- Gemini -

가. 신뢰성(Trustworthiness) 중심의 AI 거버넌스 확립을 위한 글로벌 리스크 관리 표준 가이드라인

미국 국립표준기술연구소(NIST)가 발간한 AI RMF는 AI 시스템의 전 생명주기 동안 발생할 수 있는 잠재적 위험을 식별, 측정 및 관리하여 시스템의 신뢰성을 확보하고 사회적 부작용을 최소화하기 위한 자발적 프레임워크

가. AI RMF 핵심 구조(Core) 및 신뢰 특성 간의 관계 구성도

AI RMF Core는 **거버넌스(Govern)**를 핵심 동력으로 하여 **파악(Map), 측정(Measure), 관리(Manage)**가 순환하며, 7가지 신뢰 특성을 만족하는 AI 시스템 구축을 목표로 합니다.

나. 핵심 구조 및 7가지 신뢰 가능한 특성의 세부 설명

구분	구성 요소	세부 내용 및 기술적 요구사항
4대 핵심 구조	Govern (통제)	조직의 위험 관리 문화, 방침, 책임 소재 확립 및 전사적 거버넌스 구축
(Core)	Map (파악)	AI 시스템 맥락 파악, 이해관계자 식별 및 시스템별 잠재적 위험 정의
	Measure (측정)	정량적/정성적 도구로 위험을 평가하고, 성능 및 신뢰성 지표 분석
	Manage (관리)	측정된 위험에 대한 우선순위 결정 및 완화 조치, 사후 대응 체계 운영
7대 신뢰 특성	Valid & Reliable	시스템이 의도한 목적에 부합하게 동작하고 일관된 성능을 유지하는 특성
(Trustworthy)	Safe	인간의 생명, 건강 또는 환경에 비의도적 위해를 가하지 않는 상태
	Secure & Resilient	사이버 공격에 대한 방어 및 예기치 못한 교란 발생 시의 복원력 확보
	Accountable & Transparent	결과에 대한 책임성 보장 및 시스템 운영 프로세스의 투명한 공개
	Explainable & Interpretable	AI의 의사결정 원인을 인간이 이해할 수 있도록 논리적으로 설명 가능함
	Privacy-Enhanced	데이터 최소화 및 차분 프라이버시 등 기술을 통한 개인정보 보호 강화
	Fair (Bias Managed)	유해한 편향을 제거하여 특정 계층에 대한 차별 없는 공정한 결과 제공

가. ISO/IEC 42001(AI 경영시스템)과의 통합적 관점 비교

나. "Context-Specific 기반의 리스크 관리"

리스크 프로파일(Profile) 최적화: 모든 AI 시스템에 동일한 기준을 적용하기보다 의료, 금융 등 도메인별 특성을 반영한 Cross-sectoral Profile을 구성하여 자원 배분의 효율성을 높여야 합니다.
생성형 AI(GenAI) 대응력 강화: 최근 LLM의 환각(Hallucination), 데이터 유출 위험에 대응하기 위해 AI RMF 1.0에 기반한 **'Generative AI Profile'**을 적극 도입하여 보안 및 윤리적 리스크를 선제적으로 통제해야 합니다.
지속적 모니터링(MLOps 연계): AI 모델의 성능 저하(Drift)는 실시간으로 발생하므로, AI RMF의 Measure와 Manage 단계를 MLOps 파이프라인과 통합하여 자동화된 리스크 관리 체계를 구축할 것을 제언합니다.

본 해설지는 아래 공공기관의 최신 분석 자료를 기반으로 작성되었습니다.

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