Seoul Women's University

AI를 이해하고,
사람의 역할을
스스로 정의하는 대학.

생성형 AI의 가능성과 한계를 이해하고, 실행 결과를 비판적 문해력으로 해석·검증하며 배움과 업무에 책임 있게 활용하는 인재를 양성합니다.

8대 원칙 살펴보기 내 의견 더하기
내부 처리 중심 근거 기반 검증 사람의 최종 책임
원칙
기술
데이터
사람
Seoul Women's University SWU ONE USE × GOVERN
8개 원칙 · 3개 역할 · 4단계 데이터 경계
01업무와 정책을 연결합니다.
02개인정보는 필요한 만큼만 사용합니다.
03AI의 답을 근거와 함께 검증합니다.
04최종 판단과 책임은 사람에게 둡니다.

One experience, two responsibilities

하나의 경험 안에
활용과 책임을 함께 담습니다.

AI 기능을 많이 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 무엇을 맡길 수 있고, 무엇을 사람이 확인해야 하는지도 같은 화면에서 이해할 수 있어야 합니다.

01 USE

SWU ONE Work

대화, 문서 작성, 교내 규정 검색과 연구 검토를 통해 실제 업무 결과를 완성합니다.

  • 업무 목적에 맞는 대화와 문서
  • 교내 자료와 근거를 활용한 답변
  • 사용자 권한에 따른 안전한 기능 제공
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02 GOVERN

SWU ONE Governance

AI 활용 원칙, 데이터 경계와 구성원 의견을 연결하여 대학의 운영 기준을 함께 만듭니다.

  • 사람 중심의 8대 활용 원칙
  • 역할과 데이터 위험도별 실천 기준
  • 구성원이 참여하는 지속적인 개선
운영 원칙 확인

Eight principles

복잡한 규정을
여덟 가지 행동 원칙으로.

이 원칙은 완성된 교칙이 아니라 대학 구성원이 함께 검토하고 발전시키기 위한 운영 초안입니다. 각 항목을 펼치면 바로 적용할 수 있는 실천 기준을 확인할 수 있습니다.

01인간 책임성

AI는 판단을 돕지만, 중요한 결정과 결과에 대한 책임은 사람이 집니다.

성적·입학·인사·징계는 담당자가 근거를 직접 확인하고 최종 판단합니다.
02목적 제한과 최소수집

업무 목적에 꼭 필요한 정보만 사용하고, 불필요한 식별정보는 먼저 제거합니다.

이름·학번·연락처를 그대로 넣기 전에 익명화 또는 가명화를 검토합니다.
03투명성과 사용 공개

AI를 사용한 사실과 활용 범위를 과제, 수업, 연구와 행정 맥락에 맞게 밝힙니다.

AI가 만든 초안과 사람이 검토·수정한 범위를 구분하여 설명합니다.
04검증 가능성

법령, 통계, 인용과 규정은 AI의 표현이 아니라 공식 원문으로 다시 확인합니다.

최종 문서에는 확인한 출처와 확인이 필요한 항목을 분리해 표시합니다.
05공정성과 접근성

비용, 언어, 장애와 디지털 역량의 차이가 새로운 교육 격차가 되지 않게 합니다.

AI 활용 기회와 대체 수단을 함께 제공하고 결과의 편향을 점검합니다.
06모델 선택과 보안

데이터 민감도와 업무 목적에 맞는 승인된 모델과 처리 경로를 선택합니다.

개인정보가 포함된 업무는 허용된 내부 처리 환경에서 최소 범위로 수행합니다.
07AI 리터러시

도구 사용법뿐 아니라 오류, 편향, 보안과 책임의 한계를 함께 학습합니다.

학생·교수·교직원에게 역할별 사례와 검증 방법을 지속적으로 제공합니다.
08고위험 사용 통제

권리와 기회에 큰 영향을 주는 자동화에는 사전 검토와 사람의 개입을 의무화합니다.

고위험 업무는 영향평가, 이의제기와 중단 절차를 먼저 마련합니다.
근거 체계

개인정보보호 원칙, UNESCO AI 윤리 권고, NIST AI Risk Management Framework와 EU AI Act의 공통 원칙을 대학 운영 맥락에 맞게 재구성했습니다.

공식 근거 확인

Practical guide

같은 AI라도 역할에 따라
확인할 책임이 다릅니다.

지금 자신의 역할을 선택하면, 바로 실천할 수 있는 활용·확인·제한 기준을 확인할 수 있습니다.

STUDENT

AI로 더 깊이 배우되,
생각하는 과정을 넘기지 않습니다.

활용이해와 탐색을 넓힙니다.

개념 설명, 아이디어 비교, 문장 교정과 학습 계획에 활용합니다.

확인출처와 사용 범위를 밝힙니다.

과제 기준을 확인하고 인용·수치·사실을 원문과 대조합니다.

제한대신 생각하게 하지 않습니다.

생성 결과를 자신의 작업처럼 제출하거나 타인의 개인정보를 입력하지 않습니다.

Data boundary

무엇을 입력해도 되는지
먼저 판단합니다.

데이터 등급은 도구의 편의보다 우선합니다. 아래 기준은 논의를 위한 운영 초안이며, 실제 업무에서는 관련 규정과 담당 부서의 승인을 함께 확인합니다.

L1공개 정보

홈페이지, 공개 규정, 보도자료

출처를 확인하고 일반 AI 활용이 가능합니다.
L2내부 업무

비공개 회의자료, 업무 초안

승인된 내부 환경과 접근 권한이 필요합니다.
L3개인·기밀 정보

학번, 성적, 연락처, 인사자료

최소화·가명화 후 허용된 전용 경로만 사용합니다.
L4고위험 판단

입학, 징계, 채용, 자동화된 평가

사전 심의와 사람의 최종 판단 없이는 사용하지 않습니다.
SWU ONE PRIVACY BY DESIGN

개인정보를 무조건 입력할 수 있다는 뜻이 아닙니다.

업무상 필요한 정보를 승인된 내부 처리 경로에서 최소 범위로 사용할 수 있도록 통제한다는 뜻입니다. 외부 검색과 모델로 전달되는 정보는 별도의 경계를 적용합니다.

Participate

좋은 거버넌스는
완성품이 아니라 과정입니다.

실제 수업과 업무에서 마주친 기대, 우려와 개선 제안을 남겨주세요. 의견은 원칙과 운영 기준을 보완하는 근거로 활용합니다.

–누적 의견
–제안·우려
4의견 유형

개인정보는 작성하지 마세요. 원문은 관리자만 검토하며, 공개에 동의한 의견도 별도로 작성한 공개 검토본만 게시합니다.

Evidence

원칙은 근거 위에서
계속 갱신됩니다.

국제 기준과 국내 법·정책을 그대로 복사하지 않고, 대학의 교육·연구·행정 환경에 적용할 수 있는 행동 기준으로 해석합니다.

01 · ETHICSUNESCO AI 윤리 권고

인간 존엄성, 공정성, 투명성과 감독 원칙을 확인합니다.

 02 · RISKNIST AI RMF

조직이 AI 위험을 관리하고 측정하는 실무 구조를 확인합니다.

 03 · LAWEU AI Act

고위험 AI, 투명성, 인간 감독의 법적 구조를 확인합니다.

 04 · PRIVACY개인정보보호위원회

생성형 AI와 개인정보 처리에 관한 국내 기준을 확인합니다.

From conversation to responsible action

대화에서 업무 완성까지.
활용에서 책임 있는 운영까지.

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