분류 전체보기279 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. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 70 다음