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금융권 AI의 설명가능성 규제 한계와 개선방안
국제금융센터는 금융권 AI의 설명가능성 규제 한계와 개선방안을 모색한 보고서를 발표하였다.
- [AI 도입 현황] 금융권의 AI 활용은 초기 머신러닝 기반의 리스크 관리에서 최근 생성형 AI를 활용한 내부 역량 강화로 빠르게 전환
- [AI 규제 동향] 글로벌 표준 규제 체계가 부재한 상황에서 각국은 자국의 AI 경쟁력을 바탕으로 독자 규제를 추진 중이며, 규제 방식은 위험도 기반 차등 규제가 부상
- [AI 규제 공백] ChatGPT 등 대규모 언어모델의 등장으로 AI의 블랙박스 특성이 심화되면서 설명가능성(explainability) 부재가 금융 규제의 핵심 과제로 부상했으나, 거버넌스ㆍ 모델 개발 문서화ㆍ검증 등 기존 원칙에 암묵적으로만 반영되어 규제가 미흡
- [설명가능성에 대한 기술적 한계] AI 모델의 설명가능성을 확보하려는 노력(SHAP, LIME 등) 에도 불구하고, ChatGPT와 같은 대규모 언어모델의 등장으로 인해 설명은 사실상 불가능
- [시사점] ChatGPT와 같은 대규모 언어모델 시대에 금융 AI의 설명가능성 확보는 기술 적으로 불가능함에도 불구, 현재는 규제상 필수적으로 요구되는 역설적 상황에 직면. 이에 완벽한 설명가능성을 요구하기보다는 설명 불가능성을 AI의 본질적 리스크로 인정하고 규제 프레임워크의 재설계, 제3자 모델의 최소 투명성 확보, 생성형 AI의 단계적 도입 전략 등 현실적 접근 방안을 고려할 필요
- [AI 도입 현황] 금융권의 AI 활용은 초기 머신러닝 기반의 리스크 관리에서 최근 생성형 AI를 활용한 내부 역량 강화로 빠르게 전환
- [AI 규제 동향] 글로벌 표준 규제 체계가 부재한 상황에서 각국은 자국의 AI 경쟁력을 바탕으로 독자 규제를 추진 중이며, 규제 방식은 위험도 기반 차등 규제가 부상
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- [설명가능성에 대한 기술적 한계] AI 모델의 설명가능성을 확보하려는 노력(SHAP, LIME 등) 에도 불구하고, ChatGPT와 같은 대규모 언어모델의 등장으로 인해 설명은 사실상 불가능
- [시사점] ChatGPT와 같은 대규모 언어모델 시대에 금융 AI의 설명가능성 확보는 기술 적으로 불가능함에도 불구, 현재는 규제상 필수적으로 요구되는 역설적 상황에 직면. 이에 완벽한 설명가능성을 요구하기보다는 설명 불가능성을 AI의 본질적 리스크로 인정하고 규제 프레임워크의 재설계, 제3자 모델의 최소 투명성 확보, 생성형 AI의 단계적 도입 전략 등 현실적 접근 방안을 고려할 필요
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