AI 뉴스

AI 2040: Plan A, 미국과 중국의 AI 연구 일시 중단 제안

AI Futures Project는 AI 발전이 계속될 경우 인류가 위협받을 것이라는 예측을 내놓았다. 이들은 미국과 중국이 최전선 AI 연구를 일시 중단하고 안전한 개발을 위한 기반을 구축할 것을 제안하고 있다. 이 계획은 AI의 경제적 이점을 누리기 위해 위험을 피해야 한다고 주장하며, 현재의 AI 능력만으로도 수년간의 혁신과 경제 성장을 촉진할 수 있다고 강조한다. 하지만 이 계획은 세계 지도자들이 정치적 이해관계를 초월해 협력해야 한다는 비현실적인 전제를 담고 있다.

AI Futures Project의 'Plan A'는 AI 연구의 일시 중단을 제안하며, 이는 안전한 AI 개발을 위한 기반 구축을 목표로 한다.

증강 현실 안경 제작 시 개인 정보 침해 문제

증강 현실 안경을 만들기 위해서는 사용자의 시각을 지속적으로 기록하고 정보를 덧씌우는 카메라가 필요하다. 현재로서는 실시간 처리를 위해 강력하면서도 전력 소모가 적은 칩이 안경의 줄기 부분에 들어갈 수 없으며, 데이터는 클라우드로 전송해야 한다. 이러한 기술적 요구는 개인의 프라이버시 침해를 초래할 수 있으며, 사회적 차원에서 이러한 제품 개발을 중단해야 한다는 주장이 제기되고 있다.

증강 현실 안경은 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 기술적 요구를 동반한다.

NVIDIA CUDA에서 커널 융합을 통한 메모리 트래픽 최적화

GPU 코드를 최적화하는 방법 중 하나로 커널 융합이 소개되었다. 커널 융합은 메모리 대역폭을 개선하고 커널 실행 오버헤드를 줄이는 데 도움을 준다. 이 글에서는 NVIDIA CUDA 코드에서 커널 융합을 적용하는 여러 방법을 설명한다.

커널 융합은 GPU 메모리의 효율성을 높여 GPU 성능을 극대화하는 데 기여한다.

Adam Brown의 일반 상대성이론 소개

Adam Brown이 일반 상대성이론의 핵심 아이디어를 설명하며, 아인슈타인이 발견한 '가장 행복한 생각'에 대해 이야기한다. 이론의 중심에는 질량이 가속을 저항하는 것과 중력이 끌어당기는 질량이 동일하다는 원리가 있다. 또한, 블랙홀에 대한 강의도 진행되며, 블랙홀의 관찰자와 멀리 있는 방관자의 경험이 어떻게 다를지를 설명한다. 마지막으로 Google DeepMind의 Blueshift 팀과 AI가 일반 상대성이론을 재발견할 가능성에 대해 논의한다.

AI가 일반 상대성이론을 재발견할 가능성에 대한 논의는 AI 연구와 물리학의 융합을 보여준다.

Copilot 코드 리뷰 도구 개선 사례

Copilot 코드 리뷰는 이전에 자체 개발한 코드 탐색 도구를 사용했으나, 공유 도구인 Copilot CLI의 grep, glob, view로 교체했을 때 리뷰 비용이 증가하고 유용한 코멘트 수가 감소했다. 이후 리뷰어가 실제로 PR을 읽는 방식에 맞춰 지침을 수정하자 평균 리뷰 비용이 약 20% 감소하면서도 리뷰 품질은 유지되었다. 이러한 경험은 도구와 워크플로우 간의 조정이 중요함을 보여준다.

Copilot 코드 리뷰에서 도구 교체 후 평균 리뷰 비용이 약 20% 감소했다.

