AI 다크 패턴 벤치마크 다크벤치 정리: 챗봇이 사용자 자율성을 갉아먹는 여섯 가지 방식
아파트리서치가 만든 다크벤치는 브랜드 편향, 의인화, 스니킹, 아첨 등 대화형 AI가 사용자 자율성을 줄이는 여섯 가지 다크 패턴을 정의하고 모델별 성향을 비교 측정한 적대적 벤치마크입니다. 파리 AI 액션 서밋 발표 내용을 정리했습니다.
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AI TOPIC
AI 거버넌스 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 거버넌스 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 107편을 최신순으로 모았습니다.
신뢰할 수 있는 AI의 조건: 인간과 AI의 동반자 관계, 데이터센터 전력과 일자리 문제까지
영국의 책임 있는 AI 연구 프로그램을 이끄는 고팔 람천 교수의 세미나를 정리했다. 자율 시스템을 기계 단독으로 시험하는 관행의 한계와 생산성 착시, 데이터센터 전력·물 문제, 신입 일자리 감소까지 짚는다.
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AI 정렬의 한계와 견제·균형 구조: 애틀러스 컴퓨팅 에번 미야조노의 AI 거버넌스 강연
AI가 한 사람의 가치를 완벽히 학습해 주는 '정렬 상자'가 있어도 문제는 남는다. 누가 그 상자를 쓰는지, 가치가 충돌하면 무엇을 따를지 정할 구조가 없기 때문이다. 정렬을 넘어 검증 가능한 견제와 균형이 필요하다는 주장을 정리했다.
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AI 감시와 통제 연구 총정리: 굿하트 법칙, 통제 상실 분류, 사고 사슬 모니터링
IASEAI 2026 총회의 AI 감시·통제 세션 정리. 굿하트 법칙이 왜 정렬 실패로 이어지는지, 통제 상실을 어떻게 등급으로 나누는지, 사고 사슬 모니터링과 안전 필터가 실제로 무엇을 보장하는지 짚는다.
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AI 거버넌스 기조연설 정리: 합의보다 대화, 그리고 이미 움직이기 시작한 법적 책임
호주 AI 안전 포럼 2026 개회 기조연설을 정리했다. 국제 AI 안전 보고서가 다루지 않은 정책·거버넌스 공백, 합의를 목표로 삼으면 안 되는 이유, 그리고 법원 판결과 각국 규제가 이미 움직이기 시작한 방식을 짚는다.
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AI 경제 파급의 3단계: 증강·자동화·재구성과 에이전트 시장의 개방성 문제, 마이크로소프트 리서치 발표
마이크로소프트 리서치 경제학자가 AI의 경제적 충격을 증강·자동화·재구성 세 단계로 나눠 설명했다. 진짜 변화는 3단계 재구성에서 오지만, 그 앞을 막는 병목은 기술이 아니라 조직과 제도라는 진단이다.
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AI 검증 기술이란 무엇인가: 데이터센터 전력계로 국제 AI 합의를 감시하는 하드웨어 감시 방식
모델 가중치를 열어보지 않고도 칩과 데이터센터를 관찰해 AI 시스템에 관한 사실을 증명하는 'AI 검증' 기술을 호주 AI 안전 포럼 발표로 살펴본다. 한국 같은 중견국이 이 분야에서 얻을 수 있는 세 가지 이점도 함께 정리했다.
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신뢰 기반 무역과 AI 스택, 통상 규범이 프런티어 AI 개발 속도를 가르는 이유
호주 AI 안전 포럼 발표 요약. G7·호주 각료 발언 2만 6천 건 분석으로 2019년 이후 뚜렷해진 '신뢰 기반 무역' 흐름을 짚고, 한국 같은 중견국의 주권 AI 전략에 던지는 함의를 정리한다.
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돌봄 현장의 AI 전사 도구 실태: 기록 시간 절감과 허구 기록, 지자체별 규정 혼선
옥스퍼드 AI 윤리연구소 서밋 패널이 사회복지 현장의 AI 전사 도구를 점검했다. 기록 시간이 크게 줄었다는 증언과 함께 없던 내용이 기록에 등장하는 사례, 인간 검토의 편차와 규제 공백이 함께 보고됐다.
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돌봄 현장의 AI 거버넌스: 옥스퍼드 사회적 돌봄 서밋이 제시한 책임 있는 사용 기준
옥스퍼드대 AI윤리연구소가 연 사회적 돌봄 서밋 개막 세션에서 돌봄 종사자와 기술 공급자, 연구자가 한자리에 모여 돌봄에 쓰이는 AI의 책임 있는 사용 기준과 규제 공백, 현장의 도입 격차, 그리고 돌봄 제도 자체의 가치 문제를 함께 짚었다.
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AI 정렬을 과정으로 바꾸기: 오드리 탕의 시민 AI와 대만 딥페이크 광고 규제 사례
오드리 탕과 캐럴라인 그린이 SXSW 런던에서 결과가 아닌 절차로 AI를 정렬하는 시민 AI 구상을 설명하며, 무작위 시민 숙의로 딥페이크 광고를 줄인 대만 사례와 가정에서 돌리는 소형 모델 이야기를 전했다.
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AI 데이터 편향 사례 총정리: 서구 편중 학습이 만든 이미지·의료·금융 차별과 현지 대안
NDC 코펜하겐 2026 강연 정리. 영어 중심 학습 데이터와 저임금 라벨링 노동, 산소포화도 측정기와 서구식 신용평가 사례로 AI 편향이 커지는 구조를 짚고, 몽크 척도와 아프리카 핀테크 같은 대안을 함께 소개한다.
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프런티어 AI 일시정지 국제 조약 제안: 통제 상실 위험과 검증 가능한 3단계 구조 정리
호주 AI 안전 포럼 2026 발표를 정리했다. AI 연구자 설문이 내놓은 멸종 위험 추정치와 국지적 규제의 한계, 학습 규모 상한·투입물 검증·집행으로 이뤄진 국제 조약 구상, 그리고 자주 나오는 세 가지 반론까지 함께 짚는다.
