이터 암호화
   3) AI API 호출 감사 로그
   4) 모델 무결성 검증
 ⅵ. 프라이버시(Privacy)
   1) 개인정보 비식별화
   2) 최소 수집 원칙
   3) 데이터 보존 기간 관리
   4) 학습 데이터 재사용 통제

Ⅳ. AI 거버넌스(AI Governance) 적용 범위 (Lifecycle 기준)

단계	거버넌스 요소
기획	AI 사용 목적 정당성 검토
데이터 수집	데이터 출처·동의·품질 검증
학습	편향·프라이버시 검증
테스트	성능·안전성·보안 테스트
배포	승인 절차, 접근통제
운영	로그, 모니터링, 감사
폐기	모델 폐기·데이터 삭제

Ⅴ. 조직 차원의 AI 거버넌스 체계

 ⅰ. 필수 조직 구성
   1) AI 윤리위원회
   2) CDO / CAIO (Chief AI Officer)
   3) 법무·보안·개발 협업 구조
 ⅱ. 정책 문서 
   1) AI 사용 정책
   2) AI 윤리 가이드라인
   3) 데이터 관리 정책
   4) 모델 변경관리 절차

Ⅵ. 국제 표준 및 규제

 ⅰ. OECD AI Principles
 ⅱ. ISO/IEC 23894 (AI Risk Management)
 ⅲ. ISO/IEC 42001 (AI Management System)
 ⅳ. NIST AI Risk Management Framework

Ⅶ.  AI 거버넌스 (AI Governance) vs IT 거버넌스 (IT Governance) vs 데이터 거버넌스 (Data Governance)

  AI 거버넌스 (AI Governance)는 상위 개념으로 IT 거버넌스 (IT Governance)와 데이터 거버넌스 (Data Governance) 포함함

구분	초점
AI 거버넌스	의사결정·윤리·책임
IT 거버넌스	IT 투자·성과
데이터 거버넌스	데이터 품질·관리