배경 및 필요성

최근 AI로 인한 편향, 차별, 프라이버시 침해 등의 윤리적 문제와 데이터 유출, 시스템 해킹과 같은 보안 위협이 증가하면서, 이를 예방하기 위한 국내외 법적 규제도 강화되고 있습니다. 예를 들어, EU의 「AI법」은 고위험 AI 시스템에 대한 투명성과 책임성을 요구하며, 국내에서도 개인정보보호법 등 관련 법규 준수가 강조되고 있습니다. 이러한 환경에서 조직의 AI 리터러시 수준을 진단하고 개선하는 것은 필수적입니다.

윤리적 문제와 법적 규제 증가

AI 사용으로 인한 편향, 차별, 프라이버시 침해 등의 윤리적 문제가 발생하면서, 이를 방지하기 위한 법적 규제가 전 세계적으로 강화되고 있습니다. 예를 들어, EU의 「AI법」은 고위험 AI 시스템에 대한 명확한 의무를 규정하고 있습니다.

목표

본 AI 리터러시 진단의 목표는 기업 및 공공기관이 AI 기술을 안전하고 책임감 있게 활용하도록 지원하고, 잠재적인 법적, 윤리적, 보안적 위험을 사전에 방지하는 데 있습니다.

• AI 리터러시 수준 종합 평가: 법적, 윤리적, 보안적 측면에서 조직의 AI 역량을 종합적으로 평가합니다.
• 취약 영역 식별: 미흡한 영역을 구체적으로 식별하고, 개선이 필요한 부분을 명확히 합니다.
• 맞춤형 개선 방안 제시: 진단 결과를 바탕으로 각 기관에 최적화된 향상 방안 및 실행 계획을 제시합니다.
• AI 위험 사전 예방: 잠재적 리스크를 진단하고 예방 체계를 구축하도록 지원합니다.
• 책임감 있는 AI 활용 문화 조성: 조직 내 AI에 대한 책임감 있는 활용 문화와 지속적 성장을 유도합니다.
• AI 인재 육성: 기술 이해도 및 활용 능력 향상을 위한 역량 개발 전략을 수립합니다.
• 윤리적·법적 준수 강화: AI 관련 기준 준수를 확인하고 사회적 신뢰 기반을 마련합니다.
• 조직 경쟁력 강화: AI 전환 시대에 대응하는 조직의 경쟁력을 지원합니다.

진단 대상

• 기업: AI를 도입했거나 활용 중인 민간 기업, 또는 도입을 고려 중인 기업
• 공공기관: AI를 정책 수립, 공공 서비스 제공 등에 활용하거나 계획 중인 정부 및 공공 기관 및 지자체

진단 범위

• AI 거버넌스 측면: AI 시스템 도입 및 활용에 관한 조직 내 의사결정 체계와 책임 구조
• 윤리적 측면: AI 알고리즘의 편향성 진단, 공정성 확보, 인간 중심 의사결정 프로세스 구축 여부
• 기술적 역량: 직원들의 AI 기술 이해도, 업무 적용 능력, 적절한 AI 도구 선택 및 활용 능력
• AI 특화 리스크 관리: AI 모델의 적절성, 결과 해석 능력, 알고리즘 편향 모니터링 체계

평가 기준

진단 방식

• 설문조사: 조직 내 직원들의 AI 이해도, 활용 능력, 윤리적 인식을 평가
• 인터뷰: AI 전략, 윤리적·법적 고려사항, 리스크 관리 체계를 심층 분석
• 실사: AI 시스템과 데이터 관리 체계를 현장 점검하여 보안성과 투명성 확인
• 워크숍: 팀별 AI 활용 사례를 공유하고 실제 문제 해결 과정을 관찰하여 리터러시 수준 평가
• 시뮬레이션: 가상의 AI 윤리적 딜레마 상황을 제시하고 의사결정 과정을 평가
• 문서 검토: AI 관련 내부 지침, 정책, 교육 자료 등을 검토하여 체계적 관리 수준 평가

보고서 (산출물)

• 진단 보고서:
• 산출물: 설문, 인터뷰, 실사에서 수집된 데이터 및 분석 결과
• 인사이트: 조직의 AI 리터러시 수준에 대한 통찰
• 개선사항: 부족한 영역과 구체적 개선 방안
• 진단 등급: 예: 우수(90-100점), 양호(70-89점), 보통(50-69점), 미흡(50점 미만)
• 직무별 평가:
  • 경영진: 전략적 AI 이해도, 의사결정 역량
  • 실무자: 기술적 활용 능력, 문제해결 역량
  • 개발자: 알고리즘 이해도, 윤리적 코딩 실천
  • 마케팅/영업: 고객 데이터 활용 역량, 결과 해석 능력
• 부서별 역량 지도: 각 부서의 AI 활용 수준을 시각화한 히트맵
• 벤치마킹 비교: 동종 업계 내 AI 리터러시 수준 비교 분석
• 역량 발전 로드맵: 단기(3개월), 중기(6개월), 장기(1년) 개선 계획