DevOps: 신뢰할 수 있는 AI 데이터 및 거버넌스의 열쇠

인공지능과 기계 학습 (AI/ML)은 산업을 변화시키고 새로운 수익원을 열며 개발자들의 능력과 그들이 만드는 솔루션을 향상시키고 있습니다. 이러한 변화가 여러분의 프로세스나 제품에 직접적인 영향을 미쳤는지 여부와 관계없이

거대한 권력, 혁신 및 기회와 함께 엄청난 책임이 수반됩니다. 모든 AI 모델은 데이터에 의존하며, 여러분의 팀과 기술은 그 데이터의 품질, 출처 및 규정 준수를 책임집니다. 데이터 제공자의 보증과 보호가 강력하고 설득력이 있더라도 그것에 의지해서는 안 됩니다.

영향은 이전보다 더 빠르게 발생하고, 위험은 더 커지며 결과는 더 넓게 퍼집니다. 잘못된, 스크리닝되지 않은 또는 잘못 처리된 데이터의 영향은 AI 파이프라인 전체에 파급됩니다. 부정확하거나 승인되지 않은 데이터를 사용하면 최종 사용자들의 신뢰와 신뢰를 잃게 됩니다. 이러한 “나쁜 데이터” 문제들은 종종 AI 프로그램에서 환각과 연결될 수 있지만, 특정 문제를 정확히 파악하는 것은 어려울 수 있습니다.

회사가 번창하기 위해 AI 능력이 필요한 경우라도 데이터 무결성, 출처 및 규정 준수를 유지하는 것은 AI 지배에 대한 철저한 접근을 요구합니다.

AI 데이터 신뢰의 중요성

우리의 AI/ML 통찰력, 모델 및 제품은 많은 잠재력을 가지고 있지만, 그들이 기반으로 하는 데이터만큼 좋을 뿐입니다. 결과물은 잘못되거나 실망스러운 것에서 잘못된, 검증되지 않은 또는 충분히 감시되지 않은 소스로부터의 결함에 기반을 두었다면 비극적이고 난처한 것일 수 있습니다.

AI 데이터를 실수로부터 보호하는 것만큼 중요한 것은 회사의 평판과 기술에 대한 클라이언트의 신뢰를 유지하는 것입니다. 또한 AI 투자의 수익을 극대화하고 새로운, 실용적이고 성공적인 솔루션을 지속적으로 제공하는 데 중요합니다.

생산 중에 발견된 오류를 수정하는 데는 이전에 발견된 오류보다 훨씬 더 비용이 많이 들기 때문에, 조직은 좌측으로 이동하여 지배 및 규정 준수를 AI 데이터 워크플로에 처음부터 통합해야 합니다. 부적절한 데이터베이스, 데이터 및 AI 지배는 성과뿐만 아니라 순수 수익에도 영향을 미칩니다.

목표는 고객과 공급업체 모두를 보호하는 것입니다. AI 시스템이 제대로 작동하지 않으면 고객의 신뢰가 훼손됩니다. 제대로 관리되지 않은 AI 파이프라인은 공급자의 평판에 부정적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 운영 비용을 증가시키고 규정상의 처벌을 가져올 수도 있습니다.

지배는 피해를 방지하는 것뿐만 아니라 팀이 더 신속하고 자신감 있고 민첩하게 작업할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 적절한 절차가 마련되어 있다면 조직은 품질을 희생하지 않고 AI 프로그램을 성장시킬 수 있습니다.

왼쪽으로 이동하면 DevOps 개념은 생산 사고를 줄이는 데 그 가치를 오래 전에 입증해왔습니다. 문제점을 조기에 발견하고 수정함으로써. 

AI 거버넌스를 데이터베이스 DevOps로 이동

원본에 관계없이 거버넌스, 보안 및 규정 준수의 초기 통합은 AI 데이터의 무결성을 보호하고 최종 사용자와 조직의 평판을 지킵니다. AI 거버넌스의 기초는 원본 데이터를 보유한 데이터베이스와 회사 전체에서 변환되고 사용된 데이터에 있어야 합니다. 

