AI 뉴스
Google, Gemini Personal Intelligence를 Android Auto와 Google built-in 차량으로 확장
Google이 Gemini의 Personal Intelligence 기능을 차량에 제공하기 시작했다. 이 기능은 Gmail과 Calendar 같은 앱의 데이터를 활용해 답변을 만들며, Android Auto에서는 오늘부터 출시되고 Google built-in 차량에는 향후 몇 달 안에 적용된다. Personal Intelligence는 2026년 초 Gemini에 추가된 기능으로, 사용자의 데이터를 더 많이 끌어와 답변을 생성한다. 처음에는 유료 기능이었으나 이후 모든 Gemini 사용자에게 제공되었다. 이번에 차량 환경으로 확장되며, 기능은 선택 사항으로 유지된다. Google은 생성형 AI의 출력이 모델이 세계와 사용자를 알 때 더 좋아진다고 설명한다. Google은 이미 많은 사용자 데이터를 보유하고 있어 다른 AI 시스템과 차별화되는 요소로 이 기능을 내세운다. Google built-in은 휴대폰 인터페이스를 투사하는 대신 인포테인먼트 시스템에서 Google 소프트웨어를 직접 실행하는 차량을 가리키며, 이런 차량은 드물지만 Google이 새 차량 기능을 먼저 선보이는 곳이다. 이번에는 순서가 반대로 진행된다.
Android Auto에서 Personal Intelligence가 Gmail과 Calendar 데이터를 활용해 답변을 생성하므로, 차량용 앱에서 사용자 데이터 연동과 옵트인 설정을 어떻게 다룰지 검토할 필요가 있다.
Battle Drones: 오디오 기반 멀티플레이어 RTS 게임
Battle Drones는 Command & Conquer 스타일의 RTS 게임으로, 모바일과 데스크탑에서 플레이할 수 있다. 12번의 주요 업데이트와 321개의 커밋을 거쳐, 9개의 건물, 7개의 지상 차량, 6개의 공중 차량, 3개의 보병 유닛을 포함한 3D 모델을 제공하며, 6개의 맵과 무작위 맵 생성기를 지원한다. 또한, 인근 장치 간 오디오를 통해 멀티플레이어 기능을 제공하고, AI 대 AI 모드와 다양한 게임 모드를 포함하고 있다.
Battle Drones는 오디오를 사용하여 근처의 장치 간에 게임 상태를 동기화하는 멀티플레이어 기능을 지원한다.
SF Compute의 GPU 거래 및 프로그래머블 데이터 센터 개념
SF Compute는 GPU 클러스터 운영을 위한 물리적 정산을 통해 고객에게 사용 가능한 컴퓨팅 자원을 제공한다. 고객은 GPU 시간 구매 및 판매뿐만 아니라 네트워크와 메모리를 프로그래밍적으로 제어할 수 있다. SF Compute는 클러스터를 임대하는 것에서 시작해 클라우드 운영 능력을 구축하여 컴퓨팅 거래를 가능하게 했다. 이를 통해 다양한 제약 조건을 가진 주문을 매칭하고, 기술 변화에 따른 거래를 지원한다.
SF Compute는 고객이 GPU 클러스터를 운영하는 데 필요한 물리적 제약을 시장에 반영하여 거래 가능성을 높인다.
Meta, Muse 기능 공유 일시 중단
Meta는 AI 어시스턴트 Muse와의 대화를 공유하는 기능을 일시 중단했다고 밝혔다. 보안 회사 Claroc의 연구자들이 6,800개 이상의 Muse 링크를 공개 DNS 기록을 통해 발견한 이후의 조치이다. Muse의 대변인 Tracy Clayton은 특정 Muse 아티팩트를 공유할 수 있는 기능이 있었지만, 현재 이 기능을 검토 중이라고 전했다.
6,800개의 Muse 링크가 공개되어 사용자 정보 보호에 대한 우려가 커지고 있다.
Smartsheet MCP 서버를 통한 AI 에이전트의 작업 관리
Smartsheet는 프로젝트, 포트폴리오 및 운영 관리를 위한 작업 관리 플랫폼으로, Model Context Protocol (MCP) 서버를 출시했다. 이 서버를 통해 AI 어시스턴트는 40개 이상의 도구를 사용하여 Smartsheet 데이터를 읽고, 쓰고, 관리할 수 있다. Amazon Quick과 Kiro는 각각 비즈니스 사용자와 개발자가 자연어로 Smartsheet를 쿼리하고 업데이트할 수 있도록 지원한다.
