회사에 도입할 AI가 정말 믿을 만한지, 도입하기 전에 저희가 대신 확인해드립니다.
식품에 식약처의 검사가 있듯이 — AI에는 Attest AI의 검증이 있습니다.
이력서에 없는 "박사 학위"를 만들어내 추천하기도 합니다. 사람이 일일이 확인하지 않으면 그대로 결재 라인에 올라갑니다.
말투가 자신만만할수록 더 위험합니다. 고객에게 잘못된 약관·금액을 안내하면 책임은 회사가 집니다.
AI를 만든 회사가 스스로 매긴 점수는 성적표가 아닙니다. 시험 친 학생이 직접 채점한 것과 같으니까요.
챗봇이 한 답변, AI 학습용 데이터 — 검증하고 싶은 것을 보내주시면 됩니다. 형식은 저희가 맞춰드립니다.
서로 다른 여러 AI가 각자 따로 채점합니다. 한 명의 채점자는 실수해도, 여러 의견이 모이면 정확해집니다. 한 AI에 문제가 생겨도 검증은 멈추지 않으며, 의견이 갈리는 어려운 건은 사람 전문가가 직접 봅니다.
몇 점인지, 어디가 강하고 어디가 약한지 숨김없이 알려드립니다. 성적표는 위조가 불가능하도록 디지털 봉인되어, 결재·감사 자료로 그대로 쓸 수 있습니다.
일부러 틀린 답을 섞어 놓고 찾아내는 시험을 수백 번 치렀습니다. 한국어 시험 문제·역사·독해 등 실제 데이터 기준입니다.
서로 다른 AI가 함께 보면 혼자 볼 때보다 정확하다는 것을 300건 실험으로 직접 확인했습니다. 의견이 갈린 어려운 문제는 사람이 보는데, 그 구간에서 사람이 훨씬 정확하다는 것까지 검증했습니다.
예를 들어 수학처럼 어려운 영역은 아직 부족합니다 — 이런 약점을 광고가 아니라 공개 자료에 그대로 적습니다. 약점을 숨기는 검증 회사를 믿을 수 있을까요?
실제 판결서에 개인정보를 매 건 다른 값으로 몰래 섞고 찾아내는 시험을 했습니다. 이름·주소를 직접 안 적어도 "○○년생·○○대 졸업·○○ 거주"처럼 문맥으로 사람이 특정되는 간접 식별 정보 — 자동 규칙(정규식) 검사는 약 1/3만 잡습니다. 저희는 여러 AI를 교차검증해 미학습 데이터에서 개인정보의 77%(정밀도 91%)를, 특히 규칙이 놓치는 간접 식별 정보는 98% 찾아냈습니다.
2026년 1월부터 시행된 AI 기본법은 사람에게 큰 영향을 미치는 AI에 안전성 확보를 요구합니다.
아래 분야가 대표적인 "고영향 AI" 영역입니다.
지원자 평가·서류 요약 AI가 공정하고 정확한지, 도입 전에 확인하세요.
금리·한도·약관 안내가 틀리면 회사 책임입니다. 정기 점검으로 사고를 예방하세요.
판결서·공문서 공개 시 개인정보가 새지 않았는지 검증합니다. 판결서 200건 실증 완료.
사내 규정·문서를 답해주는 AI가 지어내지 않는지, 배포 전에 검증하세요.
어떤 AI를 쓰고 계신지(또는 도입 예정인지) 알려주시면, 어떤 검증이 필요한지 30분 안에 검토해 회신드립니다.
영업일 기준 1~2일 내 회신드립니다. 그 사이 샘플 성적표를 둘러보실 수 있습니다.