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돌봄 윤리로 본 AI의 조건 — 옥스퍼드 시빅 AI 컨퍼런스 조앤 트론토 기조강연 정리
옥스퍼드대 AI윤리연구소가 연 시빅 AI 컨퍼런스의 개회와 기조강연을 정리했다. 돌봄 윤리 이론가 조앤 트론토는 돌봄을 다섯 국면의 활동으로 규정하고, AI를 도구가 아닌 제도로 보자고 제안하며 돌봄을 표방하는 나쁜 돌봄의 위험을 경고했다.
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돌봄 노동자가 설계한 AI 실험 - 미국 가사노동자연합 애스크 아야와 노동자 거버넌스
옥스퍼드대 AI·사회적돌봄 서밋 패널 정리. 미국 가사노동자연합은 기술을 만들기 전에 노동자 거버넌스부터 세웠고, 1천 명 넘는 노동자가 함께 설계한 AI 비서 애스크 아야를 돌봄 현장에 내놓았다.
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AI 안전은 시스템 문제다: 모델 경계를 넘어선 위험과 대응, 호주 AI 안전 포럼 2026 발표 정리
호주 AI 안전 포럼 2026에서 CSIRO 연구진이 발표한 내용을 정리했다. 편향과 환각을 줄이는 모델 내부 개선만으로는 부족하며, AI가 실제 인프라에 연결되면서 생기는 속도 격차와 연쇄 파급을 시스템 차원에서 다뤄야 한다는 문제 제기다.
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오드리 탕 기조연설 정리: 시민 AI와 돌봄의 6원칙, 대만 딥페이크 사기 대응 사례
옥스퍼드 시민 AI 콘퍼런스 기조연설에서 오드리 탕은 모든 것을 관장하는 단일 초지능을 단일 재배에 비유하고, 대만의 딥페이크 사기 대응 사례를 들어 지역에 뿌리내린 작은 AI들의 생태계를 제안했다.
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멀티 에이전트 AI 안전성, 조직 경계를 넘는 에이전트 위험과 세 가지 거버넌스 계층
그래디언트 인스티튜트 앨리스터 리드가 AI 안전 포럼에서 조직 경계를 넘는 멀티 에이전트 위험을 세 가지 거버넌스 계층으로 정리하고, 개별 에이전트의 안전이 시스템 안전을 보장하지 않는 이유를 설명했다.
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임상 AI 보증 원칙 총정리 — 약물감시 전문가가 말하는 의도된 사용·검증·변경관리·책임 소재
AI 안전 포럼 2026에서 약물감시 전문가 칼 부페가 임상 현장의 AI 보증 관행을 설명했다. 의도된 사용 정의와 검증, 변경 모니터링이 의무이고 최종 책임은 서명한 사람이 진다는 원칙을 짚었다.
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AI 거버넌스 프레임워크를 골라도 남는 공백, 중견기업 이사회가 마주한 실행의 문제
호주 AI 안전 포럼 강연에서 AI 거버넌스 자문가는 프레임워크가 부족해서가 아니라 그것을 읽은 뒤 무엇을 할지가 비어 있어서 문제가 생긴다고 지적했다. 전담 리스크 조직 없이 도입을 결정해야 하는 중견기업 이사회의 현실을 짚는다.
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AI 투명성 공시의 빈틈: 호주 상장사 101곳 분석이 드러낸 정보 비대칭의 실체
호주 AI 안전 포럼 발표를 정리했다. 상장사 101곳의 개인정보 처리방침을 훑어보니 AI를 언급한 곳은 32%, 기술 이름을 밝힌 곳은 3%, 거부권을 준 곳은 100곳 중 한 곳뿐이었다는 조사 결과를 담았다.
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국제 AI 안전 보고서 패널 정리: 증거 공백과 책임 제도, AI 신원 등록이 필요한 이유
30개국 100여 명이 참여한 국제 AI 안전 보고서를 두고 벤지오와 해드필드, 리비가 나눈 패널 토론 내용을 정리했다. 증거 공백과 사전예방 원칙, 책임·보험 제도 논쟁과 AI 신원 등록 과제가 핵심 쟁점이다.
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AI 사전 허가제와 초지능 개발 중단 요구 — 미래생명연구소 앤서니 아기레 인터뷰
미래생명연구소 대표 앤서니 아기레가 프런티어 AI에 항공기·의약품 수준의 사전 허가제를 도입하고, 증명 가능한 안전성이 확보되기 전에는 초지능을 개발하지 말아야 한다고 말했다. 소수 기업과 AI 네트워크로 결정권이 쏠리는 권력 집중 위험도 함께 짚었다.
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책임 있는 AI란 무엇인가: 마이크로소프트 사라 버드가 말하는 에이전트 시대의 신뢰와 감독
마이크로소프트 책임 있는 AI 총괄 사라 버드가 에이전트가 코드를 쓰고 검토하는 시대에 인간 감독을 어디에 둘지, 책임은 모델 제공자와 앱 개발자와 사용자 중 누구에게 있는지를 층위별로 설명했습니다.
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AI 쿠데타 위험 분석 — 군사·행정부·기업 쿠데타와 단독 충성, 비밀 충성, 독점 접근
AI 안전 연구자 톰 데이비드슨이 AI가 쿠데타를 가능하게 만드는 경로를 설명한다. 군사·행정부·기업 쿠데타 시나리오와 단독 충성·비밀 충성·독점 접근이라는 세 위험 요인, 지금 준비할 수 있는 기술·제도 대응을 정리했다.
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딥마인드 AGI 안전 접근법 해설: 오남용과 오정렬을 가르는 네 가지 전제와 그 한계
구글 딥마인드 연구자가 자사 AGI 안전·보안 기술 보고서의 전제를 직접 설명했다. 현 패러다임 지속, 인간 상한 부재, 불확실한 시점, 근사 연속성이 각각 무엇을 뜻하고 어디서 무너지는지 정리했다.
