AI 도입은 실험에서 전사적 배포로 옮겨가고 있습니다. 그러나 2025년에 승자와 후진자를 구분하는 결정적인 요인은 속도가 아니라 신뢰입니다.

자율적이고 목표 지향적인 특성을 지닌 Agentic AI는 업계를 근본적으로 재편할 수 있는 힘을 갖고 있습니다. 하지만 책임 없는 자율성은 위험을 초래합니다. 경영진은 다음과 같이 답변해야 합니다. 이러한 시스템이 정확하고 공정하며 안전하며 Uber의 가치에 부합하도록 하려면 어떻게 해야 할까요?

바로 여기에서 거버넌스, 편견 완화, 책임 있는 AI 프레임워크가 작용합니다. Uber AI Solutions는 기업이 Agentic AI를 책임감 있게 확장할 수 있도록 지원합니다.

경영진은 안전 장치가 없는 과속은 위험 노출로 이어진다는 사실을 알고 있습니다. 신뢰 체계는 처음부터 설계되어야 합니다.

시스템이 점점 더 자율적으로 성장함에 따라 위험은 증가합니다.

• 편견 확대: 확인되지 않은 교육 데이터는 차별적인 결과를 초래합니다.
• 환각: LLM은 그럴듯하지만 부정확한 결과를 생성합니다.
• 애매모호한 추론: 기업은 이해하지 못한 부분에 대해서는 조치를 취할 수 없습니다.
• 보안 및 개인정보 보호: 민감한 정보는 격리된 상태로 규정을 준수해야 합니다.

기업은 이미 신뢰를 보장하기 위해 엄격한 품질 프레임워크를 배포하고 있습니다.

• 애노테이터 간 계약(IAA): 여러 평가자가 합의하여 품질을 검증합니다.
• 코언스 카파 및 플라이스 카파: 평가자의 주석 신뢰도를 평가하는 통계적 측정값입니다.
• 골든 데이터 세트: 벤치마킹을 위해 선별된 실제 사례입니다.
• SLA 준수: 운영 계약에는 정확성과 소요 시간이 반영됩니다.

이러한 품질 지표는 기업이 의존할 수 있는 관찰 가능하고 반복 가능한 신뢰 신호를 생성합니다.

편견은 단순한 기술적 결함이 아닙니다. 평판 위험과 규제 위험입니다.

효과적인 완화 전략에는 다음이 포함됩니다.

• 팀 구성 및 적대적 테스트: AI가 편향되거나 유해한 프롬프트에 대한 스트레스 테스트
• 합의된 라벨링: 시스템적인 편견을 줄이기 위해 지역, 성별, 배경을 뛰어넘는 다양한 평가자를 활용합니다.
• 피드백 루프: 인적 자원(Human-in-loop) 감사는 시스템 공정성을 지속적으로 개선합니다.
• 편향 대시보드: 모델 결정과 인구통계학적 영향에 대한 실시간 가시성

해당하는 사례: Uber의 내부 안전 모델에 따르면 기사님 가입 과정에서 편향된 거부 패턴이 발견되었습니다. 데이터에 다시 라벨을 지정하고 합의에 기반한 평가를 도입함으로써 편견을 줄이고 공정성을 회복했습니다.

책임감 있는 AI를 위해서는 추상적인 가치를 구체적인 실천으로 옮겨야 합니다.

• 공정성: 다양한 데이터 출처와 평가자
• 책임감: 감사 추적, 설명 가능성 대시보드, SLA 모니터링
• 투명성: 모델 계보, 데이터 세트 출처, 의사 결정 경로를 문서화합니다.
• 안전: 극단적인 시나리오에서 편견을 주입하고 팀을 구성하여 테스트합니다.
• 개인정보 보호: 데이터 격리 및 규정 준수 인증을 보호하세요.

기업이 이러한 원칙을 운영화할 때, Agentic AI는 위험한 자율성에서 신뢰할 수 있는 자율성으로 전환합니다.

Uber는 거의 10년을 실시간 부정행위 적발부터 자율주행 인식 시스템에 이르기까지 자체 운영 내에서 자율성과 신뢰 사이에서 균형을 유지해 왔습니다. 이제 Uber AI Solutions가 이 운영 전략을 기업에 제공합니다.

Uber는 다음과 같이 지원합니다.

• 품질 기준이 98% 이상, 업계가 95% 이상입니다.
• 글로벌 긱과 전문 인력: 전 세계적으로 880만 명이 넘는 파트너가 다양한 평가 풀을 제공합니다.
• uLabel 플랫폼: 자동화된 사전 라벨링, 합의 모델링, 골든 데이터 세트 검증.
• uTask 조정: 실시간 모니터링 대시보드로 워크플로 전반에 걸쳐 이력을 추적할 수 있습니다.
• uTest 평가: 안전성 검증을 위해 팀을 구성하고 선호도 데이터를 수집하고 나란히 비교합니다.

• AI 공급망을 감사하여 데이터 세트, 주석, 평가 파이프라인에 편견이 있는지 확인하세요.
• 정확성뿐만 아니라 평가자 간 합의, SLA 준수, 공정성 지표까지 중요한 지표를 채택합니다.
• HITL 감독 기능을 도입하세요. 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop) 모델이 가장 중요한 곳에서 안전을 보장합니다.
• 신뢰할 수 있는 제공업체와 파트너십을 맺어 Responsible AI를 확장하려면 경험과 글로벌 서비스 범위, 도메인 전문성이 필요합니다.

2025년에는 기업이 신뢰를 중요하게 생각하지 않을 수 없습니다. 이는 Agentic AI 도입의 기반이 되어야 합니다.

리더는 거버넌스, 편견 완화, 책임 있는 AI 관행을 도입함으로써 강력할 뿐만 아니라 윤리적이고 공정하며 안전한 시스템을 배포할 수 있습니다.

Uber AI 솔루션은 기업이 이러한 신뢰를 글로벌 규모로 운영할 수 있도록 지원하여 자율성과 책임감을 제공합니다. Agentic AI의 시대에 신뢰는 선택이 아닌, 앞으로 나아갈 수 있는 유일한 방법이기 때문입니다.