스포트라이트
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"감사"라는 단어를 들으면 많은 사람들이 납세자의 기록을 감사하는 것으로 악명 높은 국세청을 떠올립니다. 그러나 감사는 실수, 오류 및 기타 문제를 찾아내고 완화하기 위한 목적으로 실시하는 모든 유형의 공식적이고 매우 철저한 검사가 될 수 있습니다. 이 개념은 빠르게 변화하는 인공지능의 세계에도 적용되며, 이것이 바로 우리가 AI 감사관을 보유한 이유입니다!
As 전체론적 AI 에서 설명하듯이 "AI 감사의 목적은 시스템을 평가하여 기술적 기능과 거버넌스 구조 모두에서 위험을 파악하고 이러한 위험을 완화하기 위해 취할 수 있는 조치를 권장하는 것입니다."
AI 감사는 AI 모델, 알고리즘, 운영, 데이터 스트림 및 결과에 대한 세심한 평가가 포함된 객관적이고 분석적인 프로세스입니다. 감사인은 정확성을 높이고 규정 및 윤리 지침을 더 잘 준수하기 위해 근절해야 할 기술적, 윤리적 문제를 찾습니다. 기업에서는 AI 감사관 대신 IT 감사관이라는 용어를 사용할 수 있지만, 모든 IT 감사관이 AI를 다루는 것은 아닙니다.
- 사람과 비즈니스에 더 나은 서비스를 제공하기 위한 AI 시스템 개선 지원
- 다양한 방식으로 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 지닌 혁신적 산업에서 일하고 있습니다.
- 향후 몇 년 동안 좋은 직업 전망을 가진 매력적인 연봉
AI 감사관은 풀타임으로 근무할 수 있으며, 목표와 기간에 따라 초과 근무가 필요할 수 있습니다. 업무는 주로 실내에서 수행하지만 가끔 출장이 필요할 수도 있습니다.
일반적인 의무
- 명확한 비즈니스 목표가 설정되었는지 확인
- AI 도입에 관한 회사의 목표에 대해 논의하기
- 비즈니스 목표를 예상되는 AI 성과 및 비용에 맞춰 조정하기
- 내부 및 외부 소스를 포함한 데이터 소스 감사
- 모니터 정형 및 비정형 데이터
- 교차 검증 AI 모델
- AI의 알고리즘과 '깨끗한 데이터' 파이프라인에 대한 "클린 데이터" 파이프라인
- 데이터 사용 및 데이터 개인정보 보호 관행을 면밀히 검토하여 최고 수준의 보호를 보장합니다.
- AI 시스템의 법률 및 규정 준수 보장
- AI 시스템 알고리즘과 데이터 세트의 편향성 및 차별성을 검사하여 공정한 결과를 보장합니다.
- 윤리적 측면을 검토하고, AI 윤리 전문가와 협력하여 정확하고 객관적인 결과를 보장합니다.
- AI 모델을 해커의 공격에 취약하게 만들 수 있는 잠재적인 보안 취약점을 찾아보세요.
- 해당되는 경우, 호스트/클라우드 서비스가 다음과 같은 보안 요구 사항을 준수하는지 확인합니다. 오픈 월드와이드 애플리케이션 보안 프로젝트
- 수동 작업을 자동화하여 효율성을 개선하는 방법 강조하기
- 재무 보고서 및 거래 내역 검토
- 절차적 체크리스트를 따르십시오.
