코너스톤의 SkyHive는 책임감 있고 윤리적인 AI에 대한 SkyHive의 노력을 입증하는 EU AI 법안을 환영합니다.
이 문서에서는 EU AI 법과 AI 기반 기술 기반 인텔리전스와의 관련성에 대해 설명합니다.
EU AI 법은 미국의 AI 안전 연구소 컨소시엄과 동남아시아 국가 연합(ASEAN)의 AI 거버넌스 및 윤리 가이드 등 다른 지역의 규제에도 영향을 미칠 수 있습니다.
EU AI 법에 대하여
EU 인공지능법의 인공지능 정의는 OECD 인공지능 정의를 반영하고 있습니다. AI 시스템은 어느 정도의 자율성을 가지고 작동하며 가상 또는 물리적 환경에 영향을 미치는 콘텐츠, 예측 및 추천을 생성하는 방법을 입력으로부터 추론합니다.
AI 법은 데이터 프라이버시에 대한 EU의 이전 GDPR 의무를 기반으로 합니다.
이 법은 AI 시스템을 배포하거나 수입하는 유럽연합의 조직과 개인에게 적용됩니다. 군사 목적으로만 개발되거나 사용되는 AI 시스템은 제외됩니다.
수백 페이지에 달하는 긴 분량에도 불구하고 법의 일부 내용이 불분명한 부분이 있습니다. 로펌 윌머헤일은"[EU AI 법이 유통업체를 어떻게 적용하는지에 대한] 명확성과 정확성이 거의 없다"고 지적합니다.
EU AI 법은 데이터 품질, 투명성, 인적 감독 및 책임에 대한 EU 차원의 규칙을 규정하고 있습니다. 규정 위반에 대한 벌금은 최대 3,500만 유로 또는 전 세계 연간 매출의 7% 중 더 높은 금액에 달합니다.
유럽 의회는 2024년 3월 13일에 AI 법을 채택했습니다. 이 법은 관보에 게재된 지 20일 후에 발효됩니다. 이후 2024년 말부터 2026년 중반까지 단계적으로 시행될 예정입니다. 금지된 AI 시스템에 대한 금지는 6개월 후부터 시작됩니다. GenAI 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 범용 AI에 대한 의무는 2025년 중반부터 시작됩니다.
KPMG는 "EU AI 법의 해독"에서 유용한 연표를 제공합니다.
EU AI 법은 허용할 수 없는 위험, 높은 위험, 제한된 위험, 최소한의 위험 등 네 가지 위험 범위를 규정하고 있습니다.
- 허용되지 않는 위험에는 공공 기관에 의한 사회적 점수 매기기가 포함됩니다. 관련 기술을 가진 사람들을 가능한 일자리에 연결하는 데 도움이 되는 기술 기반 정보와 달리, 이 금지 조항은 사회적 행동에 의한 프로파일링 또는 차별에 적용됩니다.
- 고위험 AI 시스템은 허용되지만 가장 엄격한 요건을 충족해야 합니다. EU AI 법에는 입사 지원서를 분석하고 지원자를 고위험군으로 평가하는 것이 포함됩니다.
- 기술-지능 데이터에 대한 자연어 질문을 용이하게 하는 GenAI 모델과 같은 범용 AI의 사용은 제한적으로 위험에 노출됩니다.
- 최소 위험에는 이메일 스팸 필터와 비디오 게임이 포함됩니다. 머서는"무엇이 저위험에 해당하는지 아직 명확하지 않다"고 말합니다.
이미지 출처: KPMG "EU AI 법 해독"
SkyHive의 EU AI 법규 준수
이 법의 조항은 AI 시스템이 불공정하거나 부적절한 결과를 초래할 수 있는 편견을 최소화할 것을 요구합니다. 이는 스카이하이브에게 매우 중요한 사항입니다.
SkyHive는 책임감 있고 윤리적인 AI를 위한 오랜 노력의 일환으로 EU AI 법과 GDPR을 준수하는 것을 중요하게 생각합니다.
스카이하이브 스킬 모델은 AI 편향성이 없는 것으로 Armilla 검증을 받았으며 EU AI 법, 뉴욕시 지방법 144 및 향후 규정에서 정한 까다로운 기준을 충족합니다.
