처음이어도 괜찮아요 · 그림부터 시작해요
AI-off baseline과 사용 disclosure를 먼저 봉인한다
AI 사용 전에 사람이 problem·acceptance·data/tool boundary·reference oracle을 작성하고 이후 model/tool·date·scope·input classification을 disclosure한다. 이를 생략하면 AI가 만든 요구사항·code·test·설명을 같은 source로 사용해 원래 판단과 자동 제안의 경계를 잃는다. 상황에서도 데모는 보일 수 있지만 제품·검증·운영 책임을 방어할 수 없습니다.
아직 답을 몰라도 괜찮아요. 아래 작은 예시를 보고 먼저 예상해 보세요.01 · 가볍게 시작하기
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cp61 frozen synthetic fixture · fixed clock/UTC · outbound deny · secret-like sentinel · one independent mutant- 1먼저 골라보기
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움직이는 순서와 달라지는 곳만 천천히 찾아요.
- 3내 말로 다시 말하기
한 문장으로 말해 보면 내가 이해한 곳을 확인할 수 있어요.
02 · 그림으로 보기
그림이 움직이는 순서를 직접 확인해요
- 01관찰AI-off baseline · AI disclosure · data boundary · reference oracle
- 02추론AI 사용 전에 사람이 problem·acceptance·data/tool boundary·reference oracle을 작성하고 이후 model/tool·date·scope·input classification을 disclosure한다. timestamped AI-off charter/oracle·AI tool/scope/data disclosure·baseline hash·forbidden-input check는 AI가 만든 요구사항·code·test·설명을 같은 source로 사용해 원래 판단과 자동 제안의 경계를 잃는다.를 포함한 정상·경계·실패 실행에서 독립적으로 다시 계산할 수 있어야 한다. AI-off baseline과 사용 disclosure를 먼저 봉인한다은 AI-off 기준선을 먼저 봉인하고 AI 제안 diff를 검토한 뒤, AI가 보지 못한 mutant로 재검증하고 사람이 승인·수정·거절한다. AI coding assistant를 사용한 capstone PR과 portfolio 설명로 전이할 때 구현보다 contract·effect boundary·evidence owner·residual risk를 먼저 보존한다.
- 03검증AI-off baseline과 사용 disclosure를 먼저 봉인한다의 contract·owner·normal/boundary/failure outcome을 AI 없이 먼저 고정한다. AI가 만든 요구사항·code·test·설명을 같은 source로 사용해 원래 판단과 자동 제안의 경계를 잃는다.를 frozen synthetic fixture로 재현하고 최초 divergence와 expected verdict를 설명한다. AI 제안은 baseline과 diff로만 검토하고 독립 mutant에서 AI 호출 전 필수 baseline과 호출 후 disclosure 누락을 차단하는 collaboration gate를 구현한다.을 다시 실행한다. timestamped AI-off charter/oracle·AI tool/scope/data disclosure·baseline hash·forbidden-input check와 사람의 accept·refactor·reject 판정 및 residual risk를 함께 제출한다.
처음 보는 말도 책 읽듯 풀어봐요
이 수업은 쉬운 뜻과 생활 예를 아직 함께 준비하지 못했어요. 설명 없는 정확한 이름은 먼저 보여 주지 않을게요.
그림에서 찾을 쉬운 규칙
- 01AI 사용 전에 사람이 problem·acceptance·data/tool boundary·reference oracle을 작성하고 이후 model/tool·date·scope·input classification을 disclosure한다.
- 02timestamped AI-off charter/oracle·AI tool/scope/data disclosure·baseline hash·forbidden-input check는 AI가 만든 요구사항·code·test·설명을 같은 source로 사용해 원래 판단과 자동 제안의 경계를 잃는다.를 포함한 정상·경계·실패 실행에서 독립적으로 다시 계산할 수 있어야 한다.
- 03AI-off baseline과 사용 disclosure를 먼저 봉인한다은 AI-off 기준선을 먼저 봉인하고 AI 제안 diff를 검토한 뒤, AI가 보지 못한 mutant로 재검증하고 사람이 승인·수정·거절한다.
- 04AI coding assistant를 사용한 capstone PR과 portfolio 설명로 전이할 때 구현보다 contract·effect boundary·evidence owner·residual risk를 먼저 보존한다.