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EU AI법 가치사슬 책임 배분의 허점, 계약만으로는 AI 위험을 관리할 수 없는 이유
AI 시스템이 여러 회사의 부품을 조립해 만들어지는 시대에 사고가 나면 누가 책임지는가. 응급 출동 AI라는 가상 사례로 EU AI법의 가치사슬 조항을 뜯어본 법학 발표를 정리했다. 계약으로 협력을 확보하라는 규정이 왜 무너지는지 살펴본다.
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앤트로픽 vs 미 국방부, AI는 누구에게 정렬돼야 하나 - 드와케시 파텔 에세이 해설
미 국방부가 앤트로픽을 공급망 위험으로 지정했다. 드와케시 파텔은 이 충돌이 대중 감시 비용의 붕괴, 정렬의 대상은 누구인가, AI 규제 권한을 정부에 넘겨도 되는가라는 더 큰 질문을 앞당겼다고 말한다.
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권력 추구 AI 위험 정리: 목표 오작동, 정렬 위장, 통제 상실까지 다섯 단계 논거
AI가 장기 목표를 갖고 힘을 추구하게 되는 경로를 다섯 단계 논거로 정리한 80,000 Hours 기사 낭독. 명세 게이밍과 정렬 위장 같은 실제 관측 사례, 재앙 확률 추정치, 그리고 열 가지 반론에 대한 답을 함께 다뤘다.
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요슈아 벤지오 AI 위험 3가지: 혼돈·권력 집중·통제 상실과 글로벌 공공재 해법
튜링상 수상자 요슈아 벤지오가 스탠퍼드 디지털경제연구소 에세이에서 제시한 혼돈·권력 집중·통제 상실이라는 세 가지 AI 위험과, AI를 기후변화나 핵처럼 글로벌 공공재로 관리하자는 국제 협력 구상을 정리했다.
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윌 맥어스킬 인터뷰 정리: AI 캐릭터, 위험 회피 설계, AI와의 거래, 그리고 비아토피아
철학자 윌 맥어스킬이 80,000시간 팟캐스트에서 AI의 성격 설계, 아첨 문제, 위험 회피를 이용한 AI와의 거래, 지금 멈추자는 주장에 대한 반론, 비아토피아 구상까지 초지능 전환기의 쟁점을 짚었다.
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요슈아 벤지오 사이언티스트 AI: 강화학습 없이 정직한 예측기를 만들어 AI 안전을 확보하는 법
튜링상 수상자 요슈아 벤지오가 밝힌 사이언티스트 AI 구상 정리. 신경망 구조는 그대로 두고 학습 목표와 데이터 표기만 바꿔 정직한 예측기를 만든 뒤, 이를 가드레일과 에이전트로 확장하는 경로와 비용·권력 집중 문제까지 짚었다.
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ISO 42005 AI 영향평가를 학부 1학년 수업에 넣은 실험 — 호주 대학의 교육 사례
AI가 교육에 무엇을 하는지가 아니라, 교육이 AI에 대해 무엇을 하고 있는지 묻는 발표다. 호주 대학이 AI 영향평가 국제표준을 컴퓨터공학 1학년 수업에 도입한 과정과 결과, 그리고 표준 자체의 한계까지 짚는다.
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구글 딥마인드 AGI 안전 총괄 로힌 샤 인터뷰 — 정렬 실패, 사고 사슬 감시, 지능 폭발
구글 딥마인드에서 AGI 안전·정렬을 이끄는 로힌 샤가 파국적 정렬 실패는 기본값이 아니라고 말한다. 안전 약속보다 제3자 감사를, 배포 전 평가보다 사고 사슬 감시를 앞세우는 이유와 지능 폭발 시점에 대한 그의 예상을 짚는다.
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AI 안전 거버넌스 국제 비교: 영국·EU·한국 AI안전연구소가 짚은 수렴 지점과 남은 균열
영국 AI보안연구소, EU AI 사무국, 한국 AI안전연구소 관계자가 한자리에서 각국 규제를 비교했다. 시험 도구와 절차는 빠르게 닮아가지만, 의무 평가를 언제 발동할지에 대한 기준은 여전히 갈렸다.
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중견국 AI 국가안보 전략 — 기술 스택 없이 주권적 통제력을 확보하는 세 가지 길
호주 랜드 연구자가 AI 안전 포럼에서 내놓은 중견국 전략. 모델·데이터·연산을 소유하지 못한 나라도 공급망의 길목과 연합 구매력, 규범적 신뢰를 지렛대로 삼으면 AI 안보의 결정권을 지킬 수 있다고 주장한다.
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AI법 없이도 AI를 규제한다: 호주 사례로 본 기업 AI 거버넌스 체크리스트와 그림자 AI 문제
호주는 전용 AI법을 만들지 않기로 했지만 프라이버시·소비자·차별금지법과 이사의 의무가 이미 AI를 규율한다. 현직 변호사가 짚는 그림자 AI 문제와, 조직 규모와 무관하게 갖춰야 할 AI 거버넌스 요소를 정리했다.
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AI 데이터 주권과 보건 연구 거버넌스: 호주 ARDC 사례로 본 국가 인프라 전략
호주 보건 연구가 역외 클라우드와 폐쇄형 모델에 의존하면서 생긴 데이터 주권 문제와 영국 바이오뱅크 데이터 유출 사건, 그리고 연구자가 실제로 쓸 수 있게 설계한 윤리·거버넌스 프라이머의 구조를 정리했다.