Smartsheet MCP 서버는 AI 지원 쿼리를 통해 프로젝트 포트폴리오에서 비용 절감과 개선된 대기 시간을 제공한다.
Amazon Quick과 Amazon Bedrock AgentCore를 통한 공급망 대화형 인텔리전스
Amazon Quick과 Amazon Bedrock AgentCore는 공급망 팀이 데이터와 의사결정 시스템에 직접 접근할 수 있도록 지원한다. 이 시스템은 실시간 데이터에서 직접 답변을 제공하며, 사용자는 복잡한 시스템을 수동으로 연결할 필요 없이 간단한 질문을 통해 신속하게 정보를 얻을 수 있다. 예를 들어, 사용자는 '현재의 항구 폐쇄에 노출된 상위 수익 SKU는 무엇이며, 비용은 얼마인가?'라는 질문을 통해 즉각적인 답변을 받을 수 있다.
Amazon Bedrock AgentCore는 기업의 Model Context Protocol (MCP) 서버를 조합 가능한 도구 계층으로 노출하여, 사용자가 복잡한 데이터 시스템을 쉽게 활용할 수 있도록 한다.
Meta, AI 학습용 해적판 도서 다운로드 책임을 직원에게 돌린다는 논란과 경영진 지목 명령
Meta가 AI 학습 데이터 확보를 위해 섀도 라이브러리(Anna's Archive, LibGen)에서 도서를 해적판으로 내려받은 책임을 직원들에게 돌리고 있다는 보도다. 법원은 Richard Kadrey, Sarah Silverman 등이 낸 집단소송과 Entrepreneur Media의 소송에서 Meta가 해당 결정을 승인한 핵심 의사결정자를 명시하라고 명령했다. Magistrate Judge Thomas Hixon은 디스커버리 명령에서 Meta가 주요 의사결정자를 분명히 밝혀야 한다는 점을 대체로 인정했다. 토렌트를 내려받은 Meta 직원들의 증언 이후, 이 명령으로 직원들이 해적 행위를 승인했다고 진술한 감독자, 관리자, 임원의 범위가 넓어질 수 있다. Meta는 특히 초기 AI 학습을 담당한 리더십의 지휘 체계를 드러내는 것을 피하려 했다고 전해진다. Meta가 법원에 제출한 문서에 따르면, 대규모 AI 데이터셋 구축 초기에는 '비공식적 접근 방식'으로 관리되어 권한을 가진 누구도 결정을 내리지 않았다는 입장이다. 회사는 어떤 '결정'도 '기술적으로' 토렌트를 내려받은 일이 있었다는 의미에서만 내려졌다고 주장했다.
AI 도구에 대한 기업의 지출과 PR 처리량 변화
소프트웨어 엔지니어들이 AI 도구에 대한 지출을 늘리고 있으며, 2027년을 앞두고 많은 기업들이 AI 지출을 현실적으로 파악하려 하고 있다. 27개 기업의 데이터를 분석한 결과, AI 코드 리뷰 도구를 사용하는 개발자들의 주간 PR 수가 작년 대비 약 2배 증가했으며, Gitar의 'AI-native' 팀은 주당 60개 이상의 PR을 처리하고 있다. AI 지출은 기업 규모와 무관하며, 많은 기업들이 여름에 지출이 정점에 달한 후 감소세를 보이고 있다.
AI 코드 리뷰 도구를 사용한 개발자들의 주간 PR 수가 약 2배 증가한 것은 AI 도구의 효과를 나타내는 중요한 지표이다.
미국과 중국의 AI 모델 규제 변화 및 DeepSeek V4.1 출시
중국 상무부는 AI 모델의 국제 공유에 대한 사전 승인을 요구하는 정책 제안을 발표했다. DeepSeek는 DeepSeek V4.1 Flash 1017 모델을 출시했으며, 이 모델은 이미지 입력을 지원하고 MIT 라이센스를 따른다. 또한, DeepSeek의 내부 추론 스택인 DeepInfer가 공개되어 기존 오픈 소스 도구보다 효율적일 것으로 예상된다. 이로 인해 DeepSeek의 모델 가격이 하락할 가능성이 있다.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 모델은 이미지 입력을 지원하며, MIT 라이센스를 통해 오픈 소스 생태계에 기여한다.
