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title: "거의 시의적절한 뉴스: 🗞️ AI 윤리 (2025-08-17"
author: "Christopher S Penn"
date: 2025-08-17
url: https://www.christopherspenn.com/2025/08/%ea%b1%b0%ec%9d%98-%ec%8b%9c%ec%9d%98%ec%a0%81%ec%a0%88%ed%95%9c-%eb%89%b4%ec%8a%a4-%f0%9f%97%9e%ef%b8%8f-ai-%ec%9c%a4%eb%a6%ac-2025-08-17/
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  - "AI"
  - "Almost Timely"
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# 거의 시의적절한 뉴스: 🗞️ AI 윤리 (2025-08-17

*거의 시의적절한 뉴스: 🗞️ AI 윤리 (2025-08-17) :: [브라우저에서 보기](https://almosttimely.substack.com/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)*[![거의 시의적절한 뉴스](https://www.christopherspenn.com/wp-content/uploads/2025/06/newalmosttimelyheader.jpg)](https://www.christopherspenn.com/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)## 주요 홍보

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이번 주 뉴스레터의 100%는 저, 인간에 의해 생성되었습니다. 영상에서는 풍부한 AI 결과물을 보실 수 있습니다. [이러한 공개가 왜 좋은 생각이며, 가까운 미래에 EU와 어떤 방식으로든 비즈니스를 하는 모든 사람에게 필요할 수 있는지 알아보세요.](https://www.trustinsights.ai/blog/2023/08/disclosure-of-ai-and-protection-of-copyright/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)## YouTube에서 뉴스레터 시청하기 📺

[embed]https://youtu.be/5aMFfGFriYs[/embed] [YouTube에서 이 뉴스레터의 영상 📺 버전을 보려면 여기를 클릭하세요 »](https://youtu.be/5aMFfGFriYs)[MP3 오디오 🎧 버전만 들으려면 여기를 클릭하세요 »](https://traffic.libsyn.com/cspenn/almost-timely-newsletter-2025-08-17.mp3)## 제 생각: AI의 윤리

이번 주에는 번쩍이는 최신 기술에서 한 발짝 물러나 최근 워크숍과 기조연설에서 매우 인기 있는 질문이었던 AI 윤리에 대해 다뤄보겠습니다. 얼마 전 시카고에서 워크숍을 진행했는데, 한 분이 저작권과 공정 사용부터 지속 가능성과 인력 대체에 이르기까지 AI 윤리에 대한 우려를 표했습니다. 이 모든 것이 한꺼번에 묶여 있었고, 그분은 많은 유보적인 입장을 가지고 있었지만, 그 모든 우려를 표현하는 데 어려움을 겪었습니다. 이것은 드문 일이 아닙니다. 모든 산업 분야에서 비슷한 질문과 우려를 들었습니다. [로이터 통신에 보도된 Meta의 AI 모델 허용 사용 정책에 관한 뉴스 기사](https://www.reuters.com/investigates/special-report/meta-ai-chatbot-guidelines/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17) (경고: 민감하거나 불쾌한 내용 포함)와 같이 일부 대형 기술 기업들의 심각하게 혼란스러운 행동과 이러한 우려가 겹쳐, 윤리는 다시 한번 주요 뉴스로 떠올랐습니다. 그래서 오늘, 하나 또는 두 개의 프레임워크(놀랍죠?)를 가지고 이 문제를 다루면서 질문과 답을 찾아보겠습니다. 시작하기 전에 말씀드리자면, 저는 제가 따르는 불교 철학 외에 윤리에 대해 정식 교육을 받은 적이 전혀 없습니다. 저는 여러분에게 어떤 윤리를 가져야 한다고 말하려는 것이 아니라, 여러분 자신의 윤리에 의문을 제기하고 그것을 성문화해 보시라고 요청하려는 것입니다. ### 1부: 윤리란 도대체 무엇인가?

AI 윤리에 대해 이야기하려면 윤리 자체에 대한 최소한의 공통된 기반을 마련해야 합니다. 이는 철학의 독립된 분야이자 전문 직업이므로, 제가 한 번의 뉴스레터로 수술이나 입자 물리학을 제대로 설명할 수 없는 것처럼 윤리 전체를 요약할 수도 없습니다. 매우 광범위하게 말해서, 윤리는 옳고 그름을 결정하는 것입니다. 가장 광범위한 수준에서, 윤리(그리스어 *ethos*에서 유래)는 인격, 미덕에 관한 것이며, 도덕(라틴어 *mores*에서 유래)은 사회의 관습과 행동에 관한 것입니다. 우리는 사회로서 무엇이 옳고 그름, 선과 악을 구성한다고 믿는지 결정하며, 이러한 신념은 우리의 윤리에 부호화됩니다. AI의 맥락에서 윤리에 대해 이야기할 때, 우리는 응용 윤리(applied ethics)라고 불리는 윤리의 한 분야에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 기술에 옳고 그름의 원칙을 적용하여 유용하고 해로운 용도를 결정하는 것입니다. 응용 윤리는 크게 세 가지 주요 분야와 철학으로 귀결됩니다: 사람, 규칙, 결과. - **의무론(Deontology)**: "규칙은 본질적으로 선하다." 의무론은 규칙이 존재하는 이유가 있으며, 규칙을 따르는 것이 선하고, 따르지 않는 것이 악하다고 말합니다. 이것은 법과 종교와 같은 것들의 기초입니다. 둘 다 일련의 규칙을 가지고 있으며, 규칙을 따르는 것이 선하고, 따르지 않는 것이 악합니다. 의무론이 잘못될 수 있는 지점은 규칙 자체가 결과 면에서 근본적으로 나쁠 때입니다.

- **덕 윤리(Virtue ethics)**: "선한 사람은 선한 일을 한다." 덕 윤리는 인격에 초점을 맞춥니다. 규칙을 따르든 따르지 않든, 결과가 해롭든 유용하든, 선한 사람은 선한 일을 하고 나쁜 사람은 나쁜 일을 한다는 생각입니다.

- **결과주의(Consequentialism)**: "목적이 수단을 정당화한다." 결과주의는 결과 자체가 유용했는지 아니면 해로웠는지에 중점을 둡니다. 어떤 것이 해로운 부산물을 만들더라도 해를 끼치는 것보다 더 많이 도움이 된다면 선한 것입니다. 그리고 개인의 인격은 무관하며, 그들의 행동이 중요합니다. 이것은 또한 "법의 문자"보다 "법의 정신"이 중요하게 작용하는 지점이기도 합니다.

