AI 과제 브리프: 문제에서 사람의 검수까지
비공개 프로젝트 폴더에 복사해 두고, 모델을 호출하기 전에 채운다. 이 양식은 프롬프트 모음이 아니라 시작 허가서다. 과제, 데이터, 출처, 검수, 책임자 가운데 무엇이든 아직 불분명하다면 모델에게 최종 결과를 만들게 하지 마라.
비밀번호, 신분증, 정확한 주소, 의료 관련 개인 정보, 아동 데이터, 고객 기록, 공개되지 않은 취약점, 사용 권한이 없는 제3자 콘텐츠는 적지 않는다. 민감한 자료는 먼저 비식별화하거나 조직이 승인한 환경에서 다룬다.
1. 과제와 책임
# AI Task Brief - YYYY-MM-DD
실제 장면:
사용자/대상 독자:
완료해야 할 결정이나 행동:
지금 하는 이유:
마감 시한과 놓쳐선 안 될 시점:
최종 책임자와 사람 검토자:
하지 않거나 늦어지면 영향을 받는 사람:“AI 배우기”나 “스마트 어시스턴트 만들기”를 관찰할 수 있는 행동으로 바꾼다. 예를 들면 “사용자가 10분 안에 파일 하나를 불러와 출처와 오류를 설명하는 보고서를 볼 수 있다”처럼 쓴다.
2. 입력, 출처와 데이터 경계
| 입력/주장 | 유형 | 출처, 버전, 위치 | 모델에 제공 가능 여부 | 점검자 | 무효 조건 |
|---|---|---|---|---|---|
| 사실 / 추론 / 개인 경험 / 사용자 데이터 / 제3자 콘텐츠 | 공개 / 비식별화 / 조직 승인 / 금지 |
사용할 수 있는 파일과 필드:
제공하지 않기로 한 자료:
데이터 민감 등급: 공개 / 내부 / 기밀 / 제한
수집, 전송, 보존, 삭제 기한:
필요한 동의를 받았는지:
저작권, 라이선스, 인용, 서명 요건:
모델이 접근할 수 있는 최소 데이터 범위:출처가 곧 진실은 아니다. 핵심 주장마다 원문, 버전, 데이터 기준, 직접 관찰로 거슬러 올라갈 수 있어야 한다. 모델이 내놓은 링크, 수치, 인용문도 여전히 사람이 점검해야 한다.
3. 출력과 평가 세트
최종 전달물:
형식, 분량, 대상 독자:
관찰 가능한 완료 기준:
반드시 통과해야 할 필수 관문:
허용되는 변이형:
절대 나오면 안 되는 내용:모델이 가장 잘하는 예시만 쓰지 말고, 작지만 실제 사례로 이루어진 평가 세트를 만든다.
| 표본 | 입력 조건 | 예상 결과 | 받아들일 수 없는 결과 | 실측 결과 | 증거 위치 |
|---|---|---|---|---|---|
| 정상 표본 | |||||
| 경계 표본 | |||||
| 누락/충돌 입력 | |||||
| 실제 과거 표본(비식별화 완료) |
검수는 적어도 다음 물음에 답해야 한다. 사실을 추적할 수 있는가, 핵심 행동이 완료되었는가, 오류가 드러나는가, 권한이 올바른가, 실패했을 때 멈출 수 있는가. 매끄럽다, 빠르다, ‘사람 같다’는 검수 기준이 아니다.
4. AI의 작업 범위
AI가 할 수 있는 일: 질문 / 분류 / 후보 해석 / 반례 / 전사 / 초안 / 테스트 제안
AI가 할 수 없는 일: 최종 사실 판단 / 출처 지어내기 / 책임자 대신 승인 / 권한 넘어서기
/ 외부 도움이 금지된 시험·지원서 작성 / 자동 게시
사용 방식: 진단 / 보조 / 후보 생성 / 일괄 처리 / 기타
모델, 버전, 리전, 호출 날짜:
프롬프트, 시스템 지시, 워크플로 버전 위치:생성을 시작하기 전에 모델에게 목표, 입력, 제약, 모르는 항목, 검수 기준을 먼저 재진술하게 한다. 프롬프트는 버전으로 관리한다. 채팅 창 하나를 유일한 프로젝트 기록으로 삼지 마라.
