B
AI 위험 행동 탐지 교관
3.65
파생 체인
단계 1
오픈AI 시스템 결함·안전 신고 체계 강화
→
단계 2
AI 서비스 안전 테스팅 도구
→
단계 3
AI 레드팀 테스트 시나리오 자동 생성·실행 교육 서비스
문제
AI 챗봇·에이전트를 출시하는 한국 스타트업의 QA 담당자·PM(10-50인 규모)은 서비스 출시 전 안전성 테스트를 해야 하지만, 레드팀 테스팅 전문 인력이 없어 '욕설 입력해보기' 수준의 임기응변적 테스트에 그친다. 오픈AI 캐나다 사건처럼 예측 못한 위험 행동이 서비스 출시 후 발견되면 브랜드 손상, 법적 책임, 서비스 중단으로 이어지며 복구 비용이 수천만 원에 달한다.
솔루션
AI 서비스 유형(챗봇/에이전트/이미지생성)과 타깃 사용자층을 선택하면 한국어 특화 레드팀 테스트 시나리오(탈옥, 유해 콘텐츠 유도, 개인정보 추출, 편향 유발 등)를 자동 생성하고, 테스트 실행 결과를 위험 등급별로 분류한 리포트를 제공한다. 비전문가도 따라할 수 있는 단계별 가이드와 영상 튜토리얼을 포함한다.
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 (73%)
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 (56/100)
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
백엔드 [medium]
AI/ML [medium]
프론트엔드 [low]