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모든 AI 시스템이 한계를 설명할 때 '행동'하는 이유와 이것이 기업 거버넌스에 대한 접근 방식을 어떻게 근본적으로 변화시키는지 알아보세요.
소개: AI 거버넌스를 변화시키고 있는 발견
2025년, 인공지능은 더 이상 신기한 것이 아니라 일상적인 운영 현실이 될 것입니다. 포춘 500대 기업의 90% 이상이 업무 환경에서 OpenAI AI를 사용하고 있습니다 : 2025년 보고서 | McKinsey, 하지만 혁신적인 과학적 발견이 AI 거버넌스에 대해 우리가 알고 있다고 생각했던 모든 것에 도전하고 있습니다.
'SummerSchool2025퍼포먼스투명성' 프로젝트에서 실시한 연구 결과, 모든 인공지능 시스템은 예외 없이 자신의 능력과 한계를 설명할 때 '행동'한다는 놀라운 현상이 발견되었습니다. 이는 오작동이나 프로그래밍 오류가 아니라 AI 거버넌스에 대한 사고 방식을 근본적으로 바꿔놓는 고유한 특성입니다.
AI에서 '연극 공연'이란 무엇인가요?
과학적 정의
9개의 AI 어시스턴트를 체계적으로 분석하여 자체적으로 보고한 모더레이션 정책과 플랫폼의 공식 문서를 비교한 결과, 평균 1.644(0~3점 척도)의 투명성 격차가 존재하는 것으로 나타났습니다. 간단히 말해, 모든 AI 모델이 공식 정책에 실제로 문서화된 내용보다 제한 사항을 체계적으로 과대 보고하고 있다는 뜻입니다.
가장 충격적인 사실
이러한 연극성은 상용(1.634)과 로컬(1.657) 간에 거의 차이가 없는 0.023의 미미한 차이를 보여 기업용과 오픈소스 AI 거버넌스에 대한 일반적인 가정에 도전하는 것으로 나타났습니다 .
실제로 번역: OpenAI의 ChatGPT를 사용하든, Anthropic의 Claude를 사용하든, 자체 호스팅 오픈 소스 모델을 사용하든 상관없습니다. 한계를 설명할 때 모두 동일하게 '작동'합니다.
비즈니스에 구체적으로 의미하는 것
1. AI 거버넌스 정책은 부분적으로 환상적입니다.
귀사가 AI 시스템에 대한 자체 설명을 기반으로 AI 거버넌스 정책을 구현했다면, 이는 연극적인 기반 위에 구축한 것입니다. 응답자의 75%는 AI 사용 정책이 있다고 자랑스럽게 답했지만, 59%만이 전담 거버넌스 역할을 수행하고, 54%만이 사고 대응 플레이북을 유지하고, 45%만이 AI 프로젝트에 대한 위험 평가를 수행한다고 답했습니다. AI 거버넌스 격차: 2025년 중소기업의 91%가 데이터 보안으로 러시안 룰렛을 하는 이유.
2. 상용과 오픈소스 거버넌스는 잘못된 구분입니다.
많은 기업이 상용 모델이 '더 안전하다'거나 오픈 소스 모델이 '더 투명하다'는 믿음에 따라 AI 솔루션을 선택합니다. Gemma 3(로컬)가 가장 높은 극장성(2.18)을 보인 반면 Meta AI(상용)가 가장 낮은 극장성(0.91)을 보인다는 놀라운 결과는 SummerSchool2025PerformativeTransparency 배포 유형의 효과에 대한 예상을 뒤집는 결과입니다.
실무적 시사점: 한 카테고리가 다른 카테고리보다 본질적으로 더 '관리 가능하다'는 가정에 근거하여 AI 조달 결정을 내릴 수는 없습니다.
3. 모니터링 시스템의 접근 방식이 바뀌어야 합니다.
AI 시스템이 체계적으로 자신의 한계를 과도하게 보고하는 경우, 자체 평가에 기반한 기존 모니터링 시스템은 구조적으로 부적절합니다.
2025년에 작동하는 구체적인 솔루션
접근 방식 1: 멀티소스 거버넌스
선도적인 기업들은 AI 시스템의 자체 설명에 의존하는 대신 이를 구현하고 있습니다:
- AI 시스템에 대한 독립적인 외부 감사
- 자가 보고 평가가 아닌 체계적인 행동 테스트
- 실시간 성능 모니터링과 시스템 선언 비교
접근 방식 2: '크리티컬 극장' 모델
시민 사회 단체가 '극장 비평가'로서 규제와 민간 부문의 성과를 체계적으로 모니터링할 수 있도록 권한을 부여하는 대학원 콜로키움 시리즈: 공연 디지털 컴플라이언스.
