AI 원칙
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AI 및 머신 러닝에 대한 Slack의 접근 방식
Slack은 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 제품 경험의 중심에 두고 있습니다. 데이터 개인 정보 보호와 보안에 대한 Slack의 약속은 Slack이 진행하는 모든 일의 핵심이며, 사용자의 정보를 보호하기 위해 철저한 관리 체계를 갖추고 있습니다. 고객 데이터(메시지 및 파일 등)는 LLM을 학습시키는 데 절대 사용되지 않습니다.
Slack이 구축한 AI·ML 기능은 업무를 Slack에서 보다 간단하고, 똑똑하며, 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. AI는 Slack에 비교적 최근에 도입되었지만, ML은 오래전부터 Slack 경험의 중요한 부분을 차지해 왔습니다. 이 가이드에서는 이러한 기술들이 Slack에 어떻게 구축되어 있는지와, 이 둘 사이의 명확한 차이점에 대해 설명합니다.
- AI는 채널 요약과 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 생성형 AI 기능을 참조합니다.
- ML에는 다른 사용자를 멘션할 때 이모티콘 추천 및 표시 이름 제안과 같은 예측 모델을 활용한 기능이 포함됩니다.
Slack의 AI
Slack 유료 플랜에는 AI 기능이 포함됩니다. 관리자는 AI 기능을 활성화 또는 비활성화할 수 있으며, 이를 통해 고객은 각자 워크스페이스에서 AI 사용 여부와 방식을 완전히 제어할 수 있습니다.
Slack의 AI 아키텍처는 개인 정보 보호를 고려하여 설계되었습니다.
- Slack의 AI 기능은 사용자가 액세스할 수 있는 콘텐츠로만 작동합니다. 예를 들어, AI 검색 답변에는 표준 검색에서도 찾을 수 있는 결과만 포함됩니다.
- 고객 데이터(메시지 및 파일 등)는 LLM을 학습시키는 데 절대 사용되지 않습니다.
- Slack에서 활용하는 LLM은 Slack의 클라우드 인프라 내에 배포되어 LLM 제공업체는 사용자의 데이터에 액세스할 수 없습니다.
참고: 관리자는 워크스페이스 또는 엔터프라이즈 조직의 멤버가 Slack의 AI 기능에 액세스할 수 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Slack의 AI 기능에 대한 액세스 관리를 참조하세요.
Slack의 머신 러닝
또한 예측 머신 러닝 모델을 사용하여 Slack의 경험을 더욱 개선하였습니다. 이모티콘 선택기에서 팀과 함께 최근에 사용한 이모티콘을 표시하거나, 회사에서 흔한 이름을 가진 동료를 쉽게 찾을 수 있도록 자동 완성 제안을 표시할 때, Slack의 ML 모델은 보다 관련성 높고 정확한 제안이 이루어지도록 하는 역할을 담당합니다.
- Slack은 머신 러닝 모델을 활용하여 맞춤형 고품질 경험을 제공할 수 있습니다.
- Slack은 고객 데이터를 재현하지 못하도록 이러한 모델을 구축하고 학습시키며, 모델의 결과물이 특정 고객의 데이터와 연결되지 않도록 하고 있습니다.
팁: Slack의 개인정보 보호 원칙 페이지를 방문하면, Slack에서 제품 개발 안내를 위해 따르는 원칙과 고객 제어에 대한 개요를 확인할 수 있습니다.
모델 및 데이터에 대한 추가 정보
사용 중인 생성형 및 예측 모델과 해당 모델이 AI 및 ML 기능을 어떻게 지원하는지에 대한 자세한 내용은 Slack 인공지능, 머신 러닝 및 데이터 사용량을 참조하세요. 이 리소스는 Slack의 AI 및 ML 데이터 관행에 대해 확실하게 알아보고자 하는 분들께 상세한 정보를 제공합니다.