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인공지능의 투명성을 높이기 위한 사회적 요구에 따라 관련 지침도 강화되고 있다. 과학기술정보통신부는 인공지능 생성물에 대한 표시 기준을 구체화하여 사용자가 AI 결과물임을 인식할 수 있도록 하는 지침을 공개했다. 특히 의료 분야에서는 AI의 판단 근거를 설명할 수 있는 '설명 가능한 AI(XAI)' 기술의 적용과 데이터 편향성 제거가 주요 과제로 다뤄진다.

영상 생성 AI는 자연어 설명(프롬프트)이나 정지 이미지 등을 입력받아 새로운 동영상을 제작하는 생성형 인공지능 기술이다. 2020년대 들어 비디오 확산 모델(Video Diffusion Model)의 발전과 함께 급격히 성장하였으며, 단순한 시각적 구현을 넘어 물리 법칙의 재현, 오디오 동기화, 영상 확장 등 고도화된 기능을 제공한다. 영화 제작, 콘텐츠 크리에이팅, 마케팅 등 다양한 분…

AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 환경을 인식하고, 스스로 워크플로를 설계하며, 필요한 도구를 호출하여 작업을 완수하는 지능형 시스템이다. 대규모 언어 모델(LLM)을 핵심 엔진으로 삼아 자연어 이해뿐만 아니라 추론, 계획, 실행 능력을 갖춘 것이 특징이다. 단순한 대화형 인터페이스를 넘어 외부 환경과 상호작용하며 독립적으로 하위 작업을 생성하고 실행한다.

OpenAI Codex는 자연어 명령을 소스 코드로 변환하기 위해 설계된 거대 언어 모델(LLM)이다. GPT-3를 기반으로 수많은 프로그래밍 언어의 데이터를 학습하여 개발되었으며, 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)의 초기 구동 엔진으로 널리 알려졌다. 2021년 처음 공개된 이후 2023년에 기존 모델이 단종되었으나, 2025년에는 로컬 코딩 에이전트와 클라우드 기반 소프트웨어…

사이버 보안 AI는 머신 러닝, 자연어 처리(NLP), 데이터 분석 및 검색 증강 생성(RAG) 등의 인공지능 기술을 활용하여 네트워크, 시스템, 데이터를 보호하는 기술이다. 대규모 데이터를 실시간으로 처리하여 이상 징후를 포착하고, 보안 전문가의 분석 업무를 자동화함으로써 고도화되는 사이버 공격에 대응하는 것을 목적으로 한다.

헌법적 AI(Constitutional AI)는 인공지능 시스템의 운영을 국가의 헌법 원칙과 법적 프레임워크에 맞게 설계하고 정렬하는 체계를 의미한다. 이는 AI가 헌법이나 기본 법률 문서에 명시된 권리, 가치, 인간의 존엄성을 존중하도록 보장하여 기술적 성능뿐만 아니라 윤리적·법적 정당성을 확보하는 데 목적이 있다. 현대 사회에서 알고리즘이 새로운 권력으로 부상함에 따라, 기술에 대한 민…

FAIR 원칙은 디지털 자산의 발견 가능성(Findability), 접근성(Accessibility), 상호운용성(Interoperability), 재사용성(Reusability)을 향상시키기 위해 2016년 학술지 《사이언티픽 데이터(Scientific Data)》에 발표된 지침이다. 이 원칙은 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 인간의 개입을 최소화하고 컴퓨터 시스템이 자동으로 데이터…

AI 리터러시(AI Literacy)는 개인이 인공지능 기술을 비판적으로 평가하고, AI와 효과적으로 소통 및 협업하며, 일상과 직장에서 이를 도구로 활용할 수 있는 일련의 역량을 의미한다. 이는 전통적인 문해력 개념에서 파생되어 디지털 및 미디어 리터러시의 연장선에 있으며, 단순히 기술을 사용하는 단계를 넘어 AI의 원리를 이해하고 창의적으로 적용하는 능력을 포괄한다.

생성형 AI 윤리 가이드라인은 생성형 인공지능(AI) 기술의 급격한 확산에 따라 발생할 수 있는 사회적 부작용을 예방하고, 기술을 윤리적이며 생산적으로 활용하기 위해 마련된 지침이다. 방송통신위원회와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주도하여 2023년 12월에 발간하였으며, 저작권, 책임성, 허위조작정보 등 주요 윤리적 쟁점에 대한 구체적인 대응 방안을 담고 있다. 이 가이드라인은 청소년,…

AI 의료 윤리는 보건의료 영역에 인공지능(AI) 기술이 도입됨에 따라 발생하는 도덕적, 법적, 사회적 문제를 다루는 분야이다. 인공지능은 질병의 조기 발견, 맞춤형 치료, 의료 자원 최적화 등 혁신적인 잠재력을 지니고 있으나, 데이터 프라이버시 침해, 알고리즘의 편향성, 책임 소재의 불분명함과 같은 복잡한 윤리적 과제를 동시에 제기한다. 이를 해결하기 위해 인간의 자율성 존중, 투명성,…

AI 거버넌스는 인공지능(AI) 기술의 연구, 개발, 적용 전 과정을 감독하여 시스템이 안전하고 윤리적으로 운영되도록 보장하는 관리 체계이다. 이는 AI 모델의 편향성, 개인정보 침해, 오용 등의 위험을 완화하고 사회적 신뢰를 확보하는 것을 목적으로 한다. 효과적인 거버넌스는 기술적 혁신과 규제 준수 사이의 균형을 맞추며, 데이터 관리부터 모델 배포 이후의 모니터링까지 AI 생애주기 전반을…

온디바이스 AI(On-Device AI)는 클라우드 서버와의 연결 없이 기기 자체에서 인공지능 모델을 실행하는 기술이다. 기존의 클라우드 기반 AI가 데이터를 중앙 서버로 전송하여 처리하는 방식과 달리, 기기 내부에서 연산이 이루어지므로 응답 속도가 빠르고 개인정보 보호에 유리하다.