03-실전

03 · 실전 — 사내 도입 전 점검 10항

본 챕터를 마무리하는 10항 점검표. AI 협업을 사내에 도입하기 전 답을 가지고 있어야 하는 질문이다.

데이터 거버넌스

• 어떤 종류의 데이터를 외부 모델에 보낼 수 있는가? (계약·NDA·법규 검토)
• 개인정보·고객 정보의 마스킹/의사화 절차가 있는가?
• 사용하는 모델 제공자의 데이터 보존·재학습 정책을 글자로 확인했는가?

라이선스/저작권

• 내부 코드 라이선스가 외부 처리에 영향을 주는가?
• 모델 출력 코드의 라이선스 스캐너 절차가 있는가?
• 사실 진술의 출처 표기 규칙이 있는가?

보안

• 에이전틱 도구의 파일 시스템 권한 화이트리스트가 정해져 있는가?
• 셸·네트워크·MCP 서버의 신뢰 경계가 문서화되어 있는가?
• 프롬프트 주입에 대한 1차 방어(검색 결과 sanitize·출처 표시)가 있는가?

사람 검수

• 위험 등급별 사람 검수 의무가 정해져 있는가?
• 자기 검증 금지 규칙(다른 패스가 본다)이 운영에 들어가 있는가?

본 위키 자체가 사례

본 위키의 절대 규칙 §1~§13이 위 10항의 거의 전부를 직접 운영한다. 출처 없는 사실 금지, 한국어 원문 보존, 자기 승인 금지, OMC 분리 패스, MCP 보안 챕터 — 이 모든 것이 위 10항을 글자로 운영 한 결과다.

마지막 한 줄

모델은 도구다. 도구의 결과에 책임을 지는 것은 도구가 아니라 사용한 사람과 조직 이다.

이 한 줄을 받아들이면, Part 1의 모든 멘탈 모델이 자연스럽게 정렬된다. Part 2(하네스)·Part 3(컨텍스트)·Part 7(OMC)이 이 한 줄을 운영의 형태로 풀어 가는 책의 다음 장이다.