2026.01.08 / JUN
과정 소개 및 학습 목표
과정 소개
- 이 과정은 생성형 AI 시대를 살아가는 개인과 조직이 반드시 알아야 할 AI 활용 윤리와 보호체계의 핵심 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다.
- AI 기업 보안 사고, 데이터 보호 실패, 저작권 분쟁 등 실제 사례를 중심으로, AI 윤리 문제가 왜 중요한지 살펴보고, 국제 사회와 기업들이 제시하는 윤리 가이드라인의 방향성을 정리합니다.
- 또한 강의 마지막에는 AI 오용을 예방하기 위한 개인·조직 차원의 실천 가이드를 제시하여, 수강 후 바로 적용할 수 있는 기준을 제공합니다.
학습 목표
- 생성형 AI 확산과 함께 등장한 주요 윤리·보안·저작권 이슈의 구조 이해
- AI 보안 사고와 데이터 보호 실패가 발생하는 원인 파악
- 생성형 AI 활용 시 발생할 수 있는 저작권 리스크 파악
- 국제적으로 합의된 AI 윤리 가이드라인의 핵심 방향 이해
- AI 오용을 줄이기 위한 개인·조직 차원의 실천 기준 이해
수강 후 기대 효과
- AI를 더 안전하고 책임감 있게 활용하는 기준을 스스로 설정할 수 있다.
- AI 사용 과정에서 발생할 수 있는 윤리·보안·저작권 리스크를 사전에 인식할 수 있다.
- 기업·기관 환경에서 요구되는 AI 윤리와 보호체계의 기본 개념을 이해할 수 있다.
이번 과정 개요
- 1강. AI 시대의 윤리 문제, 왜 지금 중요한가?
- 2강. 실제 사례로 보는 AI 기업 보안 사고와 데이터 보호 실패
- 3강. 생성형 AI와 저작권: 안전한 활용의 기준선
- 4강. 신뢰할 수 있는 AI를 위한 윤리 가이드라인과 국제 기준
- 5강. AI 오용을 막는 개인·조직 실천 가이드
1강. AI 시대의 윤리 문제, 왜 지금 중요한가?
- 생성형 AI 확산과 사회적 영향 변화
- AI 윤리 문제가 본격화된 이유
- AI 윤리의 핵심 키워드 한눈에 보기
- 인간 중심 AI(Human-Centric AI) 개념
- 윤리 없는 AI가 초래할 수 있는 위험
- 개인·기업·사회가 마주한 새로운 책임
핵심 메시지 문장
“AI 윤리는 기술의 문제가 아니라, AI를 사용하는 인간과 조직의 책임에 대한 문제이다.”
2강. 실제 사례로 보는 AI 기업 보안 사고와 데이터 보호 실패
- AI 보안 사고는 어떻게 발생하는가
- 생성형 AI 사용 중 발생한 대표적 사고 유형
- 학습 데이터·프롬프트·로그의 위험성
- “편리함”이 보안 사고로 이어지는 순간
- 개인과 조직이 흔히 저지르는 실수
- AI 사용 시 반드시 지켜야 할 데이터 보호 원칙
핵심 메시지 문장
“AI 자체보다 더 위험한 것은, 보안과 보호를 고려하지 않은 AI 사용 방식이다.”
3강. 생성형 AI와 저작권: 안전한 활용의 기준선
- 생성형 AI와 저작권 논쟁의 배경
- 학습 데이터와 결과물의 관계
- AI가 만든 결과물은 누구의 것인가
- 실무에서 자주 발생하는 저작권 오해
- 업무·콘텐츠 제작 시 주의할 활용 사례
- 저작권 리스크를 줄이는 기본 원칙
핵심 메시지 문장
“AI가 만들어준 결과물이라도, 책임은 사용하는 사람에게 있다.”
4강. 신뢰할 수 있는 AI를 위한 윤리 가이드라인과 국제 기준
- 왜 국제 사회는 AI 윤리 기준을 만들었는가
- AI 윤리 가이드라인의 공통 핵심 원칙
- UNESCO AI 윤리 권고안의 의미
- EU AI Act와 위험 기반 접근 방식
- 기업과 기관이 기준을 참고해야 하는 이유
- “규제”가 아니라 “신뢰”를 위한 기준
핵심 메시지 문장
“AI 윤리 가이드라인은 기술을 막기 위한 규제가 아니라, 신뢰를 만들기 위한 기준이다.”
5강. AI 오용을 막는 개인·조직 실천 가이드
- AI 오용은 어떻게 시작되는가
- 개인 사용자를 위한 AI 사용 기준
- 허위정보와 편향을 줄이는 질문 방법
- AI 결과를 검증하는 기본 습관
- 조직 차원의 최소한의 보호체계
- 오늘부터 실천할 수 있는 AI 윤리 체크리스트
핵심 메시지 문장
“AI를 안전하게 쓰는 가장 좋은 방법은, 명확한 기준을 먼저 세우는 것이다.”
참고자료: AI 윤리 가이드라인 및 정책 프레임워크 비교
| 기관/문서명 | 핵심 원칙 | 주요 제공 내용 |
| UNESCO 「Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence」 | 인권, 포용성, 환경, 다양성, 데이터 거버넌스, 평등·비차별 | 193개 회원국이 채택한 최초의 글로벌 AI 윤리 규범으로, 보건·교육·경제 등 11개 정책 영역에 대한 국가적 정책 방향 제시 |
| Microsoft AI principles | 책임성, 포용성, 신뢰성·안전성, 공정성, 투명성, 프라이버시·보안 | 제품 개발 전 과정에 윤리 리뷰, 도구, 교육을 통합하는 실무적인 기업 가이드라인 및 구체적인 구현 사례 제공 |
| Lattice / FairNow AI Policy Templates | 역할·책임(RACI), 공정성, 투명성, 리스크 관리, 준법 | 전사적 AI 사용 정책(인사/생산성 도구 중심), 거버넌스 프레임워크(8단계), 리스크 평가 프로토콜 제공 |
| Ethisphere / Implementing Ethics of AI in Business | 지식재산 보호, 적절한 사용, 편향·부정확성 방지, 데이터 거버넌스 | 사내 행동강령(Code of Conduct)에 포함할 AI 조항 예시 및 중견·대기업용 정책 구성 요소 템플릿 제공 |
| 개인용 AI 오용 예방 가이드 (실무 템플릿) | 인간 책임 유지, 사실 검증, 프라이버시 준수, 투명한 사용 명시 | 개인 차원의 AI 사용 허용/금지 범위 설정, 데이터 입력 및 출력 단계별 수칙, 자기 점검 질문 리스트 제공 |
| 허위정보·편향 방지용 프롬프트 가이드라인 | 중립성, 검증 지시, 출력 형식 제약, 관점 다양화 | 정확성 확보 및 편향 최소화를 위한 구체적인 지시어(Prompting) 작성 규칙과 5대 체크리스트 제공 |
https://docs.google.com/spreadsheets/d/14lhsxtnP4VnrDadubTkv0-lJQtaZoS2sr3CnsulJVpc/edit?usp=sharing
첫 포스팅: 2026.01.08 / 포스트 작성: JUN (naebon@naver.com)
