KPMG의 AI 위험 및 통제 가이드

이 첫 번째 통계는 작년의 것이지만, 오늘날에도 여전히 매우 중요합니다. KPMG의 2024 미국 CEO 전망에 따르면, 68%의 CEO가 AI를 최우선 투자 분야로 꼽았습니다. 이들은 AI가 조직의 효율성을 높이고, 인력의 역량을 강화하며, 혁신을 촉진해줄 것으로 기대하고 있습니다.

이는 AI에 대한 큰 신뢰의 표시이지만, 동시에 중요한 질문을 제기합니다. 이렇게 많은 것을 걸고 있는 상황에서, 조직은 어떻게 AI를 책임감 있고 윤리적으로 활용할 수 있을까요?

바로 여기서 KPMG AI 위험 및 통제 가이드가 필요합니다. 이 가이드는 AI가 가진 잠재력을 수용하면서도, 실제로 발생할 수 있는 위험을 관리할 수 있도록 명확하고 실용적인 프레임워크를 제공합니다. 오늘날 신뢰할 수 있는 AI 구축은 단순히 좋은 관행이 아니라 비즈니스의 필수 요소입니다.

인공지능(AI)은 산업을 혁신하며, 효율성, 혁신, 경쟁력을 새로운 수준으로 끌어올리고 있습니다. 하지만 이러한 변화와 함께 조직이 신뢰를 유지하고 책임감 있게 활용하기 위해 반드시 관리해야 하는 독특한 위험과 윤리적 도전이 존재합니다. KPMG AI 위험 및 통제 가이드는 이러한 복잡성을 헤쳐 나갈 수 있도록 조직을 지원하며, 실질적이고 구조적이며 가치 중심의 AI 거버넌스 접근법을 제공합니다.

KPMG의 신뢰할 수 있는 AI 프레임워크에 맞춰 개발된 이 가이드는 기업이 윤리적이고 인간 중심적이며 글로벌 규제 기준을 준수하는 AI 솔루션을 개발하고 도입할 수 있도록 돕습니다. 가이드는 10가지 기본 기둥을 중심으로 구성되어 있으며, 각 기둥은 AI 위험 관리의 중요한 부분을 다룹니다.

1. 책임성: AI 결과에 대한 명확한 책임 부여
2. 공정성: 편향을 줄이고, 공정한 결과 촉진
3. 투명성: AI 프로세스를 이해하기 쉽고 가시적으로 만듦
4. 설명 가능성: AI 결정의 이유 제공
5. 데이터 무결성: 고품질·신뢰성 있는 데이터 확보
6. 신뢰성: 일관되고 정확한 성능 제공
7. 보안: AI 시스템을 위협과 취약점으로부터 보호
8. 안전: 위해 방지 및 위험 완화 설계
9. 프라이버시: 개인 및 민감 데이터 보호
10. 지속가능성: AI 시스템의 환경적 영향 최소화

이러한 기둥에 집중함으로써, 조직은 AI 생애주기 전 단계—전략, 개발, 도입, 모니터링—에 윤리적 원칙을 내재화할 수 있습니다. 이 가이드는 위험 대응력 향상뿐 아니라, 지속가능하고 신뢰할 수 있으며 사회적 기대에 부합하는 혁신을 촉진합니다.

위험 전문가, 경영진, 데이터 과학자, 법률 자문 등 누구든, 이 가이드는 AI의 힘을 책임감 있게 활용할 수 있는 핵심 도구와 인사이트를 제공합니다.

가이드의 목적

AI의 고유한 과제에 대응

KPMG AI 위험 및 통제 가이드는 인공지능(AI)과 관련된 특정 위험을 관리할 수 있도록 조직을 지원하는 전문 자료입니다. AI가 큰 잠재력을 제공하지만, 그 복잡성과 윤리적 문제들은 위험 관리에 집중적 접근이 필요함을 인정합니다. 이 가이드는 이러한 과제에 책임감 있고 효과적으로 대응할 수 있도록 구조화된 프레임워크를 제공합니다.

