주요 내용
인공지능을 공공, 민간, 개인 영역으로 분류하면 규제 제약, 데이터 보호 문제, 사이버 보안 위협을 해결하기 위한 보다 미묘한 접근이 가능해집니다.
공공 인공지능은 국제 사회 전반을 대상으로 하는 반면, 민간 인공지능은 개별 기업이나 기관의 고유한 요구 사항을 충족하도록 설계되었으며, 개인 인공지능은 개인의 선호도와 필요에 따라 맞춤형 서비스를 제공하여 전반적인 사용자 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다.
퍼블릭 AI 시스템은 모든 사용자가 제한 없이 사용할 수 있는 반면, 프라이빗 AI 시스템은 권한이 부여된 개인 또는 조직만 사용할 수 있도록 접근이 통제되어 있습니다. 개인용 AI 시스템은 개인용으로 맞춤화되어 있으며 특정 사용 제한 또는 제한이 적용될 수 있습니다. 데이터가 처리되고 보호되는 방식은 이러한 다양한 유형의 AI 시스템에 따라 다르며, 일반적으로 공개 AI는 개방적인 특성으로 인해 비공개 또는 개인 AI보다 더 투명하고 책임감 있게 운영됩니다.
인공지능 시스템을 공공, 민간 또는 개인 유형으로 분류하면 규제 제약, 데이터 보호 및 사이버 보안과 관련된 문제를 해결하는 방식으로 해당 시스템을 개발하고 맞춤화할 수 있습니다.
인공지능의 의도된 기능, 운영자, 사용자 정보 처리, 개인, 집단 및 기관의 복지 보존을 위해 구현되는 모든 제약을 조명하는 역할을 합니다.
공공, 민간 및 개인 인공 지능 간의 차이점을 이해하기 위해서는 의도된 목적, 운영 능력, 정보 관리 관행 및 데이터 보호 조치 측면에서 이를 검토하는 것이 필수적입니다.
공공 AI란 무엇인가요?
이미지 출처: Nathana Rebouá§as/ Unsplash
“공공 AI”라는 명칭은 최종 사용자 정보를 활용하여 학습된 인공 지능과 위키미디어 및 ResNet과 같은 수많은 오픈 소스 플랫폼을 포함합니다. 이러한 다양한 AI는 개인이 일상적으로 직업적, 학문적, 개인적 활동에 자주 사용하는 가장 널리 보급되고 광범위하게 이용 가능한 형태의 AI를 나타냅니다.
목적
공공 인공 지능(AI)은 개인이 인터넷을 통해 제한 없이 액세스할 수 있는 AI 시스템, 애플리케이션 또는 서비스 유형을 말합니다. 이러한 시스템은 인간의 많은 노력이 필요한 다양한 문제를 해결할 수 있는 다기능 도구로 설계되었습니다. 널리 알려진 공개 AI 서비스의 예로는 검색 엔진, 소셜 미디어 알고리즘, 번역 소프트웨어, 고급 음성 합성 기술 등이 있습니다.
접근성
공공 인공지능 시스템은 인터넷을 통해 광범위하게 이용할 수 있으며, 이를 이용하기 위해 등록하거나 비용을 지불할 필요가 없습니다. 이러한 시스템은 인기 있는 검색 엔진, 소셜 미디어 플랫폼, 브라우저 확장 프로그램에 원활하게 통합되어 있어 방대한 사용자층이 쉽게 액세스할 수 있습니다. 또한 Llama, ResNet, BERT를 비롯한 다양한 공개 AI 모델을 온라인에서 쉽게 찾아 맞춤형 모델을 개발하는 데 사용할 수 있습니다.
성능
퍼블릭 AI 시스템은 수백만 명에 이르는 수많은 사용자를 동시에 수용할 수 있도록 설계되었습니다. 따라서 이러한 AI 시스템은 방대한 사용자 기반에 효과적으로 서비스를 제공할 수 있는 적절한 수준에서 작동하도록 최적화되어 있습니다. 또한 국가와 시민의 복지를 보호하기 위한 규제 조치도 존재합니다. 이러한 지침에는 특정 데이터에 대한 액세스를 제한하거나 AI 시스템 자체의 동작과 기능을 제한하는 것이 포함될 수 있습니다.
