#AI거버넌스

고속도로 정체는 왜 생길까: 좋은 AI는 가속기가 아니라 댐퍼다

나고야대의 유령 정체 실험은 사고나 공사가 없어도 작은 감속이 증폭되면 도로 전체가 멈출 수 있음을 보여준다. AI도 조직 안에서 가속기만 되면 병목을 키울 수 있고, 좋은 AI는 흐름의 출렁임을 줄이는 댐퍼가 되어야 한다.

챗봇 다음은 판단 API다: Jev가 보여주는 AI 사용법의 변화

TypeSafe AI의 Jev는 챗봇처럼 답변을 쓰지 않고 코드가 바로 사용할 수 있는 선택, 점수, 확률을 반환한다. AI 사용법이 채팅창에서 업무 흐름 속 판단 API로 이동하고 있음을 보여준다.

AI 에이전트 도입 전에 먼저 정해야 할 것: 성공 조건이 아니라 중지 조건

AI 에이전트 도입에서 먼저 정해야 할 것은 성공 조건보다 중지 조건이다. 에이전트가 언제 멈추고, 언제 사람에게 넘기고, 어떤 실행은 승인 없이는 하지 못하게 할지 정해야 운영 가능한 자동화가 된다.

AI를 가장 많이 쓰는 회사보다, 가장 제대로 쓰는 회사

현대자동차그룹 AX 성과 발표회, H Chat Pro, DX와 데이터 표준화 사례를 통해 AI 전환의 핵심이 사용량이 아니라 일하는 방식과 운영 능력에 있음을 살펴본다.

AI를 만든 사람들이 왜 AI를 멈춰달라고 말할까

OpenAI와 Anthropic 내부자들의 경고는 AI 위험론이 외부 비판을 넘어 실제 운영 리스크와 속도 조절의 문제로 이동했음을 보여준다.

AI가 똑똑해질수록, 인간은 왜 더 의심해야 하는가

OpenAI 수석과학자 Jakub Pachocki의 An Alien Mind는 더 강한 AI가 등장할수록 사용법보다 검증과 멈춤의 설계가 중요해진다는 신호다.

AI 에이전트가 로봇 팔을 움직일 때, 책임은 어디에 기록되는가

Anthropic Model Hardware Standard와 피지컬 AI 흐름을 통해 AI 에이전트가 로봇 팔·실험실·제조 장비를 조작할 때 책임, 권한, 감사 로그, 런타임 통제가 왜 핵심인지 살펴본다.

AI 에이전트의 다음 전장은 무역 실무다

Alibaba International의 Accio Work는 범용 챗봇이 아니라 글로벌 B2B 무역 실무를 실행하는 AI Business Team으로 포지셔닝된다. 시장조사, 브라우저 사용, 이메일 팔로업, 고객 개발을 AI 에이전트가 맡기 시작하면 업무 자동화...

데이터 거버넌스

데이터 거버넌스는 대학이 학생·교육과정·성과·산학협력 데이터를 책임 있게 수집, 관리, 활용하는 운영 체계다.

섀도우 AI

런타임 텔레메트리

Human-in-the-loop

에이전틱 AI

에이전틱 AI 시대의 거버넌스: 윤리 체크리스트에서 런타임 통제로

에이전틱 AI 시대의 AI 거버넌스를 윤리 체크리스트가 아니라 런타임 통제, 데이터 추적성, 권한 관리, 리더십 책임 구조가 결합된 전사 아키텍처 문제로 정리했다.

프롬프트 인젝션

AI 위험 자가진단

Google SAIF로 읽는 AI 보안: 생성형 AI는 기능보다 운영체계가 먼저다

Google의 Secure AI Framework(SAIF)를 바탕으로 생성형 AI 시대의 보안을 기능 도입이 아니라 조직 운영체계, 데이터 흐름, 업무 맥락, 책임 구조의 문제로 정리했다.

옵트아웃

생성형 AI 개인정보 보호

AI 업무자료 통제

AI 리터러시

AI 거버넌스

생성형 AI 개인정보 보호 가이드: 유료 AI보다 중요한 것은 조직 통제다

개인정보보호위원회의 생성형 AI 개인정보 보호 가이드를 바탕으로 ChatGPT·Gemini·Claude·DB·API를 업무와 기관에서 쓸 때 확인해야 할 통제선을 정리했다. 핵심은 유료 여부가 아니라 개인용인지, 조직이 통제 가능한 환경인지다.