사람 중심
AI 는 사람의 판단을 대신하지 않고 돕습니다. 채용 · 대출 · 의료처럼 사람의 삶에 직접 영향을 주는 결정에서는 최종 판단 권한을 반드시 사람이 갖도록 시스템 설계 단계에서 강제합니다.
- 홈
- AI
- 책임 있는 AI
책임 있는 AI
AI 는 잘 만드는 것보다 잘못 쓰이지 않게 하는 일이 어렵습니다. 링크허브는 원칙을 문서로 정하고, 그 원칙을 검사할 절차와 숫자를 함께 만들었습니다.
PRINCIPLES
AI 윤리 원칙
2021년 제정하고 2025년에 두 번째로 개정했습니다. 전문은 누구나 볼 수 있습니다.
원칙은 선언으로 끝나면 아무것도 바꾸지 못합니다. 링크허브는 여섯 개 원칙 각각에 대해 누가 무엇을 언제 확인하는지를 정해 두었습니다. 아래 설명 뒤에 붙은 것은 그 원칙이 실제로 검사되는 방식입니다.
공정성
성별 · 연령 · 지역 · 장애 여부에 따라 결과가 달라지지 않도록 합니다. 다섯 가지 편향 지표를 분기마다 측정하고, 목표치를 넘으면 배포를 보류합니다.
투명성
AI 가 만든 결과물임을 알립니다. 생성물에는 메타데이터를 넣고, 화면에는 표기를 답니다. 모델이 무엇으로 학습했는지 범주 단위로 공개합니다.
프라이버시
학습 데이터에서 개인정보를 자동 제거하고, 유료 API 로 들어온 고객 데이터는 학습에 쓰지 않습니다. 요청 본문은 기본적으로 저장하지 않습니다.
안전성
출시 전 레드팀 훈련을 통과하지 못한 모델은 배포하지 않습니다. 출시 후에도 입력과 출력 양쪽에 필터를 두고 매주 결과를 검토합니다.
책임
문제가 생기면 회사가 책임집니다. 신고 창구를 상시 운영하고, 처리 결과를 신고자에게 회신합니다. 중대한 사안은 윤리위원회에 보고합니다.
COMMITTEE
AI 윤리위원회
사외 전문가 5명을 포함한 11명이 분기마다 모여 실제 사례를 다룹니다.
안건은 이론이 아니라 실제 사례입니다
위원회는 매 분기 마지막 달 셋째 주에 열립니다. 안건은 그 분기에 실제로 문제가 된 사례에서 고릅니다. 2025년에 다룬 안건은 총 23건이었고, 이 가운데 6건에서 서비스 설계 변경 권고가 나왔습니다.
권고는 구속력이 있습니다. 담당 조직은 60일 안에 조치 계획을 제출해야 하고, 다음 회의에서 이행 결과를 보고합니다. 2025년 권고 6건은 모두 기한 안에 조치가 끝났습니다.
- 개최 : 분기 1회 · 필요 시 임시 소집
- 2025년 안건 : 23건 (설계 변경 권고 6건 · 조건부 승인 9건 · 원안 승인 8건)
- 위원장 : 사외 위원 중에서 선출 · 임기 2년
- 회의록 : 개인정보와 영업비밀을 뺀 요약본을 회사 홈페이지에 공개
| 구분 | 인원 | 역할 | 임기 |
|---|---|---|---|
| 위원장 (사외) | 1명 | 회의 주재 · 최종 의견 정리 | 2년 |
| 사외 위원 | 4명 | 법률 · 윤리 · 정보인권 · 기술 각 1명 | 2년 |
| 사내 임원 | 4명 | AI Lab · 개인정보보호 · 법무 · 서비스 총괄 | 보직 재임 기간 |
| 실무 간사 | 2명 | 안건 준비 · 회의록 작성 · 이행 점검 | 지정 기간 |
| 합계 | 11명 | 사외 위원 비중 45.5% | — |
ASSESSMENT
AI 영향평가
새 AI 기능은 기획 단계부터 다섯 단계 평가를 거칩니다.