기존 체계와의 통합

이 가이드는 기존 시스템을 대체하려는 것이 아니라, 현재의 위험 관리 프로세스를 보완하도록 설계되었습니다. 주요 목표는 AI 특유의 요소를 조직의 거버넌스 구조에 통합시켜, 현재의 운영 관행과 원활히 연결되도록 하는 것입니다. 이를 통해 조직은 프레임워크를 완전히 재설계하지 않고도 위험 관리 역량을 강화할 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 기준에 부합

가이드는 KPMG의 신뢰할 수 있는 AI 프레임워크를 기반으로 하며, 가치 중심적이고 인간 중심적인 AI 접근을 촉진합니다. ISO 42001, NIST AI 위험 관리 프레임워크, EU AI 법 등 널리 인정받는 기준에서 원칙을 통합하여, 실제적이고 전 세계적으로 인정받는 모범 사례 및 규제 요건에 부합합니다.

실행 가능한 인사이트를 위한 도구 상자

이 가이드는 AI 관련 위험에 대응할 수 있도록 실행 가능한 인사이트와 실질적 예시를 제공합니다. 조직은 자사의 상황(사내 개발 또는 벤더 도입 여부, 사용 데이터 유형과 기법 등)을 고려해 이러한 예시를 유연하게 적용할 수 있습니다. 이 같은 적응성 덕분에 다양한 산업과 AI 활용 환경에 두루 적용할 수 있습니다.

윤리적·투명한 AI 도입 지원

가이드는 조직이 AI 기술을 안전하고 윤리적이며 투명하게 도입할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞춥니다. AI 위험의 기술적, 운영적, 윤리적 측면을 모두 다룸으로써, 이해관계자 간 신뢰를 구축하고 AI의 혁신적 역량을 활용할 수 있도록 지원합니다.

이 가이드는 AI 시스템이 비즈니스 목표와 일치하면서도 잠재적 위험을 완화하도록 돕는 자원입니다. 책임성과 책임감을 우선시하는 방식으로 혁신을 지원합니다.

이 가이드는 누가 사용해야 할까요?

AI 거버넌스의 주요 이해관계자

KPMG AI 거버넌스 가이드는 AI 도입을 관리하고, 안전하고 윤리적이며 효과적으로 도입될 수 있도록 관리하는 전문가를 위한 것입니다. 다음과 같은 조직 내 다양한 팀에 적용할 수 있습니다.

• 위험 및 규정 준수 부서: 이 팀의 전문가는 AI 거버넌스 관행을 기존 위험 프레임워크 및 규제 요건과 일치시킬 수 있습니다.
• 사이버보안 전문가: AI 시스템에 대한 공격 위험이 커짐에 따라, 사이버보안팀은 본 가이드를 활용해 강력한 보안 조치를 마련할 수 있습니다.
• 데이터 프라이버시 팀: 데이터 프라이버시 책임자는 개인 정보 등 민감한 데이터를 책임감 있게 관리하고, 관련 규정 준수 문제를 해결할 수 있는 도구를 가이드에서 찾을 수 있습니다.
• 법무 및 규제 팀: 법률 담당자는 본 가이드가 GDPR, ISO 42001, EU AI 법 등 글로벌 프레임워크와 일치함을 바탕으로, 조직의 AI 시스템이 관련 법규를 준수하는지 확인할 수 있습니다.
• 내부 감사 전문가: 감사자는 AI 시스템이 윤리적·운영적 기준을 효과적으로 충족하는지 평가할 때 이 가이드를 활용할 수 있습니다.

리더십 및 전략적 의사결정자

CEO, CIO, CTO 등 C-레벨 및 고위 경영진은 AI를 전략적 우선순위로 관리하는 데 이 가이드가 도움이 될 것입니다. KPMG 2024 미국 CEO 전망에 따르면, CEO의 68%가 AI를 핵심 투자 분야로 간주합니다. 이 가이드는 경영진이 조직의 목표와 AI 전략을 정렬하고, 관련 위험을 효과적으로 다룰 수 있도록 지원합니다.

AI 개발자 및 엔지니어

소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자 등 AI 솔루션의 개발 및 도입을 담당하는 담당자는 본 가이드를 활용해 윤리 원칙과 견고한 통제 장치를 시스템에 직접 내재화할 수 있습니다. 또한 AI 모델의 구조 및 데이터 흐름에 맞는 위험 관리 실무를 적용하는 데 중점을 둡니다.

모든 규모 및 산업의 조직

가이드는 사내에서 직접 AI 시스템을 개발하든, 벤더로부터 도입하든, 독점적 데이터셋을 활용하든 모두 유연하게 적용할 수 있습니다. 특히 금융, 의료, 기술 등 고급 AI 활용과 민감한 데이터가 중요한 산업에 더욱 적합합니다.

