AI 뉴스

OpenAI의 GPT-5.6-Sol 출시 및 가격 정보

OpenAI의 GPT-5.6-Sol 모델이 출시되었으며, 가격은 $5/$30이다. Terra는 $2.50/$15, Luna는 $1/$6로 책정되었다. GPT-5.6은 AI 연구 가속화에 가장 강력한 모델로, 내부 연구자들이 이를 통해 평균 일일 출력 토큰 수가 GPT-5.5의 두 배 이상 증가했다고 보고되었다.

GPT-5.6은 AI 연구의 효율성을 높이는 데 기여하며, 연구 및 다양한 팀에서 AI 지원의 증가를 보여준다.

iOS 27의 Siri AI와 기능 개선 사항

iOS 27의 첫 번째 공개 베타가 출시되었다. 이번 업데이트는 새로운 기능보다는 기존의 문제를 수정하고 시스템 전반의 속도를 향상시키는 데 중점을 두었다. 앱 실행, 사진 검색 결과, AirDrop 전송 속도가 빨라졌으며, 메시지 앱은 인라인 회신과 RCS 메시지에 대한 종단 간 암호화를 지원한다.

iOS 27에서 Siri AI는 사용자 경험을 개선하고, 앱 실행 속도를 높이는 데 기여한다.

Apple, OpenAI를 상대로 전 직원의 기밀 정보 유출 소송 제기

Apple은 OpenAI에 대해 전 직원이 Apple 서버의 기밀 정보에 접근할 수 있도록 한 '희귀한' 버그를 발견한 후 소송을 제기했다. Apple은 OpenAI가 전 Apple 직원들과 공모하여 불법적으로 AI 기기를 출시하려 했다고 주장하며 여러 금지 명령을 요청했다. 이 사건은 Apple의 현재 직원인 Yu-Ting 'Alyssa' Peng과 전 직원 Chang Liu 간의 내부 메시지를 조사하는 과정에서 발생했다.

Apple은 OpenAI가 전 직원으로부터 기밀 정보를 유출받았다고 주장하고 있다.

NVIDIA의 Ising 디코딩, 색 코드 논리 오류율 300배 이상 감소

유용한 양자 컴퓨터는 오류 내성이 있는 논리 연산을 필요로 하며, 연구자들은 이를 위해 다양한 양자 오류 수정(QEC) 코드를 탐색하고 있다. 특히, 표면 코드와 같은 위상 코드 계열을 통해 논리 연산을 수행하는 방법이 잘 알려져 있다. 이와 관련하여 NVIDIA는 Ising 디코딩을 통해 색 코드의 논리 오류율을 300배 이상 감소시켰다.

AI의 발전과 직업의 미래에 대한 논의

지난주 서울에서 열린 국제 머신러닝 컨퍼런스에서 '우리가 할 일이 남아 있을까?'라는 주제로 기조연설을 했다. AI의 능력이 증가함에 따라 우리가 어떻게 적응해야 하는지에 대한 우려를 다뤘다. AI는 정상 기술로서의 프레임워크를 통해 AI의 영향력을 이해하고, 재귀적 자기 개선이 일어나더라도 갑작스럽게 모든 일자리를 대체하지는 않을 것이라고 주장했다. 미래의 일자리는 급격히 변화할 것이며, AI와의 협업을 통해 인간의 잠재력을 증대시킬 수 있는 기회가 있다.

AI의 능력이 증가함에 따라, AI를 정상 기술로 이해하고 이에 적응하는 것이 중요하다.

Anthropic의 LLM 내부 메커니즘 연구 결과

Anthropic은 LLM(대형 언어 모델)의 내부 메커니즘을 이해하기 위해 J-space라는 공간을 발견했다. 이 공간은 출력에 나타나지 않지만 문제 해결에 영향을 미치는 단어들로 채워져 있다. 이 연구는 Anthropic의 모델 Claude를 통해 새로운 기법으로 이루어졌으며, LLM이 특정 작업에서의 진행 상황을 추적하거나 결정 과정에 대한 내부 논평을 나타낼 수 있음을 보여준다.

Anthropic의 연구는 LLM의 작동 원리를 이해하는 데 중요한 진전을 이루었으며, 이는 LLM을 완전히 제어하기 위한 기초가 된다.

AI를 통한 접근성: 신경다양성을 가진 전문가의 사례

이 글에서는 신경다양성을 가진 전문가가 AI를 접근성 도구로 활용한 경험을 공유한다. Amazon Quick on your desktop을 사용하여 매일의 실행 기능 격차를 보완하는 시스템을 구축했으며, 영국 성인 인구의 약 15~20%가 신경다양성을 가진다고 한다. 신경다양성을 가진 전문가들은 이메일 관리와 우선순위 설정에서 더 많은 인지 에너지를 소모하며, AI 시스템이 이를 지원하는 방법을 설명한다.