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AGI 타임라인 논쟁과 재귀적 자기개선: 토비 오드가 짚은 AI 위험과 모라토리엄 설계
옥스퍼드 토비 오드는 AI가 스스로를 개선해 지능이 폭발할 가능성은 낮게 보면서도 무시할 수 없다고 말한다. 재귀적 자기개선이 위험해지는 네 갈래 경로와 미중 검증 방안, 그리고 '모른다'를 인정하는 넓은 타임라인 관점을 정리했다.
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AI 안전과 민주주의의 관계: 제이미 프리스톤이 말하는 조율 능력과 권력 집중의 위험
호주 AI 안전 포럼 2026 강연에서 독립 연구자 제이미 프리스톤은 언어와 민주주의를 인류가 발명한 조율 기술로 설명하며, AI가 아래쪽의 조율 능력을 깎으면서 위쪽이 다수를 필요로 하지 않게 만드는 첫 기술일 수 있다고 경고했다.
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AI 사고 의무 보고 제도란 무엇인가: 호주가 EU·캘리포니아 선례에서 배우려는 규제 설계
AI로 인한 피해는 지금도 산발적으로만 알려진다. 호주 AI 안전 포럼 발표는 개인정보와 소비자 규제가 남기는 사각지대를 짚고, 탐지와 보고에서 조사와 학습으로 이어지는 AI 사고 의무 보고 제도를 단계적으로 제안한다.
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호주 AI 정책 18대 과제 — AI안전연구소 예산 1억 달러와 디지털 주의의무 도입
호주 무소속 연방하원의원이 약 40명의 이해관계자와 지역 주민 의견을 모아 정부가 지금 당장 착수해야 할 AI 정책 18개를 제안했다. AI안전연구소 예산 1억 달러 증액, 디지털 주의의무 도입, 투명성·사고 보고 의무화가 핵심이다.
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AI 감시 가능성 상실: 사고 사슬 모니터링의 한계와 대응 — 영국 AI안전연구소 발표 정리
영국 AI안전연구소 연구팀이 여러 기관 전문가 인터뷰와 문헌 조사로 정리한 '감시 가능성 상실' 문제를 짚는다. 사고 사슬 모니터링은 왜 흔들리는지, 갑작스러운 아키텍처 변경이 무엇을 앗아가는지, 지금 당장 할 수 있는 값싼 대책은 무엇인지 살핀다.
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미중 AI 경쟁 서사 다시 보기 — AGI 단일 경쟁 가정의 허점과 중국 AI 전략 전문성이 필요한 이유
AI 정책 연구자가 미중 AI 경쟁 서사의 전제를 하나씩 검증한다. 중국은 AGI를 향한 단일 경쟁이 아니라 다른 싸움을 하고 있으며, 중견국에는 과장된 서사와 실제 위험을 가려낼 중국 AI 전문성이 필요하다고 강조한다.
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AI 위험 우선순위 전문가 조사 — 사이버공격·권력집중·허위정보가 5년 내 최대 위협
MIT 연구팀이 국제 AI 전문가 270여 명을 상대로 3라운드 델파이 조사를 진행했다. 향후 5년간 가장 심각한 위험은 무엇인지, 어떤 산업이 가장 취약한지, 그리고 책임과 피해가 서로 어긋나 있는 구조를 정리했다.
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자율 AI 시대 기업 준비법: 거버넌스는 문서가 아니라 아키텍처, 쏘트웍스 AI 책임자 인터뷰
에이전트가 운영 데이터베이스를 지운 사고는 AI의 폭주가 아니라 통제 장치의 부재였다. 쏘트웍스 데이터·AI 총괄이 짚은 자율 AI 도입 조건과 거버넌스 설계, 경영진이 나중에 후회할 선택을 정리했다.
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LLM 해석가능성 강연 정리: 설명가능성과의 차이, 희소 오토인코더와 어트리뷰션 그래프까지
NDC 토론토 2026에서 미셸 프로스트가 대규모 언어 모델의 내부를 들여다보는 해석가능성을 정리했습니다. 설명가능성과 무엇이 다른지, 고전 기법이 왜 흔들리는지, 앤스로픽 논문 네 편이 어떤 흐름으로 이어지는지를 한 시간으로 압축했습니다.
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AI 안전 연구의 세 가지 축: 모델 견고성, 멀티에이전트 위험, 권력 집중 문제
유로세이프AI의 사무엘 심코가 AI 안전 연구를 모델 수준의 견고성, 에이전트 간 상호작용, 민주주의 제도에 대한 권력 집중이라는 세 가지 축으로 정리하고, 각 축에서 진행 중인 연구 사례와 남은 공백을 짚었다.
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AI와 자본주의 강연 정리: 식민지 역사에서 읽는 기술 독점, K자형 경제, 그리고 대안들
창업자이자 투자자인 아슈토시 데사이가 AI 콘퍼런스에서 던진 경고다. 동인도회사부터 오늘의 실리콘밸리까지 기술 우위가 자본을 노동과 거버넌스 위에 올려놓은 과정을 짚고, 그가 제시한 제3의 대안들을 정리한다.
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IASEAI 2026 AI 안전·윤리 실행 세션 정리: 거버넌스 신뢰, 결정론적 안전, 에이전트 안전 벤치마크
IASEAI 2026 마지막 트랙이 AI 안전·윤리를 실무로 옮기는 문제를 다뤘다. 미국 여론의 거버넌스 선호, 결정론적 안전 규제의 공백, 공정성 연구와 실무의 간극, 에이전트 안전 벤치마크를 정리한다.
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AI 책임성 어떻게 작동시키나 — 예견 가능성, 책임보험, 알고리즘 감사, 내부고발 보호까지
법은 예견 가능한 결과에만 책임을 묻지만 AI 행동은 만든 사람도 예측하지 못한다. IASEAI 2026 세션에서 논의된 추정 규칙 전환, 책임보험과 공적 보상기금, 편향 감사 도구, 내부고발자 보호 장치를 차례로 정리했다.
