「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」(법률 제20676호, 2026년 1월 22일 시행) 및 EU AI Act Annex III §3(b)에 따라 IntervU는 입시 평가 AI 시스템의 영향평가서와 위험등록부를 작성·공개합니다. 본 문서는 5년간 보관됩니다.
1. 고영향 분류 근거
한국 AI기본법은 채용·인사 평가 AI를 고영향 시스템으로 명시합니다. 입시 평가는 학생의 진로·교육 기회를 좌우하는 결정에 영향을 준다는 점에서 채용 평가와 본질적으로 동질하며, EU AI Act Annex III §3(b)는 '교육 수준 평가 AI'를 자동 고위험으로 분류합니다. IntervU는 보수적 해석을 따라 고영향 시스템에 준하는 거버넌스를 적용합니다.
2. 위험등록부 (NIST GenAI Profile 기반)
NIST AI RMF Generative AI Profile(NIST-AI-600-1, 2024.7)이 정의한 12개 위험 영역 중 IntervU에 해당하는 핵심 위험은 다음과 같습니다 — 환각(Confabulation), 편향(Harmful Bias), 데이터 프라이버시, 인간-AI 상호작용 의존, 정보 무결성, 가치 정렬. 각 위험에 대한 통제 및 잔여 위험은 별도 위험등록부 PDF로 향후 공개됩니다.
3. 핵심 통제 항목
(a) 모델 핀·버전 추적: 채점 결과 row에 model_id 기록. (b) 재현성 테스트: 동일 답변 N회 재채점 분산 측정. (c) 편향 모니터링: 학과·지역·성별별 점수 분포 자동 집계. (d) 인간 감독: 양극단·저신뢰 케이스 자동 인적 큐 라우팅. (e) 모델 교체 전 게이트: 회귀 테스트셋 KS-test 통과 시에만 prod 배포. (f) 5년 기록 보관.
4. 운영 책임자 및 갱신 주기
운영 책임자: IntervU 대표 (hello@intervu.kr). 본 영향평가는 (i) 모델 메이저 버전 변경 시, (ii) 학과·대학 신규 추가 시, (iii) 최소 1년에 1회 갱신됩니다. 변경 이력은 본 페이지 하단에 공개됩니다.