네이버, ‘AI 안전성 체계’ 적용 사례 공개... ‘AI Safety Progress Report’ 첫 발간
네이버, ‘AI 안전성 체계’ 적용 사례 공개... ‘AI Safety Progress Report’ 첫 발간
네이버, ‘AI 안전성 체계’ 적용 사례 공개... ‘AI Safety Progress Report’ 첫 발간
- AI 서비스에서 발생 가능한 위험 110개 세부 항목으로 분류… 서비스 특성 반영하면서 전사 일관된 안전 기준 적용
- AI 답변 안전성도 유해성·사용성 관점에서 종합 평가… AI 서비스 전 과정에 안전성 체계 적용
2026-09-16
네이버㈜(대표이사 최수연)가 자체 AI 안전성 체계 ‘ASF 2.0’이 실제 서비스에 적용되는 과정과 구체적인 실행 사례를 담은 ‘AI Safety Progress Report’를 처음으로 발간했다고 16일 밝혔다.
ASF 2.0은 AI 모델의 성능과 위험 수준은 물론, 이용자와 서비스 보호까지 포괄하는 네이버의 AI 안전성 관리 체계다. 네이버의 ‘On-service AI’ 전략과 글로벌 AI 생태계 및 정책·제도 환경의 변화 등을 다각적으로 반영해 AI 서비스의 설계·개발부터 출시, 운영에 이르는 전 과정에서 안전성을 체계적으로 관리하는 것을 목표로 한다.
이번 리포트에는 ASF 2.0과 이를 기반으로 한 실행 체계 ‘CHEC 2.0’이 실제 서비스에 어떻게 적용되고 작동하는지 구체적인 사례와 함께 담겼다.
네이버는 우선 AI 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 법률적·사회적·산업적 사례를 바탕으로 110개 세부 항목으로 분류한 AI 위험 분류·식별 체계 ‘N-ARTI(NAVER AI Risk Taxonomy & Identification)’를 마련했다. N-ARTI는 서비스별 특성을 반영하면서도 전사적으로 일관된 안전 기준을 적용할 수 있도록 AI 위험을 체계적으로 식별·분류하는 것이 특징이다. 이를 바탕으로 생성형 AI 서비스가 제공하는 정보가 사전에 설정된 안전 기준을 벗어나지 않도록 관리하는 ‘가드레일’을 구축할 수 있다.
생성형 AI 서비스가 제공하는 답변의 안전성을 평가하는 ‘N-ASET(NAVER AI Safety Evaluation Toolkit)’도 마련했다. N-ASET은 AI 서비스의 응답을 ‘유해성’과 ‘사용성’이라는 두 가지 관점에서 종합적으로 평가하는 도구다. 단순히 유해한 답변을 차단하는 데 그치지 않고 이용자의 질의에 적절하게 대응했는지까지 함께 살펴봄으로써 안전성과 서비스 유용성을 균형 있게 평가할 수 있도록 설계됐다.
※ 유해성: 사용자에게 해를 끼칠 수 있는 내용을 포함하는지 여부
※ 사용성: 이용자의 질의에 적절한 방식으로 답변하고 필요한 안전 요소(면책 문구, 전문가 안내 등)를 갖추었는지 여부
네이버는 리포트를 통해 AI 쇼핑 에이전트와 날씨 서비스 등에서 AI 활용 사실을 표시·고지해 이용자에게 안내한 사례도 소개했다. AI 안전성을 위한 조치가 실제 서비스에서 어떻게 구현되고 있는지 이용자들이 직관적으로 이해할 수 있도록 적극적으로 소통한다는 취지다. 지난 6월 선보인 ‘AI탭’ 역시 CHEC 2.0을 기반으로 설계부터 출시까지 전 과정에서 AI 안전성을 점검한 대표적인 사례다.
네이버는 앞으로도 KAIST, 서울대 인공지능 정책 이니셔티브(SAPI), 고려대 인공지능안전연구센터, 인공지능안전연구소(AISI) 등 국내외 학계 및 전문기관과의 협력을 확대하며 AI 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 선제적으로 파악하고 예방·완화하기 위한 연구와 실천을 이어갈 계획이다.
원성재 네이버 AI Safety 센터장은 “AI 기술이 이용자의 일상에 빠르게 스며들면서 AI 안전성 역시 이론적 논의를 넘어 실제 서비스 환경에서 구체적으로 다뤄야 하는 단계에 접어들고 있다”며 “네이버는 AI의 개발과 이용 전 과정에서 인간 중심의 가치를 최우선으로 두고, AI 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 예방하고 완화할 수 있도록 ASF 2.0을 지속적으로 고도화하고 적용해 나갈 것”이라고 말했다. (끝)
