기능 플래그(Feature Flag)란? AI 기능을 안전하게 켜고 끄는 방법
기능 플래그는 새 AI 기능을 다시 배포하지 않고도 켜거나 끄고, 일부 사용자에게만 보이게 하는 제어 장치입니다. 카나리 배포·A/B 테스트와의 차이와 안전하게 쓰는 기준을 초보자 눈높이로 정리합니다.
AI 리터러시(AI Literacy)란? AI를 안전하고 책임 있게 쓰는 기본 역량
AI 리터러시는 AI의 기회와 한계, 위험을 이해하고 상황에 맞게 판단하며 사용하는 역량입니다. 챗GPT 같은 도구를 업무에 쓸 때 무엇을 확인해야 하는지 쉬운 예시와 함께 정리합니다.
민감 정보 가림(Redaction)이란? AI에 넣기 전 개인정보를 가리는 방법
민감 정보 가림(Redaction)은 텍스트·이미지·문서에서 개인정보와 비밀값을 찾아 보이지 않게 바꾸는 처리입니다. 비식별화·마스킹과의 차이, AI에 자료를 넣기 전 확인할 점을 쉽게 설명합니다.
컨텍스트 압축(Context Compaction)이란? 긴 AI 대화의 핵심을 남기는 방법
컨텍스트 압축 뜻과 쉬운 예시를 정리했습니다. 긴 AI 대화와 에이전트 작업 기록을 핵심 맥락으로 줄이는 이유, 메모리·컨텍스트 윈도우와의 차이, 안전하게 적용하는 기준을 설명합니다.
에이전트 핸드오프(Agent Handoff)란? AI 작업을 알맞은 담당에게 넘기는 방법
에이전트 핸드오프 뜻과 쉬운 예시를 정리했습니다. AI 작업 위임, 도구 호출, 멀티 에이전트와의 차이, 맥락·권한·검토를 설계하는 실전 기준까지 설명합니다.
콘텐츠 자격 증명(Content Credentials)이란? AI 이미지의 제작 이력을 확인하는 방법
콘텐츠 자격 증명은 디지털 콘텐츠의 제작·수정 이력을 검증 가능한 방식으로 담는 표준 기반 정보입니다. AI 생성 여부를 포함할 수 있지만, 콘텐츠가 사실이라는 보증서와는 다릅니다.
가중치(Weight)란? AI 모델이 학습으로 조정하는 숫자
가중치는 AI 모델이 입력 정보를 얼마나 반영할지 정하는 학습된 숫자입니다. 파라미터·편향·특징·체크포인트와의 차이, AI 모델 파일을 볼 때 알아둘 점을 초보자 기준으로 설명합니다.
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이란? AI에게 필요한 맥락을 설계하는 방법
컨텍스트 엔지니어링은 AI가 답하기 전에 봐야 할 지시, 자료, 도구, 메모리, 출력 형식을 알맞게 구성하는 설계 방식입니다.
시스템 카드(System Card)란? AI 모델의 안전성 설명서를 읽는 법
시스템 카드는 AI 모델이나 AI 제품의 위험, 안전 평가, 완화 조치, 한계를 정리한 안전성 문서입니다. 모델 카드·벤치마크·레드팀과의 차이까지 초보자 눈높이로 설명합니다.
모델 서빙(Model Serving)이란? AI 모델을 실제 서비스에서 답하게 하는 방법
모델 서빙은 학습이 끝난 AI 모델을 앱, 웹사이트, 자동화가 호출할 수 있는 실행 환경에 올려 실제 요청에 응답하게 하는 운영 과정입니다.