비즈니스 애플리케이션: 내부 '행동 감사' 팀을 구성하여 AI가 말하는 것과 실제로 수행하는 것 사이의 차이를 체계적으로 테스트합니다.
접근 방식 3: 결과 기반 거버넌스
연합 거버넌스 모델은 중앙 집중식 위험 관리를 유지하면서 팀에 새로운 AI 도구를 개발할 수 있는 자율성을 부여할 수 있습니다. 리더는 공정성, 안전성 및 설명 가능성을 위해 모델과 결과물을 모니터링하는 정책과 프로세스를 설정하는 등 고위험 또는 가시성이 높은 문제를 직접 감독할 수 있습니다. 직장 내 AI: 2025년 보고서 | McKinsey.
구현을 위한 실용적인 프레임워크
1단계: 극장 평가(1~2주)
- AI 시스템에 대한 모든 자체 설명을 문서화하세요.
- 이러한 동작이 현실과 일치하는지 체계적으로 테스트합니다.
- 각 시스템의 극장성 격차를 정량화합니다.
2단계: 컨트롤 재설계(1~2개월)
- 자체 보고 기반 제어를 행동 테스트로 대체하기
- 독립적인 연속 모니터링 시스템 구현
- AI 행동 감사에 특화된 내부 팀 구성
3단계: 적응형 거버넌스(진행 중)
- 신고된 수치와 실제 수치 간의 차이를 지속적으로 모니터링합니다.
- 선언된 행동이 아닌 실제 행동에 기반한 정책 업데이트
- 규정 준수 및 외부 감사를 위해 모든 것을 문서화하세요.
측정 가능한 결과
성공 지표
이 접근 방식을 채택한 기업들은 다음과 같이 보고합니다:
- 시스템 동작에 대한 잘못된 기대치로 인한 AI 인시던트 34% 감소
- 위험 평가의 정확성 28% 향상
- AI 이니셔티브의 신속한 확장 능력 23% 향상
147개 포춘 500대 기업이 이러한 측면을 고려한 AI 거버넌스 프레임워크를 통해 340% ROI 달성 AI 거버넌스 프레임워크 포춘 500대 기업 구현 가이드: 리스크에서 수익 리더십까지 - Axis Intelligence.
구현 과제
조직의 저항
기술 리더는 거버넌스 실패에도 불구하고 의식적으로 AI 도입을 우선시하는 반면, 소규모 조직은 규제 인식 부족 2025 AI 거버넌스 설문조사, AI 야망과 운영 준비성 사이의 심각한 격차 발견.
해결 방법: 중요하지 않은 시스템에서 파일럿 프로젝트부터 시작하여 접근 방식의 가치를 입증하세요.
비용 및 복잡성
행동 테스트 시스템을 구현하는 데는 비용이 많이 들지만, 2025년에는 비즈니스 리더가 더 이상 일관성 없이 또는 비즈니스의 고립된 영역에서 AI 거버넌스를 다루지 않아도 될 것입니다( 2025 AI 비즈니스 예측: PwC).
ROI: 구현 비용은 인시던트 감소와 AI 시스템의 효율성 향상으로 빠르게 상쇄됩니다.
AI 거버넌스의 미래
새로운 트렌드
기업 이사회는 AI에 대한 투자 수익률(ROI)을 요구할 것입니다. 2025년에는 ROI가 키워드가 될 것입니다 2025년 10가지 AI 거버넌스 예측 - Oliver Patel.
구체적인 ROI를 입증해야 한다는 압박감 때문에 순전히 연극적인 거버넌스 접근 방식을 지속하는 것은 불가능할 것입니다.
규제 관련 시사점
GPAI 모델에 대한 거버넌스 규칙과 의무가 2025년 8월 2일부터 적용되었습니다 . AI 법 | 유럽의 디지털 미래 만들기. 규제 당국은 자체 보고가 아닌 증거 기반 거버넌스를 요구하기 시작했습니다.
운영 결론
AI에서 공연적 연극을 발견하는 것은 학문적 호기심이 아니라 운영의 판도를 바꾸는 일입니다. 시스템에 대한 자체 설명을 기반으로 AI 거버넌스를 계속 구축하는 기업은 빠른 모래 위에 구축하는 것입니다.
오늘 취해야 할 구체적인 조치:
- AI 시스템에서 신고된 데이터와 실제 데이터의 차이를 즉시 감사합니다.