데이터 처리 및 개인정보 보호
공공 인공지능을 둘러싼 중요한 우려는 정보 및 개인정보 처리와 관련이 있습니다. 인공지능 기반 서비스를 개선하고 실행하기 위해 이러한 플랫폼은 상당한 양의 사용자 데이터를 축적합니다. 이러한 접근 방식은 알고리즘과 서비스를 개선할 수 있게 해주지만, 플랫폼 운영을 담당하는 주체가 이러한 데이터를 오용할 가능성에 대한 정당한 우려를 불러일으키기도 합니다. 공공 AI의 본질적인 특성으로 인해 포괄적인 법적 안전장치가 없는 경우가 많기 때문에 사용자의 개인정보와 프라이버시를 적절히 보호하는 것이 더욱 어려워집니다.
프라이빗 AI란 무엇인가요?
이미지 출처: Christin Hume/ Unsplash
ChatGPT와 같은 공개 인공 지능과 이에 대응하는 비공개 인공 지능 사이에는 중요한 차이점이 존재합니다. 프라이빗 AI는 영업 비밀 및 지적 재산을 포함한 민감한 정보의 기밀을 유지하면서 개인정보 보호 및 보안 문제를 해결할 수 있는 이점을 제공합니다. 프라이빗 AI 모델은 각 개별 기업의 고유한 요구사항에 부합하도록 독점 데이터 세트로 학습 및 미세 조정을 거칩니다. 이러한 맞춤형 접근 방식을 통해 조직은 안전한 환경에서 인공 지능의 고급 기능을 활용하여 운영을 더욱 효과적으로 최적화할 수 있습니다.
목적
프라이빗 인공 지능(AI)은 특정 조직의 요구 사항만을 충족하도록 설계되었습니다. 주요 목표는 내부 비즈니스 과제를 해결하는 동시에 기업 내 운영 효율성과 전반적인 생산 역량을 높이는 것입니다. 일반적으로 프라이빗 AI는 고객 관계 관리(CRM), 공급망 최적화, 사기 인식과 같은 다양한 사내 시스템에 통합됩니다.
접근성
프라이빗 인공 지능(AI)은 일반 대중이 접근할 수 없다는 점에서 퍼블릭 인공 지능과 다릅니다. 일반적으로 프라이빗 AI 시스템에 대한 액세스는 민감한 정보 및 운영의 보안을 유지할 책임이 있는 권한이 있는 개인으로 제한됩니다. 기업은 내부 효율성을 높이기 위해 프라이빗 AI를 사용할 수 있지만, 별도의 고객용 AI 솔루션도 제공하는 경우가 많습니다.
성능
프라이빗 AI(인공 지능)는 특정 조직의 고유한 요구사항에 맞게 맞춤화되고 최적화됩니다. 이를 통해 기업은 기존의 대규모 언어 모델(LLM)을 개선하거나 지정된 작업에 대해 탁월한 결과를 제공하는 맞춤형 모델을 만들 수 있습니다. 그 결과, AI를 뛰어난 효율로 운영하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 크게 줄여 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 또한 이러한 유형의 AI는 승인된 당사자만 사용할 수 있기 때문에 규제 제약이 적기 때문에 고급 AI 모델과 알고리즘을 활용하여 다른 방법으로는 불가능했던 시스템 기능을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 처리 및 개인정보 보호
인공지능 시스템을 구현할 때 기업의 주요 관심사는 민감한 정보를 적절히 관리하고 보호하는 것입니다. 프라이빗 AI를 활용하면 조직은 데이터에 대한 통제력을 강화하여 보안 허점 및 승인되지 않은 액세스의 가능성을 줄일 수 있습니다. 프라이빗 AI를 개선하는 데 사용되는 데이터는 엔지니어, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자로 구성된 전문가 그룹이 신중하게 선택하고 감독하며, 이들은 모델 제작 및 학습을 담당합니다. 이러한 접근 방식은 공개적으로 액세스 가능한 데이터 소스를 사용할 때 발생할 수 있는 잠재적인 편견을 방지하는 데 도움이 됩니다.