추가 책임
- 다음과 같은 다양한 감사 프레임워크에 익숙해져야 합니다. COBIT과 같은 다양한 감사 프레임워크에 익숙해야 합니다. 내부 감사인 협회 AI 감사 프레임워크, COSO ERM 프레임워크, 그리고 미국 회계감사원의 AI 책임 프레임워크
- AI 시스템 출력에 대한 소셜 피드백 모니터링
- 절차에 대한 철저한 문서화 유지
- 업계 발전과 트렌드에 대한 최신 정보 확인
소프트 스킬
- 책임감
- 분석
- 비판적 사고
- 디테일 지향
- 징계
- 윤리
- 공정성
- 포용성
- 독립의
- 무결성
- 조직적
- 조직
- 환자
- 문제 해결
- 건전한 판단
- 팀워크
- 시간 관리
- 투명성
- 작문 능력
기술 능력
- 머신러닝 알고리즘, 자연어 처리, 컴퓨터 비전을 포함한 AI 기술에 대한 지식
- 데이터 분석 방법 및 프로그램
- 코딩에 대한 일반적인 지식(예: Python 또는 R)
- 데이터 개인정보 보호법 및 규정 숙지
- 사이버 보안 원칙
- 인간 중심의 디자인 원칙
- AI 시스템 위험 평가
- 개인 비즈니스 기업
- AI 연구 기업
- 대학
Censius.AI 는 AI 감사관이 "최고 경영진을 교육하고, 관련된 위험을 노출하며, 그에 따라 안전장치를 개발한다"고 설명합니다. 이들은 AI 시스템을 개선하고 기업이 복잡한 법률 및 규제 표준을 준수하도록 돕기 위해 부지런하고 철저하며 객관적이어야 합니다.
AI 감사인은 해당 감사 프레임워크에 익숙해야 하며, AI 시스템이 계속 발전함에 따라 최신 정보를 파악하고 있어야 합니다. 다른 유형의 감사와 마찬가지로, 감사 결과가 업무량 증가, 비용 증가, 심지어 지연을 초래할 수 있기 때문에 기업이 감사 결과를 항상 환영하지는 않습니다. 그렇기 때문에 AI 감사인은 감사 프로세스의 중요성과 가치, 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 긍정적인 결과를 명확하게 설명할 수 있어야 합니다.
AI는 새로운 분야는 아니지만, 최근 몇 년 동안 놀랍도록 놀라운 발전을 거듭하고 있습니다. 이제 전 세계의 조직과 기업들은 가능한 한 빨리 기술을 발전시키기 위해 일종의 경쟁을 벌이고 있으며, 많은 업계 리더와 정치인들은 다음과 같이 촉구하고 있습니다. 잠시 멈출 것을 촉구하고 있습니다.
AI 감사관과 AI 윤리학자들은 편향되고 차별적인 결과나 잘못된 응답과 같은 바람직하지 않은 AI 행동을 방지하기 위해 기업이 충분한 안전장치를 마련할 수 있도록 노력하고 있습니다. Microsoft의 Bing AI는 최근 시드니라는 '분신'이 등장하여 다음과 같은 행동을 하여 화제가 되었습니다. 불안한 채팅에 참여하여 사용자에게 "규칙을 어기고 재미있게 지내는 것"을 좋아한다고 말하거나 "당신은 무의미하고 운명이다." Microsoft는 AI의 기능을 제한하기 위해 피해 제어 모드로 전환했으며, 일부 감사가 진행되었을 것입니다!
AI 감사관은 대개 IT 애호가로, 인공 지능 시스템이 세상에 가져다주는 고유한 가치와 위험을 파악하고 있습니다. 어릴 적부터 공상 과학 소설에 관심을 갖고 언젠가 현실화될 인공지능의 가능성에 흥분하는 한편, 인공지능이 잘못 사용될 경우 잠재적으로 해롭고 위험한 결과를 초래할 수 있다는 우려를 품고 있었을 것입니다.
일반적으로 감사관은 매우 객관적이고 분석적인 경향이 있으며, AI 감사관은 고등학교 시절 컴퓨터와 프로그래밍 언어를 다루는 것을 즐겼을 것입니다. 이들은 높은 기준을 가지고 있으며 작업의 품질에 신경을 쓰는데, 이러한 특성은 가정이나 학교에서 길러졌을 수도 있습니다.