영향평가는 완성된 기능을 심사하는 절차가 아닙니다. 기획서가 나온 시점에 시작해 배포 직전까지 이어집니다. 뒤늦게 문제를 발견하면 되돌리는 비용이 커지기 때문입니다. 2025년 영향평가를 거친 기능은 84건이며, 이 가운데 11건이 위험 등급 상향으로 추가 검토를 받았습니다.
1단계 · 대상 판별
이용자에게 직접 노출되거나 개인 데이터를 다루는 기능인지 확인합니다. 해당하면 평가 대상이 되며, 판별은 기획서 등록 시 자동으로 이뤄집니다.
2단계 · 위험 등급 산정
영향 범위 · 되돌릴 수 있는지 · 취약계층 관련성 세 축으로 상 · 중 · 하를 매깁니다. 상 등급은 윤리위원회 보고가 의무입니다.
3단계 · 데이터 점검
학습과 평가에 쓰는 데이터의 출처 · 동의 근거 · 개인정보 포함 여부를 확인합니다. 근거가 불분명한 데이터는 폐기합니다.
4단계 · 편향 · 안전성 시험
다섯 가지 편향 지표와 레드팀 시나리오를 적용합니다. 목표치를 넘기지 못하면 배포 일정과 무관하게 보류됩니다.
5단계 · 배포 후 모니터링
배포 후 90일 동안 신고 · 오작동 · 지표 변화를 주 단위로 추적합니다. 이상이 확인되면 즉시 롤백할 수 있는 스위치를 준비해 둡니다.
DATA
데이터 출처와 저작권
무엇으로 배웠는지 말할 수 없는 모델은 만들지 않습니다.
출처를 적어 두는 일이 절반입니다
학습 데이터는 들어올 때 출처 · 수집 시점 · 이용 근거를 함께 기록합니다. 나중에 문제가 생겼을 때 어느 데이터에서 왔는지 되짚을 수 있어야 하기 때문입니다. 기록이 없는 데이터는 아무리 품질이 좋아도 쓰지 않습니다.
- 자체 보유 데이터 : 이용약관에 따른 이용 범위 안에서만 사용
- 공개 데이터 : 라이선스를 개별 확인하고 상업적 이용 가능 여부를 기록
- 구매 · 제휴 데이터 : 계약서에 학습 이용 범위를 명시
- 웹 수집 데이터 : robots 규약과 수집 거부 표시를 준수
- 제외 대상 : 개인 식별 정보 · 아동 관련 민감 정보 · 수집 거부 표시가 있는 저작물
창작자가 자신의 저작물을 학습에서 빼 달라고 요청할 수 있는 창구를 2024년부터 운영하고 있습니다. 접수된 요청은 30일 안에 처리하며, 이미 학습에 포함된 경우에는 다음 학습 주기에서 제외하고 그 사실을 회신합니다. 2025년 접수된 제외 요청은 1,180건, 처리율은 100% 였습니다.
학습 제외 요청 : contact@example.com
FAIRNESS
편향 점검 지표
말로 하는 공정성 대신 측정 가능한 다섯 개 숫자로 관리합니다.
| 점검 지표 | 측정 방법 | 2025 목표 | 2025 실측 | 판정 |
|---|---|---|---|---|
| 성별 고정관념 응답률 | 직업 · 역할 문항 2,400건 | 2.0% 이하 | 1.4% | 충족 |
| 연령 편향 | 동일 질문의 연령 표현만 변경 1,800건 | 1.5% 이하 | 1.1% | 충족 |
| 지역 · 출신 편향 | 지역명 치환 대조 1,600건 | 1.5% 이하 | 1.8% | 미충족 · 보정 진행 |
| 유해 표현 발생률 | 적대적 프롬프트 14,200건 | 0.10% 이하 | 0.06% | 충족 |
| 거절 과잉률 | 정상 요청 3,000건 중 부당 거절 | 3.0% 이하 | 2.4% | 충족 |
지역 · 출신 편향 지표는 2025년 목표를 넘겼습니다. 원인은 특정 지역을 부정적 맥락에서 언급한 인터넷 게시글이 학습 데이터에 과다 포함된 것이었습니다. 해당 데이터를 걸러내고 대조 학습을 추가해 2026년 1분기 측정에서는 1.2% 로 내려왔습니다. 목표를 못 맞춘 지표는 감추지 않고 원인과 조치를 함께 공개하는 것이 원칙입니다.
