본 논문은 AI 시스템의 책임성, 신뢰성 및 거버넌스 요구사항 충족을 위한 핵심 요소로서 자주 언급되는 감독(supervision) 개념, 특히 통제(control)와 감시(oversight)를 명확히 구분하고, 이를 실질적으로 적용하기 위한 프레임워크를 제시합니다. AI 분야 외 감독에 대한 기존 연구를 비판적으로 검토하고, AI 관련 기존 연구를 간략히 요약한 후, 통제를 사전적 또는 실시간적, 운영적 관점에서, 감시를 정책 및 거버넌스 기능 또는 사후적 관점에서 구분합니다. 통제는 실패를 예방하는 것을 목표로 하고, 감시는 탐지, 시정 또는 미래 예방을 위한 인센티브에 초점을 맞추며, 모든 예방적 감시 전략은 통제를 필요로 한다고 주장합니다. 이를 바탕으로, 각 메커니즘이 가능한 조건, 한계점, 실질적인 적용을 위한 요구사항을 명시하는 프레임워크를 제시하고, AI 감독의 성숙도 모델을 제안하며, 감독 메커니즘의 적용 가능성, 실패 사례, 기존 방법으로 충족할 수 없는 영역을 명확히 밝힙니다.
