책임감 있는 AI 및 AI 윤리 교육 과정

인공지능(AI) 및 머신러닝은 빠르게 발전하고 있는 기술로, 데이터 거버넌스와 조직의 규정 준수에 상당한 영향을 미칩니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 위주의 교육으로, AI 및 머신러닝 환경에서 효과적인 정보 거버넌스 체계를 구축하고자 하는 중급 수준의 거버넌스·개인정보 보호·규정 준수 담당자들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 정보 거버넌스 관점에서 AI와 머신러닝의 핵심 개념을 이해할 수 있습니다.
• 조직 내에서 AI/머신러닝이 주로 활용되는 분야와 그에 따른 정보 거버넌스 리스크를 식별할 수 있습니다.
• AI/머신러닝이 데이터 보호 원칙, 기록 관리 및 데이터 품질과 어떻게 상호작용하는지 평가할 수 있습니다.
• AI/머신러닝 프로젝트에 대해 DPIA(데이터 보호 영향평가), 거버넌스 프레임워크 및 리스크 완화 방안을 적용할 수 있습니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 실제 사례와 프레임워크 분석을 통한 학습
• 그룹 활동과 지도하에 문서를 함께 검토하는 기회 제공

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌의 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해주시면 세부 사항을 협의해 드립니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음 역량들을 갖추게 됩니다:

• 역할, 맥락, 제약사항, 도메인 표준, 형식, 예시 등 총 6개 층위로 구성된 기업용 프롬프트 아키텍처를 완벽히 숙지합니다.
• 비즈니스 및 보안·규제 요건(GDPR, EU AI Act, 업계별 표준 등)을 직접적으로 프롬프트에 반영할 수 있습니다.
• 모든 팀원들이 검증하고 공유하며 통합 관리하는 프롬프트 라이브러리를 함께 구축합니다.
• 지속 가능한 거버넌스를 정의할 수 있게 됩니다. 여기에는 프롬프트 큐레이터 역할, 명명 규칙, 버전 관리, 품질 측정 기준 등이 포함됩니다.
• 실제로 활용 가능한 결과물인 ‘라이브러리 v1.0’, ‘거버넌스 헌장’, 그리고 ‘30일간의 도입 계획’을 직접 인수하게 됩니다.

참가자 역량 평가를 위한 교육 방식

• 아키텍트, 개발자, QA 담당자, 팀 리더들이 함께 참여하는 상호작용형 워크숍입니다.
• 아키텍트 컨설턴트의 지도 하에 실제 운영 가능한 결과물을 직접 만들어 나갑니다.
• 공동으로 구축된 모든 결과물은 전적으로 클라이언트 조직에게 귀속됩니다.

교육 맞춤화 옵션

• 본 교육 과정의 맞춤형 버전을 원하시는 경우, 연락 주시어 필요한 조치를 논의해 드립니다.

EU AI 법은 EU 내에서 AI 시스템의 개발, 배포 및 활용과 더불어 EU 사용자들에게 제공되는 서비스에 관한 규제 체계입니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 강좌로, 온라인 또는 오프라인으로 수강할 수 있습니다. 초보 수준의 최종 사용자들이 EU AI 법에서 요구하는 의무 사항과 안전한 활용 방법을 이해할 수 있도록 구성되었습니다.

교육 과정을 이수하면 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 제4조에서 금지된 AI 활용 방식을 파악하고, 업무 환경 내 관련 사례를 인지할 수 있습니다.
• AI 시스템 사용 시 조직의 정책과 안전 가이드라인을 준수할 수 있습니다.
• 발생한 사고, 편향 현상 또는 예기치 않은 모델 동작을 올바른 절차에 따라 보고할 수 있습니다.
• 상사나 감사 담당자가 요구하는 간단한 준수 증빙 자료를 작성할 수 있습니다.

강좌 형태

• 법적 요구사항을 일반적인 언어로 설명하는 인터랙티브 프레젠테이션
• 직무 특성에 맞는 연습 문제와 현실적인 업무 시나리오 제공
• 사고 보고 및 간단한 준수 체크리스트 작성을 실습할 수 있는 기회

과정 커스터마이징 옵션

• 귀사의 AI 시스템 현황, 관련 정책 및 보고 절차에 맞게 교육 내용을 맞춤 설정 가능

EU AI 법은 AI 시스템을 개발, 배포하거나 관리하는 조직들에게 의무 사항을 규정한 포괄적인 규제 체계입니다.

본 교육 과정은 강사 주도의 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로, EU AI 법에 부합하는 AI 거버넌스 프로그램을 구축·평가·유지하고자 하는 중급 수준의 거버넌스, 컴플라이언스 및 리스크 관리 전문가들을 대상으로 합니다.

과정을 이수한 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 규제 의무 사항을 해석하고 이를 내부 통제 체계에 반영할 수 있습니다.
• 문서화 작업, 거버넌스 체계 및 컴플라이언스 절차를 설계할 수 있습니다.
• AI 관련 리스크를 평가하고 시스템을 모니터링하며 지속적인 규제 준수 여부를 점검할 수 있습니다.
• EU AI 법에 따른 내외부 감사에 대비하여 조직의 준비 상태를 확보할 수 있습니다.

교육 형식

• 실제 사례를 활용한 규제 관련 설명 및 소개
• 통제 체계 매핑 및 컴플라이언스 문서 작성과 같은 실습 연습
• 리스크 분석 및 감사 준비를 위한 워크숍 형태의 활동

교육 과정 맞춤화 옵션

• 본 과정은 조직의 산업 분야, 규제 노출 수준 및 AI 발전 단계에 따라 맞춤형으로 구성할 수 있습니다.

