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개요LLM Guardrails는 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)의 출력 결과를 안전하고 신뢰할 수 있게 제어하기 위한 기술적·정책적 방어장치입니다. LLM의 비결정성, 민감한 정보 노출, 환각(hallucination) 문제를 예방하고, 산업별 규제 및 윤리 기준에 맞는 응답을 보장하기 위해 반드시 필요한 구성요소로 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의LLM Guardrails는 언어모델의 입력과 출력 흐름 상에 개입하여, 비의도적이거나 위험한 콘텐츠 생성을 사전에 방지하거나 사후적으로 필터링하는 보안 및 품질 통제 메커니즘입니다.주요 목적비윤리적, 부적절한 응답 차단개인정보 및 기밀 데이터 보호모델 환각(Hallucination) 제어 및 사실성 강화2. 특징 항목 설..

개요AI Ethics Canvas는 인공지능 시스템의 개발 및 운영 전반에서 윤리적 문제를 사전에 탐색하고 체계적으로 대응하기 위한 도구입니다. 제품 기획 단계부터 서비스 출시 이후까지 다양한 이해관계자 관점에서 AI 기술이 야기할 수 있는 리스크와 책임을 시각화하고 토론할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 AI 거버넌스, 책임성 확보, 규제 대응의 핵심 수단으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의AI Ethics Canvas는 디자인 사고(Design Thinking)와 비즈니스 모델 캔버스에서 착안한 윤리적 설계 도구로, AI 시스템의 잠재적 영향력에 대해 포괄적인 검토를 유도합니다.주요 목적AI 시스템의 개발자, 사용자, 사회적 영향에 대한 윤리적 고려사항 정리리스크 사전 인식 및 대응 방안 수립A..

개요Model Cards는 AI 및 머신러닝 모델의 기능, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장 시나리오 등을 정형화된 형식으로 문서화한 정보 카드다. Google AI의 연구진이 제안한 이 개념은 AI 모델의 신뢰성, 투명성, 공정성, 안전성 등을 확보하기 위한 표준적 접근 방식으로, 모델 배포 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 오해, 남용, 리스크를 사전에 방지하고자 한다.1. 개념 및 정의Model Cards는 AI/ML 모델의 메타데이터를 중심으로 모델 개발자, 사용자, 이해관계자에게 모델의 특성과 의도를 명확히 전달하는 문서이다. 주로 JSON, Markdown, PDF 형식으로 제공되며, 각 모델에 대한 사양, 훈련 데이터 정보, 성능 지표, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장/비권장 사례 등이..