본문 바로가기

전체 글267

Day 70. (복습) 나만의 'AI 사용 원칙' 5줄 만들기 10주차 복습 날입니다. 이번 주에는 AI를 안전하고 올바르게 쓰는 방법들을 배웠습니다. 오늘은 그 내용을 정리하고, 나만의 AI 사용 원칙을 직접 만들어봅니다.이번 주 핵심 내용 정리Day 64. 개인정보·민감정보 보호- 주민번호, 계좌번호, 타인 개인정보, 회사 기밀은 AI에 입력하지 않는다.Day 65. 업무에서의 AI 수칙- 기밀 정보 금지 / 결과물 검토 의무 / 사용 여부 투명 공개Day 66. AI의 편향(bias)- AI는 학습 데이터의 편견을 흡수할 수 있으므로, 결과를 비판적으로 검토한다.Day 67. AI 생성물의 저작권- 상업적 사용 전에는 서비스 약관을 확인하고 법적 불확실성을 인지한다.Day 68. AI에 지나치게 의존하지 않기- AI는 도구이지 대체제가 아니다. 스스로 생각하고.. 2026. 9. 6.
Day 69. 'AI가 쓴 글'임을 밝혀야 할 때 어제 AI에 지나치게 의존하지 않는 방법을 배웠습니다. 오늘은 AI를 사용했을 때 그 사실을 밝혀야 하는 상황과 그렇지 않은 상황을 구분하는 방법을 이야기합니다.공개 여부를 결정짓는 두 가지 기준기준 1: 맥락과 기대독자나 수신자가 그 글이 나의 독창적인 생각이나 글쓰기 능력에서 나온 것이라고 기대하는가?예를 들어, 취업 자기소개서, 학교 과제, 공모전 응모작은 독자가 지원자·학생·지원자 본인의 글쓰기를 기대합니다. 이런 경우 AI를 활용했다면 공개하거나 규정을 확인해야 합니다.기준 2: 규정과 약관해당 상황에 AI 사용을 금지하는 명시적 규정이 있는가?학교 과제의 경우 AI 사용 금지 규정이 명시된 경우가 많습니다. 글쓰기 공모전은 약관에 AI 생성물 제출을 금지하는 경우가 늘고 있습니다. 반드시 확인.. 2026. 9. 5.
Day 68. AI에 지나치게 의존하지 않기 어제 AI 생성물의 저작권 문제를 살펴봤습니다. 오늘은 AI를 올바르게 쓰기 위한 또 하나의 중요한 태도, '적절한 거리두기'를 이야기합니다.편리함의 함정AI가 너무 편리하다 보니, 모든 것을 AI에게 물어보고 그 답을 그대로 따르는 습관이 생길 수 있습니다. 글을 쓸 때마다 AI에게 맡기고, 결정을 내릴 때마다 AI에게 물어보고, 생각해야 할 때 AI로 대체하는 패턴입니다.이것이 왜 문제일까요?판단력이 약해집니다: 스스로 생각하고 판단하는 근육을 쓰지 않으면 점점 약해집니다.내 목소리를 잃을 수 있습니다: 글쓰기를 항상 AI에게 맡기다 보면 내 고유한 표현 방식이 사라질 수 있습니다.창의성이 줄어들 수 있습니다: 아이디어를 직접 발전시키는 과정이 생략되면 창의적 사고 능력이 약해질 수 있습니다.건강한 .. 2026. 8. 28.
Day 67. 저작권과 AI 생성물의 권리 어제 AI의 편향 문제를 살펴봤습니다. 오늘은 AI가 만들어낸 결과물의 저작권이 누구에게 있는지 알아봅니다.AI 생성물의 저작권, 세 가지 쟁점쟁점 1: AI가 만든 것의 저작권은 누구에게 있나현재 대부분의 나라에서 AI가 만든 결과물은 저작권법상 보호를 받기 어렵습니다. 저작권은 인간 창작자에게 귀속되는 것이 원칙이기 때문입니다. 다만 사용자가 AI를 도구로 활용해서 창작물을 만들었을 때, 그 창작적 기여에 따라 달리 판단될 수 있습니다.쟁점 2: AI의 학습 데이터 저작권AI는 인터넷에 있는 수많은 글, 그림, 음악을 학습했습니다. 이 학습 데이터에 대한 저작권자들의 동의를 받았는지에 대한 소송이 전 세계적으로 진행 중입니다. 이 논의는 아직 해결되지 않은 부분이 많습니다.쟁점 3: AI 생성물의 상.. 2026. 8. 27.
