[Tech Blog] AI가 '미백(Whitening)'을 거부하는 이유: 규제 준수(Compliance) 인텔리전스 구축기

작성일: 2026-01-09
작성자: 박용락 PM ((주)뷰티인사이드랩 AI솔루션팀)

1. 들어가며: "왜 제 상품 설명을 거절했나요?"

초기 AI 모델은 사용자가 시키는 대로 번역했습니다. "미백 효과 짱"이라고 넣으면 "Best Whitening Effect"라고 뱉어냈죠. 하지만 이는 아마존 계정 정지로 이어지는 지름길입니다. 'Whitening'은 인종적 의미를 내포하여 미국 뷰티 플랫폼에서 엄격히 금지된 단어이기 때문입니다.

우리는 깨달았습니다. 진정으로 사용자를 돕는 AI는 **"시키는 대로 하는 AI"가 아니라, "위험을 막아주는(Blocking) AI"**여야 합니다. 오늘은 단순 번역기를 넘어, 강력한 규제 준수(Compliance) 및 심층 매핑(Deep Mapping) 엔진으로 진화한 과정을 공유합니다.

2. Intelligence: 단어 너머의 맥락을 읽다

2.1. FDA & Amazon 규제 필터링 (rules.py)

우리는 기존의 1차원적인 번역 사전을 강력한 규제 인텔리전스 맵으로 업그레이드했습니다.

• 단순 매핑: 미백 -> Brightening
• 인텔리전스 매핑:
  • Trigger: 미백, 여드름, 아토피 등 고위험 키워드 감지
  • Action: 번역 중단(Hold) 및 교육용 카드(Education Card) 제시
  • Value: "왜 안 되는지" FDA 규정(Drug vs Cosmetic)을 근거로 설명

이제 AI는 "여드름 치료"라는 입력이 들어오면, 무턱대고 "Cure Acne"라고 번역하는 대신 **"잠깐! 'Acne'는 의약품(Drug) 영역입니다. 화장품이라면 'Blemish Care'로 우회하세요."**라고 마케터를 가르칩니다.

2.2. K-Slang의 초월 번역 (Transcreation)

미국 Z세대의 지갑을 열게 하는 것은 딱딱한 설명문이 아니라 '도파민 터지는' 바이럴 용어입니다. 우리는 한국식 '찐 텐션'을 미국식 'Vibe'로 치환하는 심층 룰셋을 구축했습니다.

• "미쳤음" -> "Obsessed / Unreal" (Not 'Crazy')
• "인생템" -> "Holy Grail (HG)" (Not 'Life Item')
• "쟁여두세요" -> "Run, don't walk" (Not 'Stock up')

이 데이터베이스는 단순한 사전이 아닙니다. 실제 틱톡(TikTok) 바이럴 영상 수천 건을 분석해 추출한 **'마켓 핏(Market-Fit) 언어'**입니다.

3. Engineering: 보이지 않는 것을 보이게 하기

3.1. Structured JSON Logging

규제 로직이 복잡해질수록 디버깅은 악몽이 됩니다. 우리는 기존의 print() 지옥에서 탈출하기 위해 **구조화된 JSON 로깅(Structured Logging)**을 도입했습니다.

class JsonFormatter(logging.Formatter):
    def format(self, record):
        return json.dumps({
            "timestamp": ...,
            "level": "INFO",
            "category": "High_Risk_Keyword",
            "detected": "Whitening",
            "action": "Educational_Interceptor_Triggered"
        })

이제 ELK 스택이나 CloudWatch에서 "누가 언제 어떤 금지어를 입력했는지" 한눈에 파악할 수 있습니다. 이는 향후 **'유저가 자주 틀리는 마케팅 용어 리포트'**를 발행할 수 있는 소중한 데이터 자산이 됩니다.

4. UX/UI: 신뢰를 디자인하다

아무리 똑똑한 로직도 사용자가 무서워하면 쓸모가 없습니다. 우리는 기술적 장벽을 낮추기 위해 두 가지 UX 장치를 마련했습니다.

1. Quick Fill Showcase: 백문이 불여일견. 사용자가 "규제 필터 성능을 보고 싶어"라고 생각할 때, 버튼 하나로 '나쁜 예시'를 자동 입력하여 AI가 어떻게 방어하는지 즉시 시연합니다. 타자기 효과(Typewriter Effect)로 몰입감을 더했죠.
2. L10n (완전 한글화): 'Methodology' 같은 영단어 대신 **'작동 원리 (안전성 & 로직)'**이라는 직관적인 한글을 사용했습니다. 기술 블로그를 읽지 않아도, 모달 창 하나만 열면 "아, 이래서 안전하구나"를 이해할 수 있습니다.

5. 마치며: 'Safe' is the new 'Smart'

오늘의 업데이트로 우리 에이전트는 더 이상 단순한 번역기가 아닙니다. 그것은 24시간 깨어있는 FDA 규제 전문가이자, 트렌디한 Z세대 카피라이터입니다.

기술이 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간이 범할 수 있는 치명적인 실수(계정 정지)를 막아주는 안전벨트가 되는 것. 이것이 우리가 정의하는 진정한 AI 인텔리전스입니다.

Next Step: 이 강력한 엔진을 실제 대용량 상품 데이터에 연결하여, 수천 개의 상품을 단 몇 분 만에 '안전하게' 미국 시장에 런칭하는 E2E 파이프라인 테스트로 넘어갑니다.