B
AI 안전성 교육 시뮬레이터
3.20
파생 체인
단계 1
AI 워게임 핵공격 추천 논란
→
단계 2
AI 윤리·안전 교육 수요
→
단계 3
실습형 안전 교육 도구
문제
AI 핵 공격 추천 사례가 보도되면서 기업·대학의 AI 윤리·안전 교육 수요가 급증했지만, 기존 교육은 이론 강의 위주로 실무 적용력이 떨어진다. 교육 담당자는 실습 시나리오를 자체 개발하는 데 과정 1개당 80시간 이상을 소모하며, 참가자 만족도가 5점 만점 중 2.8점에 그친다.
솔루션
AI 안전성 관련 실제 사례(핵 추천, 편향 판결, 의료 오진 등)를 기반으로 인터랙티브 시뮬레이션 교육 모듈을 제공한다. 참가자가 AI의 역할을 맡아 의사결정하고, 결과에 따른 윤리적 영향을 시각화하는 게임화된 학습 경험을 제공한다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
실현성 (72%)
실현성 분석
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
시장 검증 (57/100)
검증 분석
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |
기술 요구사항
프론트엔드 [medium]
백엔드 [medium]
AI/ML [low]