Java Champions가 GitHub Copilot을 활용한 생산성 향상 사례
세 명의 Java Champions가 GitHub Copilot을 사용하여 생산성과 코드 품질을 높이는 방법을 공유했다. Vlad Mihalcea는 Copilot을 사용하여 Hypersistence Optimizer의 새로운 웹 애플리케이션을 이틀 만에 개발했으며, IntelliJ IDEA에서 Copilot을 IDE 플러그인으로 활용하고 있다. Patrick Baumgartner는 팀과 함께 문제를 해결하며 AI 도구를 활용하는 접근 방식을 설명했다. 이들은 AI가 생산성을 높이는 도구로서의 역할을 강조하며, 코드 유지보수와 안정성을 중요시하고 있다.
Vlad Mihalcea는 GitHub Copilot을 사용하여 새로운 기능을 이틀 만에 구현할 수 있었다.
크리스 화이트, 다목적 팀과 함께 아프가니스탄에서의 데이터 분석 접근법
2010년 여름, 크리스 화이트는 DARPA의 다학제 팀과 함께 아프가니스탄 전쟁 중 폭력을 예방하고 군인을 보호하기 위한 새로운 데이터 분석 접근법을 연구했다. 이후 화이트는 아프가니스탄에서 고급 기술 운영을 이끌며 다크 웹 검색 도구 개발에 참여해 인신매매와 싸우는 데 기여했다. 그는 Microsoft Research의 Catalyst Lab을 이끌고 있으며, 2016년 인신매매 방지에 대한 특별 공로로 대통령상을 수상했다.
크리스 화이트는 DARPA에서의 경험을 바탕으로 Microsoft Research의 Catalyst Lab에서 사회에 긍정적인 영향을 미치는 기술 개발에 집중하고 있다.
기업 AI의 경제학 변화와 효율성 관리
기업 AI는 초기의 단순한 챗봇 실험에서 벗어나 비즈니스의 기초 레이어로 자리잡고 있으며, AI 환경의 효율성 관리가 중요해지고 있다. 기업은 맞춤형 스택, 온디맨드 소비, 통합된 프라이빗 AI 플랫폼 중에서 선택할 수 있으며, 각 모델은 워크로드에 따라 다르게 운영된다. HPE Private Cloud AI는 인프라, 소프트웨어, 모델, 도구, 거버넌스 및 서비스를 결합하여 프라이빗 AI 운영의 통합 부담을 줄인다.
HPE Private Cloud AI는 운영 레버로서 스케줄링, 모델 선택, GPU 파티셔닝 및 캐시 관리를 통해 효율성을 높일 수 있다.
2026년 국내 FDE 현황 조사 및 참여 안내
AI 도입이 진행됨에 따라 FDE(Forward Deployed Engineer) 직무가 주목받고 있다. FDE는 고객 현장에서 문제를 해결하고 AI를 적용하는 역할을 맡는다. 팔란티어가 2010년대 초반에 처음 만든 이 직무는 최근 OpenAI, Anthropic 등 AI 기업들이 적극적으로 채용하고 있으며, FDE 채용 공고는 2025년 초부터 9월까지 800% 증가했다. 국내에서도 FDE 관련 채용 공고가 늘어나고 있으며, 요즘IT와 비욘드디플로이가 협력하여 '국내 FDE 현황 조사 2026'을 기획하고 있다. 조사는 10월 15일부터 31일까지 진행되며, 참여자는 익명으로 응답할 수 있다.
FDE 채용 공고가 2025년 초부터 9월까지 800% 증가한 것은 AI 관련 직무의 수요가 급증하고 있음을 나타낸다.
AI 도입으로 기획서 작성 방식 변화
개발 직군의 경계가 흐려지고 있으며, 기획자가 코드를 작성하고 개발자가 UI를 디자인하는 등 역할이 혼합되고 있다. 한 게임 개발팀은 기획서를 AI로 작성하라는 지침을 받았고, AI와 크로스체킹하여 아웃풋을 생성했지만, 팀원들은 AI가 작성한 문서의 가독성과 내용의 품질에 불만을 표출했다. AI로 작성된 기획서는 종종 불필요한 내용이 포함되어 읽기 어려워졌고, 기존의 검수 과정이 사라지면서 예외 케이스를 잡아내지 못하는 문제가 발생했다.
기획서를 AI로 작성하는 과정에서 가독성과 내용의 품질이 저하되어 팀원들의 불만이 커지고 있다.
RAG와 Knowledge Layer의 관계 및 검색 문제
마이크로소프트는 Foundry IQ를 '기업 데이터를 위한 관리형 지식 계층'으로 정의하고, AWS는 '온톨로지, 기호 추론, 가상 지식 그래프를 이용한 에이전틱 AI용 시맨틱 레이어'로 설명한다. 검색 기능이 발전했지만, 검색 결과의 신뢰성과 관련된 문제는 여전히 존재하며, 자율 에이전트의 도입으로 인해 시스템이 문서의 정확성과 접근 권한을 판단해야 하는 새로운 과제가 생겼다.
