AI 신뢰성의 이해와 실천

AI 신뢰성의 이해와 실천

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Description
급증하고 있는 AI(인공지능) 신뢰성의 중요성에도 불구하고 현재 국내외에서 활발히 실행되고 있는 AI 시스템의 개발과 운영이 AI 신뢰성에 대한 고려가 부족한 채 진행되고 있는 것이 현실이다. 따라서 본서는 AI 신뢰성에 대한 개념과 관련 기술 및 정책에 관한 유익한 지식들을 널리 알려 AI가 우리 사회를 위한 바람직한 방향으로 발전하는 데 기여하기 위해 집필되었다.
본서는 AI 신뢰성에 대한 유용한 지식을 효과적으로 전달하기 위해 세 개의 부분(part)으로 구성되어 있다. Part 1 ‘AI 신뢰성의 개념’에서는 AI 신뢰성의 중요성, AI 신뢰성의 개념과 구성요소 그리고 본서의 구성과 분석체계에 대해 소개한다.
Part 2 ‘AI 신뢰성 관련 핵심 기술’에서는 프라이버시(privacy), 강건성(robustness), 설명가능성(explainability), 공정성(fairness)의 중요성과 개요뿐만 아니라, 이러한 요소들을 확보하고 실천하는 데에 도움이 되는 핵심 기술에 대해 조명한다.
Part 3 ‘AI 신뢰성 관련 정책’에서는 AI 신뢰성과 관련된 주요국의 정책에 대해 알아본다. 즉 AI 신뢰성 정책의 중요성과 AI 신뢰성 정책의 흐름 및 동향에 살펴보고 주요국의 AI 신뢰성 정책을 비교분석한 후 신뢰할 수 있는 AI를 구현하기 위해 필요한 정책적 사항들에 대해 알아본다.
본서는 한국지능정보시스템학회(Korea Intelligent Information Systems Society: KIISS, https://kiiss.or.kr/)의 AI 신뢰성 연구회에 참여하고 있는 6인(영남대 허용석 교수, 경희사이버대 이주민 교수, 숭실대 이광연 교수, 부산대 김은미 연구교수, 한국교통대 정해민 교수, 소프트웨어정책연구소 조원영 박사)의 AI 신뢰성 전문가들에 의해 저술되었다. 한국지능정보시스템학회는 1993년에 설립된 유서 깊은 AI 유관 분야 전문학술단체이며, AI 신뢰성 연구회는 한국지능정보시스템학회에서 AI 신뢰성 연구를 위해 2024년 5월 1일에 창립된 연구회이다. 본서가 국내외의 AI의 바람직한 발전을 위해 훌륭한 밑거름으로 활용되기를 진심으로 희망한다.
저자

허용석,이주민,이광연,김은미,정

[학력]
KAIST경영공학박사
서울대학교경영학석사
성균관대학교영어영문학학사및경영학학사
[주요경력]
(현)영남대학교경영대학경영학과교수
한국지능정보시스템학회AI신뢰성연구회장
영남대학교경영연구소AI경영전략연구센터장
(전)삼성경제연구소(SERI)수석연구원,대외경제정책연구원(KIEP)연구원
[주요연구분야]
인공지능신뢰성,데이터사이언스/인공지능/빅데이터,기술혁신전략,지식경영전략,제품및서비스혁신전략

목차

Part1AI신뢰성의개념
제1장AI신뢰성과본서의개요
1.AI신뢰성의중요성
2.AI신뢰성의개념과구성요소
2.1AI신뢰성의개념
2.2AI신뢰성의요소
3.본서의구성과분석체계
3.1본서의구성
3.2본서의분석체계

Part2AI신뢰성관련핵심기술
제2장AI프라이버시
1.AI프라이버시의중요성
1.1AI시대는개인정보노출시대
1.2다양한산업의AI활용보편화
1.3클라우드기반의서비스형머신러닝시장확대
1.4규제준수및법적요구사항증대로인해프라이버시보호는선택이아닌필수시대
2.AI프라이버시의개요
2.1프라이버시의개념
2.2AI프라이버시의정의
3.AI프라이버시관련핵심기술
3.1DataPreparation
3.2AlgorithmDesign
4.AI프라이버시기술의현재와미래
4.1AI프라이버시관련역동적국내외정책에부합노력
4.2조직관점의AI프라이버시관련의사결정중요성강화
4.3다양한암호화기술들과AI와의결합을통한AI프라이버시강화노력
4.4비정형데이터의개인정보보호연구의증가
제3장AI강건성
1.AI강건성의중요성
2.AI강건성의개요
2.1역사적흐름과등장배경
2.2AI강건성이란?
3.AI강건성관련핵심기술
3.1단계별AI강건성의역할
3.2DataPreparation
3.3AlgorithmDesign
3.4TestandVerification
3.5SystemOperation/Deployment
4.AI강건성관련기술의현재와미래
제4장AI설명가능성
1.AI설명가능성의중요성
1.1이상거래탐지사례
1.2의료분야에서의활용사례
1.3신용평가불공정성
2.AI설명가능성의개요
2.1AI설명가능성과해석가능성
2.2AI설명가능성의등장배경
2.3AI설명가능성이란무엇인가?
2.4AI설명가능성기법의분류
2.5AI설명가능성의범위
2.6AI설명가능성에서주의할점
3.AI설명가능성관련핵심기술
3.1SHAP
3.2LIME
3.3PDP
3.4Anchor
3.5CAM
3.6LRP
3.7RISE
3.8ManagementandStrategy
4.AI설명가능성관련기술의현재와미래
4.1AI설명가능성영역
4.2AI설명가능성의한계
4.3AI설명가능성기술연구방향
4.4AI설명가능성기술의미래에대한전망
제5장AI공정성
1.AI공정성의중요성
2.AI공정성의개요
2.1AI공정성이란무엇인가?
2.2AI공정성에대한논의
2.3AI공정성을바라보는관점
2.4AI공정성의적:편향
2.5AI공정성평가를위한데이터셋
2.6AI공정성평가를위한도구
3.AI공정성관련핵심기술
3.1DataPreparation
3.2AlgorithmDesign
3.3TestandVerification
3.4SystemOperation
4.AI공정성관련기술의현재와미래
4.1AI공정성기술적용과정에서의문제
4.2공정성을위한조직차원의노력
4.3AI공정성기술연구방향
4.4AI공정성추구의한계
4.5AI공정성기술의미래에대한전망

Part3AI신뢰성관련정책
제6장AI신뢰성정책동향과시사점
1.AI신뢰성정책의중요성
2.AI신뢰성정책의흐름및향
2.1국제기구를중심으로한AI신뢰성선언
2.2국가차원의법적규범정립
2.3기술표준지침마련및관련연구개발투자
2.4AI안전연구소등조직신설
3.주요국의AI신뢰성정책비교분석
4.결론
4.1AI신뢰성요구수준
4.2규제의방식
4.3정책효과검증및공감대형성