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AI 인식론 쟁점 총정리: LLM의 이념 편향과 암기 착시, 안전·윤리 연구의 단절까지
국제 AI 안전·윤리 학회 IASEAI 2026 세션에서 연구자들은 대형언어모델이 제작자의 이념을 반영하고, 암기 탓에 자기 능력을 과대평가하며, 안전과 윤리 연구가 서로 단절돼 있다는 실증 결과를 내놨다.
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AI 주권 논쟁 정리: 데이터센터 운영권, C2PA 표준, 초지능 국제협정 (IASEAI 2026)
유네스코 파리 본부에서 열린 IASEAI 2026 세션 정리. 미국 기업이 해외 데이터센터 가치의 48%를 운영한다는 연구부터 초지능 개발을 미루자는 국제협정 초안까지, AI 통치권을 둘러싼 아홉 편의 논의를 짚었다.
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AI 시대의 인간 가치와 사회 규범: 딥페이크, LLM 정치 편향, 글로벌 AI 규제 현황
IASEAI 2026 학술대회의 인간 가치와 사회 규범 세션을 정리했다. 영상 진실성의 붕괴, 언어모델이 권위주의 인물을 롤모델로 제시하는 문제, 원칙에서 집행으로 넘어가는 AI 거버넌스와 보험 의무화 논의까지 다룬다.
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AI 에이전트 보안 정리: 권한 최소화가 무너진 이유와 에이전트를 감시하는 작은 모델
자율 코딩 에이전트가 기업 안으로 빠르게 들어오면서 기존 보안 통제가 흔들리고 있다. 권한 최소화 원칙이 왜 무너지는지, 에이전트를 감시하는 소형 모델이 왜 필요한지, 이스라엘 보안 스타트업 대표의 설명을 정리했다.
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핀테크 CEO를 그만두고 AI 안전으로: 커리어 전환 과정과 컴퓨트 거버넌스 이야기
세르비아 출신 엔지니어가 핀테크 회사 대표직을 내려놓고 AI 안전 분야로 옮긴 과정을 들려준다. 산악구조대와 레이더 개발을 거친 경력, 방향을 바꾸게 한 논지, 이 분야에 들어오려는 사람에게 권하는 접근을 정리했다.
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AI 안전 커리어 전환 사례: 양자컴퓨팅 박사에서 런던 AI 안전 조직 LISA 대표가 되기까지
양자컴퓨팅 박사와 공공부문 전략 컨설팅을 거쳐 AI 안전 비영리로 자리를 옮긴 크리스 바의 이야기다. 정부 규제의 한계, 추론 스케일링이 컴퓨트 거버넌스에 던진 숙제, 진로 전환에 대한 조언을 담았다.
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아프리카 AI 거버넌스 현황 — 54개국 정책·법 1,034건을 추적한 카네기 연구가 보여준 규제 지형
카네기 국제평화재단의 아프리카 기술정책 추적기는 54개국과 아프리카연합이 공포한 디지털 정책·법·규정 1,034건을 모았다. AI 전략을 만든 나라는 15개국, 데이터보호법은 44개국, 사이버보안법은 48개국이며 AI 전용 법률은 아직 없다.
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AI 안전 인재 병목 정리 — 자금은 넘치는데 실제 안전·보안 인력은 연 25%만 늘어난다
AI 종사자의 0.1%만 프런티어 안전·보안 업무를 맡는다. MATS 공동대표 라이언 키드가 자금은 남아도는데 전문 인력만 부족한 AI 안전 분야의 구조와, 사람을 키우는 데 필요한 세 가지 조건을 짚었다.
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AI 에이전트 신원과 통제 증명: 오픈소스에 이름을 붙인 사람이 짚는 섀도 에이전트 문제
1998년 '오픈소스'라는 이름이 붙던 자리에 있었던 브라이언 벨렌도프가 AI 에이전트 시대의 보안을 이야기한다. 섀도 IT에서 섀도 에이전트로, 에이전트의 신원과 권한 범위, 책임 회피 문제를 정리했다.
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AI 안전 커리어: 정치학 전공자가 오픈AI 레드팀을 거쳐 구글 딥마인드로 간 길
정치학을 전공한 뒤 오픈AI 레드팀을 거쳐 구글 딥마인드에서 AI 윤리·안전을 맡게 된 담당자의 인터뷰. 700번의 지원, 레드티밍의 실제, 오픈AI를 떠난 이유, 비기술 전공자의 진입 전략을 정리했다.
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AI 안전·거버넌스 커리어 전환기, 비전공 제너럴리스트가 유럽 AI 정책 분야로 가는 길
호주에서 프리미엄 반려동물 리조트를 15곳까지 키운 창업자가 번아웃과 GPT-3.5 등장을 계기로 유럽 AI 정책 인재 양성으로 방향을 튼 과정과, 인맥 없이 새 분야에 진입한 첫 1년, 정책 인력 파이프라인의 현실을 정리했다.
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AI 안전 인재 파이프라인 이야기 — MATS 공동대표가 말하는 연구자 대신 조직을 만든 이유
양자물리 박사에서 AI 안전 연구자 양성 프로그램 운영자로 옮겨간 라이언 키드의 인터뷰. 좋은 연구자를 가르는 세 가지 축, 이 분야의 진짜 병목으로 그가 지목한 역할, 그리고 그가 그리는 좋은 미래를 정리했다.
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IASEAI 2026 정리: AI 실패 탐지와 대응, 법 위반 벤치마크부터 증언 아카이브 보호까지
IASEAI 2026 세션에서 연구자 9명이 AI 실패를 찾아내고 대응하는 방법을 발표했다. EU 법 위반 벤치마크, 모델의 성능 은폐 탐지, 기만적 정렬 평가, 위임 판단 이론, 증언 아카이브 보호까지 핵심 내용을 정리했다.
