커뮤니티2026년 7월 13일2026-07-133분Verified
기업용 AI 도입의 진짜 우선순위
기업용 생성형 AI의 핵심은 답변 품질보다 데이터 통제, 권한, 감사, 커넥터 운영 설계에 있다.
커뮤니티2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
AI 코딩의 책임과 추적성
AI 코딩 평가는 결과물보다 요구사항·설계·테스트·추적성 통제가 핵심이다.
출처2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
에이전트 실행 검증의 기준
에이전트의 답변이 아닌 실행을 검증하는 PoE의 의미와 감사 추적, 재현 가능성의 핵심을 짚는다.
출처2026년 7월 1일2026-07-013분Verified
공공 AI 투명성의 함정
공공 AI 공시가 문서 존재에 그칠 때 책임성은 약해진다. 의미 있는 정보 기준을 짚는다.
출처2026년 6월 22일2026-06-223분Verified
Apertus, 주권형 AI의 조건
Apertus의 쟁점은 성능보다 공개 범위와 배포 통제다. 오픈 모델과 주권형 AI의 조건을 짚는다.
출처2026년 6월 18일2026-06-183분Verified
분산 에이전트 네트워크의 조건
단일 에이전트 한계를 넘어, 신뢰·권한·평판·감사를 갖춘 분산 협업 구조를 짚는다.
출처2026년 6월 12일2026-06-123분Verified
AI 통제 상실, 정의부터
AI 통제 상실의 모호한 정의를 짚고, 목표 설정·감사·중단·되돌리기 중심의 운영 질문으로 재구성한다.
출처2026년 5월 29일2026-05-294분Verified
에이전트 기술부채의 경고
에이전트형 AI의 실패를 정확도가 아닌 거버넌스와 운영 통제 부담의 문제로 짚는다.
출처2026년 3월 20일2026-03-203분Verified
의료 AI 로봇, 성능보다 책임
의료 AI 로봇 도입의 핵심은 성능보다 책임, 검증, 모니터링 체계라는 점을 짚는다.
커뮤니티2026년 3월 11일2026-03-114분Verified
자기증폭 R&D와 얼라인먼트 페이킹 12%
AI 자기증폭 R&D 루프가 커질수록 12% 얼라인먼트 페이킹 위험이 커져 TEVV·독립검토·모니터링이 핵심이다.
출처2026년 3월 7일2026-03-073분Verified
LegalBench로 보는 법률 AI 감사가능성
LegalBench로 법률 LLM을 평가하고, 정당화·감사가능성을 논증 구조로 설계하는 방법을 정리한다.
출처2026년 3월 5일2026-03-054분Verified
에이전틱 AI 실패, 모델이 아닌 거버넌스
에이전틱 AI 실패를 모델 한계가 아닌 외부화 거버넌스로 재정의하고 3-트랙을 제안한다.
출처2026년 3월 5일2026-03-054분Verified
MASS: 추론 중 self-update
MASS는 추론 중 합성데이터로 self-update해 즉시 적응한다. 로그·감사·무결성 설계가 핵심.
뉴스2026년 3월 4일2026-03-044분Verified
전장 작전계획 AI와 통제의 설계
전장 작전계획 AI 도입은 성능보다 HITL·TEVV·감사·책임 설계가 핵심이다.
뉴스2026년 3월 4일2026-03-044분Verified
펜타곤 계약이 바꾼 AI 안전의 기준
국방 AI에서 감시·자율무기 금지 등 가드레일을 계약·운영에 강제하는 쟁점을 정리한다.
뉴스2026년 3월 3일2026-03-033분Verified
자율 에이전트, 내부자 위협의 새 경계
자율 실행 에이전트가 결제·시스템 변경까지 하며 내부자 위협 모델을 흔든다.
커뮤니티2026년 3월 3일2026-03-033분Verified
자동화가 성과 압박으로 바뀌는 순간
AI 자동화가 속도를 새 기준으로 만들 때 생기는 압박과 지속가능한 업무 기준 재설계를 정리한다.
공식/신뢰2026년 2월 28일2026-02-284분Verified
군·정보용 LLM, 레드라인과 책임 설계
군·정보 환경 LLM 도입 시 3대 금지선과 감사·운영통제, 계약 책임배분을 정리한다.
뉴스2026년 2월 12일2026-02-124분Verified
AI 에이전트, 긴 단계일수록 실패가 누적된다
단계별 1% 오류가 100단계에서 37% 성공률로 누적될 수 있다. 검증·HITL·킬스위치를 설계하라.
커뮤니티2026년 1월 30일2026-01-303분Verified
AI 기술의 한계와 리스크 관리 거버넌스 전략
LLM의 기술적 한계와 하드웨어 제약을 극복하기 위한 NIST 및 글로벌 AI 거버넌스 준수와 리스크 관리 방안을 제시합니다.
커뮤니티2026년 1월 28일2026-01-282분Verified
AGI 성능 지표와 글로벌 거버넌스 대응 전략
AGI의 단계별 성능 정의와 EU AI 법 등 글로벌 규제 체계를 분석하고, 안전한 인공지능 개발을 위한 기업의 대응 방안과 실무 지침을 제시합니다.