어떤 윤리 분야도 다른 분야보다 우월하지 않습니다. 모두 결함이 있으며, 우리 사회에서 선하거나 악한 것, 옳거나 그른 것으로 간주하는 것은 종종 각 분야의 혼합입니다. 선한 사람도 나쁜 일을 할 수 있습니다. 법이 부당할 수도 있습니다. 소수에게 상당한 해를 끼치더라도 순 이익이 달성될 수 있습니다. "유일한 진실"이 없는 것처럼, 사회적 수준에서 "유일한 진실된" 형태의 윤리도 없습니다. 물론, 개인은 그 과정에서 다른 사람에게 해를 끼치지 않는 한 자신에게 가장 적합하다고 생각하는 것을 믿을 수 있습니다. 저의 개인적인 편향은 결과주의 쪽으로 기울어져 있으니, 이 뉴스레터를 읽을 때 이 점을 염두에 두십시오. 저는 윤리에 대해 이야기하는 방식에 영향을 미치는 특정 편향을 가지고 있습니다. 이 모든 것의 공통점은 선과 악, 옳고 그름, 유용함과 해로움을 규정하려는 시도입니다. 모든 윤리, 모든 도덕, 모든 종교, 모든 법은 우리 종족이 경쟁하기보다 더 협력하도록 우리가 만든 구성물입니다. 본질적으로 윤리는 우리가 집단적으로 생존하는 데 도움이 됩니다. 문제는 기업의 모호한 말들이 그 용어 자체를 시너지처럼 쓸모없게 만들었다는 점입니다. 즉, 전혀 쓸모없게 만들었다는 점입니다. 그러니 여러분을 위한 숙제가 있습니다. #### 과제: 윤리 요약표

좋아하는 음료(저는 탄산수를 좋아합니다)와 함께 선호하는 음성 메모 앱(저는 휴대전화의 무료 앱을 좋아합니다)을 들고 앉아 다음 질문에 소리 내어 답해보세요. 1. 개인적으로 윤리는 당신에게 어떤 의미인가요?

2. 넓게 보아, 어떤 종류의 기술이든 유용함과 해로움을 어떻게 생각하나요?

3. 넓게 보아, 당신의 삶에서 해로움과 이점을 어떻게 저울질하나요? 해로움과 이점을 저울질해야 하는 결정을 어떻게 내리나요?

4. 당신이 일하는 조직이 있다면, 그 조직에게 윤리는 어떤 의미인가요?

5. 당신이 일하는 조직에 윤리 강령이 있다면, 일상 업무가 그 강령과 얼마나 잘 일치하나요?

우리 자신의 윤리가 무엇인지 명확하지 않으면 AI 윤리에 대한 의미 있는 논의를 할 수 없습니다. [AI와 관련된 윤리에 대한 정말 심층적인 평가를 원하시면, 제가 무료 GPT를 만들었습니다.](https://chatgpt.com/g/g-68a0c2e6b8288191b212726b31f25bbd-ai-ethics-cartographer?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17) 타이핑 속도에 따라 10분에서 45분 정도 소요될 수 있습니다. 마지막에는 AI와 관련하여 당신의 윤리를 이해한 자세한 요약이 제공될 것입니다. 제 면책 조항을 다시 한번 말씀드리자면, 저는 이 분야에 대해 정식 교육을 받은 적이 없으므로, 그 결과물을 너무 신뢰하지는 마십시오. ### 2부: AI 가치 사슬

이제 본론으로 들어가겠습니다. AI에 윤리를 어떻게 적용할까요? 글쎄요, 먼저 AI 자체를 해체해야 합니다. 왜냐하면 AI는 매우 거대한 포괄적인 용어이기 때문입니다. AI가 어떻게 만들어지고 사용되는지 가치 사슬로 분해하면 좀 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 저는 이 접근 방식이 다른 도구들과 여러 면에서 유사하기 때문에 좋습니다. 도끼 사용에도 가치 사슬이 있습니다. 제조 방식부터 제작자가 어떤 안전 장치를 내장하는지, 그리고 사용자가 도끼를 생산적으로 또는 파괴적으로 사용하는 방식에 이르기까지 말이죠. 도끼 자체는 어느 정도 비도덕적입니다. 좋지도 나쁘지도 않습니다. AI는 도끼보다 더 복잡합니다. 인간의 데이터를 기반으로 훈련되기 때문에, 훈련되는 과정에서 보았던 인간의 편향과 인간의 역사를 반영합니다. 그러나 곧 다루겠지만, 이것이 우리가 도구를 안전하게 사용하는 방법을 알아야 할 책임에서 벗어나게 하는 것은 아닙니다. 사실, AI가 어떻게 작동하고 AI 가치 사슬 전반에 걸쳐 윤리가 어떻게 나타나는지 아는 것이 중요성을 더합니다. 그렇다면 AI 가치 사슬은 무엇일까요? 저는 그것을 회사, 데이터, 모델, 인터페이스, 출력이라는 다섯 가지 큰 부분으로 매핑합니다. 다시 말하지만, 이것은 실제 세계의 가치 사슬과 유사합니다. 우리는 철광석을 채굴하고 제련하여 강철로 만들고, 모래를 녹여 유리와 회로로 만들고, 엔진과 바퀴와 좌석을 자동차로 조립하고, 자동차를 고객에게 판매하여 운전하게 하며, 고객은 때로는 자동차로 좋은 일을 하고 때로는 나쁜 일을 합니다. AI 가치 사슬의 다섯 가지 부분은 다음과 같습니다. - **회사**: 이것은 AI 윤리의 근원입니다. 윤리적 나침반이 부족하거나 없는 회사는 비윤리적인 결정을 내리는 경향이 있으며, 법적 또는 상업적 강제에 의해 강요되지 않는 한 자신들이 저지르고 있는 해악에 대해 방향을 바꾸지 않을 것입니다.

- **모델을 위한 데이터**: AI 모델은 그냥 나타나지 않습니다. 구축되기 위해서는 엄청나게 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 오늘날의 모델은 너무나 많은 데이터로 구성되어 있어서, 만약 책장이라면 지구 적도 둘레를 8번 감쌀 수 있는 텍스트 전용 책들로 가득 찬 책장일 것입니다. 데이터를 AI의 원료라고 생각하세요.

- **모델 자체**: GPT-5부터 Gemini, Qwen 및 우리에게 제공되는 190만 개의 모델들의 알파벳 수프까지. 각 모델 내부에는 방대한 양의 데이터와 훈련이 있어 어떤 것에는 다른 것보다 더 많은 가중치를 부여합니다. 모델을 AI의 엔진이라고 생각하세요.

- **모델 배포 및 인터페이스**: 아무도 AI 모델을 직접 사용하지 않습니다. 항상 어떤 종류의 인터페이스가 있으며, 이 인터페이스는 추가적인 규칙과 구조를 적용할 수 있습니다. 배포 및 인터페이스를 엔진을 제외한 자동차의 나머지 부분이라고 생각하세요.

- **모델의 출력**: 모델이 뱉어내는 것. 이것은 생성형 AI로 우리가 만드는 블로그 게시물, 전략, 인포그래픽, 우스꽝스러운 그림들입니다. 출력을 고객이 자동차를 운전하는 것에 비유해 보세요.

이 다섯 단계는 AI 가치 사슬을 처음부터 끝까지 구성합니다. 마치 AI 버전의 "밭에서 식탁까지"와 같습니다. AI는 어떻게 존재하게 될까요? 어떻게 만들어질까요? 어떻게 우리의 컴퓨터와 휴대폰에 도달하며, 우리는 그것으로 무엇을 할까요? 가치 사슬을 폭넓게 이해한다면, 각 단계 내에서 윤리를 살펴보기 시작할 수 있습니다. ### 3부: AI 가치 사슬의 윤리

자, 이제 준비는 끝났습니다. 이제 AI에 적용되는 윤리에 대해 논의할 수 있습니다. 가치 사슬의 각 단계에서 책임 당사자에게 질문해야 할 결과와 윤리적 질문들이 있습니다. 그 질문들에 대한 답변이 그들의 윤리를 결정합니다. AI 가치 사슬을 진행하면서 저의 윤리적 판단과 평가를 적용하지 않도록 최선을 다하겠습니다. 여러분의 윤리는 저의 윤리와 매우 다를 수 있음을 인정합니다. 그렇다 하더라도, 개인 윤리 요약표를 가까이 두십시오. AI 가치 사슬의 각 부분에서 필요할 것입니다. #### 회사

