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TAI Scan Tool: A RAG-Based Tool With Minimalistic Input for Trustworthy AI Self-Assessment

Created by
  • Haebom

저자

Athanasios Davvetas, Xenia Ziouvelou, Ypatia Dami, Alexios Kaponis, Konstantina Giouvanopoulou, Michael Papademas

개요

본 논문은 최소한의 입력만으로 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기반의 TAI(Trustworthy AI) 자가 평가 도구인 TAI Scan Tool을 소개한다. 현재 버전은 AI 법 준수에 중점을 둔 법적 TAI 평가를 지원하며, 사전 검토 및 평가 단계의 두 단계 접근 방식을 사용한다. 평가 결과는 AI 법에 따른 AI 시스템의 위험 수준에 대한 통찰력을 제공하고, 준수를 돕는 관련 조항을 검색하며 의무 사항을 알려준다. 사용 사례 시나리오를 사용한 정성적 평가 결과, 세 가지 구별되는 의미 그룹에서 관련 조항을 검색하는 동시에 위험 수준을 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 결과 해석을 통해 도구의 추론은 고위험 시스템 설정과의 비교에 기반하며, 이러한 행동은 신중한 고려가 필요한 배포와 관련되어 있고, 따라서 AI 법에서 자주 제시되기 때문임을 보여준다.

시사점, 한계점

시사점:
최소한의 입력으로 AI 시스템의 위험 수준을 평가하고 관련 법 조항을 제시하는 효율적인 TAI 자가 평가 도구를 제공한다.
AI 법 준수를 지원하여 기업의 부담을 줄이고 효율적인 컴플라이언스를 가능하게 한다.
정성적 평가 결과, 위험 수준 예측 및 관련 조항 검색 정확도가 높은 것으로 나타났다.
한계점:
현재 버전은 법적 TAI 평가에만 집중되어 있으며, 다른 측면의 TAI 평가는 지원하지 않는다.
정량적 평가가 부족하여 도구의 성능을 객관적으로 평가하기 어렵다.
사용 사례 시나리오에 대한 정성적 평가만 진행되었으므로, 실제 환경에서의 성능은 추가적인 검증이 필요하다.
고위험 시스템 설정과의 비교에 의존하는 추론 방식의 한계가 존재할 수 있다.
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