- 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.
- 거버넌스 원칙
위험 지향을 강조하고, 혁신을 촉진하고, 유연성을 유지하고, 업계 자율과 정부 감독을 결합하여 인공지능의 안전하고 통제 가능한 발전을 공동으로 추진합니다.
- 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.
- 특징과 의의
은 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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