본 논문은 AI 시스템의 공정성을 확보하기 위한 시스템 엔지니어링 기반 프레임워크를 제시합니다. 동적 논증 기반 보증 사례를 활용하여 AI 시스템 개발 전반에 걸쳐 안전성 및 공정성 위험을 평가하고 완화하는 접근 방식을 제시합니다. 요구사항 계획 단계에서는 다학제적이고 다 이해관계자 팀이 공정한 거버넌스 프로세스를 통해 목표와 주장을 정의하고, 이후 지속적인 모니터링 인터페이스를 통해 모델, 데이터, 사용 사례 문서 등 기존 아티팩트에서 증거를 수집하여 주장을 동적으로 뒷받침합니다. 금융 분야의 사례 연구를 통해 프레임워크의 효과를 보여줍니다.
