제로 챕터 · 왕초보 FAQ

내 대화 기록이 학습에 쓰일까요?

여러분이 AI와 나눈 말이, 그것의 「교재」가 될 수도 있을까요? 이 페이지는 흐름도로 데이터가 대체 어디로 가는지 보여 주고, 스위치는 어떤 설정에 숨어 있는지, 무엇을 절대 보내면 안 되는지도 알려 드릴게요.

한 줄 답변

그럴 수 있어요. 제품과 설정에 달려 있죠. 꽤 많은 제품이 기본값으로 여러분의 대화를 모델 개선에 쓰지만, 정식 제품은 끄는 스위치를 다 줘요. 무료 버전은 수집 쪽으로 기울고, 기업용은 보통 여러분의 데이터를 건드리지 않겠다고 약속해요.

애니메이션 보기 · 여러분이 보낸 한 마디는 어디로 갈까요

입력창에 한 마디를 치고 보내기를 누르면, 그 말은 여정을 시작해요. 아래 그림은 그 여정을 흉내 낸 거예요. 스위치를 한번 바꿔 보세요. 흐름이 어떻게 바뀌는지 볼 수 있어요. 각 노드는 눌러 볼 수 있고, 짧은 설명이 나와요.

내 대화로 모델을 개선하는 것을 허용대부분의 제품 설정에 비슷한 스위치가 있어요. 여기는 모의 버전이에요
스위치가 켜져 있을 때
두 상태 모두
위 노드를 아무거나 누르면, 여기에 설명이 나와요.
빠른 표 · 무료, 유료, 기업용의 전형적인 대우

회사마다 약관이 제각각이지만, 유료 등급으로 보면 대우에 대략의 규칙이 있어요. 아래 표는 업계의 흔한 관행이에요. 특정 제품이라면, 그 제품 자체의 개인정보 약관을 따르세요.

등급기본값으로 학습에 쓰이나?끌 수 있나데이터 보관 약속
무료대개 기본값이 켜짐, 여러분의 대화가 수집될 가능성이 더 커요보통 끌 수 있어요. 스위치를 직접 찾아야 해요약속이 약하고, 보관 기간은 회사마다 달라요
유료일부는 기본값이 켜짐, 일부는 기본값이 꺼짐보통 끌 수 있고, 스위치를 더 찾기 쉬워요대개 약관에 적혀 있고, 보관 기간이 더 분명해요
기업용보통 전혀 쓰지 않겠다고 약속기본값이 꺼짐이에요계약으로 묶여 있어, 문제가 나면 책임을 물을 수 있어요
어떻게 끄나 · 공통으로 찾는 법

제품마다 이름이 다르지만, 스위치는 비슷한 곳에 숨어 있어요. 설정을 열고 이런 낱말을 찾으세요: 「데이터 제어」「개인정보」「모델 개선」「모델 학습」. 웹과 모바일 앱 모두에서 찾을 수 있고, 보통 스위치 한두 개면 끝나요. 정말 못 찾겠다면, 설정 페이지 검색창에 「데이터」를 쳐 보세요. 십중팔구 나와요.

스위치를 끄는 것은 「앞으로」만 막아요. 이미 모델에 학습된 내용은, 대화를 지워도 되돌릴 수 없어요. 입 밖에 낸 말은 거둬들일 수 없는 것과 같아요. 그래서 더 믿을 만한 방어선은 다음 절이에요: 처음부터 민감한 것을 넣지 않는 것.
무엇을 절대 보내면 안 되나 · 빨간 선 세 가지
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바로 사고를 부를 수 있는 번호와 자격 증명

신분증 번호(身份证号), 은행 카드 번호, 각종 비밀번호와 인증번호. 이런 정보는 숫자 한 줄만으로도 손해를 낼 수 있어요. 어떤 때든 AI에 보내지 마세요. 질문할 때는 「아무개」로 바꿔 쓰면 돼요.

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회사 기밀

내부 경영 데이터, 아직 발표하지 않은 제품 기획, 핵심 코드. AI로 문서를 다듬기 전에 한번 생각해 보세요: 이 내용이 내일 신문에 실리면, 당황할까요. 당황한다면, 민감한 부분을 먼저 지우고 보내세요.

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고객과 다른 사람의 자료

계약서, 고객 명단, 남의 대화 기록. 이런 정보는 당사자가 AI에게 보여 주기로 동의하지 않았어요. 남을 대신해 보내 버리면, 문제가 났을 때 책임은 여러분에게 있어요.

회사에서 AI를 쓸 때 · 규칙 하나를 더 기억하세요

업무 내용을 다룰 때는 회사가 승인한 기업용 계정을 쓰세요. 기업용이 비싼 이유는, 계약서에 「여러분의 데이터는 여러분 것」이라고 흑백으로 적혀 있기 때문이에요. 개인 무료 계정으로 업무 기밀을 다루는 것은, 회사 문서를 약관조차 설명하기 어려운 곳에 넣어 두는 셈이에요. 일이 생기면 해명하기 어려워요.

이 페이지와 다른 두 페이지가 이 사이트의 「안전 3부작」이에요: API 중계 사이트를 별로 추천하지 않는 이유는 인터페이스를 살 때의 함정을, 「리버스 프록시 계정」「공유 계정」이 뭔가요는 저가 멤버십의 함정을, 이 페이지는 데이터 자체를 다뤄요. 세 페이지를 다 보면, AI에 돈을 쓰는 길의 큰 함정은 거의 다 알아보게 돼요.

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