공인 AI 거버넌스 전문가(AIGP) 교육 과정

개요

모듈 1: 인공지능의 기초 개념

• AI와 머신러닝의 정의, 다양한 유형의 AI 시스템 및 그 활용 사례를 소개하며, 보다 넓은 사회·문화적 맥락 속에서 AI 모델을 설명합니다. 본 모듈 학습 후 다음과 같은 내용들을 이해할 수 있게 됩니다:
• 각 유형별 AI 시스템의 차이점에 대해 설명할 수 있습니다.
• AI 기술 스택의 구성 요소와 역할을 설명할 수 있습니다.
• AI와 데이터 과학 발전의 관계를 설명할 수 있습니다.

모듈 2: AI가 인류에 미치는 영향 및 책임감 있는 AI 운영 원칙

• AI 시스템이 초래하는 핵심 리스크와 위험 요소, 신뢰할 수 있는 AI의 특징, 그리고 윤리적이고 책임감 있는 AI 운영에 필수적인 원칙들을 설명합니다. 학습 후 다음을 이해하게 됩니다:
• AI 시스템이 발생시킬 수 있는 주요 리스크와 위험 요소를 설명할 수 있습니다.
• 신뢰성 높은 AI 시스템의 특징에 대해 설명할 수 있습니다.

모듈 3: AI 개발 라이프사이클

• AI 개발 전반 과정 및 해당 과정 속에서 AI 리스크가 어떻게 관리되는지를 다룹니다. 본 모듈을 마친 후 다음 내용들을 이해하게 됩니다:
• 기존 및 신규로 제시되고 있는 AI 윤리 지침들 간의 유사점과 차이점에 대해 설명할 수 있습니다.
• AI 활용 시 적용되는 현행 법률을 설명할 수 있습니다.
• GDPR 규정과 AI 간의 주요 연관성을 설명할 수 있습니다.
• 책임 소재 관련 제도 개선 사항에 대해 설명할 수 있습니다.

모듈 4: 책임감 있는 AI 거버넌스와 리스크 관리 실행 방안

• AI의 사회적 기여 가능성을 인지하면서 각 이해관계자들이 다층적인 접근법으로 협력하여 AI 리스크를 효과적으로 관리하는 방법을 설명합니다. 학습 후 다음을 수행할 수 있습니다:
• EU AI 법안의 주요 내용에 대해 설명할 수 있습니다.
• 기타 신규로 제정되고 있는 국제적 규제들을 설명할 수 있습니다.
• 주요 리스크 관리 프레임워크 및 표준들 간의 유사점과 차이점을 설명할 수 있습니다.

모듈 5: AI 프로젝트 및 시스템 구현

• AI 프로젝트 계획 수립·범위 정의부터 개발 단계에서의 시험 및 검증, 그리고 배포 후 관리와 모니터링에 이르기까지 전 과정을 다룹니다. 학습 후 다음을 수행할 수 있게 됩니다:
• AI 시스템 기획 단계의 주요 절차를 설명할 수 있습니다.
• AI 시스템 설계 단계의 핵심 요소들을 설명할 수 있습니다.
• AI 시스템 개발 단계에서 중요하게 다뤄져야 할 사항을 설명할 수 있습니다.
• AI 시스템 배포 단계에서 필요한 조치와 절차를 설명할 수 있습니다.

모듈 6: AI 시스템에 적용되는 현행 법규

• AI 활용을 규제하는 기존 법률 체계, GDPR과의 연관성 및 책임 소재 개선 문제를 다룹니다. 학습 후 다음 능력들을 갖추게 됩니다:
• AI 리스크 관리가 다른 운영상 리스크 대응 전략들과 유기적으로 통합될 수 있도록 할 수 있습니다.
• 회사 내부에 AI 거버넌스 원칙을 자연스럽게 도입할 수 있습니다.
• AI 거버넌스를 위한 기반 체계를 구축할 수 있습니다.
• AI 프로젝트 계획·범위 설정을 효과적으로 수행할 수 있습니다.
• 개발 단계에서 AI 시스템의 검증 및 테스트 절차를 완수할 수 있습니다.
• 배포 이후에도 AI 시스템을 지속적으로 관리하고 모니터링할 수 있습니다.

모듈 7: 기존 및 신규 AI 관련 법규와 표준

• 전 세계적으로 제정된 AI 전용 법규들과 각국에서 활용되고 있는 주요 거버넌스 프레임워크·표준을 통해 책임감 있게 운영되는 AI의 모습을 살펴봅니다. 본 과정을 통해 다음 인식 수준을 갖추게 됩니다:
• AI 관련 법적 이슈들에 대한 전반적인 이해를 확보합니다.
• AI 사용자들이 우려하는 주요 문제들을 파악할 수 있습니다.
• AI 감사와 책임 소재 확인 과정에서 발생할 수 있는 쟁점들을 인지하게 됩니다.

모듈 8: 지속적으로 제기되는 AI 이슈 및 우려 사항

• 법적 문제, 사용자들의 불안감, 그리고 AI 감사와 책임성과 관련된 논의와 쟁점들을 소개합니다.

요약 및 다음 단계