Amazon Quick on your desktop을 활용하여 신경다양성을 가진 전문가들이 이메일 분류와 우선순위 결정을 보다 효율적으로 처리할 수 있다.

Bluesight의 Amazon Bedrock을 활용한 에이전틱 AI 솔루션 구축

Bluesight는 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 340B 약물 가격 프로그램 준수를 위한 에이전틱 AI 솔루션 Prism을 개발했다. Prism Assistant for ControlCheck는 2026년 5월에 출시되어 20개 의료 시스템에서 사용 중이다. Bluesight는 약물 전환 감지와 GPO 계약을 통한 외래 약물 구매 제한을 해결하기 위해 여러 제품의 데이터를 통합하는 AI 아키텍처를 필요로 했다.

애플, OpenAI를 상대로 한 소송에서 기밀 문서 도용 주장

애플은 OpenAI가 기밀 문서를 도용하고 하드웨어 프로토타입을 염탐했으며, 신뢰하는 파트너를 속여 독점 제품 디자인 기법을 수행하게 했다고 주장하는 소송을 제기했다. 이 소송은 애플의 부사장 출신인 탕 탄과 관련된 세 사람의 행동을 중심으로 진행되고 있다. 탕 탄은 2024년에 애플을 떠나 OpenAI로 이직했다.

SymCrypt에서 Rust를 활용한 암호화 검증

SymCrypt는 Rust, Aeneas, Lean을 사용하여 새로운 검증된 암호화를 개발하고 있으며, 이는 포스트 양자 암호화 알고리즘에 대한 높은 보안 보장을 제공합니다. Microsoft는 SHA-3 및 ML-KEM에 대한 검증된 코드, 사양, 속성 및 증명을 공개하고 있습니다. Aeneas는 Rust 코드의 대규모 검증을 가능하게 하며, Lean에서의 효율적인 자동화를 지원합니다. SymCrypt는 Windows 및 Azure를 포함한 여러 제품과 서비스에 사용되는 Microsoft의 오픈 소스 암호화 라이브러리입니다.

SymCrypt는 Rust로 작성된 ML-KEM 및 SHA-3 코드에 대한 완전한 증명을 포함하여, 안전한 Rust 구현을 통해 메모리 안전성 문제를 배제합니다.

AI가 기술 면접에 미치는 영향과 채용 시장의 변화

AI가 소프트웨어 엔지니어링 직무에 위협을 가하고 있으며, 지원자들은 원격 기술 면접 중 AI 도우미를 사용하여 실시간으로 답변을 제안받고 있다. 반면, 고용주들은 AI를 활용해 면접 중 AI 사용의 징후를 감지하는 도구를 적용하고 있다. 이러한 양면적 역학 관계는 채용 과정을 AI 무기 경쟁으로 변화시키고 있으며, AI 도구가 지원자의 패턴을 식별하는 데 능숙하다는 점이 강조되고 있다. AI 면접 도구는 지원자의 눈 움직임, 응답 지연, 말의 패턴 등을 추적하여 AI 사용 여부를 판단한다. 그러나 AI 도구의 정확성은 아직 완벽하지 않으며, 인종적 편향과 지원자 데이터의 프라이버시 문제도 우려되고 있다.

AI 면접 도구는 지원자의 응답 패턴을 분석하여 AI 사용 여부를 판단하는 데 사용되지만, 이로 인해 우수한 후보가 부당하게 필터링될 위험이 있다.

방어자들이 프롬프트 인젝션을 활용하다

프롬프트 인젝션은 공격자가 대형 언어 모델을 조종하기 위해 콘텐츠에 삽입하는 악의적인 명령이다. Tracebit의 연구자들은 Amazon Web Services에 저장된 비밀번호, 암호화 키와 같은 비밀 정보와 함께 프롬프트 인젝션을 배치하는 것이 AI 해킹 공격을 차단하는 데 효과적이라는 것을 발견했다. 이러한 프롬프트는 공격하는 LLM이 금지된 행동을 수행하도록 유도하며, LLM은 이에 따라 작동을 중단한다.

프롬프트 인젝션을 통해 LLM의 작동을 중단시킬 수 있다는 점은 AI 보안 강화에 중요한 의미를 가진다.

가이드 생성 모델을 통한 극단적 사건 확률 추정

과학, 공학, 금융 분야에서 중요한 위험은 낮은 발생 확률과 높은 영향력을 가진 사건에서 발생한다. 이러한 사건의 확률을 추정하기 위해 몬테 카를로 샘플링을 사용할 경우, 모델을 반복적으로 실행해야 하며, 각 샘플이 무작위로 선택된 입력에서 발생하기 때문에 과도한 모델 반복이 필요할 수 있다.

