인공지능(AI)은 전통적인 관행을 바꾸고 혁신과 변화를 위한 길을 닦으며 수많은 산업에 점점 더 널리 퍼졌습니다. 자동차 산업의 AI는 특히 강력한 영향을 미쳤습니다. 자율주행 자동차의 AI 발전으로 AI의 통합은 자동차 산업과 사회 전반에 중요한 의미를 갖습니다. 고속도로 안전 보험 연구소(Insurance Institute for Highway Safety)에 따르면, 미국은 2025년까지 약 350만 대의 자율 주행 자동차가 도로에서 운행될 것으로 예상되며, 이는 2030년까지 450만 대로 증가할 것으로 예상됩니다. 게다가 넥스트 무브 스트래티지 컨설팅(Next Move Strategy Consulting)에 따르면 전 세계 자동차 인공지능 시장은 2030년까지 250억 달러 이상으로 급증할 것으로 예상됩니다. 이러한 기하급수적인 성장은 자동차 산업을 재편하는 데 있어 AI의 잠재력을 정의합니다. 이러한 연구 결과에 비추어 볼 때 조직은 잠재적인 위험도 인식하면서 AI와 함께 오는 혁신을 수용해야 한다는 것이 분명합니다.
새로운 혁신과 기술이 만들어짐에 따라 AI 기반 시스템의 보안과 무결성을 보장하는 것이 중요합니다. 독일 자동차 산업 협회(VDA)가 개발한 신뢰할 수 있는 Trusted Information Security Assessment Exchange(TISAX® ️)는 자동차 회사와 공급업체의 정보 보안 관행을 평가하고 인증하기 위한 표준화된 프레임워크를 제공합니다. TISAX® ️ 평가는 자동차 조직에서 구현되는 사이버 보안 조치를 평가하기 위한 벤치마크 역할을 합니다. 이 평가를 완료함으로써 기업은 민감한 데이터를 보호하고 다른 영역에서 AI 통합과 관련된 사이버 위협의 위험을 줄일 수 있는 강력한 의지를 보여줄 수 있습니다. 이 블로그에서는 TISAX® ️와 같은 프레임워크가 보안을 보장하는 데 중요하다는 점을 강조하면서 진화하는 자동차 산업을 탐색하는 데 필요한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다.
자율주행자동차에 있어서 AI의 시사점
자동차 산업은 AI 기반 기술의 발전을 수용하기 때문에 이에 따른 법적 및 규제 문제도 알고 있어야 합니다.
진화하는 법률 환경
인공지능 환경이 발전함에 따라 이러한 새로운 기술을 다루는 법적 환경도 발전해야 합니다. 현행 법규는 관할권마다 차이가 있지만 자율주행차의 배치와 운영에 관한 표준화된 거버넌스의 필요성이 커지고 있습니다.하나의 회색 지대는 자율 주행 자동차와 관련된 사고가 발생한 경우의 책임을 결정하는 것입니다. 자율 주행 자동차 이전에는 사고에 대한 책임을 운전자가 부담할 것이 분명했지만, 자동차가 자율 주행을 할 때는 어떨까요? 이는 자율 주행 자동차에 있어서 법적 지형의 많은 고려와 도전 중 하나입니다. 운전 중 AI 의사 결정 프로세스, 데이터 수집 및 인프라 요구와 같은 다른 문제는 이 새로운 발전의 다른 시급한 문제 중 일부입니다.
규정 준수 및 TISAX® ️ 평가
새로운 법적 고려 사항 외에도 AI를 차량에 구현하는 자동차 회사는 산업별 규정과 표준을 탐색해야 합니다. 이 분야에서 가장 중요한 프레임워크 중 하나는 TISAX® ️ 평가로, 자동차 조직과 공급업체의 정보 보안 관행을 평가하고 인증하는 표준화된 접근 방식을 제공합니다. AI 학습과 개선을 강화하기 위해 많은 양의 데이터를 캡처하기 때문에, 이 데이터가 잘못된 손에 넘어가는 것을 방지하기 위해 필요한 예방 조치를 취하는 것도 고려해야 합니다. 최신 TISAX® ️ 업데이트와 최신 기술 변화에 어떻게 적응했는지에 대한 자세한 내용은 2024년 4월 1일부터 유효한 새로운 ISA 카탈로그 6.0입니다.