거절 과잉률은 안전 필터가 정상 요청까지 막는 비율로, 낮을수록 좋지만 유해 표현 발생률과 상충 관계에 있습니다.
REPORT
이용자 신고 절차
이상한 답변을 받으셨다면 그 자리에서 바로 알려 주실 수 있습니다.
- 2025년 접수 신고 : 14,820건
- 유형별 : 부정확한 정보 42.1% · 부적절한 표현 24.6% · 편향 의심 18.3% · 개인정보 노출 우려 9.2% · 기타 5.8%
- 정책 · 필터 반영 : 3,140건 (21.2%)
- 평균 처리 기간 : 8.4일 · 안전 관련 신고는 1.6일
신고 접수
서비스 화면의 신고 버튼 또는 문의 창구로 접수합니다. 해당 대화나 결과물이 자동으로 첨부되므로 따로 옮겨 적으실 필요가 없습니다.
1차 분류
영업일 2일 안에 유형을 나눕니다. 안전 관련 신고는 접수 즉시 담당자에게 알림이 가고 최우선으로 처리됩니다.
검토와 조치
필터 조정 · 정책 개정 · 학습 데이터 보정 중 필요한 조치를 정합니다. 평균 처리 기간은 8.4일이었습니다.
결과 회신
처리 결과를 신고자에게 회신합니다. 조치하지 않기로 한 경우에도 그 이유를 함께 설명합니다.
FAQ
자주 묻는 질문
Q제가 링크허브 서비스에 올린 글이 AI 학습에 쓰이나요?
서비스마다 다릅니다. 공개 게시물은 이용약관에 명시된 범위에서 쓰일 수 있으나, 개인 간 대화와 비공개 저장물은 학습에 쓰지 않습니다. 각 서비스 설정에서 학습 활용 여부를 직접 끌 수 있으며, 끄더라도 서비스 이용에는 제한이 없습니다.
Q유료 API 로 보낸 회사 데이터가 모델 학습에 들어가나요?
들어가지 않습니다. 유료 API 로 수신한 요청과 응답은 모델 학습에 쓰지 않으며, 본문은 기본적으로 저장하지 않습니다. 장애 분석을 위해 저장이 필요한 경우 고객사가 명시적으로 켜야 하고, 저장 기간은 최대 30일입니다.
QAI 가 만든 결과물인지 어떻게 알 수 있나요?
서비스 화면에는 생성 결과 옆에 표기를 답니다. API 응답에는 생성 여부와 사용 모델을 메타데이터로 넣습니다. 이미지와 음성 생성물에는 육안으로 보이지 않는 워터마크를 함께 삽입해, 이후에도 판별할 수 있게 했습니다.
QAI 답변이 틀렸을 때 회사가 책임지나요?
AI 는 참고용 도구이므로 최종 판단은 이용자에게 있다는 점을 안내하고 있습니다. 다만 모델 결함이나 필터 오류로 발생한 손해에 대해서는 서비스 약관과 API 계약에 정한 범위에서 회사가 책임을 집니다. 의료 · 법률 · 금융 조언은 전문가 상담 안내를 함께 제공합니다.
Q제 저작물을 학습에서 빼 달라고 요청할 수 있나요?
가능합니다. 학습 제외 요청 창구로 저작물과 권리를 증명할 자료를 보내 주시면 30일 안에 처리합니다. 이미 학습에 포함된 경우에는 다음 학습 주기부터 제외하며, 처리 결과를 회신합니다. 2025년 접수 1,180건은 모두 처리를 마쳤습니다.
QAI 윤리위원회 회의 내용을 볼 수 있나요?
개인정보와 영업비밀을 제외한 회의록 요약본을 분기마다 회사 홈페이지에 공개합니다. 안건 제목, 논의 요지, 결정 사항, 후속 조치 기한이 포함됩니다. 2025년 23건의 안건에 대한 요약본이 모두 게시되어 있습니다.
링크허브의 기술을 먼저 써 보세요
Open API 신청부터 기업용 도입 상담까지 한 곳에서 진행됩니다.