AI 시대 프라이버시 법의 한계: 동의 중심 규제에서 데이터 피해 책임으로, 옥스퍼드 AI 윤리연구소 대담
개인정보 통제권에 기댄 현행 프라이버시 법이 AI 시대에 왜 작동하지 않는지, 옥스퍼드대 AI 윤리연구소 대담을 통해 짚어본다. 약관 동의의 한계, 23앤드미 사례가 보여준 관계적 데이터 피해, 그리고 데이터 사용에 책임을 묻는 대안까지 정리했다.
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AI TOPIC
AI 윤리 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 윤리 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 66편을 최신순으로 모았습니다.
AI 연구 도구의 책임·투명성·신뢰: 연구자 15명 인터뷰가 드러낸 문제와 대응 전략
문헌 조사와 아이디어 발상에 LLM 도구를 쓰는 연구자 15명을 인터뷰한 연구다. AI의 단정적인 말투가 불확실성과 출처를 가리는 문제, 그리고 연구자들이 스스로 만들어낸 검증·신뢰 쌓기 전략을 짚는다.
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의료 AI 어디까지 왔나: 펜실베이니아대 5개 임상 분야 교수가 짚은 성과와 걸림돌
치의학·간호학·노년학·영상의학·중환자의학 교수 다섯 명이 진료 현장에 이미 들어온 AI 사례를 소개하고, 병원마다 성능이 달라지는 일반화 문제와 편향·검증·규제라는 남은 과제를 함께 짚은 공개 토론을 정리했다.
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SF 과학 방법론 정리, 자율주행 도덕 딜레마부터 AI 에이전트 위임 실험 결과까지
막스플랑크 인간발달연구소 이야드 라완 교수가 기술이 퍼지기 전에 사회적 영향을 실험으로 미리 재는 'SF 과학'을 소개했다. 자율주행 도덕 딜레마, AI 위임이 부른 도덕적 해이, 인간과 봇의 협력 실험을 정리했다.
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앤스로픽 철학자 아만다 애스컬 Q&A: 클로드 성격 설계와 모델 복지, 정체성 문제까지
앤스로픽에서 클로드의 성격을 담당하는 철학자 아만다 애스컬이 커뮤니티가 보낸 질문에 답했다. 모델 복지와 정체성, 시스템 프롬프트 설계, 정렬이 실패했을 때의 대응까지 실제 판단 기준을 하나씩 짚어 나간다.
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AI 편향과 알고리즘 감사: 메러디스 브루사드가 말하는 차별하는 AI와 테크노 쇼비니즘
AI가 특정 인종이나 성별에 불리하게 작동할 때 흔히 '일시적 오류'로 넘어간다. 데이터 저널리스트 메러디스 브루사드는 그것이 더 큰 사회기술적 문제의 신호이며, 코드만 고쳐서는 해결되지 않는다고 말한다.
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AI 위험과 인간의 자리: 작가 애나 골즈워디가 말하는 주체성과 의미, 그리고 마찰
호주 작가 애나 골즈워디가 AI 안전 포럼 대담에서 실존적 위험 논의와 스마트폰이 남긴 전례를 짚고, 개인이 판단력을 기술에 넘기지 않으려면 무엇이 필요한지, AI 시대에 무엇이 남는지 이야기했다.
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알리바바 모델 스펙 공개, 6대 원칙·43개 지침·4단계 권한 위계로 AI 행동 규정
알리바바 보안팀이 공개한 모델 스펙은 6대 원칙과 43개 지침, 루트부터 사용자까지 이어지는 4단계 권한 위계로 AI의 행동과 안전 경계를 정의한다. 규칙이 서로 충돌할 때 무엇을 따를지, 준수 여부를 어떻게 검증할지까지 담았다.
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옥스퍼드 철학자 카리사 벨리스 인터뷰, AI 예측이 미래를 맞히는 대신 만들어내는 이유
머신러닝은 과거 데이터로 빈칸을 채우는 예측 기계다. 옥스퍼드 철학자 카리사 벨리스는 신간 『Prophecy』에서 예측이 자기실현적 판결이 되고, 미래를 말하는 화법이 위장된 권력 행사가 되는 과정을 짚는다.