Amazon SageMaker AI의 NVIDIA Nemotron 3 모델 서버리스 커스터마이징

Amazon SageMaker AI는 NVIDIA Nemotron 3 모델에 대한 서버리스 모델 커스터마이징을 도입했다. Nemotron 3 Nano(30B 총 파라미터, 3B 활성)와 Nemotron 3 Super(120B 총 파라미터, 12B 활성) 모델을 지원하며, 감독 학습(SFT), 검증 가능한 보상을 통한 강화 학습(RLVR), AI 피드백을 통한 강화 학습(RLAIF) 기법을 활용해 특정 도메인과 워크플로우에 맞게 조정할 수 있다. Nemotron 3은 하이브리드 Mamba-Transformer Mixture-of-Experts 아키텍처를 기반으로 하며, 최대 1M 토큰 컨텍스트 길이를 지원한다.

Nemotron 3 Nano는 4배 높은 처리량을 제공하며, 비용과 지연 시간이 중요한 고용량 멀티 에이전트 작업에 적합하다.

Henry Schein One, Amazon SageMaker AI로 실시간 치과 이미지 품질 검증 시스템 구축

Henry Schein One은 Amazon SageMaker AI를 기반으로 한 Image Verify라는 AI 품질 검증 시스템을 구축하여 치과 X-ray의 품질을 실시간으로 평가한다. 이 시스템은 10,000개 이상의 활성 위치에서 운영되며, 1주일에 150만 건의 X-ray를 처리하고 있다. Image Verify는 X-ray 촬영 후 3초 이내에 품질 점수를 제공하여, 저품질 이미지를 즉시 재촬영할 수 있도록 하여 환자의 재방문을 줄인다.

Image Verify는 X-ray의 품질을 1에서 5까지의 점수로 평가하여, 환자가 대기하는 동안 즉각적인 피드백을 제공함으로써 치과 진료의 효율성을 높인다.

AWS에서 Stardog와 Amazon Bedrock AgentCore를 사용한 의미적 레이어 구축

이 글에서는 Stardog의 Semantic AI Application을 사용하여 Amazon Aurora와 Amazon Redshift에서 AWS의 의미적 레이어를 구축하는 방법과 Amazon Bedrock AgentCore에서 Strands Agents 에이전트를 실행하여 ETL 없이 고객 360 질문에 답하는 방법을 보여준다. AWS의 데이터는 Amazon Aurora, Amazon Redshift, Amazon S3 등 다양한 시스템에 분산되어 있으며, AI 에이전트가 이들 데이터를 동시에 처리할 수 있도록 하는 것이 주요 도전 과제이다. 의미적 레이어는 비즈니스 데이터의 개념, 관계, 속성 및 규칙을 캡처하여 AI 에이전트가 여러 출처에서 답변을 구성할 수 있도록 돕는다.

의미적 레이어는 AI 에이전트가 여러 데이터 소스에서 정보를 통합하여 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있도록 한다.

Amazon Quick Automate의 네이티브 사례 관리로 에이전트 워크플로우 확장

Amazon Quick Automate는 AI 에이전트를 사용하여 청구서 처리, 클레임 판별, 지원 티켓 분류 등의 작업을 수행할 수 있도록 지원하며, 대규모 운영 환경에서의 도전 과제를 해결하기 위해 사례 관리 기능을 제공합니다. 이 기능은 각 작업 항목을 사례로 표현하여 워크플로우 상태를 단계별로 추적하고, 필요 시 인간의 개입을 지원하며, 동적 확장을 가능하게 합니다. 또한, 사례 관리 기능은 실시간 추적, 병렬 처리, 규정 준수 및 감사 가능성을 향상시킵니다.

Amazon Quick Automate의 사례 관리 기능은 작업 항목의 상태를 실시간으로 추적하여 비즈니스 서비스 수준 계약(SLA)을 충족하는 데 기여합니다.

Amazon SageMaker AI에서 Unsloth를 이용한 양자화 모델 배포

대형 기초 모델을 원래의 16비트 부동소수점 정밀도로 저장하면 비용이 많이 든다. 양자화는 모델의 가중치 정밀도를 줄여 메모리 사용량을 크게 줄인다. 동적 양자화는 메모리 사용량을 줄이면서 정확도를 유지할 수 있는 방법이다. Unsloth는 기초 모델을 미세 조정하고 양자화하는 도구로, 동적 양자화는 각 레이어의 정밀도 손실에 대한 민감도를 분석하여 중요한 레이어는 높은 정밀도로 유지하고 덜 중요한 레이어는 공격적으로 양자화한다. AWS에서 배포할 때 양자화는 인스턴스 결정, 시작 및 저장 프로필, 배포 유연성에 영향을 미친다.

