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One Liner 한줄 요약
정신차려 이 각박한 온라인 세상속에서, 나의 정보는 완벽히 지키면서, 나를 완벽히 이해한 Context만 공유해 일을 처리하는 프라이버시 보호형 AI 비서
Problem 어떤 문제인가?
인공지능의 초개인화를 위해서는 사용자의 맥락, Context에 대한 깊은 이해가 필수
하지만 ChatGPT와 같은 중앙 집권형 인공지능은 사용자의 민감한 개인정보를 서버로 전송함
이는 데이터 유출, 프라이버시 침해, 기업의 데이터 독점이라는 심각한 불안과 위험
(물론 저는 이번에 ChatGPT에서 Claude로 개인정보를 다 옮기고 지웠습니다. ChatGPT 프로젝트에 “나에 대해 아는 모든걸 하나도 빠짐없이 전부 자세히 말해봐”라고 한다면 Claude 프로젝트의 context로 저장 완료)
Solution 어떤 해결책인가?
[1단계: 로컬 처리] 점점 강력해지는 강력한 온디바이스 AI가 사용자의 데이터를 기기 밖으로 내보내지 않고 로컬에서 학습하고 추론, 간단한 질문과 작업은 인터넷 연결 없이 즉시 처리
[2단계: 선별적 공유] 온라인 정보 검색, 주문, 예약 등 외부 작업이 필요할 때, AI는 개인 식별 정보(PII)와 작업 맥락(Context)을 분리
[3단계: Context 전송] 개인정보(이름, ID, 주소 등)는 완전히 익명화 및 암호화하고, 오직 작업 수행에 필요한 맥락 데이터만 선별적으로 마스킹하여 외부 인공지능과 통신
[4단계: 결과 통합] 외부 AI가 처리한 맥락 결과를 다시 온디바이스 AI가 받아, 로컬의 개인정보와 안전하게 결합하여 최종 결과물을 사용자에게 제공
이는 궁극적으로 인간과 인공지능이 아닌 인공지능과 인공지능간의 소통 시대에서 나의 AI 비서가 나의 프라이버시를 철저히 지키면서 다른 AI 비서 혹은 에이전트와 자율적으로 소통하고 협상하여 나를 위한 최상의 결과(예약, 구매, 리서치)를 달성할 것
Why Now 왜 지금인가?
[시장 요구] 중앙 서버형 AI의 데이터 유출 사고 및 프라이버시 침해 사례가 빈번해지며 사용자와 기업의 불안감이 최고조에 달함
[기술 성숙] Apple의 Neural Engine, 퀄컴의 NPU 등 온디바이스 AI 처리 성능이 폭발적으로 향상되어, 민감한 데이터를 로컬에서 처리할 수 있는 기술적 기반이 마련됨
[보안 위협] ‘프롬프트 인젝션’, ‘데이터 오염’ 등 AI 모델 자체를 타겟하는 새로운 보안 위협이 대두되면서, 데이터를 한곳에 모으는 중앙 서버 방식의 근본적인 위험성이 부각
Team 어떤 팀이 필요한가?
보안과 AI 모델 경량화의 결합
온디바이스 AI 전문가: 경량화 모델(sLLM) 개발 및 모바일 NPU 최적화 경험
데이터 보안/암호화 전문가: 차등 프라이버시(DP), 동형 암호(HE) 등 프라이버시 보호 기술(PET) 및 데이터 익명화/암호화 아키텍처 설계
AI 에이전트/백엔드 전문가: 다중 AI 에이전트 간의 안전한 통신 프로토콜 및 API 설계
Vision 장기적인 비전은?
모든 사람이 스마트폰을 갖게 되었듯, 모든 개인이 자신만의 ‘인공지능 비서’를 소유하는 시대가 올 것
노트테이킹, 사주 정신 건강, 일정 관리등을 비롯해 개인의 context에 대한 깊은 이해를 가진 인공지능 앱들은 결국 인공지능 개인 비서 혹은 집사가 될 수 밖에 없음
조금만 더 가보자면, 이 인공지능 비서의 성격이나 행동을 본인이 좋아하는 아이돌, 캐릭터, 만화주인공등 특정 IP를 이용하게 될 것이라고 생각하고 이로 인한 IP 수익이 추가로 발생할 것이라는 상상도 가능
