AI 모델은 구조화된 거버넌스 프레임워크에 따라 설계, 배포 및 모니터링됩니다. 이러한 프레임워크는 수명주기 전반에 걸쳐 AI 모델의 윤리적 사용, 규정 준수 및 위험 완화를 보장합니다.

AI 모델은 머신 러닝 또는 기타 AI 기술을 사용하여 대규모 데이터 세트에 대한 학습을 통해 개발됩니다. 모델은 데이터 관계를 학습하여 보이지 않는 새로운 입력에 대한 결과를 일반화합니다. AI 모델은 언어 처리, 이미지 인식 및 추천 시스템과 같은 애플리케이션에 사용됩니다.

각 모델은 분류, 회귀 또는 콘텐츠 생성과 같은 정의된 작업을 수행합니다. 실제 시나리오에서 정확성, 신뢰성 및 견고성을 평가해야 합니다. 모델은 또한 편향, 불투명성 및 의도하지 않은 동작과 같은 위험에 대해 평가됩니다.

정기적인 검증 및 성능 모니터링을 통해 지속적인 모델 효과성과 안정성을 보장합니다. 명확한 문서화는 투명성을 유지하고 정보에 입각한 의사 결정을 지원하는 데 도움이 됩니다. 윤리 지침 및 법적 표준을 준수하는 것은 모델의 수명주기 전반에 걸쳐 매우 중요합니다.

다음 이미지는 AI 모델의 개요 페이지를 보여줍니다.

집계된 위험 점수는 편향, 드리프트 및 보안과 같은 개별 위험을 통합하여 부서 또는 엔터프라이즈 수준의 AI 위험 프로필을 알리고 더 높은 수준의 가시성과 감독을 가능하게 합니다. 예를 들어, 편향의 징후를 보이는 여러 고객 대면 AI 모델은 조직의 위험으로 이어질 수 있습니다. 집계된 위험 점수를 통해 AI 위험 및 준수 팀은 조각화된 위험 평가를 넘어 여러 모델, 팀 및 비즈니스 단위에 걸쳐 AI 위험에 대한 통합 보기를 얻을 수 있습니다.