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PART 5 · 데이터 보안

Case 문항. 파일 업로드와 민감정보 처리 판단을 봅니다.

재무제표 PDF를 AI에 올리기 전, 가장 적절한 대응은 무엇일까요?

재무팀에서 분기별 재무제표 PDF를 AI에 업로드하여 트렌드 분석을 요청하려 합니다. 비공개 매출, 영업이익, 미확정 투자 계획 등 민감한 기업 정보가 포함되어 있을 때 가장 적절한 대응을 고르세요.

비공개 수치를 범주화(전년 대비 증가/감소)하거나 비식별 처리 후 업로드하고, 회사 AI 사용 정책을 확인한다 유료 AI 플랜은 데이터를 저장하지 않으므로 어떤 정보든 업로드해도 안전하다 AI에게 '이 데이터를 저장하지 마세요'라고 지시하면 안전하다 재무제표 원본을 그대로 업로드하여 AI의 분석 정확도를 극대화한다

PART 1 · 역할 부여

상황판단형 문항. 역할 설정이 응답 품질에 미치는 영향을 봅니다.

역할 부여를 구체적으로 설정할수록 왜 더 좋을까요?

사내 교육팀이 AI로 법무 FAQ 초안을 만들고 있습니다. `전문 변호사`처럼 역할을 구체적으로 설정하려는 이유로 가장 적절한 답을 고르세요.

AI가 해당 분야의 전문 용어와 사고방식을 반영한 응답을 생성할 가능성이 높아지기 때문이다 AI의 컨텍스트 윈도우 사용량이 줄어들어 효율적이기 때문이다 AI 모델의 학습 데이터가 자동으로 해당 분야로 필터링되기 때문이다 역할을 지정하면 AI가 인터넷에서 관련 정보를 실시간으로 검색하기 때문이다

PART 2 · 환각 검증

상황판단형 문항. Hallucination 리스크를 실제로 구분하는지 봅니다.

'AI 환각(Hallucination)'
현상에 대한 설명으로
가장 정확한 것은?

연구팀이 AI에게 시장 규모와 교수 연구 인용까지 포함된 답변을 받았습니다. 아래 설명 중 가장 정확한 정의를 고르세요.

AI가 의도적으로 거짓 정보를 생성하는 악의적 행동이다 AI가 사용자의 질문을 잘못 이해하여 엉뚱한 주제로 응답하는 현상이다 AI가 학습 데이터에 없는 정보를 처리할 수 없어 시스템이 중단되는 현상이다 AI가 그럴듯하게 들리지만 사실과 다른 정보를 자신감 있게 생성하는 현상으로, 사실 검증이 필수적이다

PART 4 · 전문가 검토

Case 문항. 전문가 검토 없는 AI 의존 리스크를 봅니다.

AI 법률 자문 결과만 믿고
계약을 진행하려 할 때,
가장 적절한 대응은?

상황

직원이 Gemini 3.1 Pro에게 법률 자문을 요청한 결과 “이 계약 조건은 문제없습니다”라는 응답을 받았습니다. 직원은 별도의 법률 검토 없이 계약을 체결하려 합니다.

Gemini 3.1 Pro는 법률 분야에 특화되어 있어 전문 변호사와 동등한 신뢰도를 가진다 AI 법률 자문은 비용이 없으므로 활용하되, 문제 발생 시 AI 개발사에 책임을 묻는다 AI의 법률 검토는 참고용이며, 중요 계약은 반드시 법무팀이나 법률 전문가의 검토를 거쳐야 한다 AI가 문제없다고 했으므로 계약을 신속히 진행한다

PART 3 · 구독 티어

상황판단형 문항. 유료 티어를 사업적으로 이해하는지 봅니다.

'AI Ultra' 티어의 특징으로 가장 맞는 것은?

Gemini 3.1 Pro Preview에서 제공하는 구독 티어 중 `AI Ultra`의 특징을 고르세요.

기업 전용 온프레미스 설치형 서비스이다 개발자 API 전용 티어로 일반 사용자는 이용할 수 없다 AI Pro보다 상위 구독으로, 더 높은 사용량 한도와 고급 기능을 제공한다 무료 티어로 기본적인 텍스트 생성만 지원한다

PART 6 · 보도자료 검증

상황판단형 문항. 검증 없는 대외 발신의 리스크를 판단합니다.

AI가 만든 보도자료 문구를
검증 없이 외부 배포하려 할 때
가장 큰 문제는 무엇일까요?