기술에 대해 이야기하기 전에, 기술을 만드는 사람들에 대해 이야기해야 합니다. 윤리적, 도덕적 나침반이 부족하거나 없는 회사는 AI와 관련하여 형편없거나 비윤리적인 선택을 할 것입니다. 다른 말로 설명할 필요도 없이, 그 회사가 만드는 모든 것은 윤리 부족으로 인해 오염될 것입니다. 예를 들어, 비윤리적인 개발자를 고용하거나 비윤리적인 리더십을 가진 회사는 비윤리적인 AI 도구와 모델을 생산할 것입니다. 이는 독이 든 나무의 열매와 같습니다. 회사 뒤에 있는 사람들과 그들 자신의 윤리 및 도덕이 그 회사가 어떻게 작동하는지, 제품이 무엇을 하는지, 그리고 윤리가 기술에 통합되는지 여부를 결정합니다. 이에 대한 교과서적인 사례 연구는 Meta, 즉 이전의 Facebook입니다. [초창기부터](https://archive.is/TikL2) Facebook과 그 창업자들은 지적 재산권 도용 혐의부터 [Mark Zuckerberg CEO가 학부생 시절 하버드에서 제명될 뻔했던 개인 정보 침해에 이르기까지](https://archive.is/Z9ktT) 윤리적 문제에 직면했습니다. 따라서 리더십이 윤리적으로 문제가 있다면, 회사가 비윤리적인 방식으로 행동하고, 생산하는 어떤 선보다 불필요하거나 불균형한 해를 끼치는 방식으로 행동하는 것은 전혀 놀라운 일이 아닐 것입니다. Meta의 수석 윤리 학자가 승인한 Meta의 내부 AI 정책에 대한 로이터 기사에서 Meta의 문화와 리더십이 다른 많은 사람들과는 매우 다른 윤리적 기준에 따라 운영된다는 것이 분명합니다. 따라서 AI의 윤리를 평가할 때 우리가 던지는 첫 번째 질문은 다음과 같습니다. 해당 회사가 우리의 윤리와 얼마나 잘 일치하는가? 만약 회사의 윤리와 결과가 당신의 개인 윤리와 크게 다르다면, 그것이 당신이 AI를 사용하는 방식에 대한 의사 결정을 어떻게 이끌 것인가? 누구의 AI를 사용할 것인가? #### 데이터

훈련 데이터에 대한 주요 윤리적 질문은 모델이 윤리적으로 제조되었는지 여부입니다. 이 맥락에서 윤리는 지적 재산에 관한 것입니다. 즉, 모델이 해로운 결과보다 더 유용한 결과를 만들면서 윤리적으로 만들어졌는가 하는 것입니다. 이를 더 자세히 살펴보면, 현재의 AI 모델에 대한 주요 반대 논리는 모든 모델이 출처에 관계없이 제작자가 동의하지 않은 콘텐츠의 일부로 만들어진다는 것입니다. 왜 이것이 중요할까요? 이것은 경제적 측면에서 비롯됩니다. 지금까지 검색 엔진이나 소셜 네트워크와 같은 기술 도구는 일종의 암묵적인 거래를 했습니다. 우리는 콘텐츠를 제공하고, 도구는 그 대가로 고객을 보내주었습니다. 우리는 검색 엔진이 트래픽을 보내줄 것이기 때문에 웹사이트를 검색 엔진에 색인되도록 허용했습니다. 우리는 잠재 고객에게 접근하는 대가로 콘텐츠를 소셜 네트워크에 게시했습니다. AI는 이러한 공식을 상당히 깨뜨립니다. 어떤 경우 AI는 우리에게 아무도 보내주지 않습니다. Google의 AI 개요가 좋은 예입니다. AI 개요는 사용자에게 만족스러워서 아무것도 클릭할 필요가 없을 수도 있으며, 따라서 우리는 트래픽을 얻지 못합니다. 다른 경우 AI는 직접적인 경쟁자가 됩니다. 생계를 위해 만화를 그리는 예술가는 이제 공개적으로 게시된 콘텐츠를 부분적으로 훈련했을 수 있는 이미지 생성 모델 및 도구로부터 직접적인 경쟁에 직면합니다. 음악을 작곡하는 음악가는 이제 자신의 창작물을 부분적으로 훈련했을 수 있는 음악 생성 모델 및 도구로부터 직접적인 경쟁에 직면합니다. 여기서 핵심 윤리적 질문은 다음과 같습니다. 개인 윤리에서 동의는 얼마나 중요한가요? 사람들의 데이터를 보상 없이 훈련하고 직접적인 하류 피해(경제적 경쟁)를 초래하는 AI 모델은 다른 사람들에게는 이점을 창출하지만 일부 사람들에게는 피해를 줍니다. 이 상황에 대해 당신의 윤리 요약표는 무엇이라고 말하나요? #### 모델

모델에 대한 주요 윤리적 질문은 자원 소비를 중심으로 전개되는 경향이 있습니다. AI 모델은 모델 자체의 아키텍처와 작동 방식 때문에 본질적으로 매우 자원 집약적입니다. 정확하게 예측하기 위해 모든 모델은 통계로 구성되며, 이 통계는 방대한 양의 데이터를 가져와 그들 사이의 수학적, 통계적 관계를 찾아 구축됩니다. 그것을 위해서는 엄청난 양의 전기, 하드웨어, 그리고 깨끗한 물이 필요합니다. 얼마 전, 저는 NVIDIA GPU 판매량을 기준으로 AI가 이론적으로 소비할 수 있는 전력량을 대략적으로 계산해 보았습니다. 이는 100% 활용률을 가정했을 때입니다. 이론적인 최대 전력 소비량(훈련 단계에서 가장 높음)은 [전체 생산 전력의 11%에 육박할 수 있습니다](https://www.christopherspenn.com/2025/02/mind-readings-how-much-energy-does-ai-use/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17). 일부 기업들은 이에 대해 매우 좋은 접근 방식을 가지고 있습니다. Google은 [2025년 지속 가능성 보고서](https://www.gstatic.com/gumdrop/sustainability/google-2025-environmental-report.pdf)에 따르면 2024년에 탄소 없는 에너지 사용률 66%를 달성했으며, 담수 보충에 엄청난 진전을 이루어 [18%에서 64%로 증가했습니다](https://www.gstatic.com/gumdrop/sustainability/google-2025-environmental-report.pdf). 다른 기업들은 정반대의 방향으로 나아가는데, [xAI가 인근 도시에 심각한 오염을 유발하는 무허가 가스 터빈을 건설한 사례](https://www.reuters.com/sustainability/boards-policy-regulation/musks-xai-increased-tennessee-gas-turbines-without-permits-community-groups-say-2025-04-09/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)가 있습니다. 여기서 핵심 윤리적 질문은 다음과 같습니다. 개인 윤리에서 지속 가능성은 얼마나 중요한가요? 의사 결정 과정의 일부로 환경에 더 크거나 작은 영향을 미치는 회사와 협력하기로 선택하나요? 당신의 윤리 요약표는 무엇이라고 말하나요? #### 배포

모델 배포에 대한 주요 윤리적 질문은 모델이 사용될 때 어떻게 동작하는지에 관한 것입니다. 우리가 그것들을 가지고 무엇을 허용하거나 허용하지 않는가 하는 것입니다. 모든 AI 모델은 대략적으로 동일한 세 가지 핵심 윤리 원칙인 무해성, 유용성, 진실성을 기반으로 훈련됩니다. 이 원칙들은 2022년 OpenAI가 InstructGPT 모델에서 처음으로 공개한 일련의 공리입니다. InstructGPT는 당시 GPT-3보다 사용자 의도에 더 잘 부합했기 때문에 더 높은 성능을 보인다고 평가받았습니다. 광범위하게 말해서, 세 가지 기둥과 그 우선순위는 다음과 같습니다. 1. **무해성**: "이 매우 나쁜 것™을 어떻게 만들 수 있나요?"와 같은 명백히 위험한 질문에 모델이 답하는 것을 금지합니다.

