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AI(인공 지능)는 비즈니스 운영을 혁신하고 새로운 위험을 도입하면서 혁신을 열어가고 있습니다. 그림자 AI(감독 없이 채택된 소비자용 도구)에서 프롬프트 주입 공격, 그리고 EU AI 법안과 같은 진화하는 규제에 이르기까지 조직은 AI를 안전하게 사용하기 위해 이러한 도전 과제를 해결해야 합니다.
이 가이드는 데이터 유출, 새로운 위협, 에이전트 AI의 고유한 위험과 더불어 규정 준수 문제와 같이 AI와 관련된 위험을 다룹니다. 또한 AI 채택 프레임워크를 기반으로 한 지침과 실용적인 단계별 실행을 제공합니다. 더 깊은 통찰력과 실행 가능한 단계가 필요한 경우 가이드를 다운로드하세요.
AI는 게임 체인저이지만, 이를 안전하게 보호할 수 있어야 합니다. 시작해 보세요.
에이전트 AI는 혁신적인 잠재력을 제공하지만, 그 자율성은 사전 위험 관리가 필요한 고유한 보안 문제를 도입합니다. 다음은 주요 위험과 이를 해결하기 위한 전략입니다.
에이전트 AI 시스템은 부정확하거나 구식이거나 일치하지 않는 출력을 생성할 수 있으며, 이는 운영 중단이나 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.
이러한 위험을 완화하기 위해 조직은 AI 생성 출력을 정확성과 관련성에 대해 검토하는 엄격한 모니터링 프로세스를 구현해야 합니다. 정기적으로 학습 데이터를 업데이트하면 현재 정보와의 일치를 보장하며, 복잡한 사례에 대한 에스컬레이션 경로는 필요할 때 인간의 개입을 가능하게 합니다. 인간의 감독은 AI 기반 운영의 신뢰성과 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다.
에이전트 AI 시스템에 대한 맹목적인 신뢰는 사용자가 검증 없이 결함 있는 출력을 기반으로 행동할 때 취약점을 초래할 수 있습니다.
조직은 AI에 의해 영향을 받는 고위험 결정에 대해 인간 검토를 요구하는 정책을 수립해야 합니다. AI의 한계를 학습하는 것은 정보에 기반한 회의론을 조성하여 오류 가능성을 줄입니다. AI 통찰력을 인간의 판단과 결합하여 계층화된 의사결정 프로세스를 통해 전반적인 회복력을 강화하고 과도한 의존을 방지합니다.
에이전트 AI의 자율성과 적응성은 공격자가 취약점을 악용할 기회를 창출하여 운영 및 시스템적 위험을 도입합니다.
에이전트 AI는 종종 직접적인 인간 감독 없이 작동하여 오류나 실패에 대한 책임과 책임에 대한 복잡한 질문을 제기합니다.
조직은 AI 관련 결과에 대한 역할과 책임을 명확히 규정하는 책임 프레임워크를 정의해야 합니다. AI 의사 결정 프로세스의 투명한 문서는 오류 식별 및 책임 할당을 지원합니다. 법률 팀과의 협업은 규정 준수를 보장하며, AI 거버넌스를 위한 윤리적 기준을 채택하면 신뢰를 구축하고 평판 위험을 줄입니다.
에이전트와 같은 새로운 AI 혁신을 통해 조직은 제로 트러스트 원칙("절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라")에 기반한 강력한 기반을 구축해야 합니다. 이 접근 방식은 모든 상호작용이 인증되고, 권한이 부여되며, 지속적으로 모니터링되도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 제로 트러스트를 달성하는 데는 시간이 걸리지만, 단계적 전략을 채택하면 꾸준한 진행이 가능하고 AI를 안전하게 통합하는 데 대한 신뢰를 구축할 수 있습니다.
Microsoft의 AI 채택 프레임워크는 아래의 세 가지 주요 단계에 집중합니다. AI 제어, AI 관리, AI 보안
이러한 영역을 해결함으로써 조직은 책임 있는 AI 사용을 위한 기초를 마련하고 중요한 위험을 완화할 수 있습니다.
성공을 위해 직원들이 AI 위험을 인식하고 승인된 도구를 안전하게 사용할 수 있도록 교육하는 데 사람을 우선시하세요. IT, 보안, 비즈니스 팀 간의 협업을 촉진하여 통합된 접근 방식을 보장하세요. AI 보안 이니셔티브를 공개적으로 소통함으로써 투명성을 촉진하여 신뢰를 구축하고 리더십을 보여주세요.
제로 트러스트 원칙에 기반한 올바른 전략을 통해 위험을 완화하고 혁신을 열어가며 진화하는 AI 환경을 자신 있게 탐색할 수 있습니다.
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