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업무 자료를 AI에 붙여넣기 전, 개인정보부터 줄이는 법
회의록을 요약하려고 전체 파일을 AI에 넣을 때, 안건보다 참석자의 연락처와 고객 정보가 더 많이 들어갈 수 있습니다. 작업에 필요하지 않은 정보까지 전달하면 관리해야 할 범위도 커집니다. 먼저 '이 자료를 모두 넣어야 답을 얻을 수 있나'를 물어보세요. 요약
#생성형AI
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AI 답변을 옮기기 전, 숫자·날짜·출처를 확인하는 순서
AI가 출처까지 붙여 답하면 검토가 끝난 것처럼 느껴집니다. 하지만 문장이 자연스럽고 기관 이름이 정확해도, 그 기관이 실제로 그런 내용을 발표했는지는 별개의 문제입니다. 답변을 기사나 업무 문서에 옮길 때는 말투보다 확인 가능한 주장을 먼저 살펴보세요. 특히
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공무원이 만든 국정ON, 회의 발언 AI로 정리
행정안전부가 현업 공무원이 생성형 AI로 개발한 국정 모니터링 도구 국정ON을 소개했다. 회의 발언을 주제별로 정리하고 관심 키워드 알림과 공식 자료 대조 기능을 제공한다.
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[AI 해설] NIST 위험관리 프레임워크, 인증 마크와 다르다
AI 제품 설명에 등장하는 NIST 위험관리 프레임워크는 무엇일까. 미국 국립표준기술연구소는 AI RMF를 인공지능의 설계·개발·사용·평가 과정에서 신뢰성을 고려하도록 돕는 자발적 활용 체계로 설명한다.
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[AI 연구 해설] 생성 이미지 편향, 인물 수뿐 아니라 표정도 봐야
생성형 AI의 직업 이미지에서 누구를 얼마나 등장시키는지뿐 아니라 나이와 표정까지 살펴야 한다는 연구가 있다. 미 저우 등 연구진이 2024년 3월 공개한 논문은 미드저니·스테이블디퓨전·달리2의 생성 이미지를 분석했다.
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유창한 챗봇, 왜 전문가처럼 느껴질까…정보 탐색 연구의 질문
생성형 AI가 답을 얼마나 정확히 내놓는지와 별개로, 이용자가 왜 그 답을 신뢰하는지 살펴야 한다는 연구가 나왔다. 자연스러운 대화 방식이 전문성에 대한 인식을 형성하는 과정에 주목한 것이다. 알렉시 오처드와 섀넌 로도언의 논문 ‘생성형 AI가 정보 탐색에 미치는 영향 조사’는 10월…