본 과정은 실무 중심의 기술 교육으로서, EU AI 법규에서 요구하는 엔지니어링 제어 수단, 모니터링 체계 및 자동화 기능을 어떻게 구현할 수 있는지를 단계별로 안내합니다.

강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 제4조를 포함한 법적 요건들을 충족하기 위해 보안성이 확보되고 감사 가능한 파이프라인 및 런타임 보호 수단을 구축하고자 하는 중급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 금지된 행위를 방지하기 위한 거버넌스 점검 및 자동화 테스트가 포함된 CI/CD 파이프라인 설계
• 규정 준수 입증 자료로 활용할 수 있도록 로그 기록, 모니터링 체계 및 감사 추적 기능 구현
• 고위험 행동에 대한 기술적 완화 조치를 적용하고 런타임 보호 설정을 구성
• 적합성 평가 및 감사 과정에서 요구되는 기술 문서와 기록물 준비

교육 방식

• 아키텍처 다이어그램과 실제 시연을 활용한 기술 강의
• CI/CD 파이프라인 및 모니터링 시스템을 직접 구축해보는 실습 세션
• 관련 문서 및 감사 기록물을 생성하는 실용적인 연습 과제

맞춤형 교육 옵션

• 고객사가 사용 중인 도구 체계, 클라우드 서비스 및 내부 규정 준수 절차에 맞게 커리큘럼을 조정할 수 있습니다.

EU AI 법규는 인공지능 시스템의 신뢰성, 안전성 및 투명한 활용을 보장하기 위해 마련된 규제 체계입니다.

본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 교육으로서, EU AI 법규 준수와 관련해 조직적 의무사항, 거버넌스 요구사항 및 전략적 영향력을 이해하고자 하는 초급 및 중급 수준의 관리자들을 대상으로 합니다.

강좌를 이수한 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 경영 차원에서 EU AI 법규의 요구사항을 정확히 해석할 수 있습니다.
• 법규 준수를 지원하기 위한 전략적 우선순위와 투자 분야를 결정할 수 있습니다.
• 거버넌스 체계, 책임 구조 및 감독 메커니즘을 수립할 수 있습니다.
• 각 사업 부서에 걸쳐 의무사항, 위험 요소 및 기대치를 효과적으로 전달할 수 있습니다.

강좌 운영 방식

• 사례 연구를 활용한 강사 주도형 설명이 이루어집니다.
• 그룹 토론 및 시나리오 기반 의사결정 연습도 포함됩니다.
• 거버넌스 계획 수립 및 문서화와 관련된 실제적인 연습 과제도 제공됩니다.

강좌 맞춤형 조정 옵션

• 교육 내용은 고객사의 업종, 성숙도 수준 및 거버넌스 모델에 따라 유연하게 조정 가능합니다.

이 교육 과정을 통해 무엇을 배울 수 있나요?

• AIGP 교육은 신규 법규 및 정책에 부합하는 신뢰할 수 있는 AI 시스템의 개발·통합·배포 방법을 안내합니다. 커리큘럼에는 AI 기술 개요, 현행 법률 분석, 리스크 관리 전략, 보안·안전 고려사항, 개인정보 보호 등 다양한 주제가 포함됩니다.
• AI 시스템과 그 활용 사례, AI가 미치는 영향 및 책임감 있는 AI 운영 원칙에 대한 기초 지식을 습득합니다.
• 현행 법률 및 향후 제정될 법규들이 AI 시스템에 어떻게 적용되는지 이해하고, 주요 거버넌스 프레임워크가 어떻게 책임감 있게 운영될 수 있는지 알아봅니다.
• AI 라이프사이클 전반과 AI 리스크 관리의 맥락, 그리고 책임감 있는 AI 거버넌스 구현 방법에 대한 이해도를 높입니다.
• 예측하지 못한 AI 관련 문제들 및 논쟁적인 AI 거버넌스 쟁점들에 대한 인식을 확보하게 됩니다.
• 이 교육은 AIGP 자격 시험에서 다뤄지는 핵심 AI 거버넌스 개념들을 전달합니다. 단순히 ‘시험 준비 과정’만은 아니지만, 자격증 취득을 계획 중인 전문가들은 물론 AI 거버넌스 지식을 심화하고자 하는 이들에게도 적합합니다. 교육 내용과 시험 범위는 동일한 지식 체계를 기반으로 구성되어 있습니다.

본 강좌의 핵심 목표는 소프트웨어/AI 엔지니어들을 실제 법률 업무에 적용 가능한 AI 시스템 개발자, 즉 법률 엔지니어로 육성하는 것입니다. 이들은 eDiscovery, 검토 및 조사 등 다양한 법률 관련 과업을 처리할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

2일간의 교육 끝에 참가자들은 복잡한 실제 법률 문서를 취합하고 분석하는 기본 시스템 구축부터 시작해 검색 및 추출 기능까지 개발합니다. 이후 출처 명시이 포함된 RAG 모델을 구성하여 로컬 환경에서의 프라이버시 보장과 증명 가능성도 실현하게 되며, 법정 인증 기준에 부합하는 객관적 측정 지표를 적용한 AI 검토 방식까지 배우게 됩니다. 마지막으로 이 모든 기능을 통합하여 최종 시스템을 완성하고 배포 준비 패키지를 만듭니다.