이 가이드가 중요한 이유

명확한 거버넌스 프레임워크 없이 AI를 도입하면, 재무적·규제적·평판상 위험이 발생할 수 있습니다. KPMG 가이드는 기존 프로세스와 연계해 AI 위험을 구조적이고 윤리적으로 관리할 수 있도록 하며, 책임성, 투명성, 윤리적 실천을 촉진하여 조직이 AI의 잠재력을 안전하게 활용할 수 있도록 지원합니다.

가이드 시작하기

AI 위험을 기존 위험 분류 체계와 연계

조직은 우선 AI 특유의 위험을 기존 위험 분류 체계(리스크 택소노미)와 연계하는 것부터 시작해야 합니다. 위험 분류 체계란, 잠재적 취약점을 식별·조직화·관리하는 데 사용하는 구조적 프레임워크입니다. AI는 고유의 도전을 가져오기 때문에, 기존 분류 체계에 AI 관련 요소(데이터 흐름의 정확성, 알고리즘 논리, 데이터 소스 신뢰성 등)를 확장해 포함해야 합니다. 이렇게 하면 AI 위험이 조직의 전체 위험 관리 노력의 일부가 되며, 별도로 분리되지 않습니다.

가이드는 AI 시스템의 전체 생애주기를 평가해야 함을 강조합니다. 주요 검토 대상은 데이터의 출처, 처리 과정, AI 모델의 기본 논리 등입니다. 이렇게 넓은 시각으로 접근하면 개발·운영 과정에서 어떤 취약점이 발생할지 정확히 파악할 수 있습니다.

조직 맞춤형 통제 조치 설계

AI 시스템은 목적, 개발 방식, 사용 데이터 유형에 따라 달라집니다. 모델을 사내에서 개발하는지, 외부에서 도입하는지에 따라 위험 요인이 크게 달라지며, 데이터가 독점적·공개적·민감한지, 개발에 사용된 기법이 무엇인지에 따라 맞춤형 위험 관리 전략이 필요합니다.

가이드는 AI 시스템의 특성에 맞는 통제 방안을 적용할 것을 권장합니다. 예를 들어, 독점적 데이터에 의존한다면 더 엄격한 접근 통제가 필요할 수 있습니다. 반대로 벤더로부터 AI를 도입한다면, 제3자 위험 평가가 더욱 중요해집니다. 이러한 맞춤형 통제는 각 AI 시스템의 고유한 위험을 효과적으로 관리할 수 있게 합니다.

AI 생애주기 전 단계에 위험 고려 내재화

가이드는 AI 생애주기 모든 단계별로 위험 관리 실천을 통합할 것을 권장합니다. 설계 단계에서 위험에 대비하고, 도입 시 강력한 모니터링 체계를 마련하며, AI 시스템이 발전함에 따라 정기적으로 위험 평가를 갱신해야 합니다. 각 단계별로 위험을 다루면, 취약점을 줄이고 윤리적·신뢰성 있는 AI 시스템을 구현할 수 있습니다.

AI 위험을 기존 위험 분류 체계와 연계하고, 조직별 맞춤 통제를 설계하는 것이 신뢰할 수 있는 AI의 토대를 마련하는 첫걸음입니다. 이러한 노력을 통해 조직은 위험을 체계적으로 식별·평가·관리하며, AI 거버넌스를 위한 견고한 프레임워크를 구축할 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 AI의 10가지 기둥

KPMG 신뢰할 수 있는 AI 프레임워크는 인공지능의 윤리적, 기술적, 운영적 도전을 해결하기 위한 10가지 핵심 기둥에 기반합니다. 이 기둥들은 조직이 책임감 있게 AI 시스템을 설계·개발·도입하도록 안내하며, AI 생애주기 전반에 걸쳐 신뢰와 책임성을 보장합니다.

책임성

AI 생애주기 모든 단계에서 인간의 감독과 책임이 필수입니다. AI 위험 관리, 법률·규정 준수, 필요 시 AI 결정을 개입·무효화·역전시킬 수 있는 책임자를 명확히 정의해야 합니다.

공정성

AI 시스템은 개인·커뮤니티·집단에 부정적 영향을 미치는 편향을 줄이거나 제거하도록 설계되어야 합니다. 이를 위해 데이터가 다양한 집단을 대표하는지 꼼꼼히 검토하고, 개발 단계에서 공정성 조치를 적용하며, 결과를 지속적으로 모니터링해 공평한 대우를 촉진해야 합니다.

