디깅창고

AI는 얼마나 믿을 수 있을까요?2025년 현재, 생성형 AI의 급속한 확산과 함께 ‘AI 보안’과 ‘AI 윤리’는 더 이상 기술자의 영역만이 아닙니다. 기업, 교육, 의료, 금융 등 거의 모든 산업에서 책임 있는 AI 사용이 필수 요소로 자리잡고 있죠.이번 글에서는 AI 보안의 핵심 이슈와 윤리적 AI 개발을 위한 기준, 그리고 실제 글로벌 규제 움직임까지 한눈에 정리해드립니다. 🔐 AI 보안, 왜 중요할까요?AI는 사용자의 데이터를 기반으로 학습합니다. 따라서 잘못된 데이터 사용이나 보안 취약점은 개인 정보 유출뿐 아니라 AI 결과의 편향, 오작동, 악용 가능성까지 초래할 수 있어요.📂 사례 1: 고객 민감 정보가 AI 학습 데이터에 무단 포함🛡️ 사례 2: AI 챗봇을 통해 악의적 코드 생성 ..

인공지능(AI)의 성능은 얼마나 잘 학습했는가에 따라 달라집니다. AI가 데이터를 통해 스스로 배우는 과정을 머신러닝(Machine Learning)이라 하며, 머신러닝은 크게 세 가지 학습 방식으로 나뉩니다: 지도학습, 비지도학습, 강화학습. 🧠1️⃣ 지도학습(Supervised Learning)지도학습은 정답이 포함된 데이터를 기반으로 AI가 학습하는 방식입니다. 예를 들어, 고양이와 개의 이미지를 학습시킬 때, 각 이미지에 '고양이' 또는 '개'라는 라벨(label)이 붙어 있습니다. AI는 이 라벨을 참고해 특징을 파악하고 새로운 이미지를 분류할 수 있게 됩니다. 🐶🐱대표 알고리즘: 로지스틱 회귀, SVM, 의사결정트리 등 활용 예시: 이메일 스팸 분류, 고객 이탈 예측, 질병 진단2️⃣ 비..