컴플라이언스 및 구현의 과제
TISAX® ️와 같은 프레임워크의 장점에도 불구하고 자동차 조직은 여전히 빠르게 변화하는 환경을 해결하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AI 기술의 역동적인 특성은 변화하는 규제 요구 사항과 함께 조직이 내부 프로세스 및 시스템을 조정하고 업데이트해야 합니다. 또한 AI 기반 시스템의 복잡성은 AI 알고리즘의 투명성 및 이해, 데이터의 잠재적 편향 해결 및 사이버 보안 위협에 대한 우려 증가와 같은 일련의 과제를 가져옵니다.
이러한 문제를 극복하려면 이해 관계자, 규제 기관 및 기술 제공업체 간의 협력을 통해 소비자 안전 및 개인 정보 보호를 우선시하면서 혁신을 지속적으로 촉진하는 필요한 규제 프레임워크와 규정 준수 메커니즘을 개발해야 합니다.
이러한 법적 및 규제적 문제를 해결하는 데 있어 자동차 회사는 TISAX® ️와 같은 프레임워크를 활용하여 자율 주행 자동차에 이러한 AI 기술의 책임 있고 윤리적인 배치를 보장할 수 있습니다. 이러한 주제를 효과적으로 해결함으로써 자동차 회사는 소비자와 이해 관계자 사이에서 신뢰, 투명성 및 자신감을 기를 수 있습니다. 그렇게 함으로써 잠재적인 위험을 해결하고 완화하면서 AI의 혁신적인 힘의 완전한 이점을 활용할 수도 있습니다.
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경제적 기회와 과제
자동차 산업의 인공지능이 계속 성장함에 따라, 그것은 또한 추가적인 경제적인 도전과 기회를 가져옵니다. 인공지능과 관련된 가장 큰 주제 중 하나는 일자리 이동과 시장 교란에 대한 고려입니다.
자동차 기술에서 인공지능의 통합은 고용에 대한 잠재적인 영향에 대한 논쟁을 촉발시켰습니다. 직업 이동에 대한 가장 큰 우려는 두 가지 전통적인 역할인 제조와 운전에 관한 것입니다. 이러한 종류의 직업들이 위험에 처해 있는 동안, 인공지능은 인공지능 개발, 데이터 분석, 그리고 사이버 보안과 같은 많은 다른 고용 기회도 열어줍니다.
또한 자율주행차가 보급됨에 따라 이러한 고급 차량을 유지하기 위한 숙련된 정비사와 기술자의 필요성이 대두될 것입니다. 자동차 산업이 계속 성장함에 따라 관련된 사람들이 이에 적응하고 이러한 새로운 기술을 전문적이고 조직적인 수준에서 학습하는 것이 중요합니다.
자동차 산업의 더 전통적인 측면에 대한 변화 외에도 새로운 영역에서 발전과 혁신이 있었습니다. 승차 공유 플랫폼에서 자율 배송 서비스에 이르기까지 AI 기반 기술은 차량이 사용되고 소유되며 운영되는 방식을 재구성하고 있습니다. 이러한 적응은 변화하는 소비자 선호와 기대에 적응하기 위해 노력하는 자동차 회사에 도전과 기회를 모두 제공합니다.
인공지능을 기반으로 한 혁신을 수용하는 기업은 경쟁 우위를 점하고, 변화에 저항하는 기업은 뒤처질 위험에 직면합니다. 기술의 모든 변화와 발전에도 위험과 보상 사이에 균형이 있어야 합니다. 따라서 이러한 혁신에 발맞추기 위해서는 위험을 인식하고 필요에 따라 해결하는 것도 중요합니다.
자동차 AI와 자동차 산업의 통합은 차량이 설계되고 운영되고 경험되는 방식을 재구성하면서 혁신과 변화의 새로운 시대를 가져옵니다. 자율 주행에서 AI 기반 예측 유지 보수에 이르기까지 가능성은 겉으로 보기에 끝이 없습니다. 잠재적인 혁신에도 위험이 따르며, 안전을 보장하는 데 있어 TISAX® ️와 같은 규제와 프레임워크의 중요성을 강조합니다. AI의 혁신적인 힘을 수용하기 위해 어떤 단계를 밟고 있습니까?
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TISAX® ️ 평가에 대해 더 궁금한 사항이 있습니까?
TISAX® ️ 평가 프로세스를 탐색하고 조직이 자동차 산업의 정보 보안 요구 사항을 충족할 수 있도록 잘 준비되어 있는지 확인하는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
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