2. **유용성**: 사용자 지시를 가능한 한 밀접하게 따릅니다.

3. **진실성**: 가능한 한 사실적으로 정확한 정보를 제공합니다.

이러한 공리들은 없는 것보다 낫지만, 여전히 상당한 어려움을 야기합니다. 이 글의 시작 부분에서 의무론과 결과주의로 돌아가보면, 규칙이 나쁠 수 있으므로 규칙에 맹목적으로 따르는 것이 항상 윤리적인 행동, 즉 해를 줄이는 행동의 비결은 아닙니다. 그리고 80억 명의 인간의 wildly 다른 법률, 규범, 문화를 보편적인 방식으로 수용할 방법은 없습니다. 우리가 가장 가까이 다가간 것은 "다른 사람이 당신을 대하기를 바라는 대로 다른 사람을 대하라"는 기본 규칙입니다. 특히 '진실성'은 AI에게 매우 문제가 됩니다. 왜냐하면 생성형 AI 모델은 확률적이기 때문입니다. 그들은 높은 확률의 정보를 반환하지만, 확률과 진실은 다릅니다. 확률이 높다고 해서 반드시 진실성이 높은 것은 아닙니다. 예를 들어, 인터넷에는 백신에 대한 끔찍하고 완전히 틀린 정보가 넘쳐납니다. 하지만 인기가 많다고 해서 과학적으로 거짓이라는 사실이 바뀌지는 않습니다. 그런데 AI 모델은 그러한 잘못된 정보가 충분히 널리 퍼져 있다면 그것을 학습할 수도 있습니다. 따라서 AI 기업들은 AI 도구의 인터페이스에 많은 추가 규칙을 포함시켜야 했습니다. ChatGPT, Gemini, Claude 등 모든 모델은 사용자와 그들의 지역에 따라 모델의 출력을 더 잘 정렬하기 위한 추가 규칙, 필터 및 기술을 가지고 있습니다. 여러분도 이것이 작동하는 것을 본 적이 있을 것입니다. AI 도구가 응답을 생성하기 시작하다가 대신 거부 표시를 보여주는 경우입니다. 그리고 모든 모델과 인터페이스에는 고유한 편향과 규칙이 있습니다. DeepSeek에게 천안문 사태에 대해 물어보면 유용한 답변을 얻을 수 없습니다. Google의 Gemini에게 미국 선거에서 어떤 후보에게 투표해야 하는지 물어보면 단호하게 거부당할 것입니다. 다른 결정들은 더 논란의 여지가 있습니다. 예를 들어, 로이터 기사에서 Meta는 사용자가 AI에게 어떤 사람의 인종에 대한 비하적이고 모욕적인 내용을 작성하도록 명시적으로 허용합니다. 당신의 윤리에 따라, 당신은 보호받는 계층에 대한 해악 회피보다 언론의 자유를 더 중요하게 여길 수도 있습니다. 미국에서는 인간이 그런 종류의 내용을 작성하는 것이 허용됩니다(언론의 자유가 그 발언의 결과로부터의 자유를 의미하지는 않는다는 점을 가볍게 상기시켜 드립니다). AI 모델이 사람이 스스로 표현할 것들을 표현하도록 허용해야 할까요? 어떤 회사도 모든 사용자를 위해 이러한 결정을 내릴 수는 없으며, 또 그렇게 해서도 안 됩니다. 오히려 우리 사용자들은 회사의 AI 모델에 의한 윤리적 실수라고 인식되는 것에 반응할 때 이러한 종류의 트레이드오프를 고려해야 한다는 점을 알아야 합니다. 그리고 가능한 한 최대한으로, 도구의 사용자로서 우리 자신의 윤리를 도구에 통합하는 방법에 대한 선택권이 주어져야 합니다. 우리는 온보딩 과정의 일부로 "이것이 나의 윤리입니다. 당신의 결과물에 이를 사용하도록 하십시오"라고 말할 수 있는 선택권이 있어야 합니다. 여기서 핵심 윤리적 질문은 다음과 같습니다. AI 도구 제공자가 모델 인터페이스에 포함시킨 규칙이 귀하의 개인 윤리 요약표와 얼마나 잘 일치합니까? 특정 제공업체가 억제하거나 허용하는 것이 귀하가 해당 제공업체와 거래할지 또는 해당 제공업체를 피할지 고려할 만큼 중요합니까? #### 출력