투명성

투명성이란, AI 시스템이 어떻게 작동하는지와 특정 결정을 내리는 이유를 개방적으로 공유하는 것입니다. 시스템의 한계, 성능 결과, 테스트 방법 등을 문서화하고, 사용자 데이터 수집 시 알림, AI 생성 콘텐츠의 명확한 표시, 바이오메트릭 분류 등 민감한 분야에서는 사용자에게 명확한 고지를 제공해야 합니다.

설명 가능성

AI 시스템은 그 결정의 이유를 이해하기 쉽게 제공해야 합니다. 이를 위해 데이터셋, 알고리즘, 성능 지표 등을 상세히 문서화해, 이해관계자가 결과를 분석·재현할 수 있도록 해야 합니다.

데이터 무결성

데이터의 수집, 라벨링, 저장, 분석 등 생애주기 전체에서 품질과 신뢰성이 보장되어야 합니다. 데이터 손상이나 편향 등 위험에 대응할 통제 장치를 마련하고, 시스템 업데이트 시 데이터 품질 점검과 회귀 테스트를 정기적으로 수행해야 AI 시스템의 정확성과 신뢰성을 유지할 수 있습니다.

프라이버시

AI 솔루션은 프라이버시 및 데이터 보호법을 준수해야 합니다. 데이터 주체의 요청을 적절히 처리하고, 프라이버시 영향 평가를 실시하며, 차등 프라이버시 등 첨단 기법을 도입해 데이터 활용성과 개인 프라이버시 보호를 균형 있게 달성해야 합니다.

신뢰성

AI 시스템은 의도한 목적과 요구되는 정확성에 따라 일관되게 성능을 발휘해야 합니다. 이를 위해 철저한 테스트, 이상 탐지 메커니즘, 지속적인 피드백 루프를 통해 시스템 결과를 검증해야 합니다.

안전

안전 조치는 AI 시스템이 개인, 기업, 재산에 해를 끼치는 것을 방지합니다. 페일세이프 설계, 데이터 오염·프롬프트 인젝션 등 이슈 모니터링, 윤리 및 운영 기준 부합 여부 확인 등이 포함됩니다.

보안

AI 시스템을 위협 및 악의적 행위로부터 보호하려면 강력한 보안 관행이 필요합니다. 조직은 정기적으로 감사를 실시하고, 취약점 평가, 암호화 등을 통해 민감한 데이터를 보호해야 합니다.

지속가능성

AI 시스템은 에너지 사용을 최소화하고 환경 목표를 지원하도록 설계되어야 합니다. 설계 초기부터 지속가능성 요소를 반영하고, AI 생애주기 동안 에너지 소비, 효율성, 배출량을 지속적으로 모니터링해야 합니다.

이 10가지 기둥을 따르면, 조직은 윤리적이고 신뢰할 수 있으며 사회적 기대에 부합하는 AI 시스템을 만들 수 있습니다. 이 프레임워크는 책임감 있는 혁신을 촉진하면서 AI 관련 도전을 관리할 수 있는 명확한 구조를 제공합니다.

주요 위험 및 통제 – 데이터 무결성

AI 시스템에서의 데이터 무결성

데이터 무결성은 AI 시스템의 정확성, 공정성, 신뢰성을 보장하는 데 매우 중요합니다. 잘못된 데이터 관리로 인해 편향, 부정확, 신뢰성 저하 등 위험이 발생할 수 있으며, 이는 AI 결과에 대한 신뢰를 약화시키고 심각한 운영·평판 문제로 이어질 수 있습니다. KPMG 신뢰할 수 있는 AI 프레임워크는 AI 시스템이 효과적으로 작동하고 윤리 기준을 충족하려면 데이터의 고품질 유지가 필수임을 강조합니다.

데이터 무결성의 주요 위험

데이터 거버넌스 부족

강력한 데이터 거버넌스가 없으면 AI 시스템에서 오류가 발생할 수 있습니다. 데이터의 불완전, 부정확, 무관계성 등은 편향되거나 신뢰할 수 없는 결과로 이어져 다양한 AI 응용 분야에서 위험을 높입니다.

전송 중 데이터 손상

데이터는 교육, 테스트, 운영 등 다양한 목적으로 시스템 간 이동합니다. 이 과정이 적절히 관리되지 않으면 데이터가 손상, 분실, 열화될 수 있으며, 이는 AI 시스템의 성능에 영향을 미칩니다.

위험 감소를 위한 통제 조치

포괄적 데이터 거버넌스 정책 수립

데이터 거버넌스 강화를 위해 조직은 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다.