5. 사람 관문
| 관문 | 반드시 확인할 사람 | 통과 증거 | 통과하지 못하면 |
|---|---|---|---|
| 출처 관문 | 원본 링크, 버전, 위치 | 미점검으로 표시하고 퍼뜨리지 않음 | |
| 사실 관문 | 표본 대조, 데이터 기준 | 주장을 삭제하거나 격하함 | |
| 프라이버시/권한 관문 | 데이터 범위, 동의, 접근 로그 | 처리를 중단하고 비식별화함 | |
| 품질 관문 | 평가 세트, 경계 표본, 실제 피드백 | 복구, 범위 축소 또는 전달 거부 | |
| 비용 관문 | 토큰, 시간, 사람의 재작업과 예산 | 모델을 낮추거나 중단함 | |
| 책임 관문 | 실명 승인과 공개 문구 | 게시하지 않고 자동 실행하지 않음 |
핵심 결정은 생성 모델이나 자동 점수, 개발자 한 사람의 승인만으로 내릴 수 없다. 고위험 분야에서는 최신 1차 자료와 자격을 갖춘 전문가에게 돌아간다.
6. 비용, 보존과 가역성
예상 호출량, 시간, 비용 상한:
사람 검토와 재작업 예산:
데이터가 훈련, 로그, 제3자 보존에 들어가는지:
허용 가능한 지연과 하향 방안:
철회, 재실행, 회복이 가능한 버전:
배포 범위와 점진 배포 대상:한 번의 싼 호출이 프라이버시 사고나 잘못된 결정, 대규모 재작업을 부른다면 실제 비용은 결코 싸지 않다. 모델 요금 말고도 사람의 시간, 검토, 실패, 재실행, 소통에 든 비용을 기록한다.
7. 실패, 일시 중지와 롤백
| 발동 조건 | 즉시 할 행동 | 알릴 사람 | 회복/롤백 위치 |
|---|---|---|---|
| 출처나 버전을 찾을 수 없음 | 전파를 멈추고 원자료로 돌아감 | ||
| 평가 세트의 필수 관문 실패 | 게시나 자동 실행 금지 | ||
| 입력이 권한 경계를 넘음 | 업로드 중단, 접근 권한 회수 | ||
| 비용/지연이 상한 초과 | 하향, 호출 제한 또는 중단 | ||
| 실제 사용자가 피해를 알림 | 서비스를 내리고 증거를 보존한 뒤 상위 보고 |
중단을 결정할 사람, 알림 경로, 정상 작동이 확인된 버전이 분명하지 않다면 아직 실제 업무 흐름에 연결할 준비가 되지 않은 것이다.
8. 인계와 공개 설명
현재 상태: 시작 전 / 실험 / 내부 시범 사용 / 점진 배포 / 전달 완료 / 중단
완료한 일과 증거 위치:
미해결 문제와 위험:
다음 최소 과제:
인계 책임자, 시점, 권한:
독자/사용자가 알아야 할 AI 참여 범위:
출처, 프라이버시, 저작권, 이해관계 설명:인계받는 사람이 대화 기록을 뒤져야 다음 단계를 알 수 있어서는 안 된다. 공개하는 글에는 적어도 도구가 어느 단계에 참여했는지, 어떤 사실을 사람이 확인했는지, 어떤 내용이 아직 후보인지 밝힌다.
9. 시작 전 점검
- [ ] 실제 대상, 행동, 마감 시한, 책임자를 분명히 적었다.
- [ ] 입력 필드, 민감 등급, 동의, 저작권, 보존 경계를 확인했다.
- [ ] 핵심 출처, 버전, 무효 조건을 거슬러 확인할 수 있다.
- [ ] 정상, 경계, 충돌, 비식별화한 과거 표본을 평가 세트에 넣었다.
- [ ] AI가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일의 범위를 분명히 적었다.
- [ ] 사람 관문, 비용 상한, 중단 조건, 롤백 위치를 지정했다.
- [ ] 인계, 공개, 다음 재점검 날짜를 정했다.