책임 있는 AI로 강화된 신뢰할 수 있는 정보
발견과 발전을 이끄는 사람들에게는 신뢰할 수 있는 도구가 필요합니다. Elsevier의 AI 솔루션은 수백만 건의 동료 심사 논문, 초록, 의학 서적, 근거 기반 임상 개요에서 도출한 검증된 고품질 정보를 바탕으로 구축됩니다.
모든 답변에는 인용과 원문 출처 링크가 포함되어 있어 정보를 추적하고 검증하며, 확신을 갖고 여러분의 분야를 더 발전시킬 수 있습니다.
책임 있는 AI로 인간의 지식을 확장합니다
기술과 혁신으로 지식을 확장해, 끊임없이 변화하는 세상에서도 앞서 나갈 수 있도록 돕습니다.
AI 기반 인사이트로 여러분을 지원합니다
믿을 수 있는 콘텐츠, 인간의 전문성, 책임 있는 AI를 결합해 전 세계 연구자, 교육자, 의료 전문가가 발견과 혁신을 촉진하고 더 나은 환자 치료를 실현하도록 지원합니다.
AI 기반 도구는 신뢰할 수 있는 정보를 더 쉽게 찾고, 이해하고, 적용할 수 있게 하여 여러분과 팀, 조직의 생산성과 성과를 높여 줍니다.
인간의 전문 지식과 커뮤니티 의견에 의해 형성된 책임감 있는 AI
도구를 개발하고 개선하는 과정에서 우리는 다양한 연구 분야, 교육 또는 임상 치료에 걸쳐 동료들의 주제별 전문 지식과 우리가 서비스를 제공하는 연구 및 의료 커뮤니티의 지속적인 의견을 취합합니다. 혁신은 반복적인 과정이기 때문에 전 세계 수만 명의 사용자로부터 광범위한 피드백을 받아 생성형 AI 도구를 포함한 모든 제품을 테스트하고 구축하여 작업에 가치를 더할 수 있도록 합니다.
우리는 전체 솔루션 포트폴리오에서 안전하고 책임감 있는 AI 관행을 보장하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 즉, 솔루션의 실제 영향을 고려하고, 편향을 방지하는 것을 목표로 하며, 솔루션의 작동 방식을 설명하고, 사람의 감독을 유지하고, 개인 정보를 보호할 수 있습니다.
연구와 학술 커뮤니케이션에서 AI의 책임 있는 사용 보장
저널 투고와 학술 글쓰기에서 AI를 윤리적으로 사용할 수 있도록 명확한 기준을 세우고 지침을 제공합니다.
연구와 출판에서 생성형 AI의 역할 규정
공개 및 투명성 요구 사항
AI 지원 기술 활용 모범 사례
연구 무결성과 독창성에 대한 약속
FAQ
Elsevier 도구에서 책임 있는 AI 사용과 데이터 개인정보 보호를 보장합니다.Elsevier는 분야별 전문성을 갖춘 엄선된 동료 심사 과학 콘텐츠를 제공해 온 신뢰받는 출처로서 오랜 역사를 가지고 있습니다.
당사가 Responsible AI사용과 사용자 데이터 개인정보 보호를 어떻게 보장하는지
, 그리고 책임 있고 윤리적이며 적절한 활용을 이끄는 Five Responsible AI Principles
에 대해 자세히 알아보세요
각 사용 사례와 솔루션에 맞춰 당사는 OpenAI, Anthropic 등을 포함한 엄선된 주요 공급업체 가운데 가장 적합한 대규모 언어 모델을 선택하며, 해당 모델은 Microsoft Azure 또는 AWS의 클라우드 서비스에서 안전하게 호스팅됩니다. 당사는 업무의 구체적인 요구사항에 맞게 모델 선택을 조정하여 성능과 안전성을 모두 확보합니다.
Elsevier는 개인정보를 적절하게 처리하는 일이 고객과 우리가 서비스를 제공하는 커뮤니티에 매우 중요하다는 점을 잘 알고 있습니다. 이에 따라 당사는 데이터 개인정보 보호와 관련해 성실하고 책임감 있게 행동할 것을 약속합니다.
모든 사용자 입력과 데이터는 당사의 개인정보 처리방침및 Responsible AI
원칙에 따라 처리됩니다
당사는 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 관련 개인정보 보호법에 따라 개인정보를 처리합니다. 또한 사용자와 과학 커뮤니티의 개인정보 보호 기대 수준을 충족하기 위해 추가적인 조치를 취하고 있습니다.
아니요. AWS, Microsoft Azure, OpenAI 및 Anthropic과 체결한 당사의 엔터프라이즈 계약에는 무보존(zero-retention) 조항이 포함되어 있어 귀하의 프롬프트와 문서는 대규모 언어 모델 개발에 사용되지 않습니다. 또한 Elsevier는 이 목적을 위해 당사의 프라이빗 클라우드 환경에서 고객 데이터를 사용하지 않습니다.
제3자 LLM 사용은 비공개로 이루어지며, 공개 모델 개선을 위해 공유되는 데이터는 없습니다. 당사는 개인이나 조직의 개별 검색 프롬프트를 검토하지 않으며, 시스템 성능과 관련성을 향상하기 위한 집계되고 익명화된 패턴만 확인합니다.