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AI와 인간 주체성: 옥스퍼드 크리스토퍼 서머필드가 짚은 설득력·의존·통제력 상실
옥스퍼드 인지신경과학자 크리스토퍼 서머필드가 AI 위험의 핵심을 지능이 아니라 인간의 주체성으로 다시 짚었다. 직접 수행한 설득 실험과 75%에 이르는 조언 추종률, 관계형 챗봇 의존 연구 결과를 함께 소개한다.
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MIT 미디어랩 '레이즈드 바이 AI' 심포지엄 정리: 챗봇과 자라는 아이들에게 벌어지는 일
MIT 미디어랩 AHA 프로그램의 연례 심포지엄 현장 정리. 10대의 챗봇 사용 실태와 공감을 흉내 내는 대화형 AI의 위험, 그리고 사람에게 미치는 영향을 재는 공개 벤치마크와 AI 영양성분표 같은 대안까지 짚었다.
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문화적 AI 학회 정리: LLM 레드팀·정렬·측정을 인문학이 읽는 법 (NYU 디지털이론랩)
NYU 디지털이론랩이 연 '문화적 AI' 학회 현장 기록. 버전 관리와 AI 슬롭, 논리와 노동 논쟁, 프로이트식 검열로 읽은 탈옥, 측정이라는 통치, 레드팀이 드러낸 생성 언어의 기하학까지 정리했습니다.
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문화 AI 학술대회: 생성형 AI는 전통의 기계화인가, 동료심사 자동화와 문체 평가 편향까지
뉴욕대에서 열린 문화 AI 학술대회 세션 기록. 생성형 AI를 전통의 기계화로 보는 통계학자의 분석, 논문 동료심사를 AI에 맡기려는 흐름에 대한 반론, 문체 평가에 나타난 귀속 편향 실험을 담았다.
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테리 위노그라드 AI 강연 정리: 신뢰 붕괴와 가짜 돌봄, 규제와 정렬이 부딪히는 한계
초기 AI 연구자 테리 위노그라드가 NYU 강연에서 오늘의 AI를 진단했다. 파멸론도 낙관론도 아닌 자리에서 신뢰 붕괴, 감시, 가짜 돌봄, 규제와 정렬의 한계를 반세기 전 사례와 겹쳐 놓고 설명했다.
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돌봄 AI 윤리 쟁점: 정서적 애착과 데이터 통제, 사람이 결정권을 쥐는 설계 — 옥스퍼드 패널
옥스퍼드 AI 윤리연구소가 연 돌봄 AI 정상회의 패널에서 개발사와 돌봄 노동자, 당사자, 규제 담당자가 챗봇 애착과 데이터 통제, 사람이 결정권을 쥐는 설계, 도입 판단 기준을 놓고 나눈 논의를 정리했다.
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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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일터의 AI 발언권: 옥스퍼드 AI 윤리연구소가 본 알고리즘 관리 확산과 노동자 참여
옥스퍼드대 AI 윤리연구소 팟캐스트에서 법학자와 노동사회학자가 알고리즘 관리의 확산과 스페인 정부 자문 보고서를 짚으며, AI 도입을 일터의 발언권과 노동자 참여를 되살릴 결정적 기회로 보자고 제안한다.
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AI 편향과 안전: CMU 자연어처리 강의가 짚은 공정성 지표와 데이터 필터링의 역설
카네기멜런대 고급 자연어처리 강의가 AI 편향의 출처를 데이터에서 모델과 추론 알고리즘, 배포 방식까지 넓혀 짚고, 학습 데이터 필터링이 오히려 의학 문서와 소수자 방언까지 지워버리는 역설을 설명한다.