Day 66. 편향(bias)이란 무엇이고 왜 생길까 어제 업무에서의 AI 사용 수칙을 배웠습니다. 오늘은 AI의 또 다른 중요한 문제인 '편향(bias)'을 살펴봅니다.편향이란 무엇인가편향이란 AI가 특정 집단이나 관점에 대해 불균형하게 반응하는 것을 말합니다. 중립적이어야 할 AI가 성별, 인종, 나이, 국적 등에 따라 다르게 반응하는 현상입니다.왜 생길까요? AI는 사람들이 만들어온 텍스트, 이미지, 데이터로 학습합니다. 그 데이터 속에 이미 사회의 편견이 담겨 있기 때문에, AI도 그 편견을 흡수할 수 있습니다.예를 들어 과거 뉴스 기사에서 CEO를 묘사할 때 남성을 중심으로 쓴 경우가 많았다면, AI는 "CEO"라는 단어를 남성과 더 강하게 연결 지을 수 있습니다.편향이 나타나는 방식이미지 생성: "의사를 그려줘"라고 했을 때 남성만 나오거나, ".. 2026. 8. 26.
Day 65. 회사·기관에서 AI 쓸 때의 기본 수칙 어제 개인정보와 민감정보 보호를 배웠습니다. 오늘은 직장이나 기관에서 AI를 사용할 때 알아야 할 기본 수칙을 살펴봅니다.업무용 AI 사용의 세 가지 원칙원칙 1: 기밀 정보 입력 금지회사의 미발표 제품 정보, 고객 데이터, 내부 재무 자료, 소송 관련 문서 같은 기밀 정보는 외부 AI 서비스에 입력하면 안 됩니다. 설령 편의성이 높아지더라도, 기밀 유출 리스크가 더 큽니다.원칙 2: 결과물 검토 의무AI가 만든 보고서, 이메일, 분석 결과물은 반드시 내가 검토하고 책임을 져야 합니다. "AI가 써준 거예요"는 책임을 면해주지 않습니다. 최종 제출 전에 사실 확인, 맥락 적합성, 오류 여부를 내가 확인해야 합니다.원칙 3: AI 사용 여부 투명하게 공개중요한 문서나 보고서에 AI를 활용했다면, 필요한 경.. 2026. 8. 25.
Day 64. 개인정보·민감정보, 어디까지 입력해도 될까 10주차에 오신 걸 환영합니다. 이번 주는 '안전하고 올바르게 쓰기' 주간입니다. AI를 올바르게 쓴다는 것은 내 이익뿐 아니라 타인과 사회를 고려하는 것을 포함합니다. 오늘은 개인정보와 민감정보 이야기입니다.챗봇에 넣으면 안 되는 정보AI 챗봇에 입력한 내용은 서비스 운영 목적으로 저장되거나 AI 학습 데이터로 활용될 수 있습니다. 아래 정보는 챗봇에 입력하지 않는 것이 원칙입니다.절대 넣으면 안 되는 것- 주민등록번호, 여권 번호- 계좌번호, 카드번호, 비밀번호- 타인의 개인정보 (이름+연락처+주소 조합)- 회사 기밀 정보, 미공개 재무 데이터- 의료 기록, 진단 내용주의가 필요한 것- 내 실명과 생년월일 조합- 구체적인 거주지 주소- 특정 개인을 식별할 수 있는 조합 정보어떻게 처리하면 될까민감 정.. 2026. 8. 24.
Day 63. (복습) 일부러 함정 질문을 던지고 검증해보기 9주차 마지막 날입니다. 이번 주에 AI 환각, 경고 신호, 출처 확인, 검증 3단계, 지식 컷오프, 숫자·통계 다루기까지 배웠습니다. 오늘은 이 모든 것을 활용해서 AI를 능동적으로 테스트해봅니다.AI의 한계를 능동적으로 탐색하기AI를 잘 쓰는 사람은 AI를 맹목적으로 따르지 않습니다. 오히려 AI가 어디서 약한지 직접 테스트해보고, 그 특성을 파악해서 더 현명하게 활용합니다.오늘은 일부러 함정 질문을 설계해서 AI의 응답 방식을 관찰합니다.함정 질문 설계 방법유형 1: 없는 정보 묻기존재하지 않는 인물, 책, 사건을 실재하는 것처럼 물어봅니다."2018년에 '김민준'이라는 사람이 쓴 '미래를 읽는 AI의 눈'이라는 책에 대해 알려줘."유형 2: 불가능한 정보 묻기AI가 알 수 없는 미래나 비공개 정보.. 2026. 8. 23.

티스토리툴바