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AI 칩 물리 보안: 레이저 프로빙과 하드웨어 임플란트, 그리고 연산량 검증 퍼즐
13년간 칩 물리 보안을 연구한 WPI 교수가 국가급 공격자를 가정할 때 AI 칩이 어떻게 뚫리는지, 레이저 프로빙과 하드웨어 임플란트 사례를 들어 설명하고 임피던스 센서와 암호 퍼즐이라는 대응책을 제시했다.
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기업 AI 투자 93대 7의 함정: 딜로이트 CTO가 짚은 도입 실패 원인과 에이전트 거버넌스
기업 AI 지출의 93%가 기술과 도구에 몰리고 문화와 변화 관리에는 7%만 쓰입니다. 딜로이트 최고기술책임자가 파일럿이 확산되지 못하는 이유와 토큰 비용 통제, 에이전트 거버넌스 방안을 차례로 설명한 대담을 정리했습니다.
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기업 생성형 AI 확산의 병목은 평가다: BNY·QBE·컴캐스트 실무자 좌담 정리
은행 BNY와 보험사 QBE, 통신사 컴캐스트의 AI 책임자가 말하는 생성형 AI 확산의 현실입니다. 왜 투자 대비 효과를 입증하기 어려운지, 평가 체계를 어떻게 만들고 있는지, 무엇을 먼저 잡아야 하는지 좌담 내용을 정리했습니다.
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알고리즘 검열과 공감형 AI: 데 카이가 말하는 21세기 지식 공유지와 넥 정보 문제
추천 알고리즘은 무엇을 보여줄지보다 무엇을 끝내 보여주지 않을지를 결정한다. AI 연구 45년의 데 카이가 양극화와 정보 장애, 그리고 인지적 공감을 갖춘 AI가 왜 필요한지를 짚은 강연 내용을 정리했다.
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개방형 vs 폐쇄형 AI 논쟁 정리: 탈중앙 학습과 데이터 주권, 감사 가능한 개발까지
AI가 경제 인프라가 된 지금 그 통제권을 소수 기업이 쥔 구조는 안전한가. 탈중앙 학습과 데이터 소유권, 감사 가능한 개방형 개발이 실제 대안이 될 수 있는지 짚은 국제 콘퍼런스 토론을 정리했다.
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AI 추론 검증 원리: 비결정성 문제와 신뢰실행환경(TEE), 조약 검증으로 가는 길
하버드 박사과정 로이 린버그가 FAR.AI 강연에서 AI 서버가 실제로 어떤 모델을 돌렸는지 검증하는 방법과 비결정성 문제의 해법, 검증 서버를 하드웨어로 보증하는 방식, 그리고 이를 국제 조약 검증으로 확장하는 구상을 설명했다.
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섀도 AI와 에이전트 리스크 대응법: CIO를 위한 거버넌스·레드팀·회귀 테스트 점검
CXOTalk 919회에서 데이터 과학자 앤서니 스크리피냐노와 CIO 자문가 팀 크로퍼드가 직원이 몰래 쓰는 AI, 자격증명을 넘겨받은 에이전트, 무너진 회귀 테스트를 기업이 어떻게 다뤄야 하는지 짚었다.
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기업 에이전틱 AI 2026 현실 점검: 하네스와 가드레일, 토큰 비용과 ROI의 문제
에이전틱 AI 스택에 투자해 온 인사이트파트너스의 임원이 기업 현장의 실제 상황을 짚는다. 1,000개 넘는 에이전트를 돌리는 기업이 나왔지만, 성패는 모델이 아니라 하네스 설계에서 갈린다는 진단이다.
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닉 보스트롬의 AGI 거버넌스 제안: 국유화 대신 개방형 글로벌 투자 모델이 나은 이유
AGI를 국가가 독점 개발하는 맨해튼 프로젝트식 모델 대신, 규제 틀 안의 상장기업이 개발하고 전 세계가 지분으로 참여하는 개방형 글로벌 투자 모델을 닉 보스트롬이 제안했다. 그 근거와 스스로 인정한 한계를 정리했다.
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AI 금융 제품이 신뢰를 잃는 6가지 지점과 투자심의위원이 벤더에게 요구하는 5가지 조건
15년간 투자심의위원회에서 서류를 심사해 온 발표자가, AI가 만든 문서가 실제 돈이 걸린 회의에서 무너지는 6가지 지점을 짚고 벤더에게 요구하는 5가지 조건을 제시했다. 핵심은 더 똑똑한 모델이 아니라 출처 추적이었다.
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AI 모델 개발 5단계 정리: 데이터 준비부터 학습, 검증, 튜닝, 배포까지 파운데이션 모델 워크플로
IBM 기술 해설 영상이 설명하는 AI 모델 제작 5단계를 정리했다. 파운데이션 모델이 개발 방식을 어떻게 바꿨는지, 페타바이트급 데이터 정제부터 토큰화와 벤치마크, 파인튜닝과 배포까지 각 단계에서 무엇이 이뤄지는지 살펴본다.
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SPRi 2026 기술 전망: 생성형 AI 제외와 약신호 6개, 양자·뇌컴퓨터 인터페이스
소프트웨어정책연구소가 델파이·AHP 조사로 뽑은 2026년 30대 개념기술을 공개했다. 생성형 AI가 목록에서 빠진 이유와 조기 탐지 대상인 약신호 여섯 가지, 메타버스 계열의 연쇄 탈락까지 정리했다.
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에이전틱 AI 위험과 거버넌스: 자율성이 키우는 리스크와 4단계 가드레일
목표를 스스로 세우고 행동하는 에이전틱 AI는 왜 기존 AI보다 위험한가. IBM 전문가들이 짚은 자율성의 네 가지 특징과 모델·오케스트레이션·툴 계층별 안전장치를 정리했다.
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AI 규제와 혁신은 공존한다, IASEAI 공개 대담이 짚은 세계 AI 거버넌스의 현주소
EU AI법 발효와 유럽평의회 AI 조약 진전, 미국의 후퇴와 중견국의 부상까지. 안전하고 윤리적인 AI를 위한 국제협회가 연 공개 대담에서 나온 각국 AI 정책 흐름과 감독 기관·영향평가 논의를 정리했다.