개인 AI란 무엇인가요?
이미지 크레딧: Andres Urena/ Unsplash
개인용 인공 지능(AI)은 개인이 일상적인 활동에서 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 개인용으로 설계된 일종의 AI 시스템입니다. 이러한 시스템은 일반적으로 스마트폰, 태블릿, 스마트 스피커, 웨어러블 기술을 포함한 개인용 기기에서 사용할 수 있습니다. 개인용 AI의 예로는 아마존의 알렉사, 삼성의 빅스비, 구글 어시스턴트 또는 애플의 시리 같은 디지털 비서가 있습니다.
목적
개인 인공 지능(AI)은 개인과 기술의 상호 작용을 향상시키고 특정 서비스에 대한 액세스를 용이하게 하도록 설계되었습니다. 이러한 AI에 내장된 고급 알고리즘을 통해 각 사용자의 고유한 취향과 요구 사항을 충족할 수 있으므로 특정 서비스의 활용을 단순화하는 최적화된 개인화 경험을 제공합니다.
성능
퍼블릭 AI가 광범위한 기능을 제공하는 반면, 개인화된 AI는 고유한 선호도와 요구 사항을 활용하여 특정 사용자의 요구를 충족하는 데 탁월합니다. 그러나 관련성에 따라 정보를 필터링해야 하기 때문에 개인화된 AI는 퍼블릭 AI에 비해 약간의 지연이 발생할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 개인화된 AI는 사용자의 쿼리에 정확하고 관련성 있는 맞춤형 응답을 제공한다는 측면에서 개인화된 AI를 능가합니다. 개인화 AI의 전반적인 효율성은 선택한 제공업체와 방법론에 따라 더욱 달라집니다.
데이터 처리 및 개인정보 보호
개인정보 보호와 데이터의 안전한 처리는 개인 인공 지능(AI)과 관련된 중요한 이슈가 되었습니다. 현행 규정에 따라 기업은 고객이 서비스 약관에 동의하면 개인 사용자 정보를 수집할 수 있습니다. 따라서 이러한 기업은 해당 데이터의 개인정보 보호 및 보안을 보호할 책임이 있습니다. 이러한 정보의 민감한 특성을 고려할 때, 데이터 보안에 사소한 결함이 있어도 개별 사용자의 개인정보 보호 및 안전에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다.
퍼블릭, 프라이빗, 퍼스널 AI 비교
인공지능을 퍼블릭, 프라이빗, 퍼스널 영역으로 분류하면 효율성, 접근성, 정보 보호, 개인 기밀을 최대한 보장하면서 특정 기능에 인공지능을 쉽게 활용할 수 있습니다. 다음 표는 편리한 비교를 위해 개요를 제시합니다:
| 측면 | 공공 AI | 개인 AI | 개인 AI |
|---|---|---|---|
| 목적 | 광범위합니다, 일반 목적 | 광범위, 일반 목적 | 개별 사용자 요구 |
| 접근성 | 일반에 공개 | 제한된 접근, 직원 전용 | 고객 전용 |
| 성능 | 확장 가능, 많은 사용자 동시 지원, 최적 | 맞춤형, 특정 운영 작업에 최적화, 빠름 | 맞춤형, 최적 |
| 데이터 처리 및 개인정보 보호 | 낮은 수준의 개인정보 보호, 기업은 법에 따라 데이터 사용 가능 | 높은 수준의 데이터 보안, 기업은 자체적으로 데이터 처리 | 중간 수준의 개인정보 보호, 사용자는 회사 서비스 약관에 동의 |
AI 분류의 중요성
다양한 영역에 걸친 AI 애플리케이션의 다양성을 인식하는 것은 개인의 개인정보와 조직의 보안을 보호하면서 책임감 있는 사용을 촉진하는 적절한 정책과 보호 장치를 마련하는 데 필수적입니다. 다양한 유형의 AI 시스템을 구분하지 못하면 민감한 정보의 무단 공개나 독점에 의한 악용과 같은 비윤리적 데이터 처리 관행을 방지하는 데 필요한 규제 조치의 실행을 방해하여 궁극적으로 광범위한 AI 기술의 성장과 접근성을 저해할 수 있습니다.