신뢰할 수 있는 AI: 프라이버시

프라이버시에서는 모델이나 기반을 고정하지 않고 데이터, 연결, 모니터링을 분리하여 선택 이유를 남깁니다.

프라이버시에서는 재현 가능한 입력과 기준을 준비하고 실패 사례를 포함해 동작을 확인합니다.

프라이버시에서는 변경 이력, 품질 변화, 이용 현황을 추적하고 필요한 되돌림 경로를 마련합니다.

프라이버시에서는 중요한 판단을 자동화에만 맡기지 않고 책임자와 확인 지점을 설계합니다.