Helping developers build safer AI experiences for teens

Context

청소년의 AI 서비스 사용 증가에 따라 유해 콘텐츠 노출, 조작적 사회 공학 기법, 개인정보 유출, 딥페이크·허위정보 등 네 가지 위협으로부터 보호 필요성 대두되었다.

Technical Solution

• NLP·ML 알고리즘을 활용한 콘텐츠 필터링: 명시적 언어, 암시적 주제, 그래픽 폭력 등 감지 및 필터링
• 컨텍스트 인식 AI 모델 구현: 사용자 상호작용의 의도를 파악하여 사회 공학 전술이나 의심 행동 탐지
• 데이터 암호화 적용: 전송 중(in transit)과 저장 중(at rest) 모든 청소년 데이터 암호화
• AI 모델 감사(auditing) 체계화: 정기적으로 모델의 편향성 테스트 및 공정성·투명성·정책 준수 검증
• GPT 기본 안전 기능 활용 및 OSS 커스텀 안전장치 통합: 콘텐츠 필터링, 컨텍스트 인식 기능 확보 및 OSS별 맞춤형 보안 강화
• 인간 검토 프로세스 도입: AI 생성 콘텐츠에 대한 수동 개입 및 수정 절차
• 지속적 모델 업데이트·개선: 신규 위협 대응 및 효과성 개선을 위한 정기 업데이트

Key Takeaway

청소년 보호 AI 설계는 기술적 자동화(필터링·암호화)와 인간 감시(수동 검토·감사)를 균형있게 결합하고, 부상하는 위협에 대응하기 위해 사이버 보안·AI·청소년 안전 전문가의 협업과 사용자 피드백 채널 구축이 핵심이다.