1. 배경
미국은 아직 통일된 국가 인공지능법을 발표하지 않았으며, 거버넌스 시스템은 주로 기존 법률, 대통령 행정명령, 업계 지침 및 기술 표준에 의존하고 있습니다. 대표적인 문서로는 안전하고 신뢰할 수 있으며 신뢰할 수 있는 AI의 개발 및 사용에 관한 행정 명령(2023)과 NIST의 인공 지능 위험 관리 프레임워크(AI RMF)가 있습니다.
2. 거버넌스 원칙
위험 지향을 강조하고, 혁신을 촉진하고, 유연성을 유지하고, 업계 자율과 정부 감독을 결합하여 인공지능의 안전하고 통제 가능한 발전을 공동으로 추진합니다.
3. 주요 내용
- 국가 안보 및 중요 인프라: 백악관은 국가 안보 및 정보 기관에 AI 적용을 위한 지침을 공식화하여 대규모 감시 및 자동 무기와 같은 고위험 사용을 금지합니다. 국토안보부는 안전한 설계, 편견 감지, 독립적인 평가 및 투명성을 요구하는 중요 인프라의 AI 배포에 대한 책임 프레임워크를 발표했습니다.
- 기술 표준 및 위험 관리: NIST는 기업 및 기관의 채택을 장려하기 위해 신뢰할 수 있는 AI 위험 관리 가이드를 제공하는 AI RMF를 출시했습니다.
- 제도 및 정책 지원: 사이버 보안, 생물 보안 및 기타 분야에 중점을 둔 인공 지능 표준 및 혁신 센터(CAISI)를 설립합니다. 규제를 완화하고 인프라 투자를 늘리며 AI 배포를 가속화할 것을 제안하는 "AI 실행 계획"이 발표되었습니다.
- 구현 방법: 기존 산업 규정을 기반으로 행정 명령, 기술 표준, 규제 샌드박스 및 산업 지침과 결합하여 분산형 거버넌스 시스템을 형성합니다.
4. 특징과 의의
미국은 기술의 급속한 발전에 유연하게 적응하고 국가 안보 전략 및 경제 경쟁력 목표와 긴밀하게 통합하기 위해 분산되고 산업화된 규제 모델을 채택합니다.
자세한 내용은 공식 웹사이트 <
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