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인공지능(AI)/머신러닝(ML) 비즈니스 위험 관리 및 신뢰할 수 있는 AI로 성공

Manage AI/ML Business Risks and Thrive with Trustworthy AI

발행일: | 리서치사: IDC | 페이지 정보: 영문 13 Pages | 배송안내 : 즉시배송

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디지털 전환(DX)이 급속하게 진행됨에 따라 인공지능(AI)은 기업 아젠다의 최우선 과제로 떠올랐습니다. 신뢰성을 갖춘 AI는 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 비즈니스 위험을 관리하는 유일한 방법입니다. 이제야말로, 조직은 기술을 구현하고, 데이터를 이용하여, 책임과 윤리를 가지고 향후 규제에 대비하기 위해서 기존 관행을 평가하고, 새로운 관행을 창출할 필요가 있습니다. 조기에 채용하는 기업은 지속적인 경쟁력을 얻을 수 있습니다.

인공지능(AI)/머신러닝(ML) 비즈니스 위험과 위험이 적절하게 감소하지 않은 경우의 비즈니스에 대한 잠재적인 영향을 조사했으며, 신뢰성 및 윤리성을 갖춘 AI를 구축/전개하기 위한 AI 거버넌스 프레임워크를 제공합니다. 또한 공평성, 설명성, 안전성, 투명성 있는 AI를 구축/운영하기 위한 주요 기술을 소개하고, 기술 바이어가 의도하지 않은 부정적인 결과에 노출되지 않고 AI를 도입하기 위한 실용적인 가이던스를 제공합니다.

주요 현황

상황 개요

  • AI 거버넌스
  • 윤리성을 갖춘 AI
  • 신뢰성을 갖춘 AI
    • 공평성
    • 설명성
    • 견고성
      • 안전성
      • 보안과 프라이버시
    • 계통
    • 투명성
  • 검증, 모니터링, 분석
  • 책임 - 역할과 책임
  • 기술 공급업체/제공 사례
  • 업계 학습

기술 바이어를 위한 제안

참고자료

  • 관련 조사
  • 요약
LSH 21.10.25

This IDC Perspective covers AI/ML business risks and potential negative business impact if not mitigated appropriately. It provides an AI governance framework for building and deploying trustworthy and ethical AI. The document reviews the foundational elements of trust and accountability. It also includes an overview of the major technology offerings to help build and run fair, explainable, secure, safe, and transparent AI, and it provides actionable guidance to technology buyers to embrace AI while safeguarding exposure to unintended negative outcomes."The rapid rise of digital transformation has pushed AI to the top of the corporate agenda. Trustworthy AI is the only way to manage AI/ML business risks. Now is the time for organizations to evaluate their existing practices or create new ones to build technology and use data and be prepared for future regulation responsibly and ethically. Future payoffs will give early adopters sustainable, competitive advantage." - Ritu Jyoti, group vice president, AI and Automation Research at IDC

Executive Snapshot

Situation Overview

  • AI Governance
  • Ethical AI
  • Trustworthy AI
    • Fairness
    • Explainability
    • Robustness
      • Safety
      • Security and Privacy
    • Lineage
    • Transparency
  • Validate, Monitor, and Analyze
  • Accountability - Roles and Responsibilities
  • Technology Supplier/Offering Examples
  • Industry Learnings

Advice for the Technology Buyer

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