AI 알고리즘의 감사
1) AI 감사는 무엇이며 왜 필요한가
AI 알고리즘에 대한 감사는 AI가 안정적이고 공정하며 안전하며 법적으로 작동하며 위험이 관리됨을 증명하는 데이터, 모델, 프로세스 및 제어를 체계적으로 점검하는 것입니다.
목표:- 신뢰 증대 (이해 관계자, 고객, 규제 기관).
- 운영/평판/법적 위험을 줄입니다.
- 수명주기 (ML/LLM Ops) 의 재현성 및 관리 가능성을 보장하십시오.
- 측정 가능한 품질 및 위험 지표로 비즈니스 결정을 강화하십시오.
2) 감사의 범위와 경계
데이터 수준: 수집/동의, 품질, 편견, 개인 정보 보호, 원산지.
모델 수준: 방법론, 검증, 설명 불가능, 견고성, 취약성.
제품 수준: UX 위험, 루프 사람, 피드백 및 에스컬레이션.
운영 수준: 모니터링, SLO, 사고, 롤백, 버전 관리.
법률 및 윤리: 데이터 주제의 권리, 금지/제한, 문서.
공급 업체 및 타사: 외부 모델, API, 데이터, 라이센스, 계약 보증.
3) 위험 기반 방법론 (골격)
1. 사용 비율: 금융/건강/권리에 미치는 영향 (낮음/중간/높음).
2. 위험 식별: 데이터, 공정성, 보안, 개인 정보 보호, 환각, 남용.
3. 제어 및 증거: 어떤 메커니즘이 위험을 줄이고 어떤 아티팩트가 확인하는
4. 득점 및 득점: 도메인 별 득점 척도 (0-3/0-5), "go/no-go" 임계 값.
5. 개선 및 개선 계획: SLA 수정, 소유자, 마감일.
6. 연속성: 반복 감사 빈도, 예정되지 않은 검사 트리거.
4) 문서 및 인공물 (증거)
데이터 시트: 소스, 체계, 권리 및 동의, 청소, 변위, 유지.
모델 카드: 목적, 교육 데이터, 지표, 제한, 안전한 사용 조건.
Eval Report: 오프라인 평가 방법론, 분할, 부트 스트랩/CI, 스트레스 사례.
위험 등록: 확률/영향, 치료 상태가있는 위험 목록.
로그 변경: 데이터/코드/모델/프롬프트 버전, 릴리스 날짜.
플레이 북: 롤백, 에스컬레이션, DSAR/데이터 삭제, 사고 대응 런북.
공급 업체 Dossier: 공급자 약관 (LLM API, 모델), 제한 및 보증.
5) 데이터 감사
합법성 및 동의: 법적 근거, 처리 목적, 국경 간 이전.
품질/신뢰: 신선도, 완전성, 독창성, 분포 표류.
편견: 계급 불균형, 대표 성, 대리 특성.
개인 정보 보호: 가명/토큰 화, 차등 개인 정보 보호 (해당되는 경우), 액세스 로그.
리니지: 소스에서 쇼케이스 및 기능 플랫폼까지 추적; 데이터 세트의 재현성.
라이센스 및 IP: 파생 상품을 학습/배포 할 수있는 권한.
미니 체크리스트: 지표/필드, 스키마 계약, DQ 테스트, 동의 로그, DSAR 절차의 용어집이 있습니까?
6) 클래식 ML 모델의 감사
검증 및 재교육: 올바른 분할, 누출 점검, 시간 조각의 안정성.
견고성: 합리적인 영역에서 스트레스 테스트 (소음, 배출, 누락, 이동), 적대 샘플.
공정성: 이질적인 영향, 동등한 기회, 교정 패리티; 세그먼트 별 분석.
설명 가능성: 로컬/글로벌 SHP/ICE, 중요도의 안정성.
응용 프로그램 제한: 불확실성 영역, 대체 논리, Human-in-the-loop.
품질 경제학: 비용 곡선, 오류 프로파일, 가드 레일 지표.
