AWS 베드록 가드레일, 상황 인지형 AI 안전망 구축

주장생성형 인공지능 애플리케이션을 다양한 사용자에게 배포할 때, 각 응답의 정확성과 안전성을 확보하는 작업이 무엇보다 중요합니다. 아마존 웹 서비스는 아마존 베드록 가드레일을 활용하여 연령과 상황을 인지하는 인공지능 구축 솔루션을 제공합니다.

팩트기존에는 프롬프트 엔지니어링이나 애플리케이션 수준의 로직으로 인공지능 안전을 관리했습니다. 하지만 이러한 방식은 조작 기술로 인해 안전 지침이 우회될 가능성이 크고, 개인화 요구가 늘어날수록 애플리케이션 코드가 복잡해지는 한계가 있습니다.

교차검증인공지능 시스템이 교육이나 의료와 같은 민감한 영역에서 작동할 때 부적절한 응답이나 환각 정보가 발생하면 위험이 증폭됩니다. 중앙 집중식으로 강제하는 안전 정책이 없으면 운영 비효율성과 규정 준수 위반이라는 심각한 문제를 초래합니다.

주장아마존 웹 서비스는 이러한 문제를 해결하기 위해 완전 서버리스 형태의 가드레일 우선 솔루션을 구현했습니다. 이 아키텍처는 현대 인공지능의 안전성과 규정 준수 요구사항을 충족하는 데 최적화되어 있습니다.

팩트해당 솔루션은 동적 가드레일 선택, 중앙 집중식 정책 시행, 보안 인터페이스를 통한 인증된 액세스라는 세 가지 핵심 요소를 제공합니다. 이를 위해 아마존 베드록, 에이더블유에스 람다, 아마존 에이피아이 게이트웨이 서비스를 활용합니다.

팩트이 시스템은 사용자 연령과 역할, 산업군에 따라 응답을 지능적으로 조정합니다. 특히 프롬프트 조작에 의한 우회를 방지하는 추론 시점의 안전 정책을 시행하며, 5가지 전문화된 가드레일 기능을 지원합니다.

팩트제공되는 5가지 가드레일은 아동 보호, 청소년 교육, 의료 전문가, 의료 환자, 일반 성인용으로 구분됩니다. 각 가드레일은 인공지능 모델이 허용하는 콘텐츠 범위를 관리하는 권위 있는 정책 시행 계층 역할을 수행합니다.

팩트솔루션은 사용자 요청과 인증을 거쳐 에이더블유에스 와프 보안 계층을 통과한 뒤, 에이피아이 게이트웨이와 람다 함수를 통해 처리됩니다. 이때 시스템은 다이나모디비에 저장된 사용자 프로필을 조회하여 최적의 가드레일을 자동으로 선택합니다.

팩트이 시스템은 책임감 있는 인공지능을 배포하고 취약 계층에 대한 규정 준수 요구사항을 충족하려는 조직에 유용합니다. 성능이나 거버넌스를 저해하지 않으면서 다양한 사용자 그룹에 걸쳐 신뢰할 수 있는 응답을 유지합니다.

팩트이 솔루션은 테라폼을 사용하여 배포할 수 있어 인프라 구성의 자동화를 지원합니다. 서버리스 확장성을 갖추어 다양한 사용자 집단을 지원하는 엔터프라이즈 인공지능 환경에 적합합니다.

출처https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-age-responsive-context-aware-ai-with-amazon-bedrock-guardrails/