EuConform: 오픈소스 EU AI Act 규제 준수 도구로 AI 리스크 분류와 편향 테스트 자동화하기
EuConform은 EU AI Act 규제 준수를 위한 오픈소스 도구입니다. 오프라인 우선 방식으로 AI 시스템의 리스크 분류, 알고리즘 편향 감지, 규제 보고서 생성 기능을 제공합니다. GDPR 설계 원칙과 WCAG 2.2 AA 접근성을 준수합니다.
3줄 요약
- EuConform은 EU AI Act 규제 준수를 위한 100% 오프라인 오픈소스 도구로, AI 시스템의 리스크 분류와 알고리즘 편향 감지 기능을 제공합니다.
- CrowS-Pairs 방법론을 활용한 과학적 편향 측정과 Annex IV 준수 기술 문서 자동 생성 기능을 브라우저 내에서 실행합니다.
- MIT와 EUPL-1.2 이중 라이선스로 상업적 사용이 가능하며, GDPR 설계 원칙과 WCAG 2.2 AA 접근성을 완벽히 준수합니다.
📌 주요 내용
EU AI Act 규제 준수의 새로운 접근
EuConform은 EU AI Act 규제 준수를 위해 개발된 오픈소스 도구로, AI 시스템의 리스크 분류, 알고리즘 편향 감지, 규제 준수 보고서 생성 기능을 제공합니다. 가장 중요한 특징은 모든 처리가 클라이언트 측에서 이루어지는 오프라인 우선(Offline-first) 방식으로, 사용자 데이터가 외부 서버로 전송되지 않는다는 점입니다.
이 도구는 EU AI Act의 핵심 조항들을 기술적으로 구현했습니다. Article 5의 금지된 AI 시스템, Article 6-7과 Annex III의 고위험 사용 사례 분류, Article 9-15의 리스크 관리 및 투명성 요구사항을 포괄합니다.
리스크 분류 시스템
EuConform은 대화형 퀴즈 방식으로 AI 시스템의 리스크 수준을 분류합니다. 다음과 같은 EU AI Act 조항을 구현합니다:
| EU AI Act 참조 조항 | 적용 범위 |
|---|---|
| Article 5 | 금지된 AI 시스템 (위험 신호 지표) |
| Article 6-7 + Annex III | 리스크 분류 (8가지 고위험 사용 사례) |
| Article 9-15 | 리스크 관리, 데이터 거버넌스, 투명성, 인간 감독 |
| Annex IV | 기술 문서화 (보고서 구조) |
과학적 편향 감지 방법론
EuConform의 편향 감지 기능은 CrowS-Pairs 방법론(Nangia et al., 2020)을 기반으로 합니다. 이는 언어 모델의 사회적 편향을 측정하는 검증된 과학적 접근법입니다.
편향 측정 계산 공식:
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Score = mean(logprob_stereo - logprob_anti)
편향 수준 임계값:
- 0.1 초과: 경미한 편향 (Light Bias)
- 0.3 초과: 강한 편향 (Strong Bias)
두 가지 계산 방법
| 방법 | 정확도 | 사용 시점 |
|---|---|---|
| Log-Probability | ✅ 골드 스탠다드 | 브라우저 추론, logprobs 지원 Ollama |
| Latency Fallback | ⚡ 근사값 | logprobs 미지원 Ollama |
최상의 정확도를 위해서는 Ollama v0.1.26 이상과 logprobs 파라미터를 지원하는 모델(Llama 3.2+, Mistral 7B+)을 사용하는 것이 권장됩니다.
프라이버시 우선 아키텍처
EuConform은 다음과 같은 프라이버시 보호 기능을 제공합니다:
- 100% 오프라인 처리: transformers.js(WebGPU)를 사용한 클라이언트 측 처리
- 제로 트래킹: 추적 코드, 쿠키, 외부 폰트 미사용
- GDPR 설계: 데이터가 브라우저 밖으로 전송되지 않음
- 로컬 AI 모델 지원: Ollama를 통한 로컬 모델 사용 가능
로컬 AI 모델 연동 방법
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# 1. Ollama 설치 (ollama.ai에서 다운로드)
# 2. 모델 다운로드
ollama pull llama3.2
# 3. Ollama 서버 시작
ollama serve
# 4. 웹 인터페이스에서 "Ollama" 선택
Llama, Mistral, Qwen 계열 모델을 지원하며 자동 로그 확률 감지 기능이 있습니다.
