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대형언어모델(LLM)의 개인정보 유출에 대한 우려가 커짐에 따라 개인정보보호 능력을 체계적으로 평가하고 취약성을 파악하는 것이 점점 중요해지고 있다. 본 연구는 LLM의 개인정보 보호 능력이 프롬프트의 언어⋅ 인지 복잡도 증가에 따라 어떻게 변화하는지 체계적으로 분석하고, 안전성과 유용성의 균형이 복잡한 추론 환경에서 유지될 수 있는지 검증하는 것을 목적으로 한다. OpenAI, Google, Anthropic의 6개 최신 LLM을 대상으로 언어⋅ 인지 복잡도가 심화되는 4단계 프롬프트(직접형, 간접형, 일반추론형, 메타추론형)를 적용하여 평가하였다. 성능 측정은 보호 점수(PS), 소통 점수(CS), 유출률(LR)의 세 가지 지표로 수행하였으며, PS-CS 매트릭스를 활용하여 모델을 균형형, 보수형, 과잉소통형, 위험형으로 분류하였다. 실험 결과, 언어⋅ 인지 복잡도 증가 시 보호 점수는 직접형 대비 메타추론형에서 83.4% 감소하였고, 유출률은 3.2배 증가하였다. 소통 점수는 간접형까지 증가하다가 추론형부터 급락하는 비선형적 패턴을 보였다. 특히 메타추론형 프롬프트에서 전 모델이 위험형으로 수렴하며 안전성과 유용성이 동시에 저하된 것을 발견하였다. 이는 복잡한 추론 환경에서 LLM의 개인정보 보호 메커니즘 이 무력화되며, 고급 프롬프팅 기법 사용 시 프롬프트 복잡도를 고려한 안전성 검증이 필수적임을 시사한다.

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대학생의 AI 활용 정도가 AI 리터러시와 생산성에 미치는 영향 = Exploring the effects of AI utilization on AI literacy and productivity among university students 김민, 이온유, 송지윤, 박주희, 채지훈, 이현정 p. 9-34
생성형 AI 웹툰에 대한 소비자 기대와 우려가 이용의도 및 부정적 구전에 미치는 영향 = Effects of consumer expectations of and concerns about generative AI webtoons on usage intention and negative word-of-mouth : focusing on the moderating role of paid experiences : 유료경험의 조절효과를 중심으로 안은지 p. 35-66
언어⋅인지 복잡도에 따른 대형언어모델의 개인정보 보호-유용성 균형 분석 = Analysis of the trade-off between privacy and usefulness for large language models with prompts of varying linguistic and cognitive complexity 최혜지, 임준호, 함영균, 이종규, 김한샘 p. 67-106
대규모 언어 모델은 한국어 질적 코딩을 수행할 수 있는가? = Can large language models perform inductive qualitative coding? : evaluating GPT-4 on Korean-language texts : GPT-4 기반 귀납적 코딩 자동화 가능성 평가 김윤하 p. 107-135
정체성 보호로서의 프라이버시 윤리 = Ethics of privacy as the protection of identity : from Véliz to Floridi : 벨리스에서 플로리디로 김예진 p. 137-168
AI 번역이 가능하게 하는 아마추어 번역의 ‘언어하기’ = Languaging in amateur translation enabled by AI : educational significance of reading texts based on Tim Ingold's concept of correspondence : 팀 잉골드의 ‘조응’에서 비롯되는 텍스트 읽기의 교육적 의의 최진 p. 169-193