EU AI법 대비가 소프트웨어 제공 파이프라인에서 시작되는 이유 

AI는 소프트웨어 설계, 작성, 테스트, 배포 및 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 많은 기업에서 거버넌스는 여전히 스프레드시트, 문서, 그리고 단편적인 검토 프로세스에 의존하고 있습니다. 이로 인해 거버넌스 표준 준수 여부를 입증하기 어렵습니다. 이러한 문제는 체계적이고 감사 가능한 릴리스 제어를 통해 해결할 수 있습니다.  

규정 준수는 각 조직의 AI 시스템, 위험 분류, 법률 해석, 통제, 문서화 및 운영 모델에 따라 달라집니다. Digital.ai Release 소프트웨어 배포 파이프라인에 AI 제어 기능을 내장하여 EU AI법에 대한 준비 태세를 구체화합니다. 

AI 거버넌스 격차는 실행 격차입니다. 

EU 인공지능법은 위험 관리, 문서화, 기록 보관, 투명성, 인적 감독, 견고성, 정확성 및 사이버 보안에 대한 기대치를 높입니다. 이러한 기대치를 충족하려면 적절한 통제가 실행되었고, 적절한 담당자가 변경 사항을 검토했으며, 필요한 기록이 생성 전에 확보되었다는 증거가 필요합니다. 

전통적 DevOps 고려 사항	최신 AI 고려 사항
빌드가 성공했나요?	AI 활용 사례가 올바르게 분류되었습니까?
테스트가 실행되었습니까?	모델, 프롬프트 또는 데이터 변경으로 인해 추가 검토가 필요했습니까?
배포가 완료되었습니까?	적임자가 적절한 감독을 수행했습니까?
출시 전에 문제점을 검토하고 있나요?	AI가 생성한 코드의 위험성은 검토되었습니까?
복구 프로토콜이 마련되어 있습니까?	우리는 어떤 장비가, 어디에, 언제, 왜, 그리고 누구에 의해 배치되었는지 증명할 수 있을까요?

 

Digital.ai Release CI/CD, 보안, ITSM, GitOps, 클라우드 및 관찰 가능성 도구 전반에 걸쳐 릴리스 오케스트레이션 및 거버넌스 계층 역할을 합니다. 이미 사용 중인 도구들을 아우르는 관리형 릴리스 모델을 제공합니다. 

AI 기반 서비스의 경우 중요한 정보가 Jira, Git, Jenkins, Argo CD, 보안 도구, 모델 문서 및 변경 티켓 등 다양한 플랫폼에 저장될 수 있습니다. 감사 또는 규정 준수 팀이 릴리스가 필요한 절차를 따랐는지 문의할 때, 팀은 종종 수동으로 답변을 재구성해야 합니다. 

관리형 릴리스 오케스트레이션을 사용하면 워크플로는 릴리스 실행의 일부로 위험 분류, 지역, 아티팩트, 모델 버전, 승인, 스캔 결과, 정책 결정, 환경 상태, 롤백 기준 및 예외 사유를 캡처합니다. 

5가지 방법 Digital.ai Release AI 기반 거버넌스를 지원합니다. 

1. 정책을 실행 가능하게 만들기
   게이트 작업은 취약점 점수, 아티팩트 출처, 승인, 서명 및 외부 도구 결과와 같은 입력을 사용하여 OPA/Rego를 포함한 정책 규칙을 평가할 수 있습니다. 
2. 워크플로에 사람의 감독 기능을 통합하세요
   수동 승인, RBAC(역할 기반 접근 제어), 역할 기반 라우팅, 타임스탬프, 댓글 및 근거를 통해 위험도가 높은 AI 변경 사항에 대한 추적 가능한 감독이 가능합니다. 
3. 증거 캡처 자동화
   승인, 작업 전환, 정책 결과, 예외, 배포 메타데이터 및 감사 보고서는 나중에 다시 구축하는 대신 실행 중에 캡처할 수 있습니다. 
4. 코드, 모델, 아티팩트 및 환경 변경 사항을 추적합니다.
   템플릿, 버전 관리, Git 통합, 아티팩트 출처 추적, 환경 바인딩, 롤백 로직, 드리프트 감지 및 서명 강제 적용은 관리 이력을 확립하는 데 도움이 됩니다. 
5. AI가 생성하고 AI가 지원하는 코드의 보안 강화
   Digital.ai Release 배포 전에 보안 임계값, 서명된 아티팩트 검사, 출처 유효성 검사, 취약점 결과 및 릴리스 증거를 조정할 수 있습니다. 

지금 해야 할 네 가지 동작 

AI 기반 릴리스를 분류합니다. 변경 사항이 모델, 프롬프트, 데이터 파이프라인, 추론 서비스, AI 생성 코드 경로, 타사 AI 서비스 또는 AI 기반 사용자 경험에 영향을 미치는지 확인합니다. 

가장 중요한 통제 사항부터 먼저 코드화하십시오. 승인, 보안 임계값, 아티팩트 출처, 증거 요건, 환경 제한 및 예외 문서화부터 시작하십시오. 

기본적으로 증거 생성을 자동화합니다. 모든 AI 기반 릴리스는 승인 내역, 정책 결과, 스캔 출력, 아티팩트 메타데이터, 배포 대상, 예외 사항 및 롤백 결정에 대한 기록을 생성해야 합니다. 

릴리스 위험을 지속적으로 측정하십시오. 배포 빈도, 리드 타임, 변경 실패율, 평균 복구 시간(MTTR), 승인 지연 시간, 정책 위반, 감사 예외, 템플릿 변경 및 위험 추세를 추적합니다. 

테이크 아웃 

EU 인공지능법의 준비 태세는 소프트웨어가 상용화 단계로 나아갈 때 통제가 시행되도록 보장합니다. 

Digital.ai Release 이 솔루션은 파편화된 툴체인을 연결하고, 워크플로우에 거버넌스를 내재화하고, 증거를 자동으로 수집하고, 인적 감독 체계를 구축하고, 환경을 관리하고, 리더에게 제공 위험에 대한 가시성을 제공함으로써 조직이 AI 정책에서 릴리스 제어로 전환할 수 있도록 지원합니다. 책임감 있는 AI 구현을 위해서는 책임감 있는 제공이 필수적입니다. Digital.ai Release 이를 실현하는 데 도움이 되는 오케스트레이션 레이어를 제공합니다.