Unsloth를 사용하면 8억 개의 매개변수를 가진 모델의 메모리 사용량을 약 16GB에서 약 5GB로 줄일 수 있다.

KTern.AI, Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 SAP 변환을 위한 AI 에이전트 구축

KTern.AI는 Amazon Bedrock AgentCore를 사용해 SAP 디지털 변환을 위한 AI 에이전트를 구축하였다. 이 에이전트들은 재설계, 표준 적합, 코드 분석, 재무 및 판매 프로세스의 예외 탐색을 포함한 워크플로우를 자율적으로 조정하며, 맞춤형 에이전트 인프라 없이 자동화를 실현한다. KTern.AI는 SAP S/4HANA 마이그레이션과 디지털 변환 프로그램을 가속화하며, 데이터 기반의 하이퍼 자동화를 통해 7배 빠른 변환과 24%의 노력 절감을 제공한다.

Amazon Bedrock AgentCore를 통해 KTern.AI는 SAP 변환 프로젝트에서 에이전트들이 수백 번의 상호작용을 통해 상태를 유지하고, 역사적 결정을 참조하며, 전체 프로젝트 생애 주기 동안 누적 컨텍스트를 구축할 수 있게 되었다.

Hugging Face CEO, 기업들이 AI를 임대하는 시대는 끝났다고 언급

Hugging Face의 CEO Clem Delangue에 따르면, 오픈 소스 AI가 급성장하고 있으며, 이 회사는 최근 몇 년간 AI 빌더들이 오픈 모델과 데이터셋을 공유하고 다운로드할 수 있는 GitHub와 유사한 플랫폼으로 발전했다. 현재 Fortune 500 기업의 약 절반이 이 플랫폼을 사용하고 있다.

Hugging Face는 Fortune 500 기업의 약 절반이 사용하는 오픈 소스 AI 모델과 데이터셋을 제공하는 플랫폼이다.

Qwen3.6 NVFP4 모델의 성능 향상

Qwen3.6 27B 모델의 NVFP4 양자화가 2.5배 빨라졌으며, 35B-A3B 모델은 NVIDIA의 NVFP4 양자화에 비해 1.56배에서 1.79배 더 빠른 성능을 보인다. 이 과정에서 정확도 저하 없이 W4A4를 사용하여 실제 4비트 텐서 코어로 행렬 곱셈을 수행했다. FP8 KV 캐시 보정 기능이 추가되어 2배 더 긴 컨텍스트를 자동으로 허용한다. NVFP4-Fast와 NVFP4 두 가지 35B 버전이 제공되며, NVFP4-Fast는 W4A4를 완전히 활용하고 NVFP4는 혼합 방식을 사용하여 약간 더 높은 정확도를 유지한다.

NVIDIA BioNeMo 에이전트 툴킷을 통한 생체분자 구조 예측 및 공동 접힘 성능 향상

OpenFold3와 같은 모델을 활용한 생체분자 구조 예측 및 공동 접힘이 약물 발견과 단백질 설계를 위한 대규모 작업으로 자리잡았다. 이러한 작업은 점점 더 AI 에이전트에 의해 주도되며, 파이프라인의 모든 단계가 빠르고 확장 가능해야 한다. 여기에는 다중 서열 정렬(MSA) 생성, 공동 접힘 추론, 서비스, 다중 GPU 확장이 포함된다.

AI 에이전트가 파이프라인을 효과적으로 운영하기 위해서는 모든 단계가 빠르고 확장 가능해야 한다.

GPT-5.6 출시 및 AI 규제에 대한 논의

GPT-5.6은 어제 출시되었으며, 이에 대한 분석은 다음 주 초에 진행될 예정이다. Sriram Krishnan은 도널드 트럼프 대통령이 AI에 대한 공식 라이센스 체계를 지원하지 않을 것이라고 언급하며, 이는 임의적인 규제 체계가 계속될 것임을 시사한다. 그는 중앙집중식 기관 설립이 AI 혁신에 방해가 될 것이라고 경고했다.

