[AI 뉴스] 생성형 AI(Generative AI)의 세 가지 큰 위험과 이를 극복하는 방법

이 기사는 생성 AI의 빠른 발전과 함께 이 기술이 가져올 수 있는 위험 요소들을 심도 있게 분석하고 있습니다.

 

개인정보 및 데이터 보호 위험

 기업들이 생성 AI를 도입하면서 자신들의 데이터를 벤더의 호스팅 환경으로 보내게 됩니다. 이는 데이터 보호와 관련하여 새로운 종류의 위험을 초래할 수 있으며, 특히 벤더가 정보를 어떻게 저장하고 사용하는지에 대한 우려가 있습니다.

 

입력 및 출력 위험

 생성 AI 애플리케이션과 모델에서 데이터를 사용하는 방식에 대한 위험도 고려해야 합니다. 이는 비윤리적인 데이터 사용, 부정확한 출력 생성, 타사의 지적 재산권 사용 등을 포함합니다.

 

새로운 사이버 보안 위험 

 AI는 기존의 사이버 보안 위험과는 다른 새로운 위협 벡터를 제시합니다. 이는 프롬프트 주입 공격, 벡터 데이터베이스 공격 등을 포함하며, 공격자들이 모델 상태와 매개변수에 접근할 수 있게 됩니다.

 

이러한 위험 요소들은 생성형 AI 기술의 발전과 함께 기업들이 직면하게 될 중요한 과제들입니다. 기업들은 이러한 위험을 관리하고, 적절한 대응책을 마련하는 것이 중요합니다. 데이터 보호, 윤리적 사용, 그리고 새로운 사이버 보안 위협에 대한 인식을 높이고, 이에 대한 체계적인 대응 방안을 개발해야 합니다.

 

생성형 AI의 발전은 우리에게 많은 기회를 제공하지만, 동시에 새로운 도전과 위험도 함께 가져옵니다.

우리는 이러한 기술의 발전을 환영하면서도, 그에 따른 위험을 신중하게 관리하고 대처하는 방법을 모색해야 합니다.

기술의 발전은 멈추지 않을 것이며, 우리는 이에 대한 준비와 대응을 지속적으로 강화해야 합니다.

 

사진 출처 : https://www.studyiq.com/articles/generative-ai/

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기사 출처

https://www.zdnet.com/article/the-3-biggest-risks-from-generative-ai-and-how-to-deal-with-them/