정부 AI 조달 체크리스트: AI 거버넌스 시대의 구현 재검토

Core Concepts

정부의 AI 시스템 도입에 있어 기술 평가를 위한 전문가 부족, 조달 과정의 허점, 투명성 부족 등의 문제점이 존재하며, 이를 해결하기 위한 다각도의 노력이 필요하다.

Abstract

이 논문은 정부의 AI 시스템 도입 과정에서 발생하는 주요 문제점과 개선 방안을 다루고 있다. 기술 평가를 위한 전문가 부족: AI 시스템 도입 시 기술적 평가가 필수적이지만, 이를 수행할 수 있는 전문가가 부족한 상황이다. 이는 단기간에 해결되기 어려운 문제로, 전문가 양성과 활용 방안 마련이 필요하다. 조달 과정의 허점: 일정 금액 이하의 소액 계약, 내부 개발 시스템, 조달 과정에서 AI 요소가 간과되는 경우 등 다양한 허점이 존재한다. 이러한 허점을 해결하기 위해서는 모든 AI 시스템에 대한 점검 절차 마련이 필요하다. 투명성 부족: AI 시스템의 복잡성과 이질적인 영향으로 인해 전문가 검토만으로는 한계가 있다. 따라서 시스템 정보의 공개와 외부 이해관계자의 참여를 통한 투명성 확보가 중요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 정부-민간-학계의 협력, 책임 소재 명확화, 투명성 제고 등 다각도의 노력이 필요할 것으로 보인다.

Stats

정부 AI 시스템 도입 시 기술 평가를 위한 전문가 부족 문제가 존재한다. 일정 금액 이하의 소액 계약, 내부 개발 시스템, 조달 과정에서 AI 요소가 간과되는 경우 등 조달 과정의 허점이 있다. AI 시스템의 복잡성과 이질적인 영향으로 인해 전문가 검토만으로는 한계가 있다.

Quotes

"Technical assessments require an AI expert to complete—and we don't have enough experts." "When defining 'AI,' it is very difficult to sweep in all systems that need additional oversight—we need to close the loopholes." "No expert audit will be perfect. Public transparency is a necessary component for deploying effective and ethical AI systems."

Key Insights Distilled From

AI Procurement Checklists: Revisiting Implementation in the Age of AI Governance

by Tom Zick,Mas... at arxiv.org 04-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.14660.pdf

Deeper Inquiries

질문 1

정부 AI 시스템 도입 과정에서 전문가 부족 문제를 해결하기 위한 구체적인 방안은 무엇일까? 전문가 부족 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 구체적인 방안을 고려할 수 있습니다: 전문가 네트워크 구축: 정부는 AI 전문가와의 협력을 강화하기 위해 전문가 네트워크를 구축해야 합니다. 민간 기업, 학계, 시민 사회와의 협력을 통해 전문가들을 모아 정부의 AI 프로젝트에 참여하도록 유도해야 합니다. 전문가 교육 및 인센티브 제공: AI 분야의 전문가들을 유치하기 위해 정부는 전문가 교육 프로그램을 개선하고 인센티브를 제공해야 합니다. AI 전문가들이 정부 프로젝트에 참여할 동기를 부여하는 것이 중요합니다. 전문가 인증 및 자격 요건: AI 전문가의 자격을 인증하고 요건을 명확히 하는 것이 필요합니다. 정부가 인정하는 전문가들의 명부를 작성하고 이를 토대로 전문가들을 선발하는 프로세스를 도입해야 합니다. 외부 전문가 컨설팅: 정부가 AI 프로젝트에 참여하는 외부 전문가들을 컨설팅하고 자문을 구하는 것이 중요합니다. 외부 전문가들의 시각과 조언을 듣는 것은 전문가 부족 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

질문 2

정부 AI 조달 과정의 허점을 해결하기 위해서는 어떤 규제 및 제도적 장치가 필요할까? 정부 AI 조달 과정의 허점을 해결하기 위해서는 다음과 같은 규제 및 제도적 장치가 필요합니다: 조달 가치 임계값 조정: AI 시스템의 조달 가치 임계값을 조정하여 작은 규모의 AI 구매도 규제의 적용을 받도록 해야 합니다. 이를 통해 조달 프로세스의 투명성과 책임성을 강화할 수 있습니다. AI 구성 요소 포함: AI 구성 요소가 포함된 조달 프로세스도 규제의 적용을 받도록 해야 합니다. AI 시스템이 조달 프로세스에 포함될 때는 AI에 특화된 규정이 적용되어야 합니다. 의무적인 보고 및 평가: 정부 AI 조달에 대한 의무적인 보고 및 평가 절차를 도입해야 합니다. 모든 AI 시스템에 대해 투명하고 철저한 평가가 이루어져야 하며, 이를 통해 허점을 식별하고 보완할 수 있습니다. 내부 및 외부 감사: AI 시스템의 조달 및 운영 과정에 내부 및 외부 감사를 실시하여 투명성을 확보해야 합니다. 감사 결과는 공개되어야 하며, 이를 통해 조달 프로세스의 투명성과 효율성을 높일 수 있습니다.

질문 3

AI 시스템의 투명성 제고를 위해 정부와 민간, 학계가 협력할 수 있는 방안은 무엇일까? AI 시스템의 투명성을 제고하기 위해 정부와 민간, 학계가 협력할 수 있는 방안은 다음과 같습니다: 정보 공유 및 협력: 정부, 민간 기업, 학계 간의 정보 공유 및 협력을 강화해야 합니다. AI 시스템의 개발 및 운영 과정에서 발생하는 정보를 공유하고 협력하여 투명성을 확보할 수 있습니다. 투명한 프로세스 설계: AI 시스템의 조달 및 운영 프로세스를 투명하게 설계해야 합니다. 정부와 민간, 학계 간의 협력을 통해 투명한 프로세스를 수립하고 운영함으로써 AI 시스템의 투명성을 높일 수 있습니다. 외부 감사 및 평가: 외부 전문가를 참여시켜 AI 시스템의 감사 및 평가를 실시해야 합니다. 외부 전문가의 독립적인 시각과 평가를 통해 AI 시스템의 투명성을 제고할 수 있습니다. 투명한 보고 및 공개: AI 시스템의 성능, 운영 및 결과에 대한 투명한 보고 및 공개를 강화해야 합니다. 이를 통해 정부와 민간, 학계 간의 협력을 통해 AI 시스템의 투명성을 높일 수 있습니다.