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개요: AI 안전을 위한 두 가지 접근법   대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 챗봇을 안전하게 운영하기 위해  사전 차단 (pre-blocking)과  사후 모니터링 (post-monitoring) 두 가지 전략이 존재합니다.  사전 차단 은 사용자  프롬프트를 미리 필터링 하거나 입력 단계에서 제약을 걸어 위험한 요청을 모델 추론 전에 차단하는 방법입니다. 반면  사후 모니터링 은 LLM이 응답을 생성한  후에 해당 출력을 실시간 또는 사후에 감시 하고 감사하여 부적절한 응답이 최종 사용자에게 전달되지 않도록 하는 접근입니다. 최근 엔터프라이즈 SaaS 환경의 챗봇에서는 이러한 안전 전략의 중심이  사전 차단 에서  실시간/사후 출력 모니터링 으로 이동하고 있습니다. 본 분석에서는 왜 이런 변화가 일어나고 있는지, 주요 LLM 제공업체들은 이를 어떻게 구현하고 있는지, 그리고 기업이 자체 AI 감독(Supervision) 레이어를 구축할 때 무