신뢰의 청사진: 종단 간 투명성과 거버넌스를 위한 AI 시스템 카드

초록

본 논문은 AI 시스템의 개발과 배포 과정에서 투명성과 책임성을 강화하기 위해 설계된 새로운 프레임워크인 Hazard-Aware System Card(HASC)를 소개합니다. HASC는 기존의 모델 카드 및 시스템 카드 개념을 확장하여 AI 시스템의 보안 및 안전 상태에 대한 포괄적이고 동적인 기록을 통합합니다. 이 프레임워크는 CVE와 같은 기존 보안 식별자를 보완하기 위해 새로운 AI Safety Hazard(ASH) ID를 포함한 표준화된 식별자 시스템을 제안함으로써, 수정된 결함에 대한 명확하고 일관된 커뮤니케이션을 가능하게 합니다. HASC는 단일의 접근 가능한 정보 소스를 제공함으로써 개발자와 이해관계자가 AI 시스템의 전 생애주기 동안 안전에 대해 더 잘 알려진 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 마지막으로, 우리는 제안된 AI 시스템 카드를 ISO/IEC 42001:2023 표준과 비교하고, 이들이 상호 보완적으로 사용되어 AI 시스템에 대한 더 큰 투명성과 책임성을 제공할 수 있는 방법에 대해 논의합니다.

English

This paper introduces the Hazard-Aware System Card (HASC), a novel framework designed to enhance transparency and accountability in the development and deployment of AI systems. The HASC builds upon existing model card and system card concepts by integrating a comprehensive, dynamic record of an AI system's security and safety posture. The framework proposes a standardized system of identifiers, including a novel AI Safety Hazard (ASH) ID, to complement existing security identifiers like CVEs, allowing for clear and consistent communication of fixed flaws. By providing a single, accessible source of truth, the HASC empowers developers and stakeholders to make more informed decisions about AI system safety throughout its lifecycle. Ultimately, we also compare our proposed AI system cards with the ISO/IEC 42001:2023 standard and discuss how they can be used to complement each other, providing greater transparency and accountability for AI systems.

신뢰의 청사진: 종단 간 투명성과 거버넌스를 위한 AI 시스템 카드

Blueprints of Trust: AI System Cards for End to End Transparency and Governance

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