신뢰를 평가 가능한 기준으로 연결하기
서울대학교 인공지능신뢰성센터 참여 연구진이 AI 표준을 연구하고 국제 공동연구를 진행합니다.
Trustworthy AI Standards는 신뢰할 수 있는 AI의 표준에 관한 SAPI의 연구 활동입니다. 공식 소개는 SAPI 연구진의 서울대학교 인공지능신뢰성센터 참여와 국제 공동연구를 설명합니다. Penn Carey Law의 Center for Technology, Innovation & Competition과의 공동연구 및 Singapore Management University 연구진과의 협력이 명시되어 있습니다.
표준에 관한 논의를 읽을 때에는 추상적인 가치가 어떤 평가 항목과 절차로 연결되는지 살펴보는 것이 도움이 됩니다. 기술의 성능과 조직의 운영 방식, 사용 환경이 서로 다르기 때문에 기준의 적용 범위와 검증의 조건도 중요한 질문이 됩니다.
연구의 배경과 협력
- 공식 명칭
- Trustworthy AI Standards
- 소개 게시일
- 2024.07.27
- 소개된 협력 기관
- Penn Carey Law Center for Technology, Innovation & Competition · Singapore Management University
협력 기관과 활동 내용은 위 게시일의 공식 프로젝트 소개를 기준으로 안내합니다.
읽으며 생각할 질문
- AI 시스템을 신뢰할 수 있다는 판단에는 어떤 증거가 필요한가?
- 기술적 평가와 조직의 책임·관리 절차는 어떻게 연결되는가?
- 서로 다른 국가와 산업에서 공통의 기준을 적용할 때 고려할 차이는 무엇인가?
연결되는 연구 의제
주제별 해설과 기초 문헌에서 관련 질문을 더 살펴볼 수 있습니다.
함께 읽을 연구자료
- 알고리즘 공정성 감사연구 사례조사 보고서
로스쿨 학생 연구진이 지도교수·변호사의 검토를 거쳐 알고리즘 공정성 감사 연구 사례를 정리한 자료입니다.