컨텐츠 바로가기

06.26 (수)

이슈 IT기업 이모저모

네이버, '국내 최초' AI 안전성 실천 체계 공개…"3개월마다 위험 평가"

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다

AI 통제력 상실과 악용 대응 체계 마련
'소버린 AI'로 글로벌 진출 추진…다양성 기반한 체계로 발전 '목표'


더팩트

네이버가 인공지능(AI) 안전성 확보를 위해 '네이버 ASF'를 공개했다. /네이버

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


[더팩트|최문정 기자] 네이버가 인공지능(AI) 안전성 실천 체계인 '네이버 ASF(인공지능 세이프티 프레임워크)'를 17일 발표했다. 이는 네이버가 AI 시스템을 개발·배포하는 모든 단계에서 AI의 잠재적 위험을 인식·평가·관리하기 위한 대응 체계다.

네이버 ASF는 AI 시스템이 초래할 수 있는 위험을 각각 '통제력 상실 위험'과 '악용 위험'으로 정의하고, 이에 대응하기 위한 방법을 설계했다.

먼저 인간이 AI 시스템에 영향을 미치지 못하게 되는 통제력 상실 위험을 완화하기 위해 'AI 위험 평가 스케일'을 통해 AI 시스템의 위험을 주기적으로 평가하고 관리한다. 특히 현존 최고 성능의 AI 시스템을 '프런티어 AI'로 정의하고, 이 기술 수준에 해당하는 AI 시스템에 대해서는 3개월마다 위험 평가를 수행한다. 또한 시스템의 능력이 기존보다 6배 이상 급격히 증가한 경우에는 추가 평가가 이뤄진다.

네이버 ASF가 정의하는 AI 시스템의 또다른 잠재적 위험인 악용의 가능성에는 'AI 위험 평가 매트릭스'를 적용해 대응한다. AI 위험 평가 매트릭스는 AI 시스템의 사용 목적과 안전 조치의 필요성 정도에 따라 각각 다른 방법으로 위험을 관리한다.

가령, 생화학 물질 개발과 같이 특수한 목적으로 사용되는 AI 시스템은 특별한 자격이 있는 사용자에게만 제공해 위험을 완화하고, 사용 목적과 관계 없이 안전 조치의 필요성이 높은 AI 시스템이라면 추가적인 기술적·정책적 안전 조치를 통해 위험이 완화될 때까지는 배포하지 않는다.

네이버는 문화적 다양성을 반영한 AI 안전성 체계로 네이버 ASF를 발전시킬 계획이다. 한국 외 다른 지역의 정부, 기업과 소버린(자주적인) AI를 공동 개발하며 특정 문화권에서 성립될 수 있는 AI 시스템의 위험을 식별하고, 위험의 정도를 측정하는 벤치마크도 문화권의 특성을 반영해 고도화할 예정이다.

실제로 네이버는 한국어를 기준으로 구축한 AI 안전성 강화 학습 데이터셋을 글로벌로 확장한 경험이 있다. 지난해 세계 최고 권위 자연어처리 학회 중 하나인 'ACL 2023'에서 네이버는 종교, 도덕 등 사회적으로 첨예한 주제에 대해 AI가 편향적으로 발화하는 문제를 완화하기 위한 새로운 대량의 한국어 데이터셋을 제안한 연구를 발표했다. 또한 문화권에 따라 사회적으로 민감한 문제가 달라질 수 있다는 점을 고려해 같은 종류의 데이터셋을 다른 언어 기반으로도 구축할 수 있도록 데이터 설계 프로토콜을 함께 제안했다.

국내에서 AI 안전성 체계를 설계하고 실천하는 것은 네이버가 처음이다. 글로벌 빅테크 기업들도 자체 기준과 방식으로 AI 안전성 프레임워크를 설계하고 실천에 나서는 단계다. 네이버 ASF는 단순히 AI 모델 선을 발전에 따라 위험을 평가하는 것을 넘어, 안전성에 있어 각 지역의 사회기술적 맥락을 고려하거나, 매트릭스 형태의 위험 평가 구조를 택했다는 점에서 차이점이 있다.

최수연 네이버 대표는 "한국에서 '하이퍼클로바X'라는 소버린 AI를 개발한 경험을 통해 문화적·지정학적 상황과 지역적 이해가 AI의 성능뿐만 아니라 안전성에도 영향을 미친다는 점을 실증했다"며 "향후 글로벌 시장에서도 소버린 AI를 개발하면서 네이버 ASF를 지속적으로 개선해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

이어 "네이버는 다양한 지역의 문화와 가치를 반영하는 다수의 AI 모델이 안전히 사용되며, 공존하는 지속 가능한 AI 생태계에 적극 기여할 것"이라고 말했다.

munn09@tf.co.kr

발로 뛰는 더팩트는 24시간 여러분의 제보를 기다립니다.
▶카카오톡: '더팩트제보' 검색
▶이메일: jebo@tf.co.kr
▶뉴스 홈페이지: http://talk.tf.co.kr/bbs/report/write


기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.