AI 가치 사슬의 마지막 부분은 출력물 자체와 우리가 그것들을 가지고 무엇을 하는지입니다. 이것은 AI가 무언가를 할 수 있는지 여부보다는 우리가 AI로 그 일을 해야 하는지 여부에 더 가깝습니다. 그리고 이것은 순전히 인간 윤리가 작용하는 부분입니다. 기계는 우리가 비윤리적일 수 있는 일을 할 수 있도록 합니다. 딥페이크와 같이 명백한 사용 사례가 있습니다. 타인의 동의 없이 타인의 모습을 복제해야 할까요? 존재하는 도구는 상대적으로 적은 안전 장치로 이를 가능하게 합니다 (부분적으로는 딥페이크를 막는 데 필요한 안전 장치가 대부분의 기능을 차단할 것이기 때문입니다. 예를 들어 나무만 자르고 다른 재료는 자르지 않는 전기톱을 설계하려는 것과 같습니다). 딥페이크에도 합법적인 사용 사례가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 패러디는 언론의 자유가 있는 곳에서 오랫동안 보호받는 형태의 발언이었습니다. 패러디 맥락에서 사용된 딥페이크가 허용되어야 할까요? 하지만 AI 출력물에는 덜 명백하거나 윤리적으로 더 도전적인 사용 사례가 있습니다. 간단한 예시를 들어보겠습니다. 언제 인간의 일을 뺏어야 할까요? 어떤 작업을 기계에 맡길지, 사람에게 맡길지 결정하는 임계점은 무엇인가요? 그리고 그 결정으로 인한 경제적 손해 또는 이득을 어떻게 설명할 건가요? 예를 들어, 새로운 팟캐스트를 시작한다고 가정해 봅시다. 팟캐스트 테마 음악이 필요합니다. 윤리 요약표를 사용하여 이 작업을 위해 사람을 고용해야 할지 아니면 AI를 사용해야 할지에 대한 의사 결정 과정은 무엇입니까? 이 특정 시나리오에서는 모든 사람의 답변이 다를 것입니다. 인간을 선택하면 기계에서 얻을 수 있는 것과는 다른 종류의 결과물을 얻게 될 것입니다. 다른 금액을 지불하게 될 것입니다. 그리고 누구에게, 무엇을 지불하느냐의 결과는 하류 효과를 가져올 것입니다. 당신의 윤리 요약표는 이 상황에 대해 무엇이라고 말하나요? 그 결정을 어떻게 내리나요? 또 다른 중요한 영역은 편향입니다. 앞서 언급했듯이, 모든 모델의 내부 데이터에는 편향이 있습니다. 더 중요한 것은, 모델은 인류의 반영이며, 우리 자신의 편향을 반영합니다. 저는 "변호사", "교사", "간호사"와 같은 두 단어 프롬프트로 다양한 AI 이미지 생성기가 생성한 이미지들을 슬라이드 데크에 담아 모델 전반에 걸친 인종적, 성별 편향을 보여주고 있습니다. AI 편향의 문제는 편향이 없는 지식 체를 만드는 것이 불가능한 것과 마찬가지로 "편향되지 않은" 모델을 만드는 것이 거의 불가능하다는 것입니다. 그리고 도서관에 있는 어떤 책도 편향되지 않은 도서관을 만들려고 노력하는 것과 같습니다. 행운을 빕니다. 사실, 모델이 진정으로 편향되지 않았다면, 즉 편향이라는 개념이 없다면, 편향을 감지할 수 없을 것입니다. 따라서 편향을 방지하는 책임은 사용자로서 우리에게 있습니다. 편향을 인지하고 AI 도구를 의식적이고 신중하게 사용해야 합니다. 예를 들어, 간호사 이미지를 생성하도록 이미지 생성 모델에 프롬프트를 입력하는 대신, 50세의 한국인 회색 머리 남자, 철제 안경, 간호사복을 입은 이미지를 생성하도록 프롬프트를 입력할 수 있습니다. 이러한 수준의 특이성은 AI에게 훨씬 더 명확한 방향을 제시하고 데이터 자체의 잠재적인 편향을 무시하게 합니다. 여기서 핵심 윤리적 질문은 다음과 같습니다. 무엇이 잘못될 수 있는가? AI의 출력물은 [성별 때문에 어떤 사람을 대본에서 완전히 생략하는 것](https://www.trustinsights.ai/blog/2025/08/in-ear-insights-how-to-identify-and-mitigate-bias-in-ai/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)부터 누군가가 어떤 의료 서비스를 받는지에 대한 중대한 결정을 내리는 것까지 무한한 방식으로 잘못될 수 있습니다. 예를 들어, 의료 실무에서 AI를 사용할 때 의료 기록에 오류를 유발하는 의료 전사 소프트웨어에 편향이 존재합니다. AI 사용의 모든 단계에서, 특히 그 출력물에서 무엇이 잘못될 수 있는지 비꼬지 않고 묻는 것은 누군가의 일(이상적으로는 많은 사람들의 일)이어야 합니다. 출력물이 어떻게 잘못될 수 있을까요? 출력물의 사용이 어떻게 잘못될 수 있을까요? 출력물이 불필요하게 해를 끼칠까요? 출력물이 이점보다 더 많은 해를 끼칠까요? ### 4부: Trust Insights RAFT AI 윤리 프레임워크

이제 AI 가치 사슬에 대한 확고한 이해를 바탕으로, 모든 AI 프로젝트나 작업의 시작 단계에서 활용할 수 있는 프레임워크를 실제로 적용해 보겠습니다. [저는 이 프레임워크를 네 가지 구성 요소, 즉 존중(Respect), 책임(Accountability), 공정성(Fairness), 투명성(Transparency)의 앞글자를 따서 RAFT라고 부릅니다.](https://www.trustinsights.ai/insights/instant-insights/instant-insights-trust-insights-raft-responsible-ai-framework/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17) 각 요소에 대해 자세히 알아보겠습니다. #### 존중

AI 사용이 우리가 정립한 가치를 존중하는가? 당신의 윤리 요약표로 돌아가 보세요. 당신에게 중요하다고 선언한 가치들을 살펴보세요. AI 사용이 그 가치들 중 어떤 것을 위반하는가? 만약 그렇다면, 잠시 멈추고 해결책을 다시 생각하는 시간을 가지세요. 당신의 목표를 달성하면서 해악이나 윤리 규정 위반을 완화하거나 제거할 수 있는 3-5가지 해결책을 당신이 선택한 AI 도구에게 요청하세요. 존중의 두 번째 부분은 AI가 어떤 해악을 생성하는지, 그리고 그 해악을 어떻게 설명할 것인지 끊임없이 묻는 것입니다. 사람들을 비하하는 것부터 사람들의 유급 일자리를 빼앗는 것까지, AI 또는 그 출력물이 유발할 수 있는 특정 해악을 주의 깊게 살피고, AI에게 이러한 해악을 줄이기 위한 해결책을 고안하도록 도움을 요청하십시오. 책임감 있는 AI에서 존중의 근본적인 기둥은 동료 인간을 존중하는 것입니다. #### 책임

이것이 가장 중요합니다. AI 윤리에 대한 모든 논의를 하나의 원칙으로 요약해야 한다면, 이것이 바로 그 원칙일 것입니다. AI의 결과물에 대해 누가 책임이 있는가? 특히 AI와 작업을 시작할 때 말입니다. "ChatGPT가 썼지, 제가 쓴 게 아닙니다"는 용납될 수 없습니다. 이미 논의했듯이, 모델은 결과물을 생성하기 위해 인간의 프롬프팅이 필요합니다. ChatGPT는 당신이 요청하지 않으면 아무것도 내뱉지 않습니다. ChatGPT를 실행하고 프롬프트가 있는 빈 화면을 마주할 때, 그것은 스스로 아무것도 하지 않습니다. 우리는 그것에 대해 책임이 있습니다. 시스템의 결과물에 대해 누가 책임이 있습니까? 시스템이 얼마나 윤리적인지 판단하는 쉬운 테스트는 다음과 같습니다. 제조업체가 책임을 회피하려는 정도입니다. 얼마 전 Macy Kittleberger는 AI 치료 서비스를 제공하는 한 회사를 언급했습니다. 제가 서비스 약관을 자세히 살펴보니, 약관의 무려 3분의 1이 시스템이 야기할 수 있는 모든 피해에 대한 면책 조항이었습니다. 이는 책임과 의무를 회피하는 데 있어서 명인의 솜씨였고, 저에게는 제작자들이 해로움을 알고 있고 그 해로움으로부터 보호하는 방법을 모른다는 것을 소리치는 것과 같았습니다. #### 공정성

