AI 2

DID와 AI 학습 데이터 — 윤리적 데이터 활용의 기준 마련

1. AI 혁신의 그림자, 비윤리적 데이터 학습 문제 인공지능(AI)은 인류 문명 발전의 핵심 축이 되었지만, 그 발전의 속도만큼이나 커다란 윤리적 문제를 안고 있다. AI는 방대한 양의 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고, 이미지를 인식하며, 의사결정을 내리지만 그 데이터의 출처는 종종 불분명하다. 많은 AI 학습용 데이터셋에는 개인의 동의 없이 수집된 정보, 저작권이 있는 이미지, 창작자의 허락 없이 사용된 예술 작품 등이 포함되어 있다. 이는 단순한 법적 위반을 넘어, AI 시스템 전체의 신뢰를 훼손하는 윤리적 위기로 이어진다. AI가 학습하는 데이터의 질과 출처가 불투명하다면, 그 결과물 역시 편향되고 부정확해질 수밖에 없다. 예를 들어 인공지능이 허위 정보나 편향된 사회적 데이터를 학습한다..

DID 2025.11.11

DID와 디지털 자격 증명 시장의 경제적 가치

1. 자격 증명의 가치가 바뀌는 시대 현대 사회에서 자격증과 학위는 개인의 능력, 경력, 신뢰도를 증명하는 대표적인 수단이다. 기업은 채용 과정에서 학위, 수료증, 경력 인증서를 통해 지원자의 역량을 판단하고, 개인은 자격을 기반으로 경제적 가치를 창출한다. 하지만 기존 자격 증명 시스템은 중앙 기관에 의해 독점적으로 관리되어, 투명성과 효율성 측면에서 여러 한계를 안고 있다. 전통적인 자격 검증 과정은 발급 기관의 신뢰에 의존하며, 종종 위·변조 문제나 국제적 호환성 문제로 인해 신뢰가 손상되기도 한다. 또한 자격 증명의 발급, 확인, 인증 절차에 시간과 비용이 많이 들어 기업과 개인 모두 부담을 느낀다.이러한 비효율적 구조는 결국 자격 증명의 경제적 가치를 왜곡시켜 왔다. 정보의 불균형, 신뢰의 불확..

DID 2025.11.06