Foundry IQ 문서는 질의 시점에 권한을 강제하고, Microsoft Entra 신원으로 질의를 실행하여 답변에 출처를 붙이는 기능을 제공한다.
Adobe Lightroom 모바일, 한 번의 탭으로 사진에서 닫힌 눈 열기 기능 추가
Adobe는 iOS, iPadOS, Android용 Lightroom 모바일 버전에서 생성적 AI를 사용하여 사진에서 닫힌 눈을 한 번의 탭으로 열 수 있는 기능을 추가했다고 발표했다. 이 앱은 사진에서 사람이나 그룹의 눈이 닫혀 있는 경우, 새로운 'Open Eyes Quick Action' 아이콘을 자동으로 표시하여 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 한다. 이 기능은 Adobe의 Photoshop Elements에서 거의 10년 동안 제공되어 왔지만, Elements는 다른 사진 소스에서 대체 이미지를 가져온다.
Lightroom 모바일에서 닫힌 눈을 여는 기능은 사진 편집의 효율성을 높여준다.
Ben Tossell의 올인원 앱 구축기
Ben Tossell은 개인 및 에이전트와 협력할 수 있는 올인원 사이트를 구축했다. 이 앱은 할 일, 이메일, CRM, 도메인 등 다양한 기능을 하나의 공간에 통합하여 시각적으로 작업을 이해할 수 있도록 돕는다. 그는 이 앱의 구축 과정을 설명하는 짧은 비디오를 녹화했으며, 에이전트를 위한 복사/붙여넣기 지침이 포함된 전체 설명서 링크도 제공했다.
산업별 AI 채택 현황과 비기술 산업의 기회
AI 채택은 기술 산업에서 시작되었지만, 금융, 의료, 교육 등 다른 산업에서도 점차 확산되고 있다. 최근 조사에 따르면, 금융 분야에서 48%의 근로자가 AI 챗봇 사용을 요청받았고, 의료 분야는 18%, 교육 분야는 25%에 불과하다. 전 산업에서 79%의 근로자가 새로운 기술을 배우도록 요구받고 있으며, AI 도구의 조기 채택은 경력에 긍정적인 영향을 미친다. 특히, 반복적인 행정 작업을 AI로 간소화하는 직원들은 조직 정책에 영향을 미칠 수 있는 기회를 가진다.
금융 분야에서 48%의 근로자가 AI 챗봇 사용을 요청받고 있어, AI의 활용이 빠르게 확산되고 있음을 보여준다.
DeepMind DiscoRL: 학습 규칙 자체를 AI가 발견하는 재귀적 자기개선 실험
DeepMind의 DiscoRL은 신경망이 학습 알고리즘의 업데이트 규칙을 표현하고, 에이전트 집단이 제공하는 경험으로 더 나은 학습자를 만드는 규칙을 찾아낸다. 이 방식으로 Atari57에서 발견한 Disco57 규칙은 추가 메타 학습 없이 ProcGen과 DMLab-30에서 새로 학습한 에이전트를 훈련시켰다. 기사는 대부분의 AI 시스템이 과제 수행 능력은 높아져도 학습 방식 자체는 개선되지 않는다고 지적한다. DiscoRL은 바로 그 학습 기계 장치를 겨냥한다. 기사는 MAML, 학습된 옵티마이저, Learned Policy Gradient의 계보를 짚고, DiscoRL 루프 안의 두 단계 신용 할당 문제, 학습 규칙의 제로샷 전이가 실제로 검증하는 것, 발견 비용을 여러 학습 실행에 나누는 경제성을 설명한다. 또한 학습된 규칙을 도입하기 전 해석 가능성이 중요하다고 보고, 진정한 재귀적 다음 단계는 연산량과 평가 노력을 감안한 뒤에도 측정 가능한 이득을 계속 만들어내야 한다고 결론짓는다.
Disco57 규칙이 Atari57에서 발견된 뒤 ProcGen과 DMLab-30에서 추가 메타 학습 없이 작동했다는 점은, 발견된 학습 규칙을 학습 환경 밖에서 재사용할 수 있는지 판단하는 기준이 된다.