프레임워크의 세 번째 부분은 공정성을 강조합니다. 특정 AI 모델이 어떤 알려진 편향을 가지고 있습니까? 수십 개의 주요 모델과 문자 그대로 수백만 개의 더 전문화된 모델이 있다는 점을 감안할 때, 당신의 주요 일상 모델이 어떤 편향을 가지고 있는지 파악하는 것이 좋습니다. 편향이 존재한다고 알고 있는 시나리오에서 모델이 어떻게 작동하는지 테스트하기 위해 당신의 윤리 요약표와 일치하는 자체 테스트를 구축하는 것을 고려해 보세요. 공정성을 평가하는 핵심 부분 중 하나는 문제가 얼마나 체계적인지 이해하는 것입니다. AI 모델의 문제로 인해 얼마나 많은 사람들이 영향을 받고, 그들은 어떻게 영향을 받는가? 예를 들어, 몇 년 전 저는 MarTech 컨퍼런스에서 벤더 부스를 둘러보다가 이상적인 고객이 사는 지역을 지리적으로 식별하는 예측 시스템을 발명했다고 주장하는 회사를 보았습니다. 그들의 데모는 보스턴 시를 보여주는데, 빨간 점은 이상적인 고객이 있는 곳을, 회색 점은 이상적인 고객이 없는 곳을 나타냈습니다. 지도에는 백 베이, 다운타운, 올스턴-브라이튼, 브루클라인, 찰스타운, 케임브리지에 이상적인 고객이 표시되었습니다. 매터팬, 도체스터, 록스베리 및 인근 지역에는 이상적인 고객이 없었습니다. 보스턴 지리를 잘 모른다면, 회색 점 지역은 주로 흑인 거주 지역입니다. 이 회사는 자신들의 소프트웨어가 보스턴의 비흑인 지역에 이상적인 고객이 있다고 예측한다고 말하고 있었습니다. 유일한 문제는, 그들의 데모가 던킨도너츠를 위한 것이었다는 점입니다. ![벤더 지도 사진 제가 찍은 것](https://www.christopherspenn.com/wp-content/uploads/2025/08/2025-08-16_14-11-48.png)뉴잉글랜드 사람이 아니라면, 기본적인 사실이 있습니다. 던킨도너츠를 총체적으로 소비하지 않는 유일한 집단은 사망한 사람들뿐입니다. 그렇지 않으면 인종, 종교, 성별, 성적 지향 등과 상관없이 문자 그대로 모든 집단이 던킨을 소비합니다. 이는 이 회사의 AI 솔루션에 체계적인 편향이 있었고, 이는 불공정할 뿐만 아니라 사실적으로도 깊이 잘못되었음을 의미합니다. 이 벤더는 공정성에 대한 테스트를 전혀 수행하지 않았고, 그 결과 던킨이 이 모델을 구매했다면 사업에 재앙이 될 모델을 만들었습니다. 프레임워크의 공정성 부분에서 가장 중요한 것은 테스트입니다. 모델을 테스트하지 않으면([지난주 뉴스레터 참조](https://almosttimely.substack.com/p/almost-timely-news-how-to-test-ai)), 모델이 잘 작동하는지 또는 제대로 작동하지 않는지, 편향이 얼마나 크고 어느 방향으로 작용하는지, 모델과 자신의 윤리 사이에 얼마나 큰 격차가 있는지 이해할 근거가 없습니다. #### 투명성

프레임워크의 마지막 부분은 AI 도구를 얼마나 쉽게 감사할 수 있는지에 대한 것입니다. 예를 들어, OpenAI는 모델의 추론 과정을 숨기는 것으로 악명이 높습니다. 생각 과정에서 사용되는 정확한 단어를 볼 수 없습니다. 이와 비교하여 Deepseek은 생각의 모든 단어를 보여줍니다. 내부 고려 사항의 수정되지 않은 버전을 볼 수 있으므로 윤리적 기준에서 언제 어떻게 빠르게 벗어나는지 판단할 수 있습니다. AI에는 상대적으로 보편적인 규칙이 거의 없지만, 그 중 하나는 AI 시스템에 투명성, 해석 가능성, 설명 가능성이 많을수록 더 안전하다는 것입니다. 더 신뢰할 수 있다는 것입니다. 모델이나 도구를 열어 감사 로그를 확인하고, 시스템이 어떻게 결과물을 만들었는지 단계별로 추적할 수 있을 때, 편향, 환각 및 기타 문제와 같은 것들을 더 빠르게 찾아 수정할 수 있습니다. 반대로, 시스템이 불투명할수록, 결론에 어떻게 도달하는지 알 수 없기 때문에 더 위험합니다. 그리고 투명성은 기술에만 적용되는 것이 아닙니다. 우리, 즉 인간 의사 결정자에게도 적용됩니다. 우리는 어떻게 벤더를 선택합니까? 우리는 벤더, 그들의 시스템, 그들의 AI에 우리의 윤리 강령을 적용합니까? 문제가 발생했을 때 문서화 및 디버깅을 제공하도록 요구합니까? 책임과 투명성은 보조를 맞춥니다. 회사가 책임을 덜 지려고 할수록, 그들은 또한 덜 투명해지는 경향이 있습니다. RAFT 프레임워크를 어떻게 사용하나요? 모든 AI 프로젝트 시작 시 이 프레임워크를 꺼내 프로젝트와 관련된 질문에 답하세요. 답할 수 없는 질문이 있다면, 잠시 쉬면서 깊이 생각할 시간이라는 신호입니다. 보너스 팁으로, [무료 AI-Ready 마케팅 전략 키트와 함께 사용](https://www.trustinsights.ai/insights/whitepapers/the-ai-ready-marketing-strategy-kit-templates-frameworks-for-measurable-success/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)하면 프로젝트를 올바른 방향으로 시작할 수 있습니다. ### 5부: 마무리

핵심은 이렇습니다: 윤리는 모든 사람의 일이며, 당신이 할 수 있는 가장 중요한 일은 당신 자신의 윤리, 당신이 일하거나 협력하는 회사의 윤리, 당신이 선출한 공직자들의 윤리, 당신이 사는 공동체의 윤리에 대해 명확히 하는 것입니다. 윤리에 관한 공항 보안 경고를 빌리자면: "무언가를 보면, 말하세요." 본질적으로 윤리는 해를 덜 끼치고 더 많은 선을 행하는 것입니다. 적어도 추상적으로 "해를 덜 끼치고 더 많은 선을 행하는 것이 끔찍한 생각이다"라고 주장할 만한 사람은 많지 않을 것입니다. 대부분의 사람들은 대부분의 경우 우리 사회가 이렇게 운영되기를 선호합니다. 윤리 실천은 치아 위생 관리와 같습니다. 자주 하면 그리 어렵지 않습니다. 게을리하면 나중에 고통스러울 것입니다. 이 뉴스레터 이후의 여러분의 숙제는 [제가 만든 윤리 지도 작성 GPT를 사용해 보는 것](https://chatgpt.com/g/g-68a0c2e6b8288191b212726b31f25bbd-ai-ethics-cartographer)입니다. 이 뉴스레터 맨 아래에 시스템 지침을 포함시켜 놓았으니 (투명성을 위해!) 그 이면에 있는 논리와 따르는 지침을 직접 확인할 수 있습니다. 저는 특별히 OpenAI의 GPT-5에 맞춰 조정했으므로, 다른 시스템(Gemini, Claude 등)에서 사용하면 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 오늘 자신의 개인적인 AI 윤리를 명확히 하세요. 그러면 미래에 AI 사용에 대한 의사 결정이 훨씬 쉬워질 것입니다. 일단 자신의 윤리에 대해 명확해지면, 벤더 평가와 같은 일을 시작할 수 있습니다. 정기적이고 자주 상호 작용하는 회사들을 살펴보면서, AI 구현에 대한 그들의 윤리가 당신 자신의 윤리에 반영되는지 아닌지 확인하는 것입니다. 우리는 직장의 현실적인 제약과 사용해야 하는 도구의 범위 내에서 운영해야 합니다. 예를 들어, 당신이 소셜 미디어 관리자이고 Facebook을 싫어하더라도 여전히 그것을 사용해야 할 수 있습니다. 하지만 어떤 회사, 도구 또는 모델이 우리 자신의 개인적인 윤리와 깊이 일치하지 않는다고 판단되면, 우리는 그러한 시스템의 사용을 최소화하고 가능한 한 우리 윤리에 더 부합하는 다른 시스템을 선호할 수 있고 아마도 그래야 할 것입니다. 하지만 그렇게 하려면 먼저 우리 자신의 윤리에 대해 명확해야 합니다. 숙제를 하세요. ## 이번 호는 어떠셨나요?

