본 논문은 기업들이 인공지능(AI) 시스템 도입 과정에서 혁신 가속화와 책임 있는 거버넌스 확보라는 상반되는 과제에 직면함을 지적한다. 현재의 AI 거버넌스 접근 방식은 위험 관리 프레임워크의 단편화, 지역 간 규정의 차이, 고차원적인 표준의 구체적인 실행 지침 부족 등의 문제를 안고 있다. 이러한 단편화는 거버넌스 비용을 증가시키고 혁신과 책임 사이의 허구적인 이분법을 야기한다. 이에 논문에서는 통합된 제어 프레임워크(UCF)를 제안하는데, 이는 통합된 제어 세트를 통해 위험 관리와 규정 준수를 통합하는 포괄적인 거버넌스 접근 방식이다. UCF는 조직적 및 사회적 위험을 종합한 포괄적인 위험 분류, 규정에서 파생된 구조화된 정책 요구 사항, 그리고 다수의 위험 시나리오와 규정 준수 요구 사항을 동시에 해결하는 42개의 간결한 제어 세트라는 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있다. 콜로라도 AI 법에 UCF를 매핑하여 검증함으로써, 본 접근 방식이 규정에 맞춰 효율적이고 적응력 있는 거버넌스를 가능하게 하고 구체적인 실행 지침을 제공함을 보여준다. UCF는 중복 작업을 줄이고, 포괄적인 적용 범위를 보장하며, 자동화의 기반을 제공하여 조직이 혁신 속도를 희생하지 않고 책임 있는 AI 거버넌스를 달성할 수 있도록 한다.