100개 이상의 대기업 및 정부 고객으로부터 SkyHive의 윤리적 AI에 대한 검증 또는 감사를 받았습니다. 스카이하이브의 공동 창립자이자 CTO인 모한 레디는 책임감 있는 AI 연구소의 전문 고문으로 활동하고 있습니다.
Facebook의 데이터 수집, 처리 및 개인정보 보호는 투명성, 설명 가능성, 견고성, 신뢰, 기밀성, 책임감이라는 윤리적이고 책임감 있는 AI를 위한 6가지 원칙을 따릅니다.
직무에서 스킬로의 전환 지원
AI 기반 스킬 인텔리전스 분야의 리더인 SkyHive는 조직과 커뮤니티가 수요가 많은 스킬을 갖춘 인력을 채용, 관리 및 유지하고 인력을 업스킬링 및 재교육할 수 있도록 지원합니다.
스카이하이브는 유럽연합 산하 기관인 유럽혁신기술연구소의 재정 지원을 받아 유럽의 어업 및 양식업 부문을 전환하고 있습니다.
SkyHive 프로필은 이력서, 이력서, LinkedIn 프로필을 넘어 교육, 취미, 자격 증명을 포함합니다.
사람들이 자신의 실력을 스스로 평가할 때는 한계가 있습니다. 자신이 얼마나 숙련된 사람인지 제대로 인식하지 못하기 때문입니다. 평균적으로 개인은 자신의 특정 역할에 대해 11개의 기술을 파악합니다. SkyHive를 사용하면 그 수가 평균 34개로 늘어납니다.
더 넓은 범위의 스킬과 학습 가능한 인접 스킬을 파악하는 것은 전문성 개발, 성과 관리, 학습 및 개발에 중요한 이점을 가져다 줍니다.
Fast Company는 " 2023년 사회 공익을 위한 차세대 기술" 중 하나로 SkyHive를 선정하면서 SkyHive가 "AI를 사용하여 사람들이 적합하지 않다고 생각했지만 실제로 이전 가능한 기술을 가지고 있는 직업에 연결해주고.... 새로운 직업에 진입하기 위한 기술 격차를 해소할 수 있는 학습 기회도 보여줍니다"라고 설명합니다.
SkyHive 설명 가능한 AI
머서는 "문서화 및 투명성이 거의 없이 인사 프로세스를 자동화하는 '블랙박스' AI 도구와 같은 고위험 기술 솔루션의 구축 및 사용을 피할 것"을 권고합니다. EU AI 법에 따라 이러한 솔루션은 사용이 금지되거나 구현하기 어려울 수 있습니다."
'블랙박스' AI 도구와 달리 SkyHive는 설명 가능한 AI와 휴먼 인 더 루프 접근 방식을 채택하여 사람이 모델 결과를 이해하고 해석할 수 있도록 합니다.
SkyHive 노동 시장 인텔리전스(LMI)는 전 세계 구인 및 구직 수요에 대한 데이터를 실시간으로 제공합니다. SkyHive는 200개 국가 및 지역에서 하루 평균 28TB 이상의 원시 데이터를 수집합니다.
SkyHive 접근 방식은 스킬 추출 및 추론과 LMI 기반 추천을 결합합니다. Workday는 업계에서 가장 큰 규모의 인적 자본 데이터 지식 그래프를 생성합니다. 여기에는 50억 개 이상의 직무 설명과 10억 개의 익명화된 직무 프로필이 포함됩니다.
SkyHive는 고객 데이터를 사용하여 모델을 학습시키지 않습니다. 구인 게시판, 이력서, 강의 개요, 인구 조사 데이터, 기업 연례 보고서, 정부 노동 시장 통계에서 노동 시장과 수요가 많은 기술에 대한 공개 도메인 데이터를 수집합니다.
LMI는 특허 출원 및 학술 저널을 살펴보고 수요가 증가하고 있는 새로운 기술을 도출합니다.
SkyHive 데이터 소스에 대한 자세한 내용은 SkyHive.ai 웹사이트 FAQ 페이지에서 확인하세요.
