사회에서 인공지능(AI)의 보급이 증가함에 따라 의사결정 목적에 AI의 기능이 널리 채택되면서 이러한 프로세스에 대한 인간의 개입이 불필요해졌습니다. 그 결과, 이전에는 사람이 직접 처리해야 했던 중요한 선택은 이제 AI 시스템의 고급 알고리즘에 위임할 수 있게 되었습니다.
인공지능(AI)의 등장으로 우리는 의사 결정에 미치는 영향과 그 결과의 신뢰성에 대해 깊이 고민하게 되었습니다. 사이버 보안의 영역도 끊임없이 진화하는 사이버 위협에 대응하기 위해 변화를 겪고 있습니다. 그럼에도 불구하고 주요 사이버 보안 위험 중 인적 오류가 만연하다는 점을 고려할 때, AI의 의사 결정이 인간에 비해 덜 신뢰할 만하다고 할 수 있을까요?
AI 의사 결정이란 무엇인가요?
“AI 의사결정”이라는 용어는 인공지능(AI) 기반 시스템이 계산 작업을 수행하고 독립적으로 또는 최소한의 인간 개입으로 의사결정에 도달하는 능력을 포함합니다
AI는 계산 방법을 통해 정성적 데이터를 분석하고 정확한 예측을 생성하며 적절한 판단에 도달할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 능력을 통해 데이터 검사, 숫자 분석, 불규칙성 식별 등과 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 궁극적으로 도달한 결론은 시스템 구조에 따라 완전히 자동으로 이루어지거나 사람의 감독을 받아야 할 수도 있습니다.
인공지능의 활용을 통해 우리는 지루한 일상 업무에서 벗어나 보다 상상력이 풍부하고 전문적인 업무에 더 집중할 수 있게 되었습니다. 그렇다고 해서 당장 인공지능이 비즈니스 운영에서 인간의 개입을 대체할 가능성에 대해 걱정할 필요는 없습니다.
인공지능으로 의사 결정을 내리는 과정은 세 가지 기본 영역으로 나눌 수 있습니다:
의사 결정 지원 시스템은 인간의 판단과 인공 지능에서 파생된 고급 분석 기능을 통합하여 오류 가능성이 적은 정보에 입각한 선택을 도출합니다.
인공 지능 및 머신 러닝 알고리즘과 같은 첨단 기술을 사용하여 조직은 의사 결정자에게 대체 행동 방침을 평가할 수 있는 추가 도구와 리소스를 제공함으로써 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 ‘의사 결정 증강’이라고 하며, 예측 또는 규범적 분석을 사용하여 인간의 판단과 재량을 완전히 대체하지 않으면서도 의사 결정에 도움이 되는 인사이트를 생성하는 것을 포함합니다.의사 결정 증강은 인간 전문가와 기술의 강점을 모두 활용하여 조직이 변화하는 상황에 대응하는 유연성과 적응력을 유지하면서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
의사 결정 자동화의 목표는 일반적으로 사람이 내리는 일상적인 의사 결정을 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 자율 시스템에 위임하는 것입니다.
현대 사회에서 인공지능이 보편화됨에 따라 인공지능과 관련된 잠재적 위험을 인식하는 것이 현명하며, 잠재적 문제에 선제적으로 대비하면 발생할 수 있는 부작용을 보다 효과적으로 완화할 수 있습니다.
사이버 보안에서 인공지능 의사결정은 어떤 역할을 하나요?
AI 지원 시스템의 배포로 자율적으로 의사 결정을 내리고 작업을 수행할 수 있게 되면서 인간의 능력을 뛰어넘는 속도로 방대한 양의 위험 관련 데이터를 신속하게 분석할 수 있게 되었습니다. 또한 보안 시스템은 이제 인공 지능(AI)을 활용하여 머신 러닝(ML)을 통해 방어 메커니즘을 강화하여 현재의 사이버 공격에 더욱 능숙하게 대처할 수 있습니다.
최신 이메일 사기와 같은 최신 사이버 위협에 대한 실시간 데이터 수집을 통해 개인이 무의식적으로 악성 링크를 클릭하거나 바이러스에 감염된 파일을 다운로드하는 것을 방지할 수 있습니다. 피싱 사기, 서비스 거부(DoS) 공격 등 사이버 범죄가 만연한 상황에서 휴식이나 업그레이드 없이 연중무휴 24시간 정밀하게 작동하는 보안 메커니즘은 사이버 범죄와의 전쟁에서 강력한 자산이 될 수 있습니다.