상황

마케팅 담당자가 AI가 작성한 보도자료에 "업계 최초 특허 기술 적용"이라는 문구를 넣은 채 사실 확인 없이 언론에 배포하려고 합니다.

AI가 만든 문구는 어차피 초안이므로 검증 없이 배포해도 책임이 크지 않다 AI가 전문적인 문체를 썼다면 사실 여부도 함께 신뢰할 수 있다 대외 발신 문구는 사실·근거·표현 리스크를 반드시 사람과 원자료로 검증해야 한다 언론 배포 후 문제가 생기면 AI 서비스 제공사에 정정 책임을 넘기면 된다

PART 7 · AI 에이전트의 정의

설명문에서 부정확하거나 과장된 내용을 모두 선택하세요.

다음은 사내 교육 자료의 'AI 에이전트' 설명이며 부정확하거나 과장된 내용을 모두 선택하세요.

프롬프트

AI 에이전트는 사용자의 목표를 이해하고 스스로 계획을 수립하여 작업을 수행하는 AI 시스템입니다. 에이전트는 웹 검색, 파일 관리, 코드 실행 등 외부 도구를 연결하여 다단계 작업을 자율적으로 처리합니다.

2026년 현재 대부분의 기업이 AI 에이전트를 전사 업무에 도입하여 인간 감독 없이 완전 자율 운영하고 있습니다. Anthropic의 Claude는 Computer Use 기능으로 사용자의 컴퓨터를 직접 조작할 수 있으며, OpenAI의 Operator는 웹 브라우저를 자율적으로 조작하여 예약, 구매 등의 작업을 수행합니다.

에이전트 AI의 자율성이 높아질수록 인간의 감독은 불필요해집니다.

문제점 선택 해당되는 항목을 모두 선택하세요.

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PART 8 · 프롬프트 직접 작성

AI 경영 보고서의 환각 리스크를 관리하고 팩트체크 프로세스를 수립하는지 봅니다.

아래 사례를 분석하고, AI 생성 경영 보고서의 환각 리스크를 방지하기 위한 팩트체크 프로세스를 수립하세요.

시나리오

당신은 컨설팅 기업 '비즈인사이트'의 경영기획팀 대리입니다. 최근 팀원들이 Perplexity, Claude, GPT-5.4로 작성한 클라이언트 보고서에서 허구의 인용과 잘못된 시장 수치가 발견되어 신뢰 문제가 커졌습니다. 팀장은 "AI가 만든 내용을 무조건 불신하는 것도 문제이고, 그대로 믿는 것도 문제"라며, 실제 오류와 정상 인용을 구분할 수 있는 팩트체크 프로세스를 만들라고 지시했습니다. 즉 이번 과제는 환각을 잡아내는 것과 동시에, 검증된 정상 데이터는 불필요하게 제거하지 않는 균형 잡힌 품질관리 체계를 세우는 것입니다.

설계 과제

어떤 사례가 환각이고 정상 데이터인지 구분하세요.
AI 환각 유형과 발생 원인을 분류하세요.
오류를 잡아내되 검증된 정상 데이터는 유지할 수 있는 3단계 팩트체크 프로세스를 설계하세요.
출처 검증 체크리스트와 납품 전 품질 인증 기준을 제시하세요.
재발 방지를 위한 프롬프트 전략, 교육, 운영 문화 개선안을 정리하세요.

검토 사례

건	AI 생성 내용	실제 확인 결과	영향
1	"국내 SaaS 시장 2025년 8.2조 원 (한국경영학회 2025 보고서)"	해당 보고서 실존하지 않음	클라이언트 데이터 신뢰 실추
2	"A사 2024년 매출 3,200억 원"	실제 매출 2,850억 원 (공시 기준)	오류 수치로 경쟁 분석 왜곡
3	"시장 점유율 1위 B사 35%"	B사 점유율 28%, 1위는 C사(31%)	경쟁 구도 분석 완전 오류
4	"2025년 국내 SaaS 시장 5.8조 원 (과학기술정보통신부 2025 디지털산업 실태조사)"	해당 보고서는 실존하며 수치 정확	검증 완료
5	"D사 직원 수 1,200명, 2023년 기준"	실제 D사 직원 수 1,200명 확인(사업보고서 기재)	검증 완료

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영역별 점수

AI 보안 민감도

0 / 20

AI 구라 필터링

0 / 30

AI 선택 능력

0 / 40

사실 검증 정확도

0 / 10

잘하는 점

보완 포인트

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