조직 전반에 걸친 종단간 AI 거버넌스의 기본적인 프레임워크는 데이터베이스 업데이트 자동화, 데이터 파이프라인 접근 제한 및 파이프라인 초기에 데이터 평가를 통해 확립됩니다. 

1. AI 데이터 파이프라인 자동화

이 절차에서 자동화는 AI 파이프라인 전반에 걸쳐 확장성과 재현성을 제공하기 때문에 중요합니다. 자동화가 없으면 변경 사항을 재현하고 확인하는 것이 사실상 어려워지며, 기업은 실수와 규정 준수 문제에 노출됩니다.

자동화된 워크플로우를 구현하면 팀이 다음을 수행할 수 있습니다:

• 변경 사항을 모니터링하고 작업 기록
• 감사 가능한 기록 작성
• 데이터 소스 확인하여 거버넌스가 AI 개발의 부수적인 부분이 아니라 기능이 되도록

2. AI 데이터 접근 제한

강력하고 맞춤화된 유연한 데이터 액세스 규칙은 AI 거버넌스를 위해 필수적이며, 개인 데이터가 안전하고 인가된 사용자만 이용할 수 있으며 적절한 사람들에게 쉽게 접근 가능하도록 보장합니다.

권한은 액세스 제한을 관리하기 위해 자동화를 확장하여 쉽게 제한될 수 있으며, 위반 가능성을 낮추고 불법적인 변경을 방지하면서 규정 준수를 유지합니다. 동일한 주의가 다시 한 번 적용됩니다: AI 데이터 공급 업체가 보안, 규정 준수 및 액세스 제어를 관리하기로 약속하더라도 그들에게 의존해서는 안 됩니다.

데이터베이스 조직은 DevOps를 파이프라인에 서비스로 구현함으로써 이러한 보호 기능을 일관되게 적용할 수 있습니다. 워크플로우는 데이터에 접근하거나 변경한 사람과 시간을 모니터링해야 하며, 데이터는 그 정보가 필요한 사람들에게만 제한되어야 합니다. 이러한 추적을 통해 책임 소재가 보장되고 보안이 강화됩니다.

3. 데이터의 초기 유효성 검사

AI 모델은 정확하고 규정 준수를 준수하는 데이터에 의존하기 때문에 초기 유효성 검사가 중요합니다. 파이프라인 초기에 규정 준수 및 데이터 품질 문제를 해결함으로써 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리는 오류를 피할 수 있습니다. 또한 신뢰할 수 있는 결과와 향상된 최종 사용자 경험을 보장합니다.

스키마 호환성, 데이터 정확성 및 규정 준수의 반복 가능한 테스트를 초기 개발 단계에서 자동화하여 AI 파이프라인의 기초가 되는 데이터베이스 변경 관리 절차를 가능하게 합니다. 이는 하류 위험을 줄이는 것뿐만 아니라 AI 개발에 대한 투명성과 신뢰를 증진시킴으로써 지속적인 개선을 촉진합니다.

조기 유효성 검증은 팀이 심각해지기 전에 문제를 발견할 수 있도록 하여 AI 시스템이 견고하고 안정된 입력 데이터 기반 위에 구축되도록 보장합니다. 조직은 데이터가 다양한 플랫폼과 데이터베이스를 통해 이동하는 과정에서 데이터를 선제적으로 검토함으로써 무결성과 규정 준수를 유지하면서 AI 계획을 안전하게 확장할 수 있습니다.

결론

데이터베이스 DevOps를 AI 거버넌스 계획의 기반으로 활용하면 팀이 확신을 갖고 개발하고 책임 있는 방식으로 성장하며 전 과정에서 신뢰를 유지할 수 있습니다. 거버넌스, 규정 준수, 보안을 프로세스에 통합하면 회사를 보호하고 믿을 수 있고 현저한 혜택을 제공하는 AI 시스템을 위한 기초를 마련할 수 있습니다.