7) LLM/Generative Systems 감사 (선택 사항)
환각 및 유효성: 출처에 대한 반응의 비율, 사실 에발.
콘텐츠 보안: 악성/금지 필터링, 탈옥/프롬프트 주입 방지.
상황 및 누출: RAG (PII/비밀) 의 제한, 출처 인용 정책.
도구 및 기능: 기능을 호출 할 때 안전한 경계 (DDL/DML, 제한 없음).
행동 회귀: 프롬프트 세트 별 A/B, 시스템 명령어의 "동결", 프롬프트 버전.
유용성 및 윤리: 위험 사례의 거부/방향 전환, 올바른 면책 조항, 남용 자동화 방지.
8) 안전 및 운영 위험
모델 보안: 교육 데이터 추출, 회원 추론, 모델 도둑질-테스트 및 경비원.
공급망 ML: 아티팩트의 무결성 (모델, 가중치, 임베딩), 서명, 종속성 제어.
인프라: 환경 격리, 비밀 관리, 탈출 제어, 할당량.
관찰 가능성: 로그/메트릭/추적, 드리프트 및 품질 경고, 요청/내보내기 감사.
사건: "AI 사건", RACI, 통지 기간, 사후 정의.
9) 측정 및 진행 관행
작업 별 품질: 정확도/AUC/MAE/F1; 체조 LLM-@ k, 충실 함, 근거를 통과하십시오.
공정성: 세그먼트 별 간격, 동등한 확률/TPR 간격, 불공정 점수.
견고성: 노이즈/전단 지표 감소; 세그먼트 별 최악의 경우.
보안: 탈옥 률, 독성/남용률, 데이터 엑스필 성공률.
경제: 서비스 비용, 대기 시간 p95/p99, 캐시 적중률, 오류/1000 요청.
신뢰와 경험: 불만, 항소, 수동 오버 라이드 공유, 반응 시간.
10) 온라인 모니터링 및 위험 관리
드리프트 검출기: 기능/예측의 인구 비교; 경고 및 자동 저하.
가드 레일: 범위, 신뢰 임계 값, 블록 목록/허용 목록.
Human-in-the-loop: 중요한 경우-필수 검증, 피드백 교육.
A/B 및 관찰 된 효과: 모델 메트릭을 비즈니스 메트릭 및 가드 레일 KPI에 연결
롤백 및 릴리스 윤곽: 카나리아/청록색, 모델/프롬프트/데이터 버전.
11) 규정 및 내부 정책 준수
주제의 개인 정보 보호 및 권리: 현지화에 액세스/제거/설명, 유지, 현지화 할 권리.
투명성 요구 사항: 목적, 항소 연락, 제한.
AI 위험 관리: 고위험 시스템 등록, 영향 평가 (AIA/PIA), 정기적 인 검토.
수출 로그, 처리 위치, 하위 프로세서, 감사 권한: 공급 업체와의 계약 및 SLA.
12) 역할과 책임
AI/ML 소유자: 모델 소유자 및 품질.
데이터 관리자: 데이터 소유자 및 DQ/계보.
위험 및 준수: 정책, 점검, 규제 기관과의 상호 작용.
보안/개인 정보 보호: 액세스 제어, 공격/누출 테스트.
제품/UX: 위험 기반 인터페이스 및 컨텐츠 디자인.
감사 리드 (외부/내부): 독립적 인 평가 및 보고서.
13) 솔루션 도구 및 클래스
DQ/카탈로그/계보: 품질 테스트, 계보, 용어집, 키트 여권.
에발 및 테스트 키트: 오프라인/온라인 평가, 스트레스 사례 생성, 벤치 마크 키트.
LLM 보안: 프롬프트 주입 스캐너, 컨텐츠 필터, 정책 확인자.
모니터링: 추론의 원격 측정, 드리프트 검출기, 조치/수출 감사.
프롬프트/모델 관리: 레지스터, 버전 제어, 재현성.