다양한 형태(지원, 증강, 자동화)의 인공 지능 통합은 사이버 보안 운영을 강화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
사이버 보안에서 인공지능 사용의 장점
사이버 보안 의사 결정을 위한 인공지능 배포가 앞으로 점점 더 보편화될 것이라는 공감대를 고려할 때, 이 접근 방식과 관련된 주요 이점을 살펴볼 가치가 있습니다.
인공 지능을 활용하면 사이버 위협과 잠재적 취약성을 탐지하기 위해 데이터를 지속적으로 평가할 수 있는 반면, 사이버 보안 담당자는 인지 기능을 유지하기 위해 주기적인 휴식이 필요합니다.
인공 지능을 사용하면 사이버 보안을 손상시킬 수 있는 인간의 실수 가능성을 없앨 수 있습니다. 작업 우선순위 지정 및 주요 업무 수행과 같은 책임을 기계에 맡김으로써 인간은 잠재적 취약성에 대한 자신의 개입을 최소화할 수 있습니다.
머신러닝은 새로운 사이버 위협을 자동으로 식별하고 이해할 수 있어 위협 탐지에 혁신을 가져올 잠재력이 있는 반면, 사이버 보안 전문가는 이에 대한 교육이 필요합니다.
생체 인증에 인공지능이 적용되면서 지문, 홍채 또는 음성 인식 기술의 보안 기능이 향상되어 더욱 지능적으로 변했습니다.
인공지능으로 강화된 보안 시스템은 피해 범위를 제한하고 금전적 손실을 줄임으로써 사이버 공격의 경제적 영향을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
사이버 보안에서 AI 사용의 단점
인공지능이 즉시 의식을 획득하지 못하고 인간에 대한 적대감을 품어 인류를 전멸시키려 할 가능성도 있지만, 현재로서는 그럴 가능성은 낮다고 보는 것이 옳습니다. 그럼에도 불구하고 사이버 보안 영역에서 AI에 대한 우려가 전혀 없는 것은 아닙니다. 또한 AI에 대한 확고한 믿음을 갖지 말아야 할 여러 가지 설득력 있는 이유가 존재합니다.
인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 내 편향성의 존재는 우려할 만한 문제입니다. 알고리즘 또는 데이터 편향과 사회적 편향이라는 두 가지 주요 형태의 편향이 확인되었으며, 이러한 편향은 AI 기반 보안 조치에서 편향된 결과를 초래할 수 있습니다.
인공지능의 불투명성은 인공지능의 기능이 수수께끼 같은 방식으로 작동하여 인공지능 시스템이 사용하는 추론 과정을 이해하는 데 필요한 데이터 수집을 방해하기 때문에 주목할 만한 문제입니다.
AI 기반 사이버 보안 시스템과 기존 보안 프레임워크 간의 잠재적인 비호환성은 기업의 전반적인 보안 태세에 악영향을 미칠 수 있습니다.
오탐 결과에 대한 성향은 인공지능의 의사 결정 프로세스에 대한 이해가 제한되어 있고 머신러닝 알고리즘이 데이터에 의존하기 때문에 발생하는 결과입니다. 따라서 이러한 알고리즘은 실수로 위협이 되지 않는 데이터를 잠재적인 보안 위험으로 분류하여 컴퓨터 시스템을 실제 사이버 위협에 노출시킬 수 있습니다.
사이버 보안에서 AI를 신뢰할 수 있을까요?
기술의 발전과 함께 인공지능(AI)과 사이버 보안의 통합이 점점 더 보편화되고 있습니다. 이에 따라 의사결정을 AI에만 의존하는 것이 현명한지, 아니면 인간의 감독이 여전히 필요한지에 대한 의문이 제기되고 있습니다.
의사 결정에 인공지능을 활용하는 것은 장점과 단점을 모두 가지고 있습니다.이 기술은 시스템에 대한 지속적인 경계를 제공하고, 인적 오류를 근절하며, 새로운 형태의 사이버 공격에 적응할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 보안 인프라의 다른 측면과 마찬가지로 공격에 취약하며, 이러한 행위가 ‘지능’에 미치는 영향은 완전히 이해되지 않았습니다.
사이버 보안 분야에서 인공지능을 신뢰할 수 있는 동반자로 간주하기 전에 인공지능 구현의 잠재적 이점과 단점을 이해하는 것이 필수적입니다.