하버드비즈니스리뷰

2024년 초 EU 의회가 인공지능(AI)법을 승인했을 때 독일의 선도적인 통신사 도이치텔레콤은 자신감에 넘쳐 준비를 시작했다. 이 회사는 2018년 책임감 있는 AI 원칙을 수립한 이후 AI 기반 제품 및 서비스의 개발 주기에 이 원칙을 포함시키기 위해 노력해 왔다. "우리는 AI 규제가 곧 시행될 것으로 예상하고, 개발팀에 AI 원칙을 미리 반영하도록 해서 나중에 대규모의 혼란스러운 조정을 피할 수 있도록 독려했습니다. 이제 책임감 있는 AI는 우리 운영의 일부가 됐습니다"라고 도이치텔레콤의 준법 및 기업 윤리 책임자인 마이케 숄츠^{Maike Sholz}는 설명했다.

유감스럽게도 필자들의 조사에 따르면 이러한 사전 예방적 조치는 규칙이 아닌 예외에 해당한다. 많은 조직에서 AI 윤리가 중요한 의제로 떠오르고 있지만 AI 원칙을 실천에 옮기는 것은 말처럼 쉬운 일이 아니다. 하지만 규정 위반은 엄격한 금전적 처벌과 직결되기 때문에 낭비할 시간이 없다. 책임감 있는 AI 이니셔티브를 강화하기 위해 리더는 뭘 해야 할까?

필자들은 이에 대한 해답을 찾기 위해 단계는 다르지만 다양한 산업에서 책임감 있는 AI를 구현 중인 조직들과 협력했다. 일반적으로 데이터 엔지니어와 데이터 과학자가 AI 개발 라이프사이클의 구상부터 생산까지 대부분을 책임진다. 하지만 기술 분야의 리더가 아니더라도 책임감 있는 AI의 통합을 보장하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있다. 필자들은 책임감 있는 AI 관행이 광범위한 운영 표준에 완전히 통합되도록 하기 위해 리더가 할 수 있는 네 가지 주요 조치로서 전환^translate, 통합^integrate, 조정^calibrate, 확산^proliferate을 밝혀냈다.


1단계: 높은 수준의 원칙을 실용적인 지침으로 전환하기

많은 조직에서 AI 윤리 헌장을 만들지만 일상 업무에 AI 원칙을 적용하는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 기술직 직원의 79%가 윤리적 문제를 해결하는 데 도움이 되는 실질적인 리소스가 필요하다고 답한 만큼 이러한 원칙을 실질적인 지침으로 전환할 필요가 있다.

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