생성형 AI 운영 리스크 대응 백서 요약

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 개발자, 데이터 과학자, DevOps 엔지니어

핵심 요약

• 생성형 AI 운영 중 허위 응답, 보안 취약점, 의도치 않은 출력 등의 리스크를 줄이기 위해 사전 평가 및 지속적 관측 체계 필요
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템과 AI 에이전트가 주요 사례로 언급됨
• W&B의 '위브(Weave)' 플랫폼을 통해 실험 기록 및 결과 추적 기능 활용 권장

섹션별 세부 요약

1. 생성형 AI 운영 리스크

• 허위 응답(Hallucination), 보안 취약점, 의도치 않은 출력 등 운영 중 반복되는 오류 발생
• 사전 평가와 운영 단계의 지속적 관측 체계 마련 필요성 강조
• LG CNS 사례를 통해 실제 적용 가능성 검증

2. 평가 및 관측 전략

• RAG 시스템의 경우, 검색 결과의 정확성과 생성된 콘텐츠의 일관성 평가 필요
• AI 에이전트의 경우, 의사결정 과정의 투명성과 예측 가능성 확보 중요
• W&B의 '위브(Weave)' 플랫폼을 활용한 실험 기록, 메트릭 추적, 버전 관리 기능 소개

3. 실제 적용 사례

• LG CNS의 RAG 시스템 적용 사례를 통해 평가 프로세스와 관측성 도구 활용 방안 제시
• 위브(Weave) 플랫폼은 실험 데이터 추적, 모델 성능 분석, 오류 원인 파악에 유리

결론

• 생성형 AI 운영 리스크를 줄이기 위해 사전 평가와 지속적 관측 체계 마련이 필수적임
• W&B의 '위브(Weave)' 플랫폼을 통해 실험 기록과 결과 추적을 체계적으로 관리해야 함
• RAG 시스템 및 AI 에이전트의 경우, 투명성과 예측 가능성 확보를 위한 평가 프로세스 강화 권장