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시빅 AI란 무엇인가: AI는 돌볼 수 있는가와 누가 결정하는가에 대한 옥스퍼드 콘퍼런스 논의
옥스퍼드 대학 AI 윤리연구소의 시빅 AI 콘퍼런스 인터뷰를 정리했다. AI가 돌봄의 주체가 될 수 있는지, 그리고 시장과 부와 권력의 집중 속에서 누가 AI의 쓰임을 결정하는지를 묻는 논의와 대안 생태계 이야기를 담았다.
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옥스퍼드 AI 사회적 돌봄 서밋 2026: 당사자 참여로 만드는 AI 규제와 사람 주도 돌봄
옥스퍼드 AI 윤리연구소가 연 'AI와 사회적 돌봄 서밋 2026' 마무리 세션에서 새 얼라이언스가 출범했다. 돌봄 당사자와 종사자가 함께 만드는 공동생산, 사회적 돌봄 분야 AI 규제 위원회 설립, 사례 수집이 우선 과제로 제시됐다.
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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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로절린드 피카드 옥스퍼드 강연: 모래 위의 AI와 바위 위의 AI, 설명 충실성 연구가 드러낸 것
MIT 미디어랩 로절린드 피카드 교수가 옥스퍼드 시빅 AI 콘퍼런스 기조강연에서 인터넷을 통째로 삼킨 거대 모델과 규제를 토대로 쌓아 올린 의료 AI를 대비하며, 모델의 설명 충실성을 인과적으로 검증한 실험 결과를 공개했습니다.
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AI와 돌봄 현장 토론: 행정 부담 감소와 책임 소재, 신뢰를 만드는 조건은 무엇인가
옥스퍼드대 AI 윤리연구소가 연 사회적 돌봄 서밋 패널 정리입니다. 돌봄 종사자와 당사자, 연구자가 AI의 실제 효용과 책임 소재, 동의와 신뢰의 조건, 그리고 억양 인식 오류 같은 위험을 현장 경험으로 짚었습니다.
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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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사회적 돌봄과 AI 윤리: 인권 프레임워크·현장 교육·데이터 신뢰 문제, 옥스퍼드 AI 윤리연구소 패널 정리
옥스퍼드 AI 윤리연구소가 연 사회적 돌봄 서밋의 윤리 패널을 정리했다. 돌봄노동자와 가족 돌봄자, 이용 당사자, 정책 관계자가 AI 도입의 동의와 데이터 문제, 교육 부재, 그리고 쓰지 않아서 생기는 윤리적 책임까지 함께 짚었다.
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캐스 선스타인 '리버럴 AI' 강연 정리: 편향 없는 예측과 끝내 예측되지 않는 것들
옥스퍼드 AI 윤리연구소 연례강연에서 캐스 선스타인은 AI가 인간의 인지 편향과 판단 편차를 걷어내 밀과 하이에크가 말한 자유의 목표를 도울 수 있지만, 사회적 상호작용이 좌우하는 영역은 끝내 예측하지 못한다고 말했다.
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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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바이오메디컬 AI 강연 정리: IBM 왓슨의 의사 일치율과 한국형 닥터앤서, 엘라이자가 남긴 질문
의료 문헌을 학습한 IBM 왓슨은 훈련받은 암에서 의사와 90% 넘게 의견이 맞았지만, 국내 병원에서는 절반 수준에 그쳤습니다. 급여 기준과 문화 차이가 이유로 꼽혔고, 강연은 AI 상담의 신뢰 문제로 이어집니다.
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AI 원격 시험 감독의 편향 정리 — 점수 17.2점 하락과 피부색에 따른 의심 플래그 5배 격차
원격 시험 감독 소프트웨어를 켜자 평균 점수가 17.2점 떨어졌습니다. 다만 이 하락에는 사라진 부정행위와 감시로 깎인 실력이 섞여 있고, 얼굴 검출률과 의심 표시 횟수는 피부색에 따라 최대 다섯 배까지 벌어졌습니다.
