AI 트렌드와 산업
AI 연구 보고서에 출처가 있으면 안심해도 될까?
심층 조사형 AI는 검색하고, 정리하고, 출처를 붙일 수 있다. 하지만 출처가 있다는 것과 근거가 신뢰할 만하다는 것은 다르다. 사용하기 전에 공식 자료, 연구나 매체, 커뮤니티 논의, 조작될 수 있는 사용자 생성 콘텐츠를 나눠 확인해야 한다.
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AI 안전
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AI 도구와 활용
AI는 취약점 분석을 맡고, 배포 승인은 사람이 맡는다
AI는 경고를 정리하고 수정 초안을 빠르게 만들 수 있지만, 실서비스 반영은 사람의 승인 게이트가 반드시 필요합니다.
AI 트렌드와 산업
AI 도입이 너무 빠르다고 느껴질 때, 먼저 보는 3가지 반감 신호
AI를 쓰면서도 속도가 너무 빨라 보이면 단순히 기능 수요의 문제가 아닙니다. 통제감, 개인정보 위험, 오작동 후 복구 경로를 먼저 점검해 어떤 작업을 진행하고 어느 지점에서 속도를 늦출지 정하세요.
개발과 기술
Docker 스캐너 경고가 많을 때는, 이 이미지에 실제 영향이 있는지 먼저 판단한 뒤 AI 역할을 나누기
Docker 스캔은 한 번에 경고가 몰려와 보이지만, 중요한 건 경고 수가 아니라 이 경고가 현재 이미지와 런타임에 실제로 적용되는지 판단하는 것이다.
AI 트렌드와 산업
AI가 보고서를 쓴 뒤 진짜 봐야 할 것은 문장이 아니라 인용이 버틸 수 있는가입니다
KPMG가 AI 환각이 의심되는 AI 도입 보고서를 내린 뒤, 정말 배워야 할 점은 이것입니다. 고객, 상사, 외부 독자가 인용할 수 있는 모든 AI 보고서는 먼저 인용, 사례, 책임의 세 단계 검사를 거쳐야 합니다.
AI 트렌드와 산업
진짜처럼 보이는 문자를 받았을 때, AI 사기가 대신 ‘다음 단계’를 누르게 두지 마세요
Google이 Outsider Enterprise라는 AI 사기 네트워크를 상대로 소송을 제기한 뒤, 우리가 정말 배워야 할 것은 범죄 기술이 아니라 진짜처럼 보이는 문자를 받았을 때 알림, URL, 결제, 도움 요청 절차를 나누어 확인하는 방법입니다.
AI 트렌드와 산업
AI 답변이 갑자기 나빠졌다면, 먼저 계속 믿고 써도 되는지 판단하기
Claude Fable 5의 보이지 않는 가드레일 논란은 AI 답변이 갑자기 나빠졌을 때 프롬프트 탓만 할 것이 아니라, 그 출력을 현재 업무 흐름에 계속 넣어도 되는지 판단해야 한다는 점을 보여준다.