생성형 AI 관련 자주 묻는 질문들을 모아놓았습니다.
엄격히 말해, 노(No)입니다. AI 생성 콘텐츠는 다음과 같은 다각적 검증 프로세스가 필수적입니다:
상세 내용
뉴질랜드 슈퍼마켓 체인인 세이비(Savvy)는 고객들에게 요리 아이디어를 제공하기 위해 AI 기반 챗봇인 '세이비 밀봇'을 도입했습니다. 그러나 이 챗봇은 독성 가스를 생성할 수 있는 '클로로포름 스무디'나 '비소 토스트'와 같은 위험한 레시피를 추천하는 오류를 범했습니다.
원인 및 결과
적절한 거버넌스와 검토 절차의 부재로 인해 이러한 문제가 발생했습니다. 이후 세이비는 챗봇을 업데이트하여 식용 가능한 재료 정보만 입력하도록 조치했지만, 여전히 부적절한 레시피 조합이 생성되는 문제가 지속되고 있습니다.
상세 내용
미국의 로펌 '레비도우 & 오버만(Levidow, Levidow & Oberman, P.C.)' 소속 변호사는 챗GPT를 활용하여 변론문을 작성하였으나, 그 결과 가짜 인용문과 존재하지 않는 판례를 포함한 법률 의견서를 법원에 제출했습니다.
원인 및 결과
AI 도구의 출력물을 검증하지 않고 그대로 사용한 것이 문제의 원인이었습니다. 이에 따라 해당 변호사는 법원으로부터 5,000달러의 벌금을 부과받았으며, 로펌의 신뢰도에도 큰 타격을 입었습니다.
현재 생성형 AI 저작권은 법적 회색지대에 위치해 있습니다:
최근 출판사들이 AI가 생성한 콘텐츠로 인해 저작권 분쟁에 휘말린 사례가 다수 보고되고 있습니다. 특히, AI 모델이 저작권이 있는 작품을 무단으로 학습 데이터로 사용하거나, 생성된 콘텐츠가 기존 작품과 유사하여 저작권 침해 논란이 발생하는 경우가 있습니다.
이러한 사례들은 AI 기술이 발전함에 따라 저작권 관련 분쟁이 증가하고 있음을 보여줍니다. 출판사와 콘텐츠 제작자들은 AI 모델의 학습 데이터 사용과 생성된 콘텐츠의 저작권 문제에 대해 더욱 신중하게 접근해야 할 필요가 있습니다.
절대 금지해야 할 영역입니다:
금융권에서 인공지능(AI) 기술의 활용이 증가함에 따라, 고객 개인정보 보호와 보안에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 특히, AI 모델의 학습과 서비스 제공 과정에서 민감한 정보가 노출될 위험이 있어, 이를 방지하기 위한 다양한 노력이 진행되고 있습니다.
AI 모델의 성능 향상을 위해서는 대량의 데이터가 필요하지만, 금융 데이터는 민감한 개인정보를 포함하고 있어 직접 활용에 제약이 있습니다. 이를 해결하기 위해 원본 데이터의 통계적 특성과 분포를 기반으로 생성된 '합성데이터'가 활용되고 있습니다. 합성데이터는 개인정보 유출 위험을 최소화하면서도 AI 모델의 학습에 필요한 데이터를 제공하는 데 유용합니다.
금융당국은 AI 모델 개발 시 고려해야 할 보안 사항을 담은 '금융분야 AI 보안 가이드라인'을 제공하고 있습니다. 특히, AI 챗봇 서비스의 경우 입력창에 개인정보를 입력하지 않도록 사전에 안내하는 등의 조치를 권장하여, 개인정보 유출을 방지하고 있습니다.
신한은행은 딥러닝 기반의 감정분석 기술을 활용하여 고객의 다양한 감정을 식별하는 'AI 감정분석 시스템'을 도입했습니다. 이 시스템은 고객이 AI 음성봇과 상담하는 과정에서 대화 내용, 목소리 톤, 강세 등을 분석하여 실시간으로 감정 상태를 파악하고, 필요한 경우 즉시 적절한 서비스를 제공합니다. 이를 통해 고객 만족도를 높이는 동시에, 개인정보 보호를 위한 보안 조치도 함께 강화하고 있습니다.
이러한 노력들은 AI 기술의 발전과 함께 금융권에서 발생할 수 있는 개인정보 유출 등의 사고를 예방하고, 안전한 금융 서비스를 제공하기 위한 중요한 방안으로 주목받고 있습니다.
핵심은 "신중함"입니다. 생성형 AI는 강력한 도구이지만, 맹목적 신뢰는 위험할 수 있습니다.