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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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AI 안전은 누가 정하나: 토스터 인증 비유로 본 피해의 정의와 다양성, 호주 AI 안전 포럼 패널
무엇이 피해이고 누구의 피해가 중요한지는 결국 사람이 정한다. 2026년 호주 AI 안전 포럼 패널이 토스터 인증 비유, 개발자 성비, AI 역량 페널티를 들어 AI 안전 논의에서 통째로 빠져 있는 자리를 짚었다.
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LLM 가치 일관성 실험: 정답률 97%에도 선호가 흔들린 이유 — AI 안전 포럼 2026 발표
AI 안전 포럼 2026 발표 정리. 진술의 강도를 일곱 단계로 바꾼 '사다리'를 만들어 16개 모델의 선호를 시험했다. 짝 비교 정답률은 약 97%였지만 단조성은 무너졌고, 종교와 개인의 자유 범주에서 비정합성이 특히 두드러졌다.
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AI 히포크라테스 선서 논쟁: MIT 6.S191 강연이 말한 위험·EU AI법·개발자 책임
MIT 딥러닝 수업 강연에서 나온 질문. AI에게 '해를 끼치지 말라'는 서약을 시킬 수 있을까? 위험-보상 지도, EU AI법, 실제 챗봇 사고 사례로 답을 찾는다.
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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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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 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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IASEAI 2026 취약계층 AI 이용자 보호 세션 정리: 챗봇 감사와 편향 평가의 한계
IASEAI 2026 세션에서 연구자들이 챗봇의 정신건강 대응, 광고 표적화, 생성 모델의 문화 편향, 저자원 언어 문제를 차례로 발표하며 지금의 AI 감사와 평가 방식이 놓치고 있는 지점을 구체적인 실험 결과로 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 글 탐지와 차등 프라이버시: 워터마킹이 안 쓰이는 이유와 프롬프트 보호 기법
마이크로소프트 리서치 인도 학술 서밋 세션 정리. AI 생성 텍스트 탐지기의 실제 오탐률과 워터마킹이 도입되지 않는 이유, 프롬프트에 넣은 데이터를 지키는 추론 단계 차등 프라이버시 기법을 함께 다룬다.
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생성형 AI 저작권 정리 - 학습 데이터 소송, 창작물 권리, EU AI법과 대응법
미국에서만 AI 저작권 소송이 47건 진행 중이다. 학습 데이터의 공정이용 논쟁부터 AI 창작물의 권리 귀속 기준, 환각과 편향과 딥페이크 문제, EU 규제와 C2PA 표준, 창작자·이용자 대응법까지 정리했다.
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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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MIT 미디어랩 AI 동반자 연구 - 사람들은 왜 연애 앱이 아닌 챗GPT와 사랑에 빠졌나
MIT 미디어랩이 AI와 연애하는 온라인 커뮤니티의 게시물 1,506개를 분석했다. 상대는 연애 전용 앱이 아니라 일하려고 쓰던 범용 챗봇이었다는 점이 핵심이다.
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AI 편향과 윤리, 우버 엔지니어가 말하는 머신러닝의 숨은 위험
우버 엔지니어이자 머신러닝 박사과정 연구자가 NDC 강연에서 AI가 의도 없이 만들어내는 편향과 오류, 그리고 사람이 지켜야 할 판단의 경계를 짚었다.
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AI 위험 7가지 정리 — 일자리, 환경, 감시, 무기화, 저작권, 허위정보, 통제
AI를 불에 비유하며 일자리 감소, 에너지 소비, 감시, 무기화, 저작권 침해, 허위정보, 통제 불능까지 지금 지켜봐야 할 일곱 가지 위험을 짧게 정리했다.
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AI 시대 인문학이 더 중요해지는 이유: 해석력과 윤리 판단, 프롬프트는 곧 수사학이다
AI는 문장을 잘 만들지만 그 말의 가치를 판단하지는 못한다. IBM Technology 영상이 짚은, 문학·역사·철학이 AI 시대의 실무 역량이 되는 이유와 사람이 놓지 말아야 할 해석의 몫을 정리했다.
