토픽 198 / 201·비교표
AI 윤리와 안전
AI Ethics vs AI Alignment vs AI Safety
| 항목 | AI Ethics | AI Alignment | AI Safety |
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| 초점 | 윤리 원칙 (철학적) | 기술적 정렬 (학습 기반) | 안전 공학 (시스템적) |
| 접근 | 가이드라인·원칙 | 모델 행동 정렬 | 위험 관리 |
| 방법 | 윤리위원회, 영향평가 | RLHF, Constitutional AI | 레드팀, 가드레일 |
해석 가능 모델 vs XAI
| 항목 | 해석 가능 모델 | XAI (설명 가능 AI) |
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| 투명성 | 모델 자체 투명 | 블랙박스를 사후 설명 |
| 성능 | 상대적 낮음 | 고성능 유지 |
| 대표 | 선형회귀, 결정트리 | LIME, SHAP, Grad-CAM |
| 적용 | 규제 영역 | 고성능 필요 + 설명 |
ReAct vs CoT vs ToT
| 항목 | ReAct | CoT | ToT |
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| 방식 | 추론+행동 교차 | 추론만 (단계적) | 트리 형태 탐색 |
| 도구 사용 | 가능 | 없음 | 백트래킹 |
| 해석 가능성 | 높음 (행동 기록) | 높음 (단계 표시) | 높음 (경로 비교) |
| 적합 문제 | 동적 도구 활용 | 내부 지식 추론 | 탐색적 문제 |
AI TRiSM vs MLOps vs AI 윤리
| 항목 | AI TRiSM | MLOps | AI 윤리 |
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| 초점 | 신뢰+위험+보안 통합 | 운영 자동화 | 윤리적 원칙 |
| 범위 | 기술+프로세스+규제 | 기술 운영 | 원칙·가이드라인 |
| 보안 | 적대적 공격 방어 포함 | 미포함 | 미포함 |
| 규제 | EU AI Act 등 대응 | 간접 | 자율 규범 |
C2PA vs AI 워터마킹 vs 딥페이크 탐지
| 항목 | C2PA | AI 워터마킹 | 딥페이크 탐지 |
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| 방식 | 출처 메타데이터 서명 | 콘텐츠 내 비가시 삽입 | 분류 모델 판별 |
| 강건성 | 메타데이터 제거 시 무력화 | 편집/압축에도 유지 | 새 기법에 취약 |
| 적용 시점 | 생성/편집 시 | 생성 시 | 사후 탐지 |