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네이버, AI 안전성 체계 2.0 업데이트… 이용자·서비스까지 안전성 점검 범위 확대

- 8일 인공지능안전 서울 포럼서 ASF 2.0 공개… On-service AI, 최신 글로벌 트렌드 반영

- 이용자와 서비스 중심으로 안전성 관리 범위 확장… 분류 체계, 영향 평가 기준 등 세분화

- ‘AI 탭’에도 ASF 2.0 반영… 서비스 전 주기에 걸쳐 안전성 점검하고 외부 협업도 확대

2026-07-08

네이버㈜(대표이사 최수연)가 이용자들의 안전한 AI 서비스 경험까지 관리 범위를 확장한 AI 안전성 체계 ‘ASF^{(AI Safety Framework)} 2.0’을 8일 공개했다.

ASF 2.0은 네이버가 지난 2024년 AI 서울 서밋에서 공개한 ASF을 최신화하여, 이용자 보호 측면까지 확장된 개념을 담아낸 AI 안전성 관리 체계다. AI 기술 모델의 성능과 위험 수준을 중점적으로 관리해왔던 기존 ASF의 안전성 관리 범위를 확대, 사용자들이 실제로 경험하는 서비스를 중심으로 안전성을 관리한다는 점이 핵심이다.

네이버는 8일 서울시 강남구에서 개최된 인공지능안전 서울 포럼^{(SFASS, Seoul Forum on AI Safety & Security)}을 통해 ASF 2.0의 방향성과 구성요소, 강화된 분류·관리·실행 체계 그리고 앞으로의 활동 계획에 대해 공유했다.

발표에 나선 송대섭 네이버 AI Safety Policy 리더는 “AI를 둘러싼 기술과 서비스 및 정책과 제도 환경이 변화하며, 하나의 모델을 안전하게 만드는 문제를 넘어 다양한 AI 모델을 결합해 수천만 명이 사용하는 서비스를 어떻게 안전하게 설계하고 운영할 것인지의 문제로 확장되고 있다”며 ASF 2.0의 제정 배경을 밝혔다.

송 리더는 네이버 ASF 2.0에는 ▲AI탭, 쇼핑 AI 에이전트 등 고도화 중인 네이버 ‘On-service AI’ 전략 ▲글로벌 AI 생태계에서의 멀티 모델 환경의 확산 ▲AI기본법 제정 등과 같은 정책·제도 환경의 변화 등이 다각적으로 반영되었다고 부연했다.

ASF 2.0은 AI를 이용자와 서비스 관점에서 안전하게 관리하는 것을 목표로, AI 서비스의 출시부터 운영 전반에 이르는 모든 단계에서 안전성을 관리하게 된다. 이를 위해 기존 AI의 기술 모델을 중심으로 삼았던 관리 범위를 멀티 모델 환경 기반의 AI 서비스로 확장하고, 성능 중심의 단일 평가 기준 역시 맥락^(context), 활용사례^(use-case)와 영향^(impact)으로 세분화했다.

구체적으로 ▲AI 위험 분류 체계^{(AI Risk Taxonomy)}에 따라 AI 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 유형화하고, ▲AI 영향 평가 매트릭스^{(AI Impact Assessment Matrix)}에 따라 활용 영역 및 범위에 따른 예상 영향을 평가한다. ▲마지막으로, 해당 체계를 바탕으로 지속적인 안전성 평가와 사용자 피드백 등을 통해 이용자들이 AI 서비스를 지속적이고 안전하게 쓸 수 있도록 관리하게 된다.

네이버는 서비스 출시 과정에서 ASF 2.0이 일관되게 적용될 수 있도록 돕는 전사적 실행 체계 ‘CHEC 2.0’을 마련하기도 했다. 지난 6월 선보인 ‘AI탭’ 역시 CHEC 2.0을 통해 설계부터 출시 단계에 이르는 모든 과정에서 AI 안전성을 점검했다. 네이버는 AI 탭을 포함해 출시 예정이거나 이미 출시된 AI 기반 서비스들의 안전성을 CHEC 2.0을 통해 지속 점검해 나가겠다는 방침이다.

※ CHEC 2.0: Consultation on Human-centered AI’s Ethics and Safety Considerations

송 리더는 “네이버는 2021년 ‘네이버 AI 윤리 준칙’, 2024년 ‘NAVER ASF Beta’를 공개하며, AI 윤리 글로벌 흐름과 국내 정책 환경에 맞춰 AI 안전성 체계를 지속적으로 구체화해 나가고 있다”며 “앞으로도 AI 안전성에 대한 경험과 노하우를 축적해가며 학계, 정책, 외부 전문가 및 다양한 기관과의 협업을 통해 이러한 경험과 노하우를 공유하고 발전시켜 나갈 것”이라고 말했다. (끝)