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유럽 AI 법에서 시스템적 위험은 학습에 사용된 연산량이 10²⁵ FLOP(부동소수점 연산)를 초과하는 GPAI 모델을 의미합니다. GPT-5, Claude Opus 4.5, Gemini 3.0을 비롯한 여러 대형 모델이 이 범주에 해당합니다. 이러한 시스템에는 위험 평가, 보안 테스트, 사고 보고, 사이버보안 등 강화된 의무가 적용됩니다.
시스템적 위험이란 무엇인가?
AI 법의 시스템적 위험 개념은 일부 모델이 사회, 경제 또는 안전에 대규모 영향을 미칠 수 있을 만큼 강력하다는 점을 인정합니다.
분류 기준
GPAI 모델은 다음의 경우 시스템적 위험을 갖는 것으로 간주됩니다.
- 학습에 사용된 누적 연산량이 10²⁵ FLOP를 초과하는 경우
- 또는 유럽 집행위원회가 정성적 기준에 근거해 그렇게 지정한 경우
해당 모델 (추정치)
| 모델 | 공급자 | 시스템적 위험 |
|---|---|---|
| GPT-5 | OpenAI | 가능성 높음 |
| Claude Opus 4.5 | Anthropic | 가능성 높음 |
| Gemini 3.0 Pro | 가능성 높음 | |
| GPT-4o | OpenAI | 가능성 있음 |
| Llama 3.3 70B | Meta | 기준치 미만 |
구체적인 의무 사항
시스템적 위험이 있는 모델의 공급자는 표준 GPAI 의무 외에 다음을 준수해야 합니다.
1. 위험 평가
- 시스템적 위험의 식별 및 완화
- 모델 평가(model evaluations) 수행
- 적대적 테스트 (레드팀)
2. 모니터링 및 보고
- 중대한 사고에 대한 추적 관찰
- 사고 및 시정 조치에 대한 문서화
- 기준치 도달 시 2주 이내 유럽 집행위원회에 보고
3. 사이버보안
- 모델 및 인프라에 대한 적절한 보호
- 무단 접근 방지 조치
- 모델 가중치의 보안
시스템적 위험의 예시
- 대규모 허위 정보: 바이럴성 허위 정보 생성
- 사이버 공격: 정교한 악성코드 제작 지원
- 조작: 민주적 절차에 대한 영향
- 차별: 수백만 사용자 규모로 증폭된 편향
- 경제적 집중: 불균형적인 경쟁 우위
의무적 통지
공급자는 자사 모델이 이미 시장에 출시되어 있었더라도, 10²⁵ FLOP 기준치에 도달하면 2주 이내에 유럽 집행위원회에 통지해야 합니다.
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