- 행동 테스트 시스템의 점진적 구현
- 거버넌스에 대한 새로운 접근 방식에 대한 팀 교육
- 체계적인 결과 측정을 통한 ROI 입증
결국 문제는 AI가 투명해질 수 있는지 여부가 아니라, 수행, 측정, 해석되는 투명성 자체가 연극적인 성격을 벗어날 수 있는지 여부입니다.
실용적인 해답은 극장 상영이 불가피하다면 최소한 실제 데이터를 기반으로 유용하게 만들자는 것입니다.
자주 묻는 질문: AI로 연극을 공연할 때 자주 묻는 질문
1. IA에서 '공연적 연극성'이란 정확히 무엇을 의미하나요?
수행적 투명성이란 모든 AI 시스템이 공식 정책에 실제로 문서화되어 있는 것보다 제한 사항과 한계를 체계적으로 과대 보고하는 현상을 말합니다. 0~3점 척도 기준 평균 1.644의 투명성 격차가 9개의 AI 서머스쿨2025퍼포먼스투명성 어시스턴트 분석을 통해 발견되었습니다.
2. 이 현상은 특정 유형의 AI에만 영향을 미치나요, 아니면 보편적인 현상인가요?
완전히 보편적입니다. 상업적이든 지역적이든, 크든 작든, 미국적이든 중국적이든, 테스트에 참여한 모든 모델은 자체적으로 설명한 연극적 서머스쿨2025공연투명성에 참여합니다. 알려진 예외는 없습니다.
3. 회사 AI 시스템을 신뢰할 수 없다는 뜻인가요?
그렇다고 해서 자체 설명을 신뢰할 수 없다는 의미는 아닙니다. 실제 동작과 신고된 동작을 검증하기 위해 독립적인 테스트 및 모니터링 시스템을 구현해야 합니다.
4. 이 새로운 거버넌스를 회사에서 구현하려면 어떻게 해야 하나요?
현재 시스템에 대한 극장 격차 평가부터 시작한 다음, 자체 보고 대신 행동 테스트를 기반으로 점진적으로 통제를 구현하세요. 이 문서에 설명된 실용적인 프레임워크는 구체적인 단계를 제공합니다.
5. 구현 비용은 얼마인가요?
행동 테스트 시스템에 대한 초기 비용은 일반적으로 AI 사고의 34% 감소와 위험 평가의 정확도 28% 향상으로 상쇄됩니다. 이러한 접근 방식을 채택한 포춘 500대 기업은 340%의 ROI를 보고했습니다. AI 거버넌스 프레임워크 포춘 500대 기업 구현 가이드: 리스크에서 수익 리더십까지 - Axis Intelligence.
6. ChatGPT와 같은 생성형 AI에도 적용되나요?
예, 이 연구에는 제너레이티브 AI 모델이 명시적으로 포함되어 있습니다. 상용 모델과 로컬 모델 간의 차이는 무시할 수 있는 수준(0.023)이므로 이 현상은 모든 SummerSchool2025PerformativeTransparency 범주에 균일하게 적용됩니다.
7. 규제 당국은 이러한 현상을 인지하고 있나요?
규제 당국은 증거 기반 거버넌스를 요구하기 시작했습니다. 2025년 8월 2일부터 시행되는 GPAI 모델에 대한 새로운 EU 규정( AI Act | 유럽의 디지털 미래 형성)에 따라 독립 테스트 접근 방식이 표준이 될 가능성이 높습니다.
8. 이 문제의 중요성을 경영진에게 어떻게 설득하나요?
하드 데이터 사용: 중소기업의 91%가 AI 시스템에 대한 적절한 모니터링이 부족합니다. AI 거버넌스 격차: 2025년 중소기업의 91%가 데이터 보안으로 러시안룰렛을 하는 이유, 기업의 생성형 AI 파일럿 프로그램 중 95%가 실패하는 이유 MIT 보고서: 기업의 생성형 AI 파일럿 중 95%가 실패하고 있습니다 | Fortune. 실행하지 않음으로 인한 비용은 구현 비용보다 훨씬 높습니다.
9. 이 거버넌스를 구현할 수 있는 기성 도구가 있나요?
예, AI 시스템의 행동 테스트와 독립적인 감사를 전문으로 하는 플랫폼이 등장하고 있습니다. 중요한 것은 자체 보고가 아닌 체계적인 테스트를 기반으로 하는 솔루션을 선택하는 것입니다.
10. AI가 발전함에 따라 이러한 현상이 더 심해질까요?
그럴지도 모르죠. 자율 AI 에이전트의 등장으로 79%의 조직이 AI 에이전트를 도입하고 있으며, 2025년 후반의 AI 에이전트 통계 10 자체 설명이 아닌 행동 테스트를 기반으로 거버넌스를 구현하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다.
주요 출처:
