우문현답
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    問
    토토스정보보안 담당직무 역량2026년 출제

    인공지능 기본법이나 AI가이드라인에 대한 이해를 어떻게 갖추게 되었는지 궁금합니다.

    답변 미리보기

    취업 준비를 하면서 AI 관련 직무에 관심이 생겨, 국내 인공지능 기본법 제정 논의가 진행 중이라는 뉴스를 접했습니다. 저는 법안 원문을 직접 찾아봤는데…

    예상 답변 시간
    60~90초
    예상 꼬리질문
    3회
    난이도
    난이도 중상
    출제 빈도
    보통
    INTERVIEWER'S INTENT · 면접관의 의도

    이 질문, 네 갈래로 뜯어봅니다.

    면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.

    問
    01
    기본법에 대한 이해는 있는가?
    인공지능 기본법에 대한 이해를 어떻게 갖추었는지에 대한 흔적이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '어떤 자료를 참고했나요?' 같은 질문을 추가로 묻는 경우가 자주 보입니다.
    骨
    02
    AI 가이드라인에 관심이 있는가?
    AI 가이드라인에 대한 관심과 이해를 보이는 답변이 있는지 확인하는 자리입니다. 없으면 면접관이 '왜 그 가이드라인이 중요한가?'를 추가로 묻는 경우가 많습니다.
    語
    03
    관련 경험은 무엇인가?
    인공지능 관련 경험이나 사례를 언급하는 흔적이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '실제로 어떻게 적용했나요?'라고 추가 질문을 던지는 자리가 자주 보입니다.
    本
    04
    지속적인 학습 의지는 있는가?
    인공지능에 대한 지속적인 학습 의지를 보여주는 답변이 필요합니다. 없으면 면접관이 '어떤 방식으로 학습을 이어갈 계획인가요?'를 묻는 경우가 많습니다.
    말로 해봐야 는다
    읽는 것과 말하는 건 다릅니다.
    이 질문, 소리 내어 답해 볼까요?
    토스 면접관 페르소나가 이 질문을 던지고, 당신의 답에 꼬리질문으로 되물어요.
    음성으로 답해보기
    관련 조문을 직접 읽어 정리한 결약 70초스터디 모임에서 사례 중심으로 이해를 쌓은 결약 72초가이드라인을 실제 과제에 적용해본 결약 74초
    예시 답변 1
    약 70초

    관련 조문을 직접 읽어 정리한 결

    취업 준비를 하면서 AI 관련 직무에 관심이 생겨, 국내 인공지능 기본법 제정 논의가 진행 중이라는 뉴스를 접했습니다. 저는 법안 원문을 직접 찾아봤는데, 처음엔 조문이 너무 추상적이어서 뭘 말하는지 잘 몰랐습니다. 그래서 EU AI Act의 위험도 분류 체계(금지·고위험·저위험)와 비교하면서 국내 법안이 어디를 참고했는지를 맥락으로 파악했습니다. 정리하다 보니 국내 법안에서 고위험 AI의 정의 범위가 어디까지인지 아직 불분명하다는 게 느껴졌고, 그 부분을 스터디 자료에 질문으로 남겼습니다. 완전히 이해한 것은 아니지만, 법안을 원문에서 읽어 외부 설명에 의존하지 않는 게 맞는 방향이라고 생각해서 계속 그렇게 하고 있습니다.

    이 결의 특징
    인공지능 기본법 원문을 직접 찾아 읽으려 한 노력이 드러납니다. EU AI Act의 위험도 분류 체계(금지·고위험·저위험)와 비교하며 국내 법안의 맥락을 파악하는 분석 방법론이 구체적으로 표현되어 있습니다.
    이 결이 통하는 자리
    고위험 AI의 정의 범위가 아직 불분명하다는 한계를 스스로 짚고 스터디 자료에 질문으로 남길 때 통합니다. 완전한 이해를 추구하는 태도와 외부 설명에 의존하지 않는 원칙이 명확할 때 면접관이 학습 문화의 깊이를 보는 결이 보입니다.
    예시 답변 2
    약 72초

    스터디 모임에서 사례 중심으로 이해를 쌓은 결

    학교 데이터 분석 동아리에서 AI 윤리 스터디를 4주 동안 진행한 적이 있는데, 저는 그 모임에서 발표 자료를 한 번 맡았습니다. 제가 맡은 주제는 AI 채용 시스템의 편향 사례였는데, 찾아보니 해외 대형 IT 기업이 이력서 자동 평가 시스템을 운영하다 여성 지원자에게 불리한 패턴이 발견돼 폐기한 사례가 있었습니다. 저는 그 사례를 국내 AI 가이드라인의 공정성 항목과 연결해 발표했는데, 준비하면서 가이드라인의 "공정성" 정의가 얼마나 모호한지를 처음 실감했습니다. 스터디 이후 다른 멤버들이 "이런 사례가 있는 줄 몰랐다"고 한 게 기억에 남고, 저도 그때부터 AI 정책 관련 뉴스가 뜨면 한 번씩 원문을 찾아보는 편이 됐습니다.

    이 결의 특징
    AI 윤리 스터디 모임에서 해외 대형 IT 기업의 이력서 자동 평가 시스템 편향 사례를 직접 찾아낸 구체적 노력이 드러납니다. 여성 지원자 불리함이라는 구체적 문제를 국내 AI 가이드라인의 공정성 항목과 연결하는 분석이 명확합니다.
    이 결이 통하는 자리
    가이드라인의 '공정성' 정의가 모호하다는 발견과 팀원들의 '이런 사례가 있는 줄 몰랐다'는 반응이 일어날 때 통합니다. 사례 중심의 이해가 정책 뉴스를 원문으로 확인하는 습관으로까지 발전한 구체적 변화가 있을 때 면접관이 실무에 닿은 학습의 전이성을 보는 결이 보입니다.
    예시 답변 3
    약 74초

    가이드라인을 실제 과제에 적용해본 결

    졸업 논문 주제로 AI 모델의 신뢰성을 다루면서, 국내 과학기술정보통신부의 AI 신뢰성 가이드라인을 참고했습니다. 처음엔 가이드라인을 참고 문헌 정도로만 봤는데, 실제로 제 모델 설계에 투명성·설명 가능성·안전성 세 가지 항목을 대입해보니 제 모델이 설명 가능성 항목에서 약하다는 걸 발견했습니다. 저는 이 항목을 보완하기 위해 모델 출력에 예측 근거를 텍스트로 출력하는 기능을 추가했고, 지도 교수님이 "이 부분이 논문의 강점"이라고 하셨습니다. 처음엔 가이드라인이 규정집처럼만 보였는데, 실제로 제 작업에 대입해보니 체크리스트보다 훨씬 쓸모가 있었습니다. 이후로 새 기술 가이드라인을 보면 내 작업에 대입했을 때 어디가 약한지를 먼저 보는 게 습관이 됐습니다.

    이 결의 특징
    AI 모델 신뢰성 가이드라인을 참고 문헌 정도로 보다가 실제 논문에 투명성·설명 가능성·안전성 항목을 대입하며 자신의 모델이 설명 가능성에서 약함을 발견한 자세한 분석이 드러납니다. 약점을 텍스트 출력 기능으로 보완한 구체적 개선 행동이 있습니다.
    이 결이 통하는 자리
    가이드라인을 규정집처럼만 보다가 실제 작업에 대입해보니 체크리스트보다 훨씬 쓸모 있었다는 깨달음이 현재의 습관으로 굳어질 때 통합니다. '내 작업에 대입했을 때 어디가 약한지'를 먼저 보는 분석 습관이 지도 교수로부터 논문의 강점으로 인정받은 구체적 결과가 있을 때 면접관이 이론과 실무를 잇는 사람으로 보는 결이 보입니다.
    !
    위 답변은 여러 풀이 중 한 가지 예시입니다. 정답이 아니며, 외워서 그대로 말하면 면접관이 다음 질문을 그 자리에서 시작하는 경우가 많습니다. 본인의 프로젝트·기준·숫자로 다시 짜는 자리로만 쓰세요.
    ✕자주 빠지는 자리

    같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.

    • ✕떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
    • ✕선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
    • ✕결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
    • ✕지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.
    ▶이어질 꼬리질문

    진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.

    壹이해를 높이기 위해 어떤 자료를 참고했나요?
    貳AI 관련 법규를 어떻게 적용해보셨나요?
    參AI가이드라인에 대해 어떤 의견이 있으신가요?
    이제, 직접 답해볼 차례예요.
    눈으로 읽은 답은 면접장에서 나오지 않아요. 토스 면접관과 이 질문으로 한 번 대화해 보세요.
    이 질문으로 모의면접 해보기
    또는, 다음 질문으로

    같은 흐름에서 자주 이어지는 질문들이에요.

    제일기획 · 정보보안 담당
    Agent 기반 AI 서비스의 정책을 이해하는 데 어떤 접근 방식을 취했는지 공유해 주세요.
    이 질문 보기
    삼성SDS · 정보보안 담당
    Agent 기반 AI 서비스에 대해 알고 있는 정책들은 무엇이 있나요?
    이 질문 보기
    강원대학교병원 · 임상·시험 연구
    인공지능 기술을 활용하여 해결한 문제나 개발한 시스템에 대해 설명해 주실 수 있나요?
    이 질문 보기
    삼성전자 · 데이터 분석가
    인공지능 및 머신러닝 도구에 대한 이해는 어떻게 되나요?
    이 질문 보기
    안내 · 이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 실제 출제·회사 공식 입장과는 무관하며, 정정 요청 시 24시간 내 반영합니다. 자세히
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    01면접관의 의도02답변의 결03실수·꼬리질문04관련 질문
    말로 해봐야 는다
    이 질문, 토스 면접관과
    음성으로 답해볼까요?
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