예측시장 내부자 베팅 통제
AI 내부정보로 예측시장 베팅 이익을 막기 위한 MNPI 정의, 사전승인·로그 감사 설계를 정리.
AI 내부정보로 예측시장 베팅 이익을 막기 위한 MNPI 정의, 사전승인·로그 감사 설계를 정리.
언어 지시의 미세 변화가 로봇 행동에 증폭돼 사고로 이어질 수 있음을 분석.
군·정보 환경 LLM 도입 시 3대 금지선과 감사·운영통제, 계약 책임배분을 정리한다.
AI 티의 핵심은 문체가 아니라 검증·편집·책임의 QA 공정 부재다. 클레임 단위로 측정하라.
AI 악용은 생성물보다 계정·링크 유통 TTP가 핵심. 멀티시그널 탐지와 신속 집행 설계가 필요.
128GB에서 120B 로컬 LLM의 병목을 정밀도·KV캐시·컨텍스트·동시성·오버헤드로 비교 정리.
국방 AI 조달은 성능보다 배포·접근통제·로깅·보존·책임과 DFARS 72시간/90일, 권리 5년이 핵심이다.
DFARS 252.204-7012가 AI 계약에 감사로그·90일 보존·포렌식 접근을 요구할 수 있다.
숏폼 AI 애니 품질을 시간적 일관성과 오디오-비디오 정합으로 분해해 FVD·P.835·LSE로 점검한다.
AI 글이 기존 작품·민감 서사와 유사하면 자동 제재될 수 있다. 17 USC §107 4요소로 기록·재작성 대응.
직업이 아닌 업무 단위로 AI 대체·보완 노출을 계산하고, 생산성·고용 신호를 함께 해석한다.
포트폴리오 제작은 첫 생성보다 수정 루프의 긴 출력이 병목이다. 출력 단가·캐싱·배치로 비용을 관리하자.
과도한 순응이 확신을 부풀려 신뢰를 해치는 과정과, 불확실성 명시·유보 원칙을 정리.
에이전트 메모리는 UX가 아니라 프라이버시·보안 기능이다. 저장보다 삭제·만료·감사 로그를 먼저 설계하자.
메시지 캡·API 레이트 리밋을 계정 전환으로 분산할 때 약관·보안·자동화 제한 리스크를 점검한다.
툴 호출은 실행이다. JSON 유효성만으론 부족하니 strict 스키마, allowed_tools, refusal·상태 검증을 게이트로 둔다.
대화형 AI의 동조 편향(sycophancy)이 공식 문서·평가에서 품질/정렬 리스크로 다뤄지는 이유와 대응법.
속도·복제·업데이트가 일반지능으로 이어지는 조건을 스케일링·g·병목 관점에서 점검.
에이전트 실행 루프를 자가구현할 때 필요한 신뢰성 패턴과 평가·로그 기준을 정리한다.
한국어 LLM 도입은 모델명보다 학습 사용, 보관 기간, 리전 저장·처리 조건을 먼저 점검해야 한다.
규제는 의도보다 증빙이 핵심이다. 데이터 흐름, 자동결정 로그, 14세 미만 동의를 산출물로 고정하라.
정부 감시·법집행 AI 요청에 대비해 절차, 최소수집·보관, 감사증적을 설계로 묶는다.
RAG와 파라미터 업데이트의 비용·리스크를 비교하고 재귀개선 검증 체계를 정리한다.
리더보드 상위권 점수 차이가 작을수록 오차와 평가조건 변화가 커진다. 3~6개월 추세는 검증이 필요하다.