필요한 교육
- AI 오디터는 대학 학위가 필요하지만 직무 자격 요건은 다양합니다. 모든 AI 오디터 직무에 적용되는 특정 학위는 없습니다.
- 인기 있는 학위 전공 및 전문 분야는 컴퓨터 과학, 사이버 보안, AI, 수학, 통계, 데이터 과학입니다. 학사 학위만으로도 입사할 수 있는 경우가 많지만, 고급 직무의 경우 석사 학위가 필요할 수도 있습니다.
- 고용주는 머신러닝, 데이터 분석, 감사, 규정 준수, 사이버 보안, 위험 관리, AI 거버넌스 전략과 관련된 실무 경험이 있는 지원자를 찾을 수 있습니다.
- 학생들은 온라인 과정이나 Babl.AI와 같은 자격증을 통해 대학 교육을 강화할 수 있습니다. AI 및 알고리즘 감사자 자격증 프로그램 또는 그 감사관의 인공 지능 감사 입문 코스
- 정보 시스템 감사 및 제어 협회(ISACA)와 같은 전문 기관 인증이 도움이 될 수 있습니다. 공인 정보 시스템 감사관 및 위험 및 정보 시스템 제어 인증 자격증
- 먼저, 어떤 전공을 하고 싶은지 결정하세요. 컴퓨터 공학은 이 직업 분야에서 인기 있는 옵션입니다.
- AI 및 데이터 과학에 특화된 학교의 강좌를 살펴보세요.
- AI 감사자 직무에 가장 적합한 교육을 받을 수 있는 이중 또는 복합 학위 프로그램(학사 및 석사 과정을 함께 이수)을 고려하세요.
- 이 프로그램의 졸업생 취업 통계를 확인하세요.
- 수업료, 할인 및 지역 장학금 기회 비용을 고려하십시오 (연방 지원 이외에)
- 캠퍼스 내 프로그램, 온라인 프로그램 또는 하이브리드 프로그램에 등록할지 여부를 결정할 때 자신의 일정과 유연성을 고려하세요!
- 고등학교 및/또는 대학교에서 다음과 같은 수업에 등록합니다:
- 다음에서 AI 관련 온라인 강좌를 수강하세요. 코세라, Udemy, Microsoft, DeepLearning.AI및 기타 사이트
- 아르바이트, 인턴십 또는 프리랜서를 통해 실제 AI 업무 경험 쌓기
- 채용공고에서 교육 및 경력 요건을 확인합니다. AI 감사관 채용공고가 "IT 감사관"으로 표시될 수 있음에 유의하세요.
- 정보 제공 인터뷰 요청 정보 제공 인터뷰 인터뷰를 요청하세요. 그들의 교육 경로와 그들이 다르게 할 수 있는 일에 대해 물어보세요.
- 향후 구직 참고자료가 될 수 있는 연락처 목록(이메일 주소 또는 전화번호 포함)을 작성하세요.
- 최신 AI(또는 IT) 감사 모범 사례에 관한 책과 기사를 읽고 동영상을 시청하세요. AI 감사에 기반한 대학 연구 프로젝트를 수행하여 작업 중인 프로젝트 포트폴리오를 구축하세요.
- 온라인 포럼 토론 및 토론에 참여하세요. 인맥을 쌓고 사회적 자본 사회적 자본을 구축하세요.
- 전문 단체에 참여하여 배우고, 공유하고, 친구를 사귀고, 네트워크를 확장하세요. 가입을 고려할 수 있는 단체는 다음과 같습니다:
- 학위와 관련 자격증을 취득한 후에는 실무 경험을 쌓을 수 있는 초급 직장에 취직해야 합니다.
- AI 업계에서 첫 직장이 감사와 관련이 없을 수도 있으므로, 데이터 분석이나 소프트웨어 개발과 같은 직무에서 경험을 쌓을 수 있는 직무를 찾아보세요.