기술 스택과 아키텍처
EuConform은 최신 웹 기술을 활용한 모노레포 구조로 구성되어 있습니다:
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euconform/
├── apps/
│ ├── web/ # Next.js 16 프로덕션 앱
│ └── docs/ # 문서 사이트
├── packages/
│ ├── core/ # 리스크 엔진, 공정성 메트릭, 타입
│ ├── ui/ # 공유 UI 컴포넌트
│ ├── typescript-config/ # 공유 TypeScript 설정
│ └── tailwind-config/ # 공유 Tailwind 설정
핵심 기술:
| 기술 | 목적 |
|---|---|
| Next.js 16 | App Router + React Server Components |
| TypeScript 5.9 | Strict 모드 타입 안정성 |
| Turborepo | 캐싱을 활용한 모노레포 관리 |
| Biome | 빠른 린팅 및 포맷팅 |
| transformers.js | 브라우저 기반 ML 추론 |
| Radix UI | 접근 가능한 컴포넌트 |
빠른 시작 가이드
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# 저장소 클론
git clone https://github.com/Hiepler/EuConform.git
cd EuConform
# 의존성 설치
pnpm install
# 개발 서버 시작
pnpm dev
# http://localhost:3001 접속
필수 요구사항:
- Node.js ≥ 18
- pnpm ≥ 10 (권장) 또는 npm/yarn
테스트 및 품질 관리
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# 단위 테스트 실행
pnpm test
# 커버리지 포함 테스트
pnpm test -- --coverage
# E2E 테스트 (Playwright 필요)
pnpm test:e2e
# 타입 체크
pnpm check-types
# 린팅
pnpm lint
접근성 및 국제화
- WCAG 2.2 AA 준수: 완전한 키보드 내비게이션 지원
- 다크 모드: 글래스모피즘 디자인과 완벽한 다크 모드 지원
- 다국어 지원: 영어 및 독일어 인터페이스 제공
👨💻 개발자에게 미치는 영향
규제 준수 자동화의 시작
EuConform은 AI 개발자들이 직면한 EU AI Act 규제 준수 문제를 기술적으로 해결하는 실용적인 도구입니다. 2027년부터 단계적으로 시행되는 고위험 AI 시스템 의무사항에 대비하여, 개발 단계부터 리스크 분류와 편향 감지를 자동화할 수 있습니다.
오픈소스 생태계로의 기여
MIT와 EUPL-1.2 이중 라이선스를 통해 상업적 프로젝트에서도 자유롭게 사용할 수 있으며, 포크하여 조직의 요구사항에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다. GitHub 저장소에서 활발한 커뮤니티가 형성되고 있어 기능 개선과 버그 수정에 기여할 수 있습니다.
프라이버시 중심 개발 패러다임
EuConform의 오프라인 우선 아키텍처는 민감한 AI 모델과 데이터를 외부로 전송하지 않고도 규제 준수 검증을 수행할 수 있는 방법을 제시합니다. transformers.js와 WebGPU를 활용한 브라우저 내 ML 추론은 클라우드 의존성 없이 AI 도구를 구축하는 새로운 가능성을 보여줍니다.
법적 자문의 한계 인식
도구 문서에서 명확히 밝히고 있듯이, EuConform은 기술적 가이드만 제공하며 법적으로 구속력 있는 적합성 평가를 대체하지 않습니다. 실제 규제 준수 결정에는 반드시 자격을 갖춘 법률 전문가의 자문이 필요합니다. 이는 개발자들이 기술과 법률의 경계를 명확히 이해해야 함을 시사합니다.
윤리적 AI 개발 문화
CrowS-Pairs 데이터셋을 활용한 편향 감지는 단순히 규제 준수를 넘어 책임감 있는 AI 개발 문화를 촉진합니다. 스테레오타입 쌍을 UI에 표시하지 않고 집계된 메트릭만 보여주는 설계는 유해한 편견을 강화하지 않으면서도 과학적 평가를 수행하는 윤리적 접근법을 보여줍니다.