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Can We Trust AI to Govern AI? Benchmarking LLM Performance on Privacy and AI Governance Exams

Created by
  • Haebom

저자

Zane Witherspoon, Thet Mon Aye, YingYing Hao

개요

본 논문은 10개의 주요 오픈 및 클로즈형 대규모 언어 모델(LLM)을 대상으로, 국제 개인정보보호 전문가 협회(IAPP)의 CIPP/US, CIPM, CIPT, AIGP 인증 시험을 통해 성능을 평가한 연구 결과를 제시합니다. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, DeepSeek 등의 모델들을 대상으로 실시된 폐쇄형 시험에서, Gemini 2.5 Pro와 OpenAI의 GPT-5와 같은 최첨단 모델들은 인간 전문가의 합격 기준을 뛰어넘는 점수를 기록하여 개인정보보호 법률, 기술적 통제, AI 거버넌스에 대한 상당한 전문성을 보여주었습니다. 이 연구는 AI 도구의 중요한 데이터 거버넌스 역할 수행 준비성을 평가하는데 있어 실무적인 통찰력을 제공하며, AI 발전과 규제 위험의 교차점을 항해하는 전문가들을 위한 개요를 제공하고, 인간 중심 평가를 기반으로 한 기계 벤치마크를 설정합니다.

시사점, 한계점

시사점:
최첨단 LLM이 개인정보보호 관련 전문 자격 시험에서 인간 전문가 수준 이상의 성과를 달성함을 보여줌.
LLM이 개인정보보호 규정 준수, 프로그램 관리, AI 거버넌스 지원에 활용될 수 있는 가능성 제시.
AI 도구의 데이터 거버넌스 역할 준비성 평가에 대한 실무적 통찰력 제공.
LLM의 강점과 특정 영역의 한계를 동시에 제시하여 향후 연구 및 개발 방향 제시.
한계점:
특정 LLM 및 시험에 국한된 연구 결과임으로, 일반화에는 제한이 있을 수 있음.
폐쇄형 시험 환경에서의 평가 결과이므로, 실제 업무 환경 적용 시 성능 차이 발생 가능성 존재.
시험의 범위가 IAPP 인증 시험으로 제한되어, LLM의 다른 분야 전문성 평가는 추가 연구 필요.
LLM의 응답의 신뢰성 및 윤리적 문제에 대한 고찰 부족.
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