분류 전체보기277 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. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 70 다음