Lidia Perska인공지능 산업은 최근 몇 년 동안 놀라운 성장을 보이면서 향상된 표준화에 대한 중요성이 절실해지고 있습니다. 국가산업정보화 부처와 다른 세 부처는 최근에 “2024년판 인공지능 산업을 위한 국가종합 표준화체계 구축 지침”을 발표했습니다. 이 지침은 2026년까지 표준과 산업 기술혁신 간의 연결을 향상시키는 중요성을 강조하며, 50여 개 이상의 새로운 국가 및 산업 표준을 도입하는 목표를 가지고 있습니다. 더불어, 1000여 개 기업들이 표준화 촉진과 실행에 참여해 전 세계적으로 인공지능 산업 발전에 기여할 것으로 예상됩니다.
인공지능 산업 체인을 기초층, 프레임워크층, 모델층, 응용프로그램층으로 나누어 보면 기술혁신, 제품창의성, 그리고 섹터별 응용분야에서 번창하고 있습니다. 중국의 인공지능 분야는 급속히 발전하여 방대한 시장 풍경을 창출하고 있습니다. 이 산업은 혁신적 기술, 산업 응용분야의 융합, 그리고 국제적 협력의 획기적인 발전을 경험하고 있어, 다양한 분야에서 표준화체계를 정비하는 시급성이 강조되고 있습니다.
핵심 기술 표준의 중요성을 강조하는 이 지침은 기계 학습, 대규모 모델, 그리고 실체 지능 등 12개의 주요 분야에 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어 대규모 모델 표준화 노력은 훈련, 추론, 배포 및 기타 측면의 기술 요구 사항을 규제하는 데 집중할 것입니다. 게다가, 이 지침은 인공지능 산업 표준의 필수 구성 요소로 안전과 지배를 포함시키며, AI 기술, 제품, 시스템, 응용프로그램, 서비스의 전 과정에서의 안전 요구 사항과 함께 윤리적 고려사항, 공정성, 해석가능성, 윤리적 지배력 등을 강조하고 있습니다.
인공지능 표준으로 미래를 혁신하자: 추가적인 통찰력 공개
인공지능 풍토가 계속 발전함에 따라, 표준이 산업을 형성하는 데 중대한 역할을 하는 것에 대한 포괄적인 이해를 위해 주목해야 할 중요한 측면이 있습니다. 인공지능 표준의 혁신 잠재력에 대한 중요한 질문을 탐색해 보겠습니다.
인공지능 표준 분야에서 대응되어야 할 중요한 질문들은 무엇인가요?
1. 상호 운용성을 어떻게 보장할까요?: AI 표준화의 중요한 과제 중 하나는 다양한 AI 시스템 및 플랫폼 간의 원활한 통합과 통신입니다.
2. 데이터 개인 정보 보호와 보안은 어떻게 처리해야 할까요?: AI가 방대한 데이터를 활용하는 상황에서, 사용자 개인 정보와 데이터 보안을 보호하기 위한 견고한 기준을 정의하는 것이 절실합니다.
3. 국제적 조화를 어떻게 이룰 수 있을까요?: 인공지능 산업의 국제적 범위를 고려할 때, 국경을 넘어 일관된 표준을 수립하는 것이 협력과 혁신을 촉진하는 데 중요합니다.
인공지능 표준에서의 주요 도전과 논란
1. 편향과 차별: AI 알고리즘의 편향을 다루고 의사 결정 과정에서 공정성을 보장하는 것은 표준화 노력에서 여전히 논란거리입니다.
2. 규제 준수: 혁신과 규제 요구 사항을 균형 있게 유지하는 것은 산업이 기술적 향상을 추구하고 동시에 법적 구조에 준수하는 것이 어려운 과제입니다.
인공지능 표준의 장단점
장점:
– 향상된 협력: 공통 표준은 다른 AI 이해관계자들 간의 상호 운용성과 지식 공유를 용이하게 합니다.
– 품질 보증: 표준은 AI 시스템 및 응용프로그램의 특정 수준의 품질, 신뢰성, 안전을 보장합니다.
– 시장 신뢰: 명확한 표준은 소비자와 투자자 사이에 신뢰를 구축하여 시장 성장과 AI 기술의 채택을 추진합니다.
단점:
– 혁신 제한: 엄격한 표준은 AI 산업에서의 혁신과 기술 발전 속도를 저해할 수 있습니다.
– 복잡한 실행: 여러 표준을 실행하고 준수하는 것은 특히 소규모 조직을 포함한 기관에 대해 자원을 많이 필요로 할 수 있습니다.
인공지능 표준의 진화하는 풍토를 더 탐색하려면 국제표준화기구 메인 도메인인 ISO를 방문하세요.
