smartupgrade 님의 블로그

1. “한경협 2025 AI 혁신 포럼”으로 본 실무 적용 전략한국경영자총협회와 국제경영원이 공동 주최한 ‘2025 AI 혁신 포럼’은 단순 기술 소개를 넘어 비즈니스 가치를 창출하는 AI 활용법을 주제로 삼았습니다. SK경영경제연구소, 마이크로소프트, 국내 딥러닝 전문가들이 모여 제조·물류·금융·유통 등 산업별 AI 적용 사례를 발표했고, 특히 다음 세 가지 전략이 큰 주목을 받았습니다. PoC 집중 전략: 대규모 투자 전, 작은 범위의 PoC(Proof of Concept)를 빠르게 실행해 비즈니스 성과를 검증할 것.전담 조직 구축: 데이터 과학자·엔지니어·현업 담당자가 함께 참여하는 크로스펑셔널 팀을 운영해 AI 프로젝트 전 주기를 관리할 것.거버넌스 및 리스크 관리: 데이터 품질·윤리·보안 이슈를..

1. 들어가며: 왜 AI 윤리가 중요한가 인공지능(AI)이 의료·금융·채용·법률 자문 등 민감한 분야로 빠르게 확산되면서, AI가 내린 결정의 공정성과 투명성에 대한 사회적 요구가 그 어느 때보다 높아졌습니다. AI 모델이 학습한 데이터의 편향성(bias)은 특정 인종·성별·연령·지역에 불리한 결과를 낳아, 법적 분쟁이나 브랜드 신뢰 붕괴를 초래할 수 있습니다. 이 글에서는 AI 편향의 주요 원인을 짚어 보고, 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 구축하기 위한 기술적·조직적 방안을 심도 있게 살펴봅니다. 2. AI 편향성의 원인데이터偏向(데이터 편향)실제 세계의 불균형이 그대로 데이터에 반영되어, 특정 그룹이 과소·과대 대표될 수 있습니다.예) 구직자 이력 데이터에서 여성·소수인종 지원자가 적으면 AI 채용..

1. 서론: 생성형 AI와 저작권의 교차점 ChatGPT, DALL·E, Stable Diffusion 같은 제너레이티브 AI는 이제 누구나 클릭 몇 번으로 고품질 텍스트·이미지·음악·영상 콘텐츠를 만들 수 있게 해 줍니다. 그러나 그만큼 “AI가 만들어 준 결과물의 권리는 누구에게 있는가?”, “AI를 학습시키는 데 사용된 원저작물의 저작권은 어떻게 보호되어야 하는가?” 같은 법적·윤리적 고민도 커지고 있습니다. 이 글에서는 제너레이티브 AI와 연관된 핵심 저작권 이슈를 짚어 보고, 크리에이터가 실제 제작 현장에서 적용할 수 있는 실전 가이드를 제안합니다. 2. 학습 데이터의 저작권 쟁점 제너레이티브 AI 모델은 웹에 공개된 방대한 텍스트·이미지·음악·코드 데이터를 스크래핑(scraping)하거나 A..