Microsoft 책임 있는 AI
원칙 및 접근 방식
Microsoft는 투명하고 안정적이며 신뢰할 수 있는 방식으로 AI 시스템을 개발하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
원칙
중요한 사항 정의
AI 개발 및 사용을 안내해야 한다고 생각하는 6가지 원칙을 확인했습니다.
공정성
AI 시스템은 모든 사람을 공정하게 대우해야 합니다.
AI 시스템은 어떻게 기회, 리소스 및 정보를 사용하는 사람에게 공정한 방식으로 할당할 수 있을까요?
AI 시스템은 어떻게 기회, 리소스 및 정보를 사용하는 사람에게 공정한 방식으로 할당할 수 있을까요?
안정성 및 안전성
AI 시스템은 안정적이고 안전하게 수행해야 합니다.
시스템이 원래 의도되지 않았던 조건과 컨텍스트를 포함하여 다양한 사용 조건 및 컨텍스트에서 사용자에게 어떻게 효과적으로 작동할 수 있을까요?
시스템이 원래 의도되지 않았던 조건과 컨텍스트를 포함하여 다양한 사용 조건 및 컨텍스트에서 사용자에게 어떻게 효과적으로 작동할 수 있을까요?
개인 정보 보호 및 보안
AI 시스템은 안전하고 개인 정보를 존중해야 합니다.
개인 정보 보호 및 보안을 지원하도록 시스템을 어떻게 설계할 수 있을까요?
개인 정보 보호 및 보안을 지원하도록 시스템을 어떻게 설계할 수 있을까요?
포용성
AI 시스템은 배경에 관계없이 모든 사람의 역량을 강화하고 모든 사람을 참여시켜야 합니다.
모든 능력을 갖춘 사람들을 포용하도록 시스템을 어떻게 설계할 수 있을까요?
투명성
AI 시스템은 이해할 수 있어야 합니다.
사람들이 시스템의 기능을 올바르게 이해하도록 하려면 어떻게 해야 할까요?
사람들이 시스템의 기능을 올바르게 이해하도록 하려면 어떻게 해야 할까요?
책임
사람들은 AI 시스템에 대한 책임을 져야 합니다.
인간이 책임을 지고 제어할 수 있도록 감독을 만들려면 어떻게 해야 할까요?
Microsoft 책임 있는 AI 표준
AI 시스템을 설계, 빌드 및 테스트하는 방법에 대한 Microsoft의 지침을 살펴보세요.
사례 연구
실무에서의 책임 있는 AI: 2026 RAI 투명성 보고서의 사례 연구
NIST 위험 관리 프레임워크와 Microsoft AI 원칙을 바탕으로 한 사례 연구를 통해 실제 시스템 전반에 Microsoft가 책임 있는 AI를 어떻게 적용하는지 살펴보세요.
- 2025년 가을, Microsoft는 Foundry Agent Service에 메모리를 출시해 개발자가 에이전트의 장기 메모리를 만들고 관리할 수 있게 했습니다. 이 사례 연구는 팀이 Foundry Agent Service의 위험을 매핑하고 측정하고 관리해 안전하게 출시한 방법을 보여 줍니다.
- Microsoft 365 Copilot의 메모리를 사용하면 AI 도우미가 대화 전반에서 사용자 정보를 기억해 문맥에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다. 이 사례는 팀이 Sensitive Use 검토 프로세스를 어떻게 거쳐 높은 수준의 개인정보 보호와 보안을 유지하면서 메모리 같은 기능을 안전하게 개발하고 배포했는지 보여 줍니다.
- Fara-7B는 컴퓨터 사용을 위한 Microsoft의 첫 번째 에이전틱 소형 언어 모델입니다. 이 사례는 출시 전에 평가, 테스트, 완화 전략을 포함한 모델 수준의 책임 있는 AI 거버넌스를 보여 줍니다.
- 이 사례는 AI가 웹 기반 작업을 수행할 수 있도록 해 주는 기능인 Browse with Copilot이 어떻게 책임감 있게 개발되었는지 보여줍니다. 프롬프트 주입과 개인정보 보호 위험을 매핑하고, 현실적인 공격을 레드팀으로 검증하고, 여러 단계의 완화책을 추가한 뒤, 사용자 제어와 피드백 루프를 포함한 미리 보기로 출시했습니다.