GPT-5.6의 출시로 인해 AI 모델의 발전이 계속되고 있으며, 이는 AI 규제의 방향성에 영향을 미칠 수 있다.

남아프리카 공화국의 외국인 혐오 폭동과 기업 운영에 미치는 영향

남아프리카 공화국에서의 외국인 혐오 폭동이 기업 운영에 심각한 영향을 미치고 있으며, 기업들은 지속적인 불안정성에 대비하고 있다. 최근 요하네스버그, 더반, 프리토리아에서의 대규모 시위로 인해 소매 지역이 폐쇄되고 긴급 보안 프로토콜이 발동되었다. 경제학자들은 외국인 근로자의 이탈이 노동력 부족과 경제적 후폭풍을 초래할 것이라고 경고하고 있다. 스탠다드 뱅크 그룹의 CEO 심 차바랄라는 이러한 불안정성이 제도적 실패와 관련이 있으며, 강력한 국경 관리와 합리적인 이주 시스템이 필요하다고 강조했다. 또한, 물류 업계는 운영 예산에 수백만 달러의 추가 비용을 반영하고 있으며, 이는 기업 운영 방식에 변화를 가져오고 있다.

스탠다드 뱅크 그룹의 심 차바랄라는 강력한 국경 관리와 합리적인 이주 시스템이 필요하다고 강조하며, 이는 기업의 성장과 고용률에 직접적인 영향을 미친다.

비트코인이 고전 컴퓨터 과학 문제를 재구성한 방법

a16z Crypto Show의 첫 번째 에피소드에서는 Tim Roughgarden과 Ittai Abraham이 현대 블록체인의 기초가 된 컴퓨터 과학 연구의 역사를 살펴본다. 비트코인은 분산 컴퓨팅의 어려운 문제인 독립적인 기계들이 신뢰할 수 있는 상태에 합의하는 방법을 해결하는 혁신적인 솔루션을 도입했다. 이 대화에서는 비잔틴 합의, 상태 기계 복제, 작업 증명, 지분 증명, Tendermint, Casper, DAG 기반 프로토콜 등을 다룬다.

비트코인은 분산 시스템에서의 합의 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 제시했다.

AI가 미국 경제와 고용 시장에 미치는 영향

인공지능(AI)은 미국 경제에 이미 영향을 미치고 있으며, Gallup 조사에 따르면 미국 직원의 거의 20%가 현재의 직업이 AI나 새로운 기술로 인해 5년 내에 사라질 가능성이 있다고 믿고 있다. 스탠포드 분석에 따르면 AI에 노출된 분야에서 초기 경력 직업 수가 연간 4.8% 감소했다. 그러나 Ramp의 최근 연구에 따르면 AI를 도입한 기업은 도입 후 2년 동안 10.2% 인력을 증가시켰고, 초급 직업도 더 큰 폭으로 증가했다. 기나 라이몬도 전 상무부 장관은 AI가 결국 더 많은 일자리를 창출할 것이라고 예측했다.

Gallup 조사에 따르면 미국 직원의 20%가 AI로 인해 직업이 사라질 가능성이 있다고 믿고 있다.

레드 스테이트 와이오밍에서 성적 비방으로 고소당한 공개 동성애자 공화당원

레드 스테이트 와이오밍에서 공개 동성애자 공화당원인 리드 라스너가 자신의 당원들을 상대로 명예훼손 소송을 제기하고 있다. 그는 자신을 '소아성애자'라고 비방한 아이오와 남성과 성적 비행을 주장한 전 공화당 주 상원의원을 상대로 소송을 진행 중이다. 라스너는 2024년 상원 선거에 출마했으며, 자신의 캠페인에 120만 달러를 투자했다. 그는 성적 비방이 시작된 이후 일부 후보 포럼에서 제외되기도 했다.

라스너는 2024년 상원 선거에서 24%의 투표율을 기록했다.

OpenAI, GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 모델 출시 및 Codex와 ChatGPT 통합

OpenAI는 GPT-5.6 모델을 Sol, Terra, Luna의 세 가지 크