AI가 만든 글과 이미지 구별하는 법 — 흔적 찾기부터 역검색까지
SNS에서 본 충격적인 사진, 어딘가 어색한 상품 후기, 너무 매끄러운 뉴스 기사 — 이 중 무엇이 사람의 것이고 무엇이 AI의 것일까요? 생성형 AI가 흔해지면서 콘텐츠를 의심하며 보는 눈이 기본 교양이 됐습니다. 이 글은 두 부분으로 나뉩니다. 앞부분은 눈으로 찾는 흔적, 뒷부분은 흔적보다 확실한 확인 방법입니다. 결론부터 말하면 흔적 찾기보다 출처 확인이 훨씬 믿을 만합니다. 1.…
개인정보 지키면서 AI 쓰는 법 — 설정 3가지와 넣지 말아야 할 것들
AI 챗봇에 회사 문서를 붙여 넣어도 될까요? 아이 사진을 올려 그림을 만들어도 괜찮을까요? AI를 쓰는 사람은 많아졌지만, 내가 입력한 것이 어디로 가는지 아는 사람은 의외로 적습니다. 이 글은 겁을 주려는 글이 아닙니다. 무엇이 어디로 가는지 알고, 통제할 수 있는 부분을 통제하고, 애초에 넣지 말아야 할 것을 구분하면 AI의 편리함과 개인정보 보호는 충분히 양립합니다. 그 세…
AI 챗봇 제대로 쓰는 법 — 결과가 달라지는 프롬프트 5원칙
같은 AI 챗봇을 써도 어떤 사람은 쓸 만한 보고서 초안을 뽑아내고, 어떤 사람은 뻔한 답만 받습니다. 유료 요금제를 쓰느냐의 차이가 아니라 질문을 어떻게 하느냐의 차이입니다. 이 글은 특정 서비스에 의존하지 않고 어디서나 통하는 다섯 가지 원칙을, 나쁜 예와 좋은 예를 나란히 놓고 정리한 것입니다. 마지막에는 복사해서 바로 쓸 수 있는 틀도 넣었습니다. 먼저: 왜 같은…
AI 뉴스가 쉬워지는 핵심 용어 사전 — LLM부터 에이전트까지
AI 뉴스를 읽다 보면 LLM, 토큰, 파인튜닝, 에이전트 같은 낯선 말이 쏟아집니다. 뜻을 대충 알아도 기사는 읽히지만, 정확히 알면 기사가 과장인지 아닌지를 스스로 판단할 수 있게 됩니다. 이 글은 그 판단을 할 수 있을 만큼만, 대신 확실하게 정리한 사전입니다. 용어마다 정의 → 비유 → 왜 뉴스에 자주 나오는지 순서로 설명하고, 흔한 오해도 함께 짚었습니다. 처음부터…
