최근 기업들이 자체 개발이 아닌 외부에서 구축된 인공지능(AI) 모델을 도입하는 사례가 늘고 있습니다. 하지만 이러한 외부 AI 모델은 내부에서 작동 원리를 완전히 이해하기 어렵다는 점에서 '블랙박스(black box)' 문제를 야기하며, 이는 예측 불가능한 법적, 윤리적, 운영상의 위험으로 이어질 수 있습니다. 특히 개인정보 침해, 편향된 의사결정, 설명 불가능한 결과 등 다양한 문제 발생 시 기업은 막대한 책임을 지게 될 위험에 직면합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 AI 거버넌스(AI governance) 전문가들은 외부 AI 모델을 단순히 '블랙박스'로 치부하기보다, 적극적인 위험 관리 전략을 통해 '방어 가능한 위험(defensible risk)'으로 전환해야 한다고 강조합니다. 이는 외부 AI 모델의 작동 방식에 대한 투명성을 확보하고, 잠재적 위험을 식별하며, 이를 완화하기 위한 통제 메커니즘을 구축하는 것을 의미합니다. 구체적으로는 모델의 학습 데이터, 알고리즘 설계, 성능 평가 기준 등을 면밀히 검토하고, 공급업체와의 계약 시 책임 소재를 명확히 하는 조항을 포함하는 것이 중요합니다.
결국 기업들은 외부 AI 모델 도입 시 단순히 기술적 성능만을 볼 것이 아니라, 해당 모델이 가져올 수 있는 잠재적 위험을 종합적으로 평가하고 관리할 수 있는 역량을 길러야 합니다. 이는 AI 기술의 신뢰성을 높이고, 규제 준수 및 사회적 책임을 다하는 데 필수적입니다. 외부 AI를 효과적으로 관리함으로써 기업은 혁신을 추구하면서도 발생 가능한 위험을 최소화하고, 궁극적으로 AI 기술의 지속 가능한 발전을 도모할 수 있을 것입니다.