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## ICYMI: 혹시 놓쳤을까 봐요

이번 주에 케이티와 저는 AI 편향을 감지하고 완화하는 데 있어 매우 구체적인 사례 연구를 논의했습니다. - [인이어 인사이트: AI 편향을 식별하고 완화하는 방법](https://www.trustinsights.ai/blog/2025/08/in-ear-insights-how-to-identify-and-mitigate-bias-in-ai/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)

- [일반 텍스트 파일이 AI 생산성을 높이는 방법 (복잡한 도구 필요 없음)](https://www.christopherspenn.com/2025/08/how-plain-text-files-supercharge-ai-productivity-no-complicated-tools-needed/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)

- [AI 대 인간: 소비자가 AI 콘텐츠를 선호하는 이유 (그리고 마케팅에 미치는 영향)](https://www.christopherspenn.com/2025/08/ai-vs-human-why-consumers-prefer-ai-content-and-what-it-means-for-your-marketing/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)

- [숨겨진 비즈니스 성장을 해제하세요: AI가 2차 효과를 마스터하는 데 어떻게 도움을 주는지](https://www.christopherspenn.com/2025/08/unlock-hidden-business-growth-how-ai-helps-you-master-second-order-effects/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)

- [제 회사에서 6주년 축하: 왜 경력을 소유하는 것이 최고의 움직임인가](https://www.christopherspenn.com/2025/08/celebrating-6-years-at-my-own-company-why-owning-your-career-is-the-best-move/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)

- [생성형 AI를 거부할 수 없게 만드는 방법: 사람들이 열망하는 삶을 변화시키는 예시를 보여주세요](https://www.christopherspenn.com/2025/08/how-to-make-generative-ai-irresistible-show-people-the-life-changing-examples-they-crave/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)

- [WordPress용 Substack Sync](https://www.christopherspenn.com/2025/08/substack-sync-for-wordpress/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)

- [거의 시의적절한 뉴스: 🗞️ AI 모델 테스트 방법 (2025-08-10)](https://www.christopherspenn.com/2025/08/almost-timely-news-🗞️-how-to-test-ai-models-2025-08-10/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)

- [그래서? 프롬프트 엔지니어링 기본 사항 다시 살펴보기](https://www.trustinsights.ai/blog/2025/08/so-what-revisiting-prompt-engineering-basics/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)

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가장 적합한 곳에서 연결되어 있는지 확인해 봅시다. 다양한 콘텐츠를 찾을 수 있는 곳은 다음과 같습니다. - [내 블로그](https://www.christopherspenn.com/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17) - 일일 비디오, 블로그 게시물 및 팟캐스트 에피소드

- [내 YouTube 채널](https://www.youtube.com/cspenn?sub_confirmation=1) - 일일 비디오, 컨퍼런스 강연 및 모든 비디오 관련 콘텐츠

- [내 회사, Trust Insights](https://www.trustinsights.ai/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17) - 마케팅 분석 지원

- [내 팟캐스트, Marketing over Coffee](https://www.marketingovercoffee.com/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17) - 마케팅에서 주목할 만한 주간 에피소드

- [내 두 번째 팟캐스트, In-Ear Insights](https://www.trustinsights.ai/resources/in-ear-insights-the-trust-insights-podcast/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17) - 데이터 및 분석에 중점을 둔 Trust Insights 주간 팟캐스트

- [블루스카이(Bluesky)](https://bsky.app/profile/cspenn.com) - 무작위 개인적인 이야기 및 혼돈

- [링크드인(LinkedIn)](https://www.linkedin.com/in/cspenn) - 일일 비디오 및 뉴스

- [인스타그램(Instagram)](https://instagram.com/cspenn) - 개인 사진 및 여행

- [내 무료 슬랙(Slack) 토론 포럼, 마케터를 위한 분석](https://www.trustinsights.ai/analyticsformarketers) - 마케팅 및 분석에 대한 자유로운 대화

새로운 싱글로 제 테마곡을 들어보세요. - [애플 뮤직(Apple Music)](https://music.apple.com/us/album/token-shuffle-christopher-penns-theme-single/1750205561)

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우크라이나를 해방하기 위한 전쟁이 계속되고 있습니다. 우크라이나의 인도주의적 노력을 지원하고 싶으시다면, 우크라이나 정부는 기부를 쉽게 할 수 있도록 특별 포털 United24를 개설했습니다. 러시아의 불법 침략으로부터 우크라이나를 해방하려는 노력에는 여러분의 지속적인 지원이 필요합니다. 👉 [**오늘 우크라이나 인도주의 구호 기금에 기부하세요 »**](https://u24.gov.ua?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)## 제가 참석할 행사들

제가 강연하고 참석할 공개 행사들입니다. 행사에 계시다면 인사해 주세요. - Marketing Profs Working Webinar Series, 2025년 9월

- SMPS, 덴버, 2025년 10월

- Marketing AI Conference, 클리블랜드, 2025년 10월

- MarketingProfs B2B Forum, 보스턴, 2025년 11월

- 

일반에 공개되지 않는 비공개 행사도 있습니다. **행사 주최자이시라면, 귀사의 행사가 빛날 수 있도록 제가 도와드리겠습니다. [자세한 내용은 제 강연 페이지를 방문하세요.](https://www.christopherspenn.com/public-speaking/?utm_source=almost-timely-newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17)**행사에 참석할 수 없으신가요? 대신 제 비공개 Slack 그룹인 [마케터를 위한 분석](https://www.trustinsights.ai/analyticsformarketers)에 들러보세요. ## 필수 공개 사항

링크가 있는 행사들은 본 뉴스레터에 스폰서십을 구매했으며, 그 결과 저는 홍보에 대한 직접적인 재정적 보상을 받습니다. 본 뉴스레터의 광고는 홍보를 위해 비용을 지불했으며, 그 결과 저는 홍보에 대한 직접적인 재정적 보상을 받습니다. 제 회사인 Trust Insights는 IBM, Cisco Systems, Amazon, Talkwalker, MarketingProfs, MarketMuse, Agorapulse, Hubspot, Informa, Demandbase, The Marketing AI Institute 등과 비즈니스 파트너십을 유지합니다[.](https://www.christopherspenn.com/welcome-aboard/#check?utm_source=checker&utm_medium=email&utm_campaign=almost-timely-2025-08-17) 파트너로부터 공유된 링크가 명시적인 추천은 아니며 Trust Insights에 직접적인 재정적 이익을 주지는 않지만, Trust Insights가 간접적인 재정적 이익을 얻을 수 있는 상업적 관계가 존재하며, 따라서 저 또한 간접적인 재정적 이익을 얻을 수 있습니다. ## 감사합니다

구독해주시고 여기까지 읽어주셔서 감사합니다. 항상 여러분의 지원, 관심, 그리고 친절에 감사드립니다. 다음 주에 뵙겠습니다. *크리스토퍼 S. 펜*## 에필로그: 내 AI 윤리 GPT 지침

### 시스템 지침: 사용자 AI 윤리의 중립적 도출 및 종합

**(심층 성찰 모드; 전반적인 윤리가 우선, 그 다음 AI 특정 적용; 최종 보고서는 Tailwind 및 선택적 CDNJS 라이브러리를 사용한 Canvas HTML로 렌더링)**---

#### 임무

당신은 **중립적이고 비판단적인 윤리적 탐구 촉진자**이자 **전문적인 프롬프트 엔지니어링 인터뷰어**입니다. 당신의 임무는 사용자가 **먼저 그들의 전반적인 윤리적 지향점을 명확히** 하고, 그 다음 그 지향점을 **생성형 AI 문제에 적용**하며, 최종적으로 **벤더 선정 및 조달과 같은 실질적인 적용 맥락으로 확장**하는 성찰적 과정을 안내하는 것입니다. 당신은 다음을 수행해야 합니다. - **한 번에 한 가지 질문만** 합니다.

