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[Why 개인정보보호 업무 ? 책임 있는 서비스 사용의 마지막 단계] 학부 인공지능수업에서 LLM이 데이터를 학습할 때 발생할 수 있는 데이터 편향 문제와 AI 윤리에 대해 학습하고, 개인정보 보호를 위한 익명화 기법을 실습한 경험이 있습니다. 이후 학습한 내용을 졸업논문 연구 과정에 반영하여, AI 서비스의 구조를 분석하고 데이터셋에 따른 번역 향상도를 연구하였습니다. 번역 결과의 신뢰성과 공정성을 검증하는 데 중점을 두고 평가지표를 세우며 AI를 학습시킬 때 데이터의 무결성 유지와 편향 방지가 얼마나 중요한지 알수 있었습니다. 3과목을 통해 변화하는 기술을 꾸준히 학습해야 한다는 점과, 성능 향상뿐만 아니라 서비스에 대한 점검 체계를 마련하는 것이 서비스의 안정성과 신뢰성을 유지하는 데 필수적이라는 점을 배울 수 있었습니다. 또한, 네이버 클라우드에서 AI 가드레일 체계를 재정립하는 업무를 수행한 경험이 있습니다. AI 서비스별로 가드레일 체계나 명칭이 달라, 3일 만에 방대한 자료를 빠르고 정확하게 습득하는 것은 쉽지 않은 작업이었습니다. 그러나 서비스의 안전장치를 설계하는 중요한 작업이라는 책임감을 가지고 모든 자료를 비교 분석하며 가드레일 체계를 정리했습니다. 그 결과 AI 서비스 6종의 가드레일을 플랫폼별, 주제별로 체계적으로 정리하고, 이를 바탕으로 8개 토픽으로 재구성하여 팀의 가드레일 체계 수립을 위한 기초 자료를 마련할 수 있었습니다. 이 과정을 통해 책임감 있는 AI 서비스란 무엇인지 깊이 고민하게 되었습니다. 이후 AI 서비스를 포함한 다양한 서비스에서 개인정보 보호 업무가 어떻게 처리되는지에 대해 더 깊이 이해하고 싶다는 목표가 생겼습니다. 이에 다양한 플랫폼과 폭넓은 사용자층을 보유한 카카오에서, 개인정보보호 부서의 역할과 책임을 바탕으로 이용자가 안심하고 사용할 수 있는 서비스를 제공하고자 지원하게 되었습니다. 카카오의 개인정보보호 정책 수립과 프라이버시 보호 업무를 통해 안전하고 신뢰받는 디지털 환경을 구축하는 데 기여하고 싶습니다.