투명성 보고서
책임 있는 AI 투명성 보고서
Microsoft는 책임 있는 AI 거버넌스를 발전시키고 확장하고 있습니다. Microsoft가 어떻게 하고 있는지 알아보려면 2026년 보고서를 살펴보세요.
- 대규모로 신뢰 구축하기
- 에이전틱 시대에 대응하기
- AI 배포에서 얻은 교훈
- 표준과 도구에 투자하기
투명성 문서
투명성 문서
사용자의 요구에 맞는 시스템을 만들 수 있도록 AI 기술의 작동 방식을 이해합니다.
Anomaly Detector
타임스탬프 및 숫자 메트릭을 사용하여 시계열 데이터를 분석하여 기여 변수와 함께 각 데이터 요소의 비정상적인 상태를 수신합니다.
Azure AI Content Safety
텍스트, 이미지 및 다중 모달 API를 사용하여 앱과 서비스에서 유해한 콘텐츠를 감지하고 맞춤형 콘텐츠 조정 요구 사항에 맞게 사용자 지정 범주를 사용합니다.
Azure AI Face 서비스
사람들의 얼굴을 분석하는 시스템으로 효율성, 보안 및 고객 환경을 향상시킵니다.
Azure AI 검색
웹, 모바일 및 엔터프라이즈 앱의 다양한 콘텐츠에 대한 풍부한 검색 환경을 구축하기 위한 AI 강화 도구, API 및 SDK를 이용하세요.
Foundry Tools의 Azure Language
Foundry Tools의 Azure AI 언어는 텍스트 마이닝 및 텍스트 분석을 위한 NLP(자연어 처리) 기능을 제공하는 클라우드 기반 서비스입니다.
Azure OpenAI
OpenAI 모델을 사용하여 자연어, 코드 및 이미지를 생성합니다. 통합 콘텐츠 필터링 및 남용 검색이 포함됩니다.
Azure Video Indexer
AI를 사용하여 비디오 및 오디오 파일을 분석하여 60개 이상의 언어로 감지된 개체, 얼굴 및 전사와 같은 인사이트를 생성합니다.
수행하려면 클릭
사용자가 보고 있는 내용을 기반으로 작업을 빠르게 완료할 수 있도록 지능형 바로가기를 제공하는 Windows 기능입니다.
자주 묻는 질문
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AI 원칙은 AI 기술의 책임 있는 개발 및 배포를 보장하도록 고안된 지침입니다. 이러한 원칙은 위험을 완화하고, 윤리적 관행을 촉진하고, 사회를 위해 AI의 이점을 극대화하는 데 도움이 되므로 매우 중요합니다.
책임 있는 AI 표준 - Microsoft 라이선스 옵션 및 세부 정보에 대한 정보 보기Microsoft의 책임 있는 AI 표준은 새로운 AI 법률 및 규정을 준수하도록 필수 사례를 통합합니다.
- Microsoft는 조직에서 책임 있는 AI를 실천하는 데 도움이 되는 다양한 도구와 사례를 제공합니다.
또한 Microsoft의 책임 있는 AI 표준은 책임 있는 AI에 대한 제품 개발 요구 사항을 정의하는 데 도움이 됩니다. - 투명성 노트는 고객이 AI 기술의 내부 작업을 더 잘 이해하고 사용에 대해 보다 합리적인 결정을 내리는 데 도움이 되도록 만들어졌습니다. 책임 있는 AI 표준의 일부이며, AI 시스템이 제어, 매핑, 측정 및 관리되는 방식에 대한 인사이트를 제공하여 책임 있는 AI 개발을 지원하기 위한 것입니다.
또한 Microsoft는 책임 있는 AI 투명성 보고서를 제공합니다. 이 보고서는 Microsoft가 생성형 AI를 사용하여 앱을 빌드하고, 해당 앱의 배포를 감독하고, 고객이 자체 AI 앱을 빌드할 때 지원하고, 책임 있는 AI 커뮤니티를 육성하는 방법에 대한 인사이트를 제공합니다.
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