SkyHiveGPT 소개
스카이하이브에서는 SkyHiveGPT라는 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 개발했습니다. 당사의 AI 시스템은 자체 개발한 알고리즘과 모델을 기반으로 구축되었습니다. SkyHiveGPT는 도메인을 미세 조정하고 사전 학습한 LLM입니다. 이 모델은 지속적으로 모니터링되어 AI 기반의 개선 및 완화가 이루어집니다.
전담팀은 모델의 결과물을 지속적으로 모니터링하고, 인간 리뷰어와 최종 사용자로부터 피드백을 수집하며, 모델의 성능을 개선하기 위해 노력합니다.
여기에는 추가 데이터에 대한 모델 미세 조정, 하이퍼파라미터 조정, 모델 재학습 또는 신속한 엔지니어링 전략 개선이 포함됩니다.
스카이하이브는 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 기술 스택의 핵심으로 사용하며, 강력한 자연어 처리 기능을 활용하여 대량의 인력 관련 데이터를 분석하고 이해합니다.
SkyHive는 이러한 모델을 직무 설명 구문 분석, 관련 기술 추출, 직무 요구 사항과 직원 기술 프로필 매칭과 같은 작업에 적용합니다.
SkyHive의 AI 편향성 완화
SkyHive는 기계 번역, 감성 분석, 언어 모델, 단어 임베딩 유추 등 상황에 따라 다양한 편향성 완화 방법을 사용합니다.
고용합니다:
- 차별 발견을 위한 알고리즘.
- 공정성 인식 데이터를 통한 차별 방지.
- 휴먼 인 더 루프 접근 방식.
공정성 인식 모델링의 프레임워크에는 다음이 포함됩니다:
- 기준선: 보호된 속성을 포함하여 소스 데이터 세트에서 사용 가능한 모든 입력 변수에 대해 모델을 학습합니다.
- 보호된 속성 제거: 보호된 속성이 없는 입력 변수로 모델을 훈련합니다. 이를 순진한 공정성 인식 접근 방식이라고 합니다.
- 대상 변수에 레이블을 다시 지정합니다: 공정성 인식 라벨 재지정 방법을 사용하여 모델을 학습시킵니다.
- 사실과 반대되는 공정한 모델: 사실과 다르게 공정한 추가 방법을 사용하여 모델을 훈련합니다.
- 거부 옵션 분류: 거부 옵션 분류 방법을 사용하여 모델을 훈련합니다.
유럽 고객에 대한 SkyHive의 약속
SkyHive는 2023년 11월 유럽 사업 확장을 발표했습니다. SkyHive의 고객 기반 중 30% 이상이 유럽에 본사를 두고 있습니다. 더블린에서 몇 가지 새로운 직무를 담당할 인력을 충원하고 있습니다.
코너스톤의 SkyHive 소개
세계경제포럼과 가트너에서 업무의 미래에 대한 기여를 인정받은 SkyHive는 Accenture, SAP, Workday 등의 파트너십과 비영리 단체인 Opportunity@Work 및 JobsFirstNYC의 지원을 받아 Best Buy, 캐나다 정부, Collège La Cité에서 Unilever, Zinnia에 이르기까지 전 세계 조직과 커뮤니티가 일자리에서 기술로 전환할 수 있도록 지원하고 있습니다.
스킬 패스포트™, 스카이하이브 엔터프라이즈, 스카이하이브 플랫폼, 기본 인적 자본 운영 시스템™은 개인의 스킬 향상과 재교육을 지원하는 동시에 조직과 커뮤니티가 수요가 높은 기술을 갖춘 인재를 채용, 관리, 유지할 수 있도록 지원합니다. skyhive.ai에서 인간의 잠재력을 발휘하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
skyhive.ai에서 인간의 잠재력을 발휘하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
는 2024년 5월 22일에 SkyHive를 인수했습니다. 이 흥미로운 소식은 보도 자료를 참조하세요. 완벽한 AI 기반 워크포스 민첩성 플랫폼인 Cornerstone Galaxy를 통해 조직은 기술 격차와 개발 기회를 파악하고, 최고의 인재를 유지 및 참여시키고, 현대 인력의 다양한 요구를 충족하는 멀티모달 학습 경험을 제공할 수 있습니다. csod.com에서 자세히 알아보세요.
.png)