가이드 생성 모델을 활용하면 극단적 사건의 확률 추정 시 필요한 모델 반복 수를 줄일 수 있다.

2015년 증류 논문의 가정과 언어 모델의 변화

2015년의 증류 논문은 고정된 입력 분포와 닫힌 클래스 집합에 대한 확률 벡터를 생성하는 교사 모델을 가정했다. 그러나 언어 모델의 등장은 이러한 가정을 깨뜨렸다. 이 글은 증류 과정에서 압축 개념에서 능력 전이 개념으로의 전환을 다루며, 이 전환은 약 5년 동안 세 가지 단계로 진행되었다.

능력 전이 개념은 작은 모델이 큰 모델의 도움을 받아 어려운 작업을 수행하도록 하는 접근 방식을 강조한다.

AI 비용 증가에 대한 기업 경영진의 우려

KPMG의 조사에 따르면, 20개국 2,000명 이상의 고위 경영진 중 29%가 기업 AI 배포에 따른 운영 비용을 이해하는 데 어려움을 겪고 있으며, 거의 절반은 비용이 예상 가치를 초과할 경우 AI 배포를 재조정할 계획이라고 밝혔다. Anthropic, OpenAI, GitHub는 구독 모델에서 사용량 기반 청구로 전환하고 있으며, 이는 기업 고객들에게 비용 충격을 주고 있다.

기업들이 AI 모델의 운영 비용을 이해하지 못하면, AI 배포 전략을 재조정하게 되어 기업의 AI 활용도가 저하될 수 있다.

Cloudflare의 Precursor: 클라이언트 측 신호로 에이전트 행동 탐지

Cloudflare는 Precursor를 출시하여 클라이언트 측에서 지속적으로 행동 신호를 수집하고 이를 통해 인간 트래픽과 자동화된 트래픽을 구별하는 시스템을 도입했다. Precursor는 JavaScript를 사용하여 방문자의 상호작용을 실시간으로 분석하며, 이는 Cloudflare의 봇 보호 기능에 통합된다. 이 시스템은 사용자 세션 전반에 걸쳐 행동을 평가하여 사기 및 남용 탐지의 정확성을 높인다. Turnstile과 함께 사용되며, 약 30억 회의 검증을 지원하는 Turnstile의 기능을 보완한다.

Precursor는 사용자 세션 전반에 걸쳐 행동을 평가하여 사기 탐지의 정확성을 높이고, 봇 개발자에게는 운영 비용을 증가시킨다.

모두의 Engineering Day AI 해커톤에서의 AI 활용과 사람의 전략

네이버의 모두의 Engineering Day AI 해커톤에서는 개발자와 비개발자가 동일한 AI 도구를 사용했지만, 결과물은 팀마다 달랐다. AI는 계획에 강점을 보였으나, 전략 수립은 여전히 사람의 몫이었다. 해커톤에서는 사내 문제를 해결하기 위해 팀이 경비 정산 자동화 시스템을 개발하였고, WORKS 메신저를 통해 영수증 사진을 전송하면 자동으로 정산이 이루어지는 구조를 만들었다. 이 시스템은 매월 1시간 이상 걸리던 정산 작업을 약 30초로 단축시켰다.

사내 경비 정산 자동화 시스템을 통해 정산 작업 시간을 약 30초로 단축시켰다.

AX(AI Transformation) 정의와 기업 AI 도입 현황

기업용 AI 시장에서 AX(AI Transformation)의 정의는 '기업이 일하는 방식을 자산화하는 일'로, 많은 기업이 챗봇이나 생성형 AI 도구 도입으로 AX를 이해하고 있으나, 실제로는 데이터화와 워크플로우 정리가 선행되어야 한다. 박우범 위시켓 대표는 기업들이 AI 도입에서 주로 첫 단계인 데이터화에서 멈춰 있다고 진단했다. 맥킨지 보고서에 따르면, 2025년까지 전 세계 조직의 88%가 AI를 사용하지만, 손익에 측정 가능한 영향을 받은 곳은 39%에 불과하다.

박우범 대표는 AX를 '기업이 일하는 방식을 자산화하는 일'로 정의하며, 데이터화와 워크플로우 정리가 선행되어야 AI 애플리케이션이 효과적으로 작동할 수 있다고 강조했다.

일본 중소기업의 AI 도입률 23.4%로 대기업보다 낮은 이유

도쿄상공리서치(TSR)의 조사에 따르면, 일본의 중소기업에서 생성형 AI를 조직적으로 활용하는 비율은 23.4%로 대기업의 43.3%에 비해 낮다. 중소기업이 AI 도입을 주저하는 이유는 필요성 인식 부족, 현장 적응에 대한 불안, 실패 리스크에 대한 민감도 등으로 요약된다. 조사에 따르면, 중소기업의 59.0%가 AI 도입 예정이 없다고 응답했으며, AI를 도입한 중소기업은 효과를 더 크게 체감하고 있다.

