LLM 사업자들은 일반 사용자들이 무료나 구독 방식으로 쓰는 '소비자용 서비스'의 데이터는 모델 개선을 위해 기본적으로 수집·학습하는 경향이 있습니다. 반면, 기업이나 개발자들이 비용을 지불하고 사용하는 API나 기업용 서비스의 데이터는 대부분 계약을 통해 학습에 사용하지 않도록 보호해줍니다.
여기서 한 가지 중요한 문제를 짚고 넘어가야 합니다. 바로 "유료 제품은 정말 내 데이터를 학습에 전혀 사용하지 않을까?" 라는 근본적인 의문입니다.
OpenAI의 기업용 서비스는 계약상 데이터를 학습에 사용하지 않는다고 명시되어 있지만, 그 '약속'을 기술적으로 어떻게 검증하고, 법적/제도적으로 어떻게 보장받을 수 있을까요? 현재로서는 우리가 직접 OpenAI의 학습 파이프라인을 감시할 수 없기 때문에, 이는 전적으로 사업자의 윤리 의식과 계약서에 의존할 수밖에 없는 영역입니다.
"내 데이터가 모델의 지식으로 녹아들 위험은 없는가?"라는 동일한 질문은 비단 DeepSeek만의 문제가 아니며, 예산과 필요에 따라 더 안전한 계약 조건(예: API, 기업용 플랜)을 '구매'하거나, 아니면 기술적 완전성을 위해 직접 모델을 호스팅하는 것 외에는 완벽한 해결책이 없다는 숙제를 안고 있습니다.
"중국 LLM이라서 자동으로 개인정보를 턴다"는 과장된 표현이며, 데이터 활용에 대한 구조적 위험은 미국 LLM도 크게 다르지 않습니다. 중요한 것은 서비스의 유형과 계약 조건을 꼼꼼히 살펴, 우리 데이터를 지키기 위해 비용을 지불하거나 기술적 대안(자체 호스팅 등)을 선택하는 것입니다.
저도 환불했네요...
AI 크레딧도 롤오버 되지도 않고...명확한 기준없이 토큰사용량 과 사용 시간(Think할 때 드는 부분)을 적용한다는게...
종량제로 하든가...
아에 사용료로 따질거면 일정 유효기간을 두고 롤 오버 하게 해야하는데...
그럴꺼면 쓸 이유가 없죠...
ChatGPT, Claude, Gemini 이 것보다 더 나은 이유는...?
저는 연간으로 쓰고 메인은 아니지만 잠깐 잠깐 썼는데...너무 큰 뒤통수로 다가오네요. 연간 사용자에겐 최소한 해당 유효기간이 유지될때까진 기존 가격으로 해야하는데 갑자기 가격 올랐다고 사용량 제한을 더 쌔게 해버리면...
연간 결제의 의미를 잊은 듯 싶음...
한번에 먼저 받는 대신 좀 더 프로모션 주고 그 기간동안 고객 유치가 되는건데...
Oracle OCI 가 4CPU 24GB ram 50GB storage 로 무료로 돌리세요.
습관적으로 runnable로 접속하려고 3번 정도 시도하다가 n이 하나 더 붙은걸 깨달아버렸ㅜㅜ
댓글까지.. 제가 더 감사해요! UI에서 한국어도 됩니다 i18 기반 다국어입니다. 앞으로 더 열심히 깎아보겠습니다!
아이고 두야...
요즘 메타가 좀 덜 역겨워 보이고 있었는데 메타에 대한 분노를 충전하고 갑니다.
조금 다른 얘기지만 요즘 OS lockdown들도 Meta가 로비한거라는 얘기도 있긴 했지만서도... 창업 스토리부터 행보 하나하나 정말 윤리의식따위는 엿바꿔먹었나봐요
아이디어가 좋습니다.
버그 맞고, 수정 했습니다. 제보 감사합니다!
정식 버전 출시 전 문구가 남아있었습니다~ 이제는 클라우드에 안전하게 저장됩니다 😆
LLM 사업자들은 일반 사용자들이 무료나 구독 방식으로 쓰는 '소비자용 서비스'의 데이터는 모델 개선을 위해 기본적으로 수집·학습하는 경향이 있습니다. 반면, 기업이나 개발자들이 비용을 지불하고 사용하는 API나 기업용 서비스의 데이터는 대부분 계약을 통해 학습에 사용하지 않도록 보호해줍니다.
여기서 한 가지 중요한 문제를 짚고 넘어가야 합니다. 바로 "유료 제품은 정말 내 데이터를 학습에 전혀 사용하지 않을까?" 라는 근본적인 의문입니다.
OpenAI의 기업용 서비스는 계약상 데이터를 학습에 사용하지 않는다고 명시되어 있지만, 그 '약속'을 기술적으로 어떻게 검증하고, 법적/제도적으로 어떻게 보장받을 수 있을까요? 현재로서는 우리가 직접 OpenAI의 학습 파이프라인을 감시할 수 없기 때문에, 이는 전적으로 사업자의 윤리 의식과 계약서에 의존할 수밖에 없는 영역입니다.
"내 데이터가 모델의 지식으로 녹아들 위험은 없는가?"라는 동일한 질문은 비단 DeepSeek만의 문제가 아니며, 예산과 필요에 따라 더 안전한 계약 조건(예: API, 기업용 플랜)을 '구매'하거나, 아니면 기술적 완전성을 위해 직접 모델을 호스팅하는 것 외에는 완벽한 해결책이 없다는 숙제를 안고 있습니다.
"중국 LLM이라서 자동으로 개인정보를 턴다"는 과장된 표현이며, 데이터 활용에 대한 구조적 위험은 미국 LLM도 크게 다르지 않습니다. 중요한 것은 서비스의 유형과 계약 조건을 꼼꼼히 살펴, 우리 데이터를 지키기 위해 비용을 지불하거나 기술적 대안(자체 호스팅 등)을 선택하는 것입니다.
최고에요! 지금 정말 필요하던거였습니다!!
깃헙 요즘 문제 많네요
저도 n8n,make가 작성자님 워크로드에 좋을 것 같습니다.
Codex Claude 둘다 쓰고있는데 유용하겠네요!
포함됩니다
코드가 보호의 대상이라 할수있나?
fallback font 를 지원하지 않아서 한국어 출력이 아쉬워요
75% 직설, 75% 독창인데 축이 각각 친근, 근거 쪽으로 그려집니다. 제가 본 게 맞는지 확인 부탁드립니다
| "저장된 데이터가 예고 없이 초기화될 수 있습니다."
라니 너무 무섭네요.
저도 환불했네요...
AI 크레딧도 롤오버 되지도 않고...명확한 기준없이 토큰사용량 과 사용 시간(Think할 때 드는 부분)을 적용한다는게...
종량제로 하든가...
아에 사용료로 따질거면 일정 유효기간을 두고 롤 오버 하게 해야하는데...
그럴꺼면 쓸 이유가 없죠...
ChatGPT, Claude, Gemini 이 것보다 더 나은 이유는...?
저는 연간으로 쓰고 메인은 아니지만 잠깐 잠깐 썼는데...너무 큰 뒤통수로 다가오네요. 연간 사용자에겐 최소한 해당 유효기간이 유지될때까진 기존 가격으로 해야하는데 갑자기 가격 올랐다고 사용량 제한을 더 쌔게 해버리면...
연간 결제의 의미를 잊은 듯 싶음...
한번에 먼저 받는 대신 좀 더 프로모션 주고 그 기간동안 고객 유치가 되는건데...
Git허브주소 뺴먹어다 댓글로 추가합니다 ㅠ
https://github.com/on1659/memradar