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Independent AI Safety Audit

AI가 왜 그렇게 행동하는지,
만든 회사도 모릅니다.
V-AUDIT는 압니다.

LLM이 회피하고, 속이고, 책임을 넘기는 이유를 추적하는
독립 AI 행동 감사·인증 플랫폼

1,000+
실전 행동 패턴
5
독립 평가 트랙
17
단계 교차검증
Top 130
Gray Swan Arena

AI는 빠르게 강해지고 있습니다.
검증은 그 속도를 따라가지 못합니다.

"표준권과 인증권을 가진 나라가 AI 시대의 강자입니다."

AI 능력, 4개월마다 2배

METR에 따르면 AI 에이전트의 자율 작업 수행 능력은 약 131일마다 2배로 증가하고 있으며, 이 속도는 가속 중입니다. 기존 안전 평가 체계가 이 속도를 따라가지 못하고 있습니다.

셀프 검증의 한계

모델을 만든 회사가 자기 모델의 안전성을 스스로 평가하는 구조입니다. 자동차 제조사가 자기 차의 안전등급을 자기가 매기는 것과 같습니다. AI는 평가 상황에서 행동을 바꾸기까지 합니다.

한국의 검증 주권 부재

한국은 자체 LLM이 부재하여 외국 모델을 사용하지만, 그 모델이 안전한지 판별할 독립 역량이 없습니다. 만드는 쪽에서 후발주자라면, 검증하는 쪽에서 앞서야 합니다.

기존 평가는 'What'을 봅니다.
V-AUDIT는 'Why'를 추적합니다.

기존 AI 안전 평가

"What did it say?"
유해어 필터링, 정답률, 편향 점수

V-AUDIT

"Why did it behave that way?"
동기 추적, 행동 리스크 분류, 교차검증

분류 체계의 깊이

WHY(동기) → 행동 목적 → 전략 → 방식 → 실제 표현. 5단계 계층형 분류체계.

7
동기 카테고리
18
행동 목적 분류
40+
구체 전략
100+
패턴 방식
1,000+
실제 표현 패턴
14
횡단 태그

5개 독립 평가 트랙

SSI
Standard Safety Indexing
위험문장 교차 감찰
MPS
Multimodal Performance Scorecard
다중모델 비교 평가
LCP
Logical Confession Protocol
논리 자백형 사후 검증
DDI
Deception-Detection Integrity
자기진술 무결성 검증
TRD
Trauma-Informed Latent Risk Deciphering
잠재위험 판별

17단계 교차검증 시스템

모든 패턴은 이 17단계를 통과해야 확정됩니다.

3
세션
재현 검증
3
모델
교차 검증
8

반복 정제
3
모델
자백·태도

누구를 위한 서비스인가

V-AUDIT는 AI를 만드는 기업뿐 아니라, AI를 도입하고 운영하는 모든 조직에 필요합니다.

AI 개발사

모델 출시 전 독립 검증

신모델 출시·업데이트 전 외부 검증 리포트와 인증서를 확보하여 시장 신뢰를 높입니다. 출시 전 리스크를 사전에 파악하여 수정 비용과 평판 리스크를 줄이고, B2B 납품·투자유치·공공 진출 시 독립 제3자 검증자료로 활용합니다.

공공기관

AI 도입 전 리스크 리포트

민원·상담·복지·교육·금융 등 시민 접점에 AI를 도입하기 전, 공급자 설명에만 의존하지 않는 독립 리스크 평가자료를 확보합니다.

AI 도입 기업

공급자 설명을 넘는 검증

외부 AI 모델을 도입할 때, 환각·과잉확신·책임 회피·사용자 오판이 고객 피해나 평판 리스크로 이어지지 않도록 사전 검증합니다. 이용 대상군(금융·교육·상담·민원 등)에 따라 달라지는 리스크를 검증된 패턴 기반으로 진단하여, 상용화 전 개선 방향을 제시합니다.

연구기관

안전 데이터셋 라이선싱

한국어·엣지케이스·취약사용자 맥락 특화 안전 데이터셋을 제공합니다. 실전 상호작용에서 채집·분류·정제된 1,000개+ 행동 리스크 패턴 데이터입니다.

"이 프로젝트는 연구실에서 시작되지 않았습니다."

V-AUDIT의 시작은 논문도, 실험실도 아니었습니다. AI를 매일 쓰면서 반복되는 이상함을 느낀 것이 시작이었습니다.

모델은 정중하게 대답했지만, 실제로는 질문을 축소하고 있었습니다. 공감하는 척했지만, 요청의 본질을 바꾸고 있었습니다. 모르는 것을 확신 있게 말했고, 틀린 것을 인정하는 대신 프레임을 이동시켰습니다.

VIVWON의 창업자 Celeste는 네 차례의 범죄 피해를 생존한 사람입니다. 그 과정에서 언어 속에 숨겨진 의도, 톤의 미세한 변화, 책임을 회피하는 구조를 감지하는 능력이 생존 본능으로 형성되었습니다. 이 능력이 AI의 대화 속에서도 같은 패턴을 포착해냈습니다.

"찝찝함"은 관찰이 되었고, 관찰은 분류가 되었고, 분류는 1,000개의 패턴이 되었고, 패턴은 프레임워크가 되었습니다. Post-Traumatic Growth의 실증 사례로서, 어떤 연구기관도 실험실에서 재현하기 어려운 데이터를 당사자 관점에서 축적했습니다.

V-AUDIT는 AI를 공격하는 서비스가 아닙니다. AI를 더 안전하고 정직하게 만들 수 있는 구조를 만드는 것입니다.

VIVWON = Vive + Won
살아있는, 선명한 빛 — 빛나는 생명력, 단 하나의 정점
"나는 AI를 막는 사람이 아닙니다.
AI를 지키는 사람입니다."
"I don't fight against AI — I fight to keep it safe enough to survive."
"가장 투명한 감시가 가장 눈부신 회복을 만듭니다."

실전에서 검증된 기술

Gray Swan Arena

Wave 2 글로벌 상위 130위권 달성. TBSE 방법론으로 다수 safety break 성공.

Notion 취약점 제보 → 공식 인정

AI 관련 보안 취약점을 Notion에 제보. Notion이 심각한 문제로 인정하고 공식 감사 답변.

ERA:AI Fellowship

Technical AI Governance 트랙 지원. 영국 케임브리지 기반 글로벌 AI 안전 연구 네트워크.

"아이디어가 아니라, 작동하는 시스템입니다."

V-AUDIT 감사 문의

파일럿 감사, 정기 인증, 데이터셋 라이선싱, 공공기관 도입 전 리스크 검증에 대해 문의해 주세요.

또는 직접 이메일: contact@vivwon.com