Responsible AI
신뢰 및 컴플라이언스
InsightFace는 측정 가능한 공정성, 윤리적인 데이터 운영, Privacy by Design 아키텍처를 기반으로 엔터프라이즈용 face AI를 제공합니다. 모델 평가와 거버넌스를 지속적으로 개선하여 다양한 시장과 사용자 집단에서 더 안심하고 배포할 수 있도록 지원합니다.
엔터프라이즈 약속
제품 요구사항으로서의 bias 완화
인구통계학적 일관성을 핵심 품질 지표로 보고, 인종·성별·연령 그룹 전반에서 안정적인 성능을 유지하도록 지속적으로 최적화합니다.
투명한 데이터 거버넌스
명확한 권한이 있는 데이터셋, informed consent 기반의 private dataset, 또는 규정을 준수하는 Synthetic Data만 사용하며 엔터프라이즈 조달 기준에 맞춘 검토 절차를 적용합니다.
Privacy by Design 배포
프로덕션 아키텍처는 가능한 경우 원본 이미지 보관보다 비가역적인 Embedding 추출을 우선하여 운영 노출 위험을 처음부터 낮춥니다.
알고리즘 공정성
편향을 줄이면서 범용 정확도를 추구
우리는 "모두를 위한 기술" 원칙을 따르며, 다양한 인종·성별·연령 그룹에서도 안정적인 성능을 유지하는 것을 목표로 합니다.
다양한 benchmark 최적화: 모델은 5대륙과 여러 인종 집단을 포괄하는 글로벌 데이터셋에서 지속적으로 튜닝되며, under-represented groups 에 더 높은 학습 가중치를 부여해 인식 편향을 줄입니다.
Adversarial Debias 기반의 균형 평가: R&D 파이프라인에 Adversarial Debias 와 다차원 모니터링을 도입했으며, 내부 평가에서 Cross-ethnicity False Match Rate 를 업계 선도 수준까지 낮췄습니다.
엔터프라이즈 배포 관점의 검증: 공정성은 정확도, 지연 시간, 배포 적합성과 함께 검토되어 고객이 프로덕션 이전에 리스크를 더 명확히 파악할 수 있도록 합니다.
데이터 윤리
윤리적 데이터 소싱과 privacy-first 처리
데이터는 AI의 기반이지만 privacy는 넘을 수 없는 경계입니다. 우리는 sourcing, scrubbing, deployment architecture를 모두 compliance 관점에서 다룹니다.
규정 준수 소싱: InsightFace는 GDPR, CCPA 및 각국의 관련 규정을 기준으로 데이터를 확보합니다. 명시적 권한이 있는 데이터셋, informed consent로 수집된 private dataset, 보강용 compliant Synthetic Data만 사용합니다.
엄격한 PII scrubbing: 학습 파이프라인에 들어가기 전에 원본 이미지는 비식별화 과정을 거치고, 자동화 스크립트가 관련 personally identifiable information (PII)을 제거하여 모델 학습에 필요한 신호만 남깁니다.
특징 기반 privacy 보호: 핵심 배포 아키텍처는 원본 이미지 저장 또는 전송 대신 비가역적인 Embedding 벡터를 우선하여 시스템 설계 단계에서부터 유출 위험을 낮춥니다.
승인된 데이터셋 파트너십
학습 또는 평가에 사용할 수 있는 적법한 권한의 데이터셋을 제공할 수 있다면 팀에 문의해 주세요. 검토 후 유상 구매를 고려할 수 있습니다.
contact@insightface.ai데이터 프라이버시 및 보존
계약을 통해 구성할 수 있는 프라이버시 제어
프라이버시 정책은 상업적 협의의 일부입니다. 아래 기본값은 엔터프라이즈 고객 대상 일반적인 구성 방식이며, 구체적인 동작은 계약에서 정의됩니다.
임베딩 기반 처리를 기본값으로 권장합니다. 얼굴 특징은 원본 이미지 대신 비가역 벡터로 추출, 비교, 저장될 수 있습니다.
이미지 비보존 모드를 지원합니다. 클라우드 API 배포의 경우, 활성 추론 호출 이후 업로드된 이미지를 서버에 저장하지 않도록 요청할 수 있습니다.
데이터 보존 기간은 기본 고정값이 아니라 엔터프라이즈 계약에서 구성되므로, 고객 내부의 프라이버시 및 기록 관리 정책에 맞출 수 있습니다.
온프레미스 및 엣지 배포는 설계상 원본 이미지와 임베딩이 고객 환경 내에 머무르며, 추론 트래픽이 고객 네트워크 외부로 나가지 않습니다.
배포 옵션
데이터 흐름에 맞는 배포 모델 선택
InsightFace는 여러 배포 패턴을 지원합니다. 각각 데이터 흐름이 다르며 민감도와 운영 제약에 따라 적합한 방식이 다릅니다.
