데이터 분류(Data Classification)란? AI에 넣기 전 자료의 민감도를 나누는 방법
데이터 분류는 문서와 데이터가 얼마나 민감한지 정하고, 그 등급에 맞춰 저장·공유·AI 입력 규칙을 정하는 작업입니다. PII, 데이터 최소화, 민감도 레이블과의 차이와 AI 업무에서 바로 쓰는 예시를 정리합니다.
NVIDIA H200의 중국 출하 보도, AI 칩 수출 규제의 새 변수
Reuters는 미국 정부 관계자를 인용해 NVIDIA H200의 중국 출하가 시작됐다고 보도했습니다. 이 움직임은 AI 칩 수출 규제와 글로벌 GPU 공급망의 변화를 다시 살펴보게 합니다. 다만 물량과 판매 조건은 후속 공식 발표로 확인해야 합니다.
애플 새 Siri AI 공개 베타: 아이폰 AI 비서가 달라지는 4가지
iOS 27 공개 베타로 새 Siri AI를 더 많은 사용자가 시험할 수 있게 됐습니다. 화면과 메시지, 사진의 문맥을 잇는 아이폰 AI 비서 변화, Apple Intelligence의 역할, 베타 설치 전 점검할 항목을 정리합니다.
AI에 파일 업로드가 실패할 때 무엇을 확인해야 하나요? 초보자 점검 순서
AI 초보자 QnA 질문 AI에 파일 업로드가 실패할 때 무엇을 확인해야 하나요? 답변 먼저 파일의 형식·크기·개수와 로그인한 계정을 확인하세요. 그다음 새 대화에서 작은 파일 하나로 다시 시도하면 원인을 좁히기 쉽습니다. 그래도 안 되면 브라우저 확장 프로그램, VPN·프록시 같은 네트워크 설정, 일시적인 서비스 상태를 차례로 점검하고, 오류 화면과 시간을 남겨 지원팀에 전달하세요. 짧게 답하면 업로드 실패는…
AI 답변으로 공부하면 잘못 배울 위험은 없나요? 초보자 검증 습관
AI 초보자 QnA 질문 AI 답변으로 공부하면 잘못 배울 위험은 없나요? 답변 네, 위험은 있습니다. AI는 설명을 자연스럽고 자신 있게 만들 수 있지만 정의·날짜·공식·출처를 틀리게 말할 수 있습니다. 그래서 AI 답변은 이해를 시작하는 보조 설명으로 쓰고, 시험 범위나 과제의 핵심 내용은 교과서·수업 자료·공식 기관 자료로 다시 확인하세요. 특히 의료·법률·금융처럼 결과가 중요한 정보는 AI 답변만으로 판단하지…
카나리 배포(Canary Deployment)란? AI 기능을 일부 사용자에게 먼저 공개하는 방법
카나리 배포는 새 AI 기능을 전체에 한꺼번에 공개하지 않고 일부 사용자나 트래픽에 먼저 적용해 확인하는 배포 방식입니다. 롤링 배포와 블루-그린 배포의 차이, AI 서비스에서 볼 지표와 중단 기준을 쉽게 정리합니다.
AI에게 내 스타일이나 회사 규칙을 어떻게 알려주나요? 초보자 재사용 지시문
AI 초보자 QnA 질문 AI에게 내 스타일이나 회사 규칙을 어떻게 알려주나요? 답변 매번 긴 설명을 붙이기보다, 자주 지키길 바라는 기준을 짧은 지시문으로 적어 두면 됩니다. 다만 회사명, 고객 정보, 비공개 수치처럼 민감한 내용은 넣지 말고 공개해도 되는 일반 규칙만 먼저 시험해 보세요. 짧게 답하면 좋은 재사용 지시문은 무엇을 할지, 어떤 말투로 쓸지, 어떤 모양으로 보여…
Anthropic Claude for Teachers 공개: 교사 AI 활용이 달라지는 이유
Anthropic이 미국 K-12 인증 교사에게 Claude의 고급 기능과 수업 지원 리소스를 무료 제공한다고 발표했습니다. 공식 발표 범위에서 교사용 AI가 수업 설계와 AI 리터러시에 주는 의미, 도입 전 점검할 기준을 살펴봅니다.
OpenAI 첫 하드웨어, 화면 없는 AI 스피커 보도: 확인된 사실과 의미
TechCrunch 보도에 따르면 OpenAI가 화면 없는 이동형 AI 스피커를 개발 중인 것으로 전해집니다. 공식 발표 전인 만큼 확정 사양으로 단정하지 않고, AI 컴패니언 경쟁과 개인정보·신뢰성 과제를 짚습니다.
모델 캘리브레이션(Model Calibration)이란? AI의 확신 점수를 믿을 수 있게 만드는 방법
모델 캘리브레이션은 AI가 말하는 확률이나 확신 점수가 실제 결과와 얼마나 잘 맞는지 확인하고 조정하는 과정입니다. 80%라는 숫자가 무엇을 뜻하는지, 정확도·분류 임계값과의 차이, 실무에서 주의할 점을 쉽게 설명합니다.
