새로운 백서, AI 알고리즘 인증 방법론 수립

새로운 백서는 TÜV AUSTRIA와 요하네스 케플러 대학(JKU)의 기계 학습 연구소가 공동으로 발간했으며, 인공 지능(AI) 알고리즘의 인증 방법론을 수립했습니다.

백서는 먼저 AI가 이미지 인식, 추천 시스템, 챗봇, 진단 또는 예측과 같은 많은 일상 응용 프로그램에서 중요한 역할을 하고 있으며, 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나임을 인정합니다.

그런 다음 다음 질문을 제기합니다:

• 이 인공 지능은 신뢰할 수 있으며 안전합니까?
• AI가 기대하는 기능을 수행합니까?
• AI의 사용이 기대하는 가치를 제공합니까?
• 훈련 데이터는 깨끗하며 올바르게 사용됩니까?
• 대량의 민감한 데이터는慎重하게 처리됩니까?

TÜV AUSTRIA와 JKU에서 개발한 새로운 인증 방법은 제조업체가 안전하고 신뢰할 수 있으며 고품질의 기계 학습 모델을 개발하는 것을 지원하는 것을 목표로 합니다. 또한 사용자에게 신뢰할 수 있는 AI 시스템에 대한 품질 인증을 제공할 것입니다.

기계 학습 연구소의 소장인 세ップ 호흐라이터(Sepp Hochreiter) 교수는 다음과 같이 말합니다.

“기계 학습은 현재 가장 중요한 기술이며 장기적으로 우리의 기술 환경과 삶, 사회에 큰 영향을 미칠 것입니다. 따라서 이 기술에 대한 소비자 신뢰를 강화하기 위해 기계 학습 응용 프로그램의 인증이 중요합니다. 따라서 필요한 품질 기준을 정의하는 데 도움을 주는 데 참여하는 것을 기쁘게 생각합니다.”

호흐라이터 교수는 세계적으로 명성이 있는 AI 전문가이며, 오스트리아 최초의 기계 학습 의자를 설립하고 JKU Linz에서 AI 최초 학위를 수여하는 데 중요한 역할을 했습니다. 그는 또한 기계 학습 분야의 최고 欧洲 과학자 네트워크인 ELLIS의 이사입니다.

인증 응용 프로그램

백서에 따르면, 첫 번째 성공 단계는 이미 달성되었습니다. 낮은 위험에서 중간 위험까지의 지도 학습 응용 프로그램은 이미 인증할 수 있습니다.

TÜV AUSTRIA 그룹의 CEO인 스테판 하스(DI.Dr. Stefan Haas)는 다음과 같이 말합니다.

“우리는 이미 첫 번째 인증 프로젝트를 시작했으며, 응용 프로그램은 주로 산업 환경에서 찾을 수 있지만 소비자 부문에서도 찾을 수 있습니다. 개발 협력의 다음 단계에서 현재 접근 방식을 확장하여 보다广い 기계 학습 방법을 기반으로 안전에 중요한 응용 프로그램을 인증할 수 있을 것입니다.”라고 하스 씨는 말합니다. “이 어려운 작업에 높은 능력과 국제적으로 인정받는 파트너인 JKU 기계 학습 연구소를 우리와 함께 할 수 있게 된 것을 매우 기쁘게 생각합니다.”

인증에는 기계 학습 모델과 그 개발 프로세스가 여러 차원에서 자세히 확인됩니다. 이는 실제 기능과 신뢰성뿐만 아니라 소프트웨어 보안과 개발 프로세스도 검사합니다. 또한 개인 데이터가 어떻게 기밀로 처리되는지와 기타 윤리 문제도 검사합니다.