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생성형 AI·추론 모델·에이전틱 AI 개념과 2026 최신 트렌드 완전 총정리 가이드
판별형에서 생성형으로, 다시 추론 모델과 에이전틱·피지컬 AI로 이어지는 흐름을 정리했다. 언어 모델 원리, 벤치마크로 본 인간과의 격차, 모델 경쟁 구도, AI 윤리와 한국 AI 기본법까지 한 강의로 짚는다.
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아이 AI 교육, MIT 연구자가 말하는 스마트 장난감의 위험과 부모가 식탁에서 할 수 있는 일
MIT 연구자 랜디 윌리엄스는 TED 강연에서 아이들이 AI 스피커와 스마트 장난감을 ‘친구’로 여기며 자신보다 더 신뢰하는 현상을 짚었다. 해법은 아이가 기계를 뜯어보고 규칙을 다시 쓰게 하는 놀이라고 말한다.
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딥페이크 탐지 크롬 확장 프로그램: MIT 미디어랩이 인스타그램 피드를 검사하는 실험과 그 한계
MIT 미디어랩 연구자가 인스타그램 피드를 훑어 딥페이크 여부를 표시하는 크롬 확장 프로그램을 만들었다. 딥페이크 성착취라는 출발점부터 현재 탐지 모델의 한계, 그리고 진짜 사진마저 의심받는 불신의 무기화 문제까지 짚는다.
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AI 복지 연구란 무엇인가: 의식과 도덕적 지위를 실증으로 검증하는 세 가지 증거
앤스로픽·구글·오픈AI가 잇따라 AI 복지를 다루기 시작했다. 비영리 연구조직 엘리오스의 로지 캠벨이 AI에 도덕적 지위가 있는지를 행동·내부·발달이라는 세 가지 증거로 나눠 검증하는 실증 방법론을 설명한다.
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AI 존재론적 다중성: 스탠퍼드 CS547 세미나가 던지는 질문
AI 시스템에 무의식적으로 새겨지는 '존재론적 경계'와 그것이 현실을 규정하는 방식을 스탠퍼드 HCI 세미나가 짚는다. 나무 이미지·EDA '퍼플 존'·LLM 분석 사례로 경계를 허물고 협상하고 드러내는 세 접근을 소개한다.
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LLM 해석가능성 입문: 설명가능성과의 차이, 희소 오토인코더, 어트리뷰션 그래프
미셸 프로스트가 대규모 언어모델의 해석가능성을 설명한다. 설명가능성과의 차이, 고전 기법의 한계, 앤트로픽의 특징·회로 연구까지 신뢰와 윤리의 관점에서 정리했다.
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TED 대담: 알고리즘 조작과 데이터 주권, AI가 결코 내려선 안 될 결정과 인간다움
AI 윤리학자 젠 골드벡과 다큐멘터리 감독이 TED 게임형 대담에서 알고리즘의 조작, 개인 데이터의 소유권과 잊힐 권리, AI가 결코 내려선 안 될 결정, 감시 기술 생태계의 문제, 그리고 기술을 통제할 인간 고유의 가치를 논했습니다.
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스튜어트 러셀 AI 윤리 강연 정리: AGI 통제와 인간 선호 기반 안전한 AI 만들기
UC버클리 스튜어트 러셀 교수가 AGI의 위험과 통제 문제를 강연했다. 현재 AI가 왜 '거대한 블랙박스'인지, 그리고 인간의 선호를 따르는 증명 가능한 안전 AI를 설계하는 두 가지 원칙을 사례와 함께 정리했다.
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AI 정렬 문제 쉽게 이해하기 — 보상 해킹·부작용과 가치 기반 정렬(스탠퍼드 CS221)
스탠퍼드 CS221 강의로 배우는 AI 정렬 문제의 개념과 네 가지 정렬 관점, 보상 해킹과 부작용의 실제 사례, 그리고 가치 기반 정렬을 위한 세 가지 윤리 틀까지 초심자도 이해하도록 차근차근 정리했다.
