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Dev.toAI/ML
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Model-centric을 넘어 Workflow Layer 중심의 EU AI Sovereignty 구현
EU AI Sovereignty Belongs in the Workflow Layer
AI 요약
Context
단순 Model Layer의 지역적 배포만으로는 GDPR 및 EU AI Act의 엄격한 감사 요구사항을 충족하기 어려움. 특히 OCR, 데이터 추출, 인간 검토 단계가 결합된 복잡한 Business Workflow 내의 데이터 흐름 제어와 감사 추적성 확보가 기존 아키텍처의 한계점으로 작용함.
Technical Solution
- Model-centric 접근법에서 Workflow-centric 구조로의 전환을 통한 데이터 처리 전 과정의 가시성 확보
- Intake, Extraction, Review, Generation, Delivery로 이어지는 Pipeline을 표준화하여 Glue Code 최소화
- 모든 Content-processing Handoff 단계에 Audit-ready 설계를 적용하여 데이터 처리 경로의 투명성 강화
- n8n과 같은 Visual Workflow Runtime을 활용해 분산된 Vendor Stack을 통합하고 인증 및 에러 핸들링 체계 일원화
- 개인정보 처리 최소화 및 보존 정책을 Workflow Layer에서 직접 제어하여 Compliance 비용 절감
- 정형/비정형 데이터의 변환 및 검토 루프를 구조화하여 모델 출력의 불확실성을 제어하는 Human-in-the-loop 설계 도입
실천 포인트
- 파일 유입부터 최종 결과물 생성까지의 End-to-End 데이터 맵 작성 - 각 프로세서별 데이터 보존 기간 및 처리 주체(Sub-processor) 식별 - 모델 API 호출 외에 발생하는 Payload 복제 지점 및 로그 저장소 전수 조사 - 벤더별로 상이한 Retry 로직 및 Error Handling 체계의 통합 인터페이스 설계