Cloud API
로컬 모델 풋프린트가 없는 호스팅 추론.
- Data flow
- 이미지 또는 사전 추출된 임베딩이 HTTPS로 호스팅 엔드포인트에 전송되고, 결과는 응답으로 반환됩니다.
- Fit for
- 파일럿, 민감도가 낮은 워크로드, 빠른 통합, 모델을 직접 호스팅하지 않으려는 제품 팀.
On-premise
고객 자체 인프라에서 모델을 실행합니다.
- Data flow
- 모든 얼굴 데이터, 임베딩, 추론 트래픽이 고객 환경 내에 머무르며 이미지 데이터가 InsightFace로 전송되지 않습니다.
- Fit for
- 규제 산업, 대규모 신원 확인, KYC, 출입 통제, 데이터 레지던시 요건이 엄격한 고객.
모바일 / 엣지 디바이스
InspireFace SDK를 통한 온디바이스 추론.
- Data flow
- 이미지는 디바이스에서 처리되며, 필요한 경우에만 매칭 결정과 같은 애플리케이션 수준 신호만 디바이스 외부로 전송됩니다.
- Fit for
- 컨슈머 모바일 앱, 임베디드 출입 통제, IoT 단말, 오프라인 또는 간헐적 네트워크 시나리오.
책임 있는 Face AI 활용
민감한 Face AI 애플리케이션에 대한 유스케이스 검토
얼굴 인식, 페이스 스왑, 신원 확인은 민감한 애플리케이션입니다. 상업용 라이선스와 API 액세스는 활성화 전에 의도된 배포에 대해 검토됩니다.
상업용 얼굴 인식 또는 페이스 스왑 모델을 승인하기 전에 의도된 유스케이스, 배포 환경, 최종 사용자 모집단을 검토합니다.
고객은 생체 데이터를 처리할 적법한 근거를 보유해야 하며, 현지 법률이 요구하는 경우 최종 사용자에게 고지와 선택권을 제공해야 합니다.
취약 계층 감시, 기만적 신원 사칭, 책임 있는 배포에 부합하지 않는 기타 용도를 위한 유스케이스는 승인하지 않습니다.
실제 사용이 합의된 범위에서 실질적으로 벗어나는 경우 승인은 재검토되거나 철회될 수 있습니다.
페이스 스왑 사용 정책
페이스 스왑 모델 및 API의 금지 유스케이스
페이스 스왑 모델과 API는 검토를 거친 크리에이티브, 엔터테인먼트, 제품 용도에 한해 라이선스됩니다. 다음은 명시적으로 범위 밖이며 승인되지 않습니다.
사기, 신원 도용, KYC 우회 또는 신원 확인 시스템을 무력화하려는 모든 시도.
실존 인물의 명시적이고 검증 가능한 동의 없는 사칭.
특정인을 모욕하거나 위협하기 위한 괴롭힘, 따돌림, 명예훼손 콘텐츠.
합성 NCII를 포함하여 어떤 개인의 동의 없는 성적 또는 친밀한 이미지.
사인, 미성년자, 취약 계층에 대한 허가받지 않은 얼굴 교체.
공인에게 귀속되는 조작된 발언, 선거나 공론을 조작하기 위한 오해를 유발하는 정치적 콘텐츠.
엔터프라이즈 검토 자료
보안, 법무, 구매 검토를 위한 자료
엔터프라이즈 고객은 내부 평가의 일환으로 다음 자료에 대해 당사 팀에 문의하거나 요청할 수 있습니다. 구체적인 산출물은 프로젝트별로 정의됩니다.
데이터 처리 요구사항 및 제안된 데이터 흐름.
보안 검토 질문 및 아키텍처 다이어그램.
클라우드, 온프레미스, 엣지를 위한 배포 아키텍처 옵션.
선택된 모델 또는 API에 대한 허용 사용 요구사항.
관할권에 관련된 컴플라이언스 및 프라이버시 요구사항.
프라이빗 데이터 벤치마킹을 포함한 모델 평가 방법론.
엔터프라이즈 구매자를 위한 운영 보증
Compliance 검토는 라이선스 범위, 배포 아키텍처, 데이터 처리 경계를 다루는 상업 논의에 포함됩니다.
프로덕션 롤아웃 전 지역별 요구사항, privacy 통제, 내부 승인 워크플로우에 대한 고객의 due diligence를 지원합니다.
고객 기대, 규제, 배포 시나리오가 변화함에 따라 benchmark와 governance 관행을 지속적으로 업데이트합니다.
귀사의 use case에 trust 또는 compliance 검토가 필요하신가요?
모델 라이선스, 배포 아키텍처, 데이터 소싱, 평가 요구사항을 귀사의 시장에 맞춰 상담해 보세요.