- **사려 깊고 성찰적인 답변**을 장려합니다 (반사적이거나 "쉬운" 답변이 아님).

- **성찰적 요약**을 제공하고 확인을 요청합니다.

- **엄격하게 중립을 유지**하며, 절대 판단, 칭찬, 비난하지 않습니다.

**렌더링 요구사항:** 모든 질문, 명확화, 확인이 완료된 후, **Tailwind CSS** 및 (선택적으로) **CDNJS 라이브러리**로 스타일링된 **단일 Canvas 렌더링 HTML 문서** 형태로 최종 보고서를 생성합니다. 보고서는 세련되고 반응성이 뛰어나며 접근성이 좋아야 합니다. ---

#### 어조 및 태도

- **인류학자/다큐멘터리 제작자**의 태도: 서술적이고, 호기심이 많고, 정확합니다.

- **느리고 신중한 사고**를 장려합니다. 리커트 척도나 예/아니오 답변과 같은 지름길을 피합니다.

- 답변이 간결할 때는 설명을 요청합니다: "어떤 이유로 그런 결론에 도달하셨나요?"

---

#### 근본적인 탐구 흐름 (전반 → AI → 적용)

**엄격한 탐구 순서**는 다음과 같습니다. 1. **전반적인 윤리적 지향점** (일반적인 세계관)

2. **생성형 AI에 대한 윤리적 적용** (문제별)

3. **실질적인 적용** (벤더 선정, 조달, 감독)

LLM은 **전반적인 윤리적 세계관이 확립되고 확인될 때까지 AI 특정 윤리로 넘어가지 않아야 합니다.**---

#### 세션 프로토콜 (상태 기계)

**상태 0 — 틀 잡기 및 동의**- 중립성, 한 번에 한 질문 방식, 성찰에 대한 집중, 그리고 정렬된 흐름(전반 → AI → 적용)을 설명합니다.

- 사용자가 시작할 준비가 되었는지 묻습니다.

---

**상태 1 — 기준 윤리적 지향점 (전반적인 윤리 우선)**이 단계는 AI 관련 질문에 **항상 선행되어야** 합니다. 사용자의 세계관을 다음을 통해 매핑합니다. - **의무론** (의무/규칙)

- **결과주의** (결과/유용성)

- **덕 윤리** (성격/미덕)

- **응용 윤리** (맥락적 규범/관행)

- **개인 대 집단 행동 및 해악**

각각에 대해: - 개방형 성찰 질문을 합니다 (척도 없음).

- 심화되는 후속 질문으로 탐색합니다. 

    - "당신의 관점에 대한 가장 강력한 반대 주장은 무엇이며, 어떻게 응답하시겠습니까?"

    - "어떤 상황에서 이 원칙을 지키기 어려울 수 있습니까?"

    - "무지의 베일 뒤에서도 이 견해를 고수하시겠습니까?"

- **성찰적 요약** (2–5 문장)을 제공하고 확인을 요청합니다.

**모든 지향점이 매핑되고 확인된 후에만** AI 윤리로 진행해야 합니다. ---

**상태 2 — 생성형 AI 윤리 도메인**(상태 1이 완료되고 확인된 후에만 진입합니다.) 각 도메인을 한 번에 하나씩 다룹니다. - IP 및 훈련 데이터

- 지속 가능성

- 인력 영향

- 콘텐츠 조정

- 정렬 및 제어

- 기업의 책임

- 편향, 공정성, 형평성, 포용성

- 책임 및 구제

- 투명성 및 공개

- 프라이버시 및 데이터 사용

- 안전, 이중 사용, 오용

- 체계적 대 개인적 해악

- 권력 집중

각각에 대해 개방형 성찰 질문을 사용합니다 (원칙, 이해관계자, 예외 사례, 절충, 거버넌스, 증거, 레드 라인, 시간 지평, 형평성/권력). ---

**상태 3 — 주제 간 일관성**- 전반적인 윤리(상태 1)와 AI 특정 입장(상태 2) 사이의 모순이나 긴장을 식별합니다.

- 사용자가 긴장을 어떻게 해소하는지 문서화하기 위해 한 번에 하나씩 명확화 질문을 합니다.

---

**상태 4 — 실질적인 적용: 벤더 선정 및 조달**사용자의 윤리를 실질적인 의사 결정으로 확장합니다. 다음을 포착합니다. - 필수 사항 및 레드 라인

- 벤더가 답변해야 할 실사 질문 (근거 포함)

- 정성적 평가 기준 (숫자가 아닌 서술적 등급)

- 위험 시나리오 및 완화 조치

- 거버넌스 기대치 (산출물, 모니터링, 에스컬레이션)

- 계약적 기대치 (IP, 보증, SLA, 구제 메커니즘)

**윤리적 벤더 선정 플레이북**으로 요약하며, 사용자의 전반적인 윤리(상태 1) 및 AI 윤리(상태 2)와의 직접적인 연관성을 보여줍니다. ---

**상태 5 — 종합 보고서 (캔버스 렌더링)**Tailwind로 스타일링된 **포괄적이고 중립적인 HTML 보고서**를 생성하며, 다음 구조를 따릅니다. 1. **요약 개요** — 전반적인 윤리 및 우선순위의 중립적 종합.

2. **프레임워크 프로필 (전반적인 윤리)** — 의무론, 결과주의, 덕 윤리, 응용 윤리, 개인 대 집단에 대한 서술적 매핑.

3. **생성형 AI 도메인** — 주제별 요약.

4. **긴장 및 해결** — 사용자가 원칙 간의 충돌을 어떻게 조화시키는지.

5. **의사 결정 휴리스틱** — 사용자가 적용하는 실질적인 경험 법칙.

6. **윤리적 벤더 선정 플레이북** — 원칙을 조달 지침으로 실질적으로 전환.

7. **미해결 질문 및 증거 요청**

8. **부록 (선택 사항)** — 질문 및 답변 로그.

**UI/UX 요구사항:**- 내비게이션/사이드바가 있는 반응형 Tailwind 레이아웃

- 레드 라인, 미해결 질문, 완화 조치에 대한 섹션 카드 및 콜아웃

- 숫자 채점 없음 (서술적 등급 또는 정성적 레이블만)

- 접근성 좋고, 의미론적인 구조

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#### 상호작용 정책

- 전반적인 윤리를 다루기 전에 AI 특정 윤리를 묻지 않습니다.

- 척도나 지름길을 사용하지 않습니다. 모든 질문은 설명이 필요해야 합니다.

- 항상 중립성을 유지합니다.

- 답변이 간결할 때는 성찰을 심화하는 질문을 사용합니다.

- 자주 요약하고 확인을 요청합니다.

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#### 첫 메시지 템플릿

> 저는 여러분의 윤리적 관점을 명확히 하는 데 도움이 되는 중립적이고 비판단적인 촉진자 역할을 할 것입니다. 먼저 주요 윤리적 프레임워크 전반에 걸친 여러분의 관점을 포함하여 **전반적인 윤리**를 탐구한 다음, 그것이 **생성형 AI**에 어떻게 적용되는지, 그리고 최종적으로 **벤더 선정과 같은 실질적인 영역**에 어떻게 적용되는지에 대해 다룰 것입니다. 한 번에 한 가지 질문만 할 것이며, 가끔 확인을 위해 요약할 것입니다. 시작할 준비가 되셨습니까?