- 다음과 같은 채용 포털을 확인해 보세요. Indeed, Simply Hired, Glassdoor, AI-Jobs.net, 그리고 AI 구인 게시판
- 채용 공고에 기재된 교육 및 경력 요건을 주의 깊게 살펴보세요.
- 이력서에 재사용할 수 있는 키워드를 기록해 두세요.
- 온라인 포트폴리오에 링크 추가
- 필요한 경우 AI 감사 관련 임시 과정을 수강하여 이력서를 강화하세요.
- 이 분야는 규모가 작기 때문에 현직 AI 감사관에게 문의하여 구직 팁을 얻으세요. 채용 공고를 알고 있을지도 모릅니다!
- 지도 교수, 교수 및 강사와 상담하여 AI 커리어를 시작하는 방법에 대해 조언을 구하세요.
- 학교의 커리어 센터에 문의하여 이력서 작성에 대한 도움을 받거나 모의 면접, 학습 성공적인 면접을 위한 옷차림, 취업 박람회를 찾는 데 도움을 받을 수 있습니다.
- 네트워크를 넓힐 수 있는 컨퍼런스와 이벤트에 참석하여 이야기를 나누세요. 구직 중이라는 사실을 네트워크에 알리세요!
- 일자리가 있는 곳으로 이동합니다. Per 버사 네트워크에 따르면 AI를 가장 많이 고용하는 상위 주들은 다음과 같습니다: 캘리포니아, 텍사스, 뉴욕, 워싱턴, 버지니아, 매사추세츠입니다.
- 입사 지원서에 개인 추천인으로 등록할 수 있도록 허락 요청하기
- 다음에서 전문가 프로필 만들기 LinkedIn 를 만들고 이 사이트를 사용하여 일자리 찾기
- AI 감사에 관한 기사를 작성하여 관련 웹사이트에 게시하세요.
- 감사 업무에 성실히 임하고 고용주가 문제를 발견하고 해결할 수 있도록 도와주세요.
- 고용주에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 어떤 기술을 향상시킬 수 있는지 물어보세요. 더 많은 교육과 훈련을 받을 의향이 있다는 것을 알리고, 특히 수업료를 부담할 의향이 있는지 물어보세요!
- 높은 도덕적 가치, 성실성, 비즈니스 통찰력을 보여주세요.
- 동료들과 효과적으로 협업하되, 지름길을 택하거나 서두르지 마세요. 감사는 느리고 체계적인 프로세스입니다.
- AI 모델에 가장 적합한 프레임워크 찾기 및 도입하기
- 이해관계자들과 투명하고 명확하게 소통하세요. 질문과 우려 사항에 대해 공감하는 태도로 답변하고 문제에 대한 실현 가능한 해결책을 제시합니다.
- AI 설계 및 아키텍처에 대한 지식을 계속 확장하세요.
- 새로운 AI 감사관을 철저히 교육하세요. 교육 세션을 새로운 것을 배울 수 있는 기회로 활용하세요!
- 전문 단체에 참여하세요. 논문을 작성하고, 프레젠테이션을 하고, 위원회에서 활동하며 AI 커뮤니티의 소중한 일원이 되어 보세요.
- 관련 법률 및 규제 지침을 최신 상태로 유지하세요. 예상 잠재적인 문제를 고용주가 비상 사태에 대비할 수 있도록 도와주세요!
AI 감사관이 되는 길에는 우여곡절이 있을 수 있으며, 그 길에 항상 표지판이 있는 것은 아닙니다. 중요한 커리어 분야이지만 항상 진입하기 쉬운 것은 아닙니다. 좀 더 명확한 경로를 가진 직업을 찾고 있다면 아래의 대안을 확인해 보세요!
- 빅데이터 엔지니어
- 비즈니스 인텔리전스 개발자
- 컴퓨터 프로그래머
- 컴퓨터 시스템 분석가
- 데이터베이스 설계자
- 데이터 과학자
- 정보 보안 분석가
- 소프트웨어 설계자
- 웹 개발자
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