레드 팀 플랫폼: 공격 카탈로그, 시나리오, 자동 테스트.
14) 안티 패턴
정확성 만: 공정성/견고성/개인 정보 보호/보안을 무시하십시오.
문서 없음: 누락 된 모델 카드, 데이터 시트, 로그 변경.
LLM의 Raw PII 기능/컨텍스트: 누출 및 법적 위험.
온라인 모니터링 부족: 이벤트가 발생했습니다. 아무도 눈치 채지 못했
Opaque UX: 사용자는 AI가 무엇인지, 어떻게 도전해야하는지 이해하지 못합니다.
일회성 감사: 사이클링 및 개정 트리거가 없습니다.
15) 감사 구현 로드맵
1. 기초: AI 정책, 역할 모델, 위험 등록, 모델 카드/데이터 시트 템플릿.
2. 데이터 제어: 계약, DQ 테스트, 계보, 라이센스 및 동의.
3. Eval-frame: 품질/공정성/안전 지표, 스트레스 사례 세트.
4. LLM 위생: RAG 정책, 필터, 주입 방지, 소스 로그.
5. 모니터링 및 사건: 원격 측정, 경고, 기계 반동, 런북, 직원 교육.
6. 외부 준비: 규제 기관/고객에게보고, 높은 중요도에 대한 독립적 인 감사.
7. 지속적인 개선: 복고풍 사이클, 예산 경비원, 정기적 인 빨간 팀 세션.
16) 사전 출시 AI 모델/기능 점검표
- 데이터 시트 및 모델 카드 작성; 권리/라이센스가 확인되었습니다.
- 품질, 세그먼트 별 공정성, 견고성, 안전 수행.
- LLM의 경우: 환각/접지 측정; 프롬프트 주입/탈옥으로부터 보호.
- 모니터링 및 경고 (품질, 드리프트, 독성, 대기 시간/비용) 가 설치됩니다.
- 중요한 결정을위한 Human-in-the-loop 및 항소 프로세스가 있습니다.
- DSAR/제거/보존은 무대에서 설명되고 테스트됩니다.
- 모델/프롬프트 등록 업데이트; 준비된 롤백 및 카나리아.
- 보안 검토 및 적색 팀 구성; 차단 결과를 제거했습니
17) 감사 보고서 구조의 예 (골격)
1. 요약 및 위험 점수 (도메인 별 표).
2. 시스템 설명 (목적, 사용자, 컨텍스트).
3. 데이터 (소스, 권리, 품질, 오프셋, 원산지).
4. 모델/LLM (아키텍처, 교육, 지표, 제약 조건).
5. 보안/개인 정보 보호 (제어, 공격 테스트, 액세스 로그).
6. Eval 결과 (품질, 공정성, 견고성, 안전, UX).
7. 작업 (모니터링, SLO, 사고, 롤백).
8. 준수 (정책, 프로세스, 아티팩트).
9. 위반/격차 및 치료 계획 (SLA, 소유자).
10. 응용 프로그램: 모델 카드, 데이터 시트, 실험 로그, 버전.
18) 미니 템플릿 (의사 -YAML)
모델 카드 (짧은)
yaml model:
name: churn_xgb_v12 purpose: owners customer outflow forecast: [data_science@company]
data:
sources: [events_app, payments, support_tickets]
rights: consent:true; pii:tokenized evals:
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blocked_content: [pii, sexual, violence, illegal_advice]
tools_allowlist: [sql_read_analytics, search_docs]
max_tokens: 1024 require_sources: true pii_redaction: on injection_scan: on19) 결론
AI 알고리즘에 대한 감사는 일회성 "틱" 이 아니라 동의 및 편견에서 환각 및 사고에 이르기까지 전체 데이터 및 모델 체인을 따라 지속적인 위험 관리 프로세스입니다. 문서, 에발 프레임 워크, 운영 제어 및 투명한 UX가 함께 작동하면 AI는 신뢰할 수 있고 검증 가능하며 비용 효율적인 제품 구성 요소가됩니다.