Biohub의 18억 달러 가상 생물학 이니셔티브와 세포 모델 구축
Biohub의 과학 책임자인 Alex Rives는 18억 달러 규모의 가상 생물학 이니셔티브를 통해 수백억 개의 세포를 맵핑하는 목표를 설명했다. 그는 현재 AI 아키텍처가 진정한 가상 세포를 시뮬레이션하는 데 한계가 있음을 강조하며, 다중 스케일 해상도로 생물학을 관찰하기 위한 혁신적인 측정 기술의 필요성을 언급했다. 궁극적으로 5년 내에 정보 수준의 세포 모델을 달성하여 전통적인 약물에서 암 및 퇴행성 질환에 대한 프로그래머블 개입으로 의학을 전환하는 것을 목표로 하고 있다.
18억 달러의 가상 생물학 이니셔티브는 생물학적 데이터의 맵핑을 통해 의학의 패러다임을 변화시킬 수 있는 기회를 제공한다.
ChatGPT 주간 사용자 3억 명 건강 질문, OpenAI의 헬스 AI 전략
기사에 따르면 매주 3억 명 이상이 ChatGPT로 건강·웰니스 질문을 하고 있으며, OpenAI의 Karan Singhal은 이것이 시작에 불과하다고 말한다. 장기 목표는 사람들이 건강을 선제적으로 관리하도록 돕고 신뢰할 수 있는 의료 지식을 더 쉽게 접하게 하는 AI다. OpenAI는 의료 전문성을 범용 프론티어 모델에 직접 학습시키고, 수백 명의 의료 전문가와 함께 안전성과 의견 불일치를 평가한다고 설명했다. 회사는 AI를 의사를 대체하는 존재가 아니라 의사를 보완하는 존재로 보고 있다. 기사는 Epic과의 연동, 임상의를 위한 AI 코파일럿, 진료 예약·건강 기록 등 흩어진 의료 시스템을 탐색하는 개인 에이전트도 다룬다. 또한 의료 지능의 비용이 크게 낮아져 환자와 임상의의 안전망 역할을 하고, 수년간의 건강 데이터에서 인사이트를 끌어내며, 새로운 치료법의 발굴과 검증을 가속할 수 있다는 전망을 제시했다.
Epic 연동과 임상의용 AI 코파일럿 같은 기능은 의료 데이터와 워크플로를 다루는 개발자에게 직접적인 통합 대상이 된다.
AI 기업들이 자율 규제 구조를 구축하고 사회적 영향력 관리
Anthropic, OpenAI 등 주요 AI 기업들이 자율적으로 기술과 사회적 영향을 관리하기 위한 구조를 만들고 있다. 이들은 자산 재분배 계획을 수립하고 있으며, Anthropic은 IPO를 앞두고 5%의 주식을 공익 기금으로 약속했다. Musk는 SpaceX의 주식을 미국 어린이에게 나눠주겠다고 발표했으며, OpenAI의 CEO Sam Altman은 미국 정부에 5%의 지분을 제공할 계획을 제안했다. 그러나 이러한 자율 규제는 신뢰와 실현 가능성에 대한 의문을 동반하고 있다.
Anthropic은 IPO를 앞두고 5%의 주식을 공익 기금으로 약속했으며, 이는 AI 기업들이 사회적 책임을 다하는 방식에 대한 새로운 기준을 제시할 수 있다.
삼성, 평택에 대규모 반도체 제조 단지 건설
삼성이 평택에 새로운 반도체 제조 단지를 건설하고 있으며, 현재 세 개의 팹이 운영 중이고 네 번째가 가동을 시작했다. 다섯 번째 팹의 건설은 2024년 메모리 칩 수요 감소로 중단되었으나 AI 수요 증가로 재개되었다. 삼성은 메모리 칩 수요가 2028년까지 계속 증가할 것으로 예상하고 있다.
삼성은 메모리 칩 시장에서의 경쟁력을 회복하기 위해 평택의 대규모 제조 단지를 확장하고 있다.
결정 모델을 활용한 평가 방법
최근 TypeSafe의 Jev, Perplexity의 Decider, Liquid의 d1, Cloudflare의 Clef, OpenAI의 Decisions API와 같은 결정 모델들이 등장하였다. 이 모델들은 빠르고 저렴한 분류를 제공하며, 자동화된 평가에 있어 LLM 판별자의 대안으로 주목받고 있다. 그러나 기본 결정 임계값 0.50을 사용하면 성능이 저하될 수 있으므로, 각 모델의 성능과 비용을 비교하고 최적의 임계값을 조정하는 것이 중요하다. 예를 들어, OpenAI의 모델은 이 작업에서 두 클래스의 분리를 가장 잘 수행하였다.
결정 모델의 성능을 최적화하기 위해 임계값을 조정하는 것이 필요하다.