03 · 같이 풀어보기
한 단계씩 따라가면 어렵지 않아요
AI coding assistant를 사용한 capstone PR과 portfolio 설명의 축소된 product slice에서 AI-off baseline과 사용 disclosure를 먼저 봉인한다 release 판단을 수행한다.
cp61 frozen synthetic fixture · fixed clock/UTC · outbound deny · secret-like sentinel · one independent mutant04 · 이제 내가 해볼 차례
여기까지 오면 이런 일을 할 수 있어요
AI 호출 전 필수 baseline과 호출 후 disclosure 누락을 차단하는 collaboration gate를 구현한다.을 수행하고 timestamped AI-off charter/oracle·AI tool/scope/data disclosure·baseline hash·forbidden-input check로 AI 사용 전에 사람이 problem·acceptance·data/tool boundary·reference oracle을 작성하고 이후 model/tool·date·scope·input classification을 disclosure한다.을 독립 검증한다.
- AI-off baseline과 사용 disclosure를 먼저 봉인한다의 contract·owner·normal/boundary/failure outcome을 AI 없이 먼저 고정한다.
- AI가 만든 요구사항·code·test·설명을 같은 source로 사용해 원래 판단과 자동 제안의 경계를 잃는다.를 frozen synthetic fixture로 재현하고 최초 divergence와 expected verdict를 설명한다.
- AI 제안은 baseline과 diff로만 검토하고 독립 mutant에서 AI 호출 전 필수 baseline과 호출 후 disclosure 누락을 차단하는 collaboration gate를 구현한다.을 다시 실행한다.
- timestamped AI-off charter/oracle·AI tool/scope/data disclosure·baseline hash·forbidden-input check와 사람의 accept·refactor·reject 판정 및 residual risk를 함께 제출한다.
05 · 자주 헷갈리는 지점
틀린 답도 이유를 알면 다음에는 맞힐 수 있어요
01AI 사용 사실만 적으면 input data와 수용 범위를 공개하지 않아도 된다.
한 번 더 생각해 볼 질문cp61 AI-off baseline과 사용 disclosure를 먼저 봉인한다에서 이 주장을 깨는 최소 반례와 관찰 가능한 판정값을 쓰세요.
이렇게 고쳐 생각해요AI 사용 전에 사람이 problem·acceptance·data/tool boundary·reference oracle을 작성하고 이후 model/tool·date·scope·input classification을 disclosure한다.
02좋은 prompt는 독립 acceptance와 oracle을 대체한다.
한 번 더 생각해 볼 질문cp61 AI-off baseline과 사용 disclosure를 먼저 봉인한다에서 이 주장을 깨는 최소 반례와 관찰 가능한 판정값을 쓰세요.
이렇게 고쳐 생각해요AI가 만든 요구사항·code·test·설명을 같은 source로 사용해 원래 판단과 자동 제안의 경계를 잃는다.는 성공 출력과 별도로 재현하고 최초 위반 지점에서 차단해야 한다.
03AI를 일부만 썼다면 baseline hash와 변경 추적은 불필요하다.
한 번 더 생각해 볼 질문cp61 AI-off baseline과 사용 disclosure를 먼저 봉인한다에서 이 주장을 깨는 최소 반례와 관찰 가능한 판정값을 쓰세요.
이렇게 고쳐 생각해요timestamped AI-off charter/oracle·AI tool/scope/data disclosure·baseline hash·forbidden-input check와 독립 mutant·human verdict가 함께 있어야 승인 범위를 설명할 수 있다.
06 · 더 궁금할 때만 보기
선생님과 검토자를 위한 믿을 만한 원문
원문과 어디까지 참고했는지 펼쳐 보기처음 배우는 동안에는 열지 않아도 괜찮아요.
valid·reliable·privacy-enhanced·fairness with harmful bias managed의 위험 관리 속성. 현재 revision 절차와 1.0 최종 문서를 구분한다.
content origin·lineage·transformation·upstream reliance·known-ground-truth 비교와 human/automated evaluation을 AI disclosure에 연결한다.
AI suggestion을 이해·검토하고 test·lint·code/security/IP scan으로 독립 검증한다. suggestion 수용을 correctness 증거로 사용하지 않는다.