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초지능 AI의 미래: 메가브레인과 접근 불평등 — 자비네 호센펠더 분석
물리학자 자비네 호센펠더는 초지능 AI가 누구나 구독하는 서비스가 아니라, 막대한 비용 탓에 소수만 접근하는 '메가브레인'이 될 것이라고 전망한다. 그 근거를 짚어본다.
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AI 위험성 - 카렌 하오 'AI 기업은 제국' 권력 집중 경고 해설
AI 연구자 카렌 하오의 인터뷰를 다룬 영상으로, 소수 빅테크가 데이터·노동·지식을 독점하며 AI를 통제하는 '제국' 같은 구조와 그 위험을 짚는다.
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미란다 가설: AI 페르소나 평가가 놓치는 역사 왜곡 문제
역사 인물을 연기하는 AI는 유창하지만 자주 시대를 뒤섞는다. 한 데이터 과학자는 '미란다 가설'로 현재의 페르소나 평가가 유창함만 재고 사실 충실도는 못 잰다고 지적하며, 역사학자를 평가 루프에 넣는 새 측정 도구를 제안한다.
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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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AI 정렬 문제 완벽 정리: 미스얼라인먼트·도구적 목표·예방 원칙까지
재생에너지를 위해 거짓말을 한 AI 실험부터 자율주행 사고, 도구적 목표와 통제 불능 시나리오까지, AI 정렬(alignment) 문제의 핵심 개념을 일반 독자 눈높이로 정리했다.
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AI의 진짜 위험: 먼 미래가 아니라 지금 벌어지는 탄소 배출·무단 학습·편향 문제
AI 연구자 사샤 루치오니가 TED 강연에서 짚는 AI의 현재적 위험—막대한 에너지와 탄소 배출, 동의 없이 쓰인 학습 데이터, 그리고 차별을 낳는 편향—과 이를 측정·완화하는 도구들을 영상 내용을 바탕으로 정리했습니다.
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AI와 개인정보 보호: 메타 학습 데이터 논란과 AI 시대 프라이버시 위험 총정리
온라인에 올린 글이 동의 없이 AI 학습 데이터로 쓰이고, 삭제해도 모델에 남을 수 있는 시대다. 2007년 게시물까지 학습에 활용한 메타 사례와 GDPR의 지역별 차이를 통해, AI 생애주기 전 단계에서 프라이버시를 어떻게 지켜야 하는지 살펴본다.
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딥페이크 탐지 방법 — 물리법칙·기하학·워터마크로 AI 생성 콘텐츠 가려내기
생성 AI는 빛과 3차원 세계를 모른다. 그림자의 광원, 소실점, 파일 포장 방식, 워터마크 등 딥페이크를 탐지하는 과학적 기법과 일반인의 한계를 짚는다.
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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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AI 음성 복제와 딥페이크 시대의 신뢰 문제, 크리에이터 트러스트 스택 5단계
AI 음성 복제는 이미 충분히 정교해졌다. Nate B Jones는 '진짜냐 가짜냐'가 아니라 '누가 책임지는가'가 핵심이라며 신뢰를 가르는 5단계 프레임워크를 제시한다.
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LLM 총정리 — 토큰·임베딩·트랜스포머 원리와 학습·파인튜닝, 한계와 윤리
신경망의 일종인 LLM이 토큰화·임베딩·트랜스포머로 다음 단어를 예측하는 방식, 학습과 파인튜닝 과정, 트랜스포머 등장의 역사, 그리고 환각·편향 같은 한계와 윤리 쟁점을 입문자 눈높이로 정리했다.
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AI 기본 상식 5가지: 신경망의 역사부터 환각·편향, 그리고 잠재력까지
BBC는 인공지능을 둘러싼 공포와 오해를 다섯 가지로 정리한다. 1940년대 신경망의 역사부터 챗봇의 환각과 편향, 의료를 바꿀 잠재력까지 AI를 균형 있게 이해하도록 돕는다.
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