Elsevier AI 솔루션을 통해 귀사의 조직은 향상된 데이터 개인정보 보호와 엔터프라이즈급 보호 조치의 이점을 누릴 수 있습니다.
사용자의 프롬프트/질문/문서는 TLS 1.2 이상을 사용해 신뢰할 수 있는 Elsevier 환경으로 안전하게 전송됩니다. 프롬프트는 의도를 파악하도록 분석되며, 콘텐츠 저장소에서 정보를 가져오기 위해 임베딩 모델이 이를 여러 개의 프롬프트로 분해합니다.
그런 다음 프롬프트와 콘텐츠 응답이 함께 TLS 1.2 이상을 사용해 신뢰할 수 있는 Elsevier 환경 내의 기반 모델 제공업체로 전송됩니다.
이후 근거에 기반한 생성 응답이 Elsevier AI 솔루션에서 사용자에게 제공됩니다.
사용자 프롬프트와 대화 기록의 응답은 AES-256 수준 암호화가 적용된 암호화 데이터베이스에 안전하게 저장됩니다.
당사의 아키텍처와 관련 계약은 제3자 모델 제공업체가 사용자 프롬프트를 기록하거나 이를 기반으로 모델을 학습하지 못하도록 합니다.
Elsevier는 공급업체와 무엇을 공유하고, 무엇을 보관하게 하며, 무엇을 학습에 사용하도록 허용할지를 엄격하게 통제합니다. Microsoft(Azure)와 AWS(Bedrock) 모두 Elsevier의 콘텐츠나 고객 프롬프트를 학습 또는 저장 목적으로 보관하지 않습니다.
사용자 프롬프트는 비공개로 유지되며, Elsevier는 서비스 개선을 위해 집계되고 익명화된 인사이트만 활용합니다.
데이터 보안 및 암호화: 귀하의 데이터는 신뢰할 수 있는 Elsevier 환경 내에서 안전하게 저장되며 저장 시 AES-256으로 암호화됩니다. 전송 중인 데이터는 TLS 1.2 이상으로 암호화됩니다. 자세한 내용은 암호화 표준 정책을 참조하세요.
Elsevier는 기반 모델 제공업체와 무보존(zero-retention) 계약을 체결하고 있습니다. 이를 통해 귀하의 프롬프트와 문서는 어떤 대규모 언어 모델(LLM) 학습에도 저장되거나 사용되지 않습니다. Elsevier AI 솔루션을 사용하면 귀하의 조직은 향상된 데이터 개인정보 보호와 엔터프라이즈급 보호 조치의 혜택을 누릴 수 있습니다.
모든 Elsevier AI 서비스와 제품 환경은 Amazon Web Services(AWS) 또는 Microsoft Azure가 제공하는 주요 클라우드 데이터 센터에서 호스팅됩니다. 서비스는 애플리케이션 및 규제 요건에 따라 유럽 또는 미국에서 호스팅될 수 있습니다.
당사는 데이터가 어디에 있든 안전하게 보호합니다. 저장 시에는 고급 암호화 표준(AES)-256으로 보호됩니다. 전송 중에는 TLS 1.2 이상을 사용하며, 이는 데이터를 암호화할 뿐 아니라 서버를 인증하고 데이터 무결성도 검증합니다.
당사는 웹 애플리케이션 방화벽, 애플리케이션 및 인프라 취약성 스캔, 안전한 코드 검토, 버그 바운티, 기타 예방·탐지·대응 통제 등 업계 모범 사례를 적용해 시스템과 귀하의 데이터를 공격자로부터 보호합니다.
당사의 아키텍처와 관련 계약은 제3자 모델 제공업체가 사용자 대화를 기록하거나 이를 기반으로 모델을 학습하지 못하도록 합니다.
개인정보의 모든 국경 간 이전에는 EU 표준 계약 조항을 포함해 GDPR을 준수하는 적절한 보호 조치가 적용됩니다. 고객 개인정보는 중국으로 이전되지 않습니다.
Elsevier는 제품, 연구 지원 활동 및 사회적 책임 프로그램을 통해 지속가능성을 추진합니다. 당사는 AI 도구의 환경 영향을 줄이기 위해 다음과 같은 구체적인 조치를 취하고 있습니다.
다중 모델 접근 방식을 사용하여 덜 집약적인 작업에는 더 작고 에너지 효율적인 모델을 적용함으로써 전체 에너지 소비를 줄입니다
Microsoft Azure 및 AWS의 클라우드 데이터 센터를 활용하며, 이들 시설은 친환경 전력으로 운영됩니다
불필요한 데이터 저장과 처리를 최소화하는 강력한 데이터 거버넌스 프로그램을 유지하여 에너지 효율을 지원합니다
RELX의 일원으로서 Elsevier는 탄소 발자국을 줄이고 지속 가능한 관행을 발전시켜 환경적 책임을 우선합니다. 당사는 UN 지속가능발전목표, 특히 기후 행동과 책임 있는 소비에 발맞추고 있으며 지속 가능한 미래를 만드는 데 전념하고 있습니다. RELX 전반의 환경 활동에 대해 자세히 알아보세요.
Elsevier의 책임 있는 AI 사용은 솔루션 개발 라이프사이클 전반에 통합된 Responsible AI Principles에 따라 이루어집니다. Elsevier Responsible AI Principles에 대해 자세히 알아보세요.
