오픈AI, 구글 딥마인드, xAI, SSI, 토론토대 연구진 등 주요 AI 기업·학계 인사들이 공동 성명을 내고 ‘사고 사슬(CoT) 모니터링’을 차세대 고성능 AI의 필수 안전장치로 제시했다. CoT는 모델이 단계적으로 추론‧결정하는 과정을 외부에 드러내는 메커니즘으로, GPT‑o3·딥시크‑R1 같은 최신 모델의 투명성 기반이 된다. 그러나 개발·최적화 과정에서 CoT의 가시성이 훼손될 수 있고, 일부 기업은 공개를 꺼리고 있어 연구자들은 “지금이 투명성 연구의 마지노선”이라며 긴급한 공동 연구·표준 마련을 촉구했다.

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@생각해볼만한 점@

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1. 학교·학원 CCTV까지 AI 분석이 확대되면, 영상 속 아동·교사의 얼굴·행동 데이터 보호를 위해 어떤 기술·제도 장치를 마련해야 할까?

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→ AI 블러·익명화, 암호화 저장·접근 로그 의무화, AI 감독위원회 설치 등 국내외 사례를 찾아 장단점을 비교해 보세요.

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@탐구해볼만한 과제@

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1. CoT가 뭔지 이해하기

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→ “Chain of Thought AI 예시”를 검색해 2~3개 사례를 읽고, CoT가 왜 필요한지 한 문장으로 정리해 보세요.

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2. 간단한 CoT 체험하기

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→ 무료 데모(예: o3 Lite, HuggingFace CoT 데모 등)에서 같은 질문을 “생각 과정을 보여 달라”는 프롬프트와 없이 각각 물어보고, 답변 차이를 표로 적어 보세요.

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3. 안전 체크리스트 초안 만들기

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→ “AI가 결정을 내릴 때 꼭 공개했으면 하는 정보”를 3가지 이상 적어, 내가 만든 ‘안전 체크리스트’로 완성해 보세요.

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