투명성과 공개

투명성 질문

🔄 Quick Recall: 이전 레슨에서 AI에 입력하는 데이터의 프라이버시를 보호하는 방법을 배웠어요. 이번에는 AI 사용 사실 자체를 다른 사람에게 어떻게 전달할지 살펴봐요.

AI로 이메일을 작성했어요. 누구에게 말해야 할까요?

AI로 보고서를 작성했어요. 상사가 알아야 할까요?

AI로 비즈니스 콘텐츠를 만들었어요. 고객이 알아야 할까요?

정답은 하나가 아니에요. 상황에 따라 달라요.

왜 투명성이 중요한가

신뢰는 정직에 달려있어요. 속았다고 느끼면 신뢰가 무너져요 — AI 콘텐츠가 좋았더라도.

기대가 다양해요. 한 맥락에서 괜찮은 게 다른 맥락에서는 아닐 수 있어요.

능력 왜곡. 상대가 내 실력을 기대하는데 AI의 실력을 받고 있다면, 그건 중요할 수 있어요.

미래 책임. AI가 만든 콘텐츠에 문제가 생기면, 책임은 누구에게?

공개가 필수인 경우

명확히 공개해야 하는 경우:

• 학술 과제: 대부분의 학교가 AI 사용 공개를 요구해요
• 법률 문서: AI 보조를 공개해야 할 수 있어요
• 규제 산업: 일부 분야에 공개 의무가 있어요
• 독창적 작업을 약속한 계약: AI 사용이 약속을 바꿔요
• 언론: 뉴스 기관에 AI 사용 기준이 있어요

한국에서는 AI 기본법 시행으로 고영향 AI에 대한 고지 의무가 법제화됐어요. 맥락의 규칙을 파악하세요. 모른다는 건 변명이 안 돼요.

공개가 기대되는 경우

명시적 규칙이 없어도 관례를 고려하세요:

• 채용/지원: 이력서, 자기소개서, 포트폴리오
• 전문 자격: 본인 역량을 나타내는 작업물
• 저작자 표시가 중요한 창작물: 미술, 글쓰기, 음악
• 전문가 의견: 본인의 판단이 특별히 요청된 경우

테스트: 나중에 상대가 알게 되면 속았다고 느낄까요?

공개가 불필요할 수 있는 경우

낮은 이해관계 맥락:

• 내용이 저자보다 중요한 내부 이메일
• AI가 언어 표현만 돕는 일상 커뮤니케이션
• 본인이 크게 수정한 브레인스토밍과 초안
• 교정과 편집 보조
• 검증과 판단을 추가하는 조사 지원

✅ Quick Check: 최근 AI로 작성한 글이 있다면, 수신자가 AI 사용 사실을 알았을 때 어떻게 반응할지 상상해보세요.

공개하는 방법

공개가 적절할 때:

직접 인정: “AI의 도움으로 초안을 작성하고 검토/수정했어요.”

간단한 메모: “이 콘텐츠는 AI 도구를 활용해 작성했어요.”

과정 투명성: “AI로 초기 조사를 하고, 검증하고 내용을 확장했어요.”

비례적 공개: 맥락에 맞게 수준을 맞추세요. 공식 작업에는 각주, 비공식에는 가볍게 언급.

진정성 균형

“하지만 다들 도구를 써요. 맞춤법 검사기를 쓴다고 말 안 하잖아요.”

맞아요. AI는 맞춤법 검사기와 대필작가 사이 어딘가에 위치해요.

기준을 찾는 질문:

• 결과물 중 AI가 얼마나, 내가 얼마나 기여했나?
• 이 결과물이 내 사고를 대표하는 게 기대되나?
• 상대가 안다면 신경 쓸까?
• 이 맥락에서 관례는 뭔가?

AI가 더 많이 하고, 본인의 개인적 기여가 더 기대될수록, 공개가 더 중요해요.

맥락별 가이드

업무 커뮤니케이션:

• 내부 이메일: 공개 없이 괜찮은 경우가 많아요
• 고객 결과물: 관계와 기대를 고려하세요
• 본인 이름으로 게시하는 글: 공개하세요

학술 환경:

• 소속 기관의 정책을 파악하세요
• 확신이 없으면 공개하고 물어보세요
• AI와의 협업은 AI에 외주를 주는 것과 달라요

창작물:

• 규범이 변화 중이에요 — 투명하게 하세요
• “AI 보조"가 인정되는 카테고리로 자리 잡고 있어요
• 순수 AI 작업을 인간 작업으로 위장하는 건 문제예요

비즈니스 콘텐츠:

• 마케팅: 신규 규범 등장 중, 주의가 필요해요
• 고객 서비스: 점점 보편화되고 수용되는 추세예요
• AI로 만든 제품: 공개가 필요할 수 있어요

신뢰 방정식

전달하고 있는 메시지를 생각해보세요:

작업을 본인 것으로 제출하면 암묵적으로 이렇게 전달해요:

• “이건 내 생각/실력을 나타내요”
• “이 내용에 책임져요”
• “나와 일하면 이런 결과를 얻어요”

AI가 이 방정식을 크게 바꿨다면, 상대방이 알 권리가 있어요.

핵심 정리

• 공개 여부는 맥락에 따라: 요구사항, 기대, 이해관계
• 공개 필수: 학술 과제, 법률 문서, 규제 맥락
• 공개 기대: 채용 자료, 자격 증명, 전문가 의견
• 불필요할 수 있는 경우: 일상 커뮤니케이션, 편집 도구, 대폭 수정한 초안
• 테스트: 상대방이 AI 사용을 알면 속았다고 느낄까?
• 한국 AI 기본법의 고지 의무도 파악해야 해요
• 규범이 진화 중 — 더 투명한 쪽으로 가세요

Up next: 다음 레슨에서는 인간 판단과 AI 한계 — AI가 결정해선 안 되는 것을 알아봐요.