이 문장을 2~3 문장 범위에서 요약해줘
 설명가능한 AI는 예를 들면, AI를 이용한 금융대출 심사결과에 대하여 그 결정 과정과 이유 등을 소비자에게 설명해 주는 등 AI의 신뢰성을 높이는 기술이다.
< ‘머신러닝 데이터 품질’ 표준화 과제 후속 작업 진행 >
 지난 4월 우리나라의 ‘머신러닝 데이터 품질’에 대한 신규 국제표준 제안(ETRI 하수욱 책임) 채택 후 표준화 작업을 계속 이어갔다.
 이 표준안은 AI 시스템에 입력되는 데이터의 품질 향상과 시스템 간 데이터 상호 운용성 확보에 중점을 두고 있으며, 우리나라는 데이터 품질 개요와 용어 정의 등에 대한 표준안 작업을 주도하였다. 
 한편, 우리나라 대표단은 최근 관심이 높이지고 있는 AI 거버넌스 지침에 대해 향후 표준화를 추진할 필요성에 대해 발표(이화여대 김경민 교수)하여 공론화하였다.
  AI를 통한 자동화된 의사결정으로 야기될 수 있는 위험(개인정보유출 등)을 최소화하기 위한 조직별 윤리규범, 신뢰성 있는 데이터 공급망, 사용지침 등 관리‧감독 방안
 이승우 국가기술표준원장과 김정렬 국립전파연구원장은 “국가 간 주도권 경쟁이 치열한 인공지능 국제표준화 분야에서 우리나라가 인공지능에 사용되는 머신러닝용 데이터 품질부터 설명가능한 AI 시스템과 AI 서비스 생태계까지 국제표준화 프로젝트 범위를 확대하는데 많은 기여를 했다”고 평가하고,
 “부처 간 협력과 산업계연구계의 적극적인 표준화 참여를 확산하기 위해 두 부처 합동으로 인공지능 산업표준화 워크숍을 11월에 개최할 예정이며, 
 빠른 시일내에 우리나라를 미국, 캐나다, 중국 등과 함께 인공지능 국제표준 선도국 대열에 합류하기 위한 지속적인 지원을 아끼지 않겠다“고 말했다.

지난 4월 우리나라의 ‘머신러닝 데이터 품질’에 대한 신규 국제표준 제안(ETRI 하수욱 책임) 채택 후 표준화 작업을 계속 이어갔다. 이 표준안은 AI 시스템에 입력되는 데이터의 품질 향상과 시스템 간 데이터 상호 운용성 확보에 중점을 두고 있으며, 우리나라는 데이터 품질 개요와 용어 정의 등에 대한 표준안 작업을 주도하였다.