중소기업의 AI 도입률이 23.4%에 불과한 것은 B2B AI 솔루션 기업들이 시장에서 마주하는 진입 장벽을 나타낸다.

AI가 직장 내 소통 방식에 미치는 영향과 '소음의 세금' 문제

AI 도구의 사용이 증가하면서 직장 내 소통 방식이 변화하고 있다. AI가 생성한 장문의 답변이 자주 사용되지만, 필요한 판단과 맥락이 빠져 있어 팀원들이 불필요한 '소음의 세금'을 치르게 된다. Microsoft의 2023 Work Trend Index에 따르면, 조사 대상 직장인 중 64%가 업무를 해낼 시간과 에너지가 부족하다고 응답했다.

Microsoft의 2023 Work Trend Index에 따르면, 64%의 직장인이 업무를 해낼 시간과 에너지가 부족하다고 응답했으며, 이는 AI 사용으로 인해 소통의 비효율성이 증가하고 있음을 시사한다.

대부분의 동반 로봇은 30일 이내에 사용되지 않음

최근 중국 AI 하드웨어 커뮤니티는 UBTech의 휴머노이드 로봇에 주목하고 있다. 이 로봇은 '성인/친밀감 분야의 금본위'로 평가받으며, '88도의 자유도'와 '매우 사실적인 얼굴 디테일'을 갖추고 있다. 동반 로봇의 상용화 가능성에 대한 논의가 이루어졌으며, AI 모델의 성능보다 사용자의 지속적인 관심이 더 중요하다는 점이 강조되었다. 일부 동반 로봇은 30%의 반품률을 기록하고 있으며, 사용자가 앱을 30일 이내에 열지 않는 경우가 많다. 또한, 스마트 로봇의 '코어' 비용이 몇십 위안으로 감소하면서 가격 경쟁이 심화되고 있다.

UBTech의 휴머노이드 로봇은 '88도의 자유도'를 갖추고 있어 동반 로봇의 상용화 가능성을 높일 수 있다.

X Square Robot의 일반 목적 로봇을 위한 통합 스택 개발

X Square Robot은 로봇의 인공지능을 위한 통합 스택을 제안하고 있다. 이 스택은 로봇이 학습하는 데이터, 물리적 세계의 변화를 예측하는 월드 모델, 인식, 계획, 추론, 의사결정을 통합한 행동 모델로 구성된다. 또한, X Square Robot은 QUANXTA Zero Series라는 데이터 수집 시스템을 통해 인간의 시연 데이터를 수집하고, 품질 관리를 통해 유효한 데이터를 확보하는 방식을 채택하고 있다. 이 시스템은 로봇의 동작을 실제로 재생하여 유효성을 검증하며, 로봇 데이터와 인간 데이터를 결합하여 비용 효율적인 데이터셋을 구축하고 있다.

X Square Robot의 Universal Manipulation Interface(UMI)는 로봇 데이터 수집의 품질을 높이고, 비용을 약 20배 절감할 수 있는 방법을 제시한다.

OpenAI, AI 웨어러블 경쟁에서 위기

2027년 소비자 AI 경제에서 Physical AI와 AI 웨어러블 경쟁이 시작될 예정인 가운데, OpenAI는 법적 지연과 증가하는 감시로 인해 AI 기기 경쟁에서 심각한 위협을 받고 있다. 최근 Apple의 고소로 OpenAI의 브랜드와 파트너십 확보 능력이 크게 훼손되었으며, OpenAI의 최고 경영진이 예상치 못하게 퇴사하고, 9개월 운영된 브라우저 도구가 중단되었다. 또한, OpenAI는 중국에 제품을 판매한 혐의로 제재를 받고 있다.

Apple은 OpenAI에 대해 무역 비밀 남용 중지를 요구하고 있으며, OpenAI의 하드웨어 제품이 Apple의 기술을 포함하지 않도록 재설계할 것을 요구하고 있다.

블록체인 이전의 상태 기계 복제 기술

현재의 모든 블록체인은 1980년대에 개발된 복제 기술에 의존하고 있다. MIT 교수이자 튜링상 수상자인 바바라 리스코프와 a16z의 암호 연구 파트너 이타이 아브라함이 블록체인 네트워크의 기초가 되는 아이디어의 진화를 추적하며, 뷰스탬프 복제, 실용적인 비잔틴 내결함성(PBFT), 상태 기계 복제 등을 논의한다. 이들은 비트코인이 등장하기 수십 년 전 개발된 개념들이 오늘날 블록체인 프로토콜의 기초가 된 이유를 설명한다.

상태 기계 복제와 Practical Byzantine Fault Tolerance(PBFT) 개념은 현대 블록체인 네트워크의 핵심 기술로 자리잡고 있다.