• 데이터 수집, 저장, 라벨링, 분석에 대한 정책을 수립·시행합니다.
• 데이터의 정확성, 완전성, 관련성을 유지하기 위한 라이프사이클 관리 프로세스를 도입합니다.
• 정기적으로 데이터 품질 점검을 실시해 문제를 신속히 발견·조치합니다.

데이터 전송 보호

데이터 전송 중 위험 최소화를 위해 조직은 다음과 같이 해야 합니다.

• 데이터 손상·분실 방지를 위해 보안 프로토콜을 사용합니다.
• 시스템 업데이트 시 교육·테스트 데이터셋을 정기적으로 점검해 적합성과 최신성을 유지합니다. 필요할 경우 신규 데이터 추가도 포함합니다.

지속적 모니터링 및 검증

지속적인 모니터링 시스템을 활용하면 AI 생애주기 전체에서 데이터 무결성을 유지할 수 있습니다. 이러한 시스템은 데이터 품질의 예상치 못한 변화나 데이터 처리의 불일치 등 문제를 감지하여, 신속한 시정 조치를 가능하게 합니다.

결론

데이터 무결성 확보는 신뢰할 수 있는 AI 시스템 도입의 핵심입니다. 조직은 강력한 거버넌스 프레임워크를 구축하고, 데이터 상호작용을 보호하며, 지속적인 검증 프로세스를 유지함으로써 위험을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 AI 결과의 신뢰성을 높이고 윤리 및 운영 기준을 충족시켜, AI 기술에 대한 신뢰를 구축할 수 있습니다.

주요 위험 및 통제 – 프라이버시

데이터 주체 접근 프라이버시

AI에서 데이터 주체 접근 요청 관리(접근, 정정, 삭제 등)는 중요한 프라이버시 과제입니다. 조직은 GDPR, CCPA 등 법률에 따라 개인이 자신의 정보를 요청·수정·삭제할 수 있도록 보장해야 합니다. 이러한 요청을 적절히 처리하지 않으면 규정 위반, 소비자 신뢰 상실, 평판 훼손으로 이어질 수 있습니다.

이를 줄이기 위해, 기업은 AI와 상호작용하는 개인에게 데이터 권리에 대한 교육 프로그램을 마련해야 합니다. 요청을 신속하고 투명하게 처리할 수 있는 시스템을 구축하고, 요청 처리 내역을 상세히 기록하여 감사 시 준수 여부를 입증해야 합니다.

데이터 유출에 의한 프라이버시 침해

AI 시스템은 종종 민감한 개인 정보를 다루기 때문에 사이버 공격의 주요 표적이 됩니다. 유출이 발생하면 막대한 규제 벌금, 기업 평판 손상, 고객 신뢰 상실로 이어질 수 있습니다.

이를 해결하기 위해, KPMG 신뢰할 수 있는 AI 프레임워크는 AI 시스템이 개인정보를 사용할 때 윤리적 검토를 실시해 프라이버시 규정을 준수하도록 권장합니다. 특히 민감한 데이터가 AI 학습 등에 사용될 때는 정기적인 데이터 보호 감사와 프라이버시 영향 평가(PIA)가 필요합니다. 또한, 통계적 노이즈를 추가해 익명성을 높이는 차등 프라이버시 등 기법을 적용하면, 데이터 분석은 유지하면서 개인정보 보호도 강화할 수 있습니다.

프라이버시 바이 디자인 미흡

개발 단계부터 프라이버시 보호 대책이 반영되지 않으면, 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 프라이버시 바이 디자인 원칙을 적용하지 않으면 민감 데이터가 노출되거나 법적 요건을 준수하지 못할 수 있습니다.

기업은 AI 시스템 개발 단계에서부터 프라이버시 보호 조치를 포함해야 합니다. 이는 강력한 데이터 관리 실무를 바탕으로 프라이버시 및 데이터 보호법을 준수하는 것을 의미합니다. 데이터의 수집, 사용, 저장 방식에 대한 명확한 문서화가 반드시 필요하며, 특히 바이오메트릭 등 민감 분야에서는 데이터 수집·처리를 위한 명시적 사용자 동의를 반드시 받아야 합니다.

사용자 상호작용의 투명성

AI 시스템이 사용자 데이터 처리 방식에 대해 명확히 설명하지 않으면, 신뢰 저하와 법적 검토 대상이 될 수 있습니다. 사용자는 데이터가 언제, 어떻게 수집되고, 어떻게 사용되는지 알아야 합니다