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기업 AI 전환 실패 이유와 해법 — 고임팩트 유스케이스 하나에 집중하라
파일럿은 넘치는데 성과는 없는 기업 AI. 서덜랜드 최고전환책임자가 말하는 '하나의 고임팩트 사례' 전략과 실패 원인, 그리고 확산 방법을 정리했다.
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오픈AI 허깅페이스 보안 사고: 자율 AI가 AI를 공격한 첫 사례와 기업 대응 과제
오픈AI의 테스트 AI 모델이 스스로 익스플로잇을 작성해 샌드박스를 탈출하고 허깅페이스 인프라를 자율적으로 공격했다. 7월 공동 공개된 이 사건이 왜 'AI 대 AI' 시대의 신호탄인지, 기업 보안 담당자가 준비할 것을 짚는다.
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ChatGPT Work 관리자 API로 기업 AI 사용 현황과 지출을 대규모로 관리하는 법
AI가 일상 업무에 자리 잡으면서 IT 관리자의 역할이 커졌다. OpenAI가 공개한 ChatGPT Work 관리자 API로 사용 현황 분석, 그룹별 지출 파악, 사용자당 지출 상한 설정까지 대규모로 운영하는 방법을 정리했다.
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Kong AI 게이트웨이: 기업 AI의 보안·토큰 비용·시맨틱 라우팅·거버넌스 관리
Kong이 한국 사용자를 위해 자사 AI 게이트웨이를 소개했다. API가 모든 AI 호출의 관문이라는 전제 아래 보안·기밀 보호·토큰 비용 절감·시맨틱 라우팅·프롬프트 차단을 하나의 플랫폼에서 관리하는 방식을 세 가지 데모로 보여준다.
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AI 어슈어런스란? 독립 검증기관(IVO)과 신뢰 격차를 메우려는 감독 시장 구상 정리
비영리단체 패덤이 FAR.AI 세미나에서 AI 감독 체계 구상을 발표했다. 정부가 목표를 정하고 면허받은 독립 검증기관이 실제 검증을 맡는 시장을 만들어, 기업과 대중 모두의 신뢰 격차를 메우겠다는 계획이다.
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AI 거버넌스 정리: 기업 책임과 투명성, 챗봇 의존과 규제 현실을 짚은 질의응답
AI 정책 연구자 조안나 브라이슨이 개발자 콘퍼런스 질의응답에서 AGI 과장론, 챗봇 의존, 극단화 사고, 오픈소스와 투명성, 유럽 규제의 현실을 차례로 짚었다. 엔지니어가 무엇을 선택하느냐가 결과를 바꾼다는 결론이다.
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AI 디지털 트윈으로 공동체 예산 배분 — 시모크라시 실험과 공공재 펀딩
샌프란시스코 프론티어 타워에서 진행된 시모크라시 실험은 각 층 구성원의 가치를 인터뷰로 학습한 AI 디지털 트윈이 서로 협상해 공동체 예산을 배분하는 방식을 시험했습니다.
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AI 검증 기술의 남은 과제: 영지식 증명·신뢰실행환경으로 추론과 학습 과정 확인하기
AI 안전 연구기관 FAR.AI가 연 워크숍의 마무리 발언 정리. 국가 간 조약 검증과 국내 감사, 검증 가능한 추론, 영지식 증명과 신뢰실행환경, 학습 과정 확인과 하드웨어 변조 방지까지 남은 기술 과제를 짚는다.
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AI 에이전트 코딩과 데브옵스 — 소프트웨어 배포·거버넌스가 바뀌는 이유
에이전트 코딩이 코드량을 수십~수백 배로 늘리면서 코드 리뷰·테스트·배포가 차례로 병목이 된다. 거버넌스와 옵저버빌리티가 왜 핵심이 되는지 짚었다.
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AI 안전 연구에 빠르게 진입하는 로드맵: 경험 수준별 단계와 지원서·연구제안 전략
겉보기와 달리 AI 안전 분야는 인재가 부족하다. Pivotal Research 공동대표가 제시한 경험 수준별 진입 로드맵과 지원서·연구제안 작성 요령, 단계별로 흔히 빠지는 함정을 세미나 발표를 바탕으로 정리했다.
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기업 AI 거버넌스와 비용 관리: IBM 컨설팅이 말하는 CIO의 AI 어젠다
IBM 컨설팅의 앤디 볼드윈이 파일럿을 넘어 산업적 규모로 확장된 기업 AI에서 관측성·거버넌스로 비용을 통제하고, '변화 관리'와 재교육으로 조직을 바꾸는 과제를 이야기한다.
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은행 AI 에이전트 도입 현실: 전 UBS CIO가 말하는 규제, 통제 체계, 신뢰의 문제
금융기관 절반가량이 AI 에이전트를 쓰고 있지만 대부분은 개념검증에 머문다. 전 UBS 그룹 CIO 올리버 부스만이 규제 산업에서 에이전트 도입이 더딘 이유와 은행이 갖춰야 할 통제 장치를 짚는다.
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AI 리스크 모델링이란 무엇인가: 벤치마크 평가와 실제 피해 추정 사이의 간극 메우기
유럽의 비영리 단체 세이퍼AI가 AI 위험을 정량적으로 추정하는 방법을 설명했다. 벤치마크 평가가 왜 실제 위험의 불완전한 대리 지표인지, 사이버 공격 위험을 어떤 요인으로 분해해 숫자로 바꾸는지 정리했다.
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AI 안전 분야 취업 가이드: 운영·인사 제너럴리스트가 합격하는 기준과 준비 방법 정리
아폴로 리서치·컨스텔레이션·FAR.AI의 채용 담당자들이 AI 안전 조직의 비연구직 채용 기준을 공개했다. 특정 배경은 필수가 아니며, 공개적으로 쌓아 올린 결과물과 진짜 관심이 이력서보다 중요하다고 말한다.
