AI 시대의 투명성과 신뢰성 추구
생성적 AI(Generative AI)는 조직을 효율성, 혁신, 생산성의 새로운 영역으로 끌어올리고 있습니다. 산업 혁명부터 인터넷의 등장까지 이전의 기술 혁신과 마찬가지로 AI 시대에도 기업은 가능한 가장 효율적인 프로세스를 활용하기 위해 계속해서 적응할 것입니다.
HGS UK의 기술 및 정보 이사.
AI 도구를 사용한 후 회사의 데이터가 자신도 모르게 제3자 또는 제4자에게 전달될 경우, 이는 고객 신뢰를 손상시킬 뿐만 아니라 경쟁력도 약화시킬 수 있습니다.
데이터 보안 문제
비즈니스 세계는 이제 확실히 AI 시대에 진입했으며, 기업은 의심할 여지 없이 기술의 실질적인 이점을 누리고 있습니다. 그러나 기업은 이 기술의 오용으로 인해 심각한 위험에 직면할 수도 있습니다. AI 제공업체가 데이터가 어떻게 사용되는지에 대해 고객을 오도하는 사건이 점점 더 많이 발생하고 있습니다.
예를 들어, OpenAI는 AI 모델을 훈련할 때 유럽 사용자의 데이터를 오해하게 처리한 혐의로 1,500만 유로의 벌금을 물었고, SEC는 AI가 “불공정한 투자 이점”을 창출하기 위해 데이터를 사용했다고 허위 주장하여 고객을 오도한 투자 회사 Delphia에 대해 처벌했습니다.
최근 이러한 세간의 이목을 끄는 신뢰 위반 사례는 기업들 사이에 경각심을 불러일으키고 있습니다. AI 기업이 기만적인 방식으로 행동하고 있다는 우려가 커지고 있다.
결과적으로 잠재 고객은 AI 사용을 재고하고 개인 데이터를 공급업체와 공유하는 것을 주저하고 있습니다. 실제로 AI 도구에 한꺼번에 투자하는 것을 꺼리는 기업도 있다.
올해 초 KPMG의 글로벌 연구에 따르면 절반 이상의 사람들이 AI 도구의 분명한 장점과 인지된 위험(예: 데이터에 대한 우려) 사이의 갈등을 이유로 AI 도구를 신뢰하지 않으려고 합니다.
이는 AI 제공업체에게 중요한 질문을 제기합니다. AI 및 데이터 보안에 대한 신뢰를 어떻게 높일 수 있습니까?
신뢰로 가는 길: 데이터 상주 및 투명성
AI 제공업체의 경우 정직성은 투명성으로 이어집니다. 이는 신뢰를 회복하는 데 있어 중요한 첫 번째 단계입니다. 데이터가 누구와 공유되고 있는지 또는 데이터가 무엇에 사용되는지 솔직하게 밝히면 귀중한 정보를 AI 애플리케이션에 맡기기 전에 사람들에게 알릴 수 있습니다.
이는 고객이 정책에 동의하든 동의하지 않든 관계없이 필수적입니다.
기업에 투명한 개요를 제공하면 데이터가 있는 위치가 명확해집니다. 데이터가 저장되고 처리되는 물리적 또는 지리적 위치를 표시하면 AI와 관련된 불확실성과 추측이 제거됩니다.
고객이 자신의 데이터 사용량에 대한 가시성을 갖게 되면 알려지지 않은 것에 대한 두려움이 줄어들고 “보이지 않는” 공간이 눈에 띄게 됩니다.
투명성과 거주지의 조합은 신뢰를 회복하려는 노력 그 이상입니다. 예를 들어, 규정 준수 관점에서 공급업체가 더 강력한 위치를 차지하는 데 도움이 됩니다.
인공지능이 사용하는 데이터 출처 공개를 의무화하는 것이 오랫동안 기다려온 데이터(이용 및 접근) 법안의 목표다. 이러한 법률이 시행되기 전에 이러한 절차를 완성함으로써 서비스 제공자는 향후 정책 변경으로부터 혜택을 받을 수 있도록 입지를 다질 수 있습니다.
이러한 관행을 구현함으로써 고객은 사기 행위의 위험으로부터 데이터가 보호된다는 확신을 갖게 됩니다. 그러나 공급자는 이 데이터가 새로운 위협으로부터 보호되도록 해야 합니다.
데이터 보안 보장
투명성은 조직과 고객 간의 신뢰를 구축하는 데 도움이 되지만 이는 첫 번째 단계일 뿐입니다. 신뢰를 유지하는 또 다른 요소는 사이버 보안이 중요한 역할을 하는 데이터 보안입니다.
오래된 IT 인프라, 부적절한 사이버 보안 자금, 귀중한 데이터 보존 등이 결합되어 대부분의 사이버 공격을 적극적으로 촉진하는 주요 문제입니다.
데이터에 대한 무단 액세스가 선택 사항이 아니라는 점을 고객에게 보여주기 위해 AI 공급업체는 보안 시스템을 개선해야 합니다. 여기에는 중요한 고객 데이터베이스에 대한 불법 액세스를 방지하는 다중 요소 인증(MFA) 및 데이터 암호화와 같은 보안 조치 구현이 포함됩니다.
또한 보안 시스템을 정기적으로 업데이트하고 시행하면 위협 행위자가 잠재적인 취약점을 식별하고 악용하는 것을 방지할 수 있습니다.
당연히 기업은 AI의 탁월한 기능을 활용하여 운영 효율성을 향상시키기를 원합니다. 그러나 사용 사례가 아무리 투명하더라도 사용자가 공급자를 신뢰하여 데이터를 보호할 수 없다면 AI 사용은 거부될 것입니다.
책임 있는 AI 생태계 구축
AI 기능이 발전하고 일상적인 비즈니스 운영에 더욱 필수적인 요소가 되면서 동시에 AI 제공업체의 책임도 계속 커지고 있습니다. 과실이나 외부 위협으로 인해 고객 데이터를 안전하게 유지해야 하는 의무를 소홀히 하면 당사자 간의 신뢰의 바이러스적 요소가 깨질 것입니다.
고객 신뢰를 구축하려면 AI 제공업체가 데이터 상주 및 투명성을 대폭 개선해야 합니다. 이는 현재 및 미래 고객을 위한 가장 높은 윤리적 표준에 대한 진지한 약속을 보여주기 때문입니다.
또한 향상된 보안 프로토콜이 모든 운영 및 데이터 보호 노력의 기본으로 명확하게 인식되도록 보장합니다. 이러한 약속은 궁극적으로 조직의 신뢰를 강화합니다.
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