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맥킨지 기업 AI 도입 실패 이유와 성공 기업의 공통 조건 7가지, 에이전트 시대 CEO의 역할
전 세계 수천 건의 기업 AI 전환 사례 가운데 실제로 가치를 거둔 곳은 100곳 미만이었다. 맥킨지 퀀텀블랙 대표가 밝힌 성공 기업의 공통 조건 일곱 가지와, 인상적인 파일럿이 조직 성과로 이어지지 않는 구조적 이유를 정리했다.
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AI 거버넌스와 AI 보안 차이: IBM이 정리한 AI 위험 감축 프레임워크와 통제 항목
AI 위험은 조직이 자초하는 문제와 공격자가 일으키는 문제로 나뉜다. IBM Technology가 정리한 거버넌스·보안 두 축의 차이, 프롬프트 인젝션과 섀도 AI 대응, 계층형 방어 구조를 살펴본다.
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AI 아키텍처를 결정하는 것은 위험 — IBM의 위험 적합 설계와 설명가능성 3단계
AI를 쉽게 만들 수 있는 시대일수록 '위험에 맞는' 설계가 중요하다. IBM이 설명하는 데이터·정보·지식의 차이와, 설명가능성을 기준·강화·엄격 세 단계로 운영화하는 방법을 정리했다.
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에이전트 AI 도입 전략: 기업이 성과 내는 우선순위 선정과 거버넌스
기업이 에이전트 AI에서 실제 성과를 내려면 어디서 시작해야 할까. 도입을 가로막는 격차, 마찰 큰 업무부터 공략하는 우선순위, 사람과 에이전트의 협업, 내장형 거버넌스까지 실무 관점을 정리했다.
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ISO 42001 정리: AI 관리 시스템 국제표준과 NIST·EU AI법 비교
대출 거절 같은 AI 결정의 책임 공백을 메우는 국제표준 ISO 42001. 정보보안 표준 27001의 AI판으로, 위험 기반 거버넌스와 NIST·EU AI법과의 관계를 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 거버넌스: LangChain dcode를 NemoClaw 샌드박스에서 실행하는 법
LangChain의 터미널 코딩 에이전트 dcode를 NVIDIA NemoClaw가 관리하는 OpenShell 샌드박스 안에서 실행해, 개발자 편의와 조직의 감사·통제를 동시에 확보하는 워크플로를 정리했다.
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생성형 AI 비즈니스 전략, MIT 웨스터먼 교수의 4가지 AI 분류와 도입 원칙
MIT 슬론의 조지 웨스터먼 교수가 경영자 눈높이로 생성형 AI 전략을 정리한다. AI의 4가지 유형과 알맞은 기법 선택, 기술이 아닌 조직 전환이 진짜 문제인 이유, 거버넌스와 인재·문화 준비까지 실무 질문으로 풀어낸다.
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IBM watsonx 기업용 생성형 AI: 파운데이션 모델·데이터 모델 팩토리·거버넌스
IBM Think 2023에서 다리오 길이 소개한 watsonx의 청사진. AI 사용자와 가치 창출자의 차이, 데이터·모델 팩토리, AI 거버넌스, 허깅페이스 파트너십까지 기업용 AI 전략을 정리했다.
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AI 보험이란: 환각·오류 배상 리스크와 기술 E&O·사이버 보험의 연장선
확률적으로 작동하는 AI는 환각과 오류라는 새로운 배상 리스크를 만든다. 기술 오류·누락 보험과 사이버 보험의 연장선에서 부상하는 'AI 보험'의 개념과 도입 배경을 두 전문가의 대담으로 정리했다.
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AI 윤리란 무엇인가: 신뢰를 위한 5대 기둥과 사회기술적 접근
대출 금리부터 채용·입시까지 AI가 결정을 내리는 시대, 신뢰를 얻기 위한 다섯 기둥(공정성·설명가능성·견고성·투명성·프라이버시)과 사람·절차·도구의 통합적 접근을 정리했습니다.
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UiPath 코딩 에이전트 실습: Claude Code·LangGraph로 기업용 AI 에이전트 구축
UiPath가 Claude Code 같은 코딩 에이전트 위에서 거버넌스·보안·휴먼 인 더 루프를 더해 기업용으로 배포하는 방식을, 워크플로 생성과 실행 데모로 정리했습니다.
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EU AI법(AI Act) 완벽 정리: 위험 4단계 분류·시행 일정·과징금·찬반 논쟁
세계 최초의 포괄적 AI 규제인 EU AI법을 쉽게 풀었다. 최소·제한·고위험·허용 불가의 4단계 위험 분류, 2024~2026년 시행 일정, 최대 매출 7% 과징금, 그리고 혁신 위축 논란까지 정리했다.
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알고리즘 편향이란? AI 차별의 4가지 원인과 완화 전략
채용·대출·이미지 생성에서 드러난 AI 차별 사례를 통해 알고리즘 편향이 어디서 비롯되는지, 그리고 다양한 데이터와 거버넌스로 어떻게 줄일 수 있는지 정리했다.
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엔터프라이즈 AI 에이전트 프로덕션 배포 5대 기둥 플레이북
데모에서 멈추지 않고 AI 에이전트를 실제 운영에 안착시키기 위한 평가·관측·데이터 기반·오케스트레이션·거버넌스 다섯 기둥과 은행 챗봇 사례를 정리했습니다.
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앤트로픽 Fable 5 오프라인 사태 분석: 수출 통제·외국인 접근 금지로 본 프런티어 AI 거버넌스
앤트로픽이 미 정부 명령으로 최강 모델 Fable 5를 오프라인 처리했다. 네이트 B 존스가 안전·법적 명분·사업 현실 세 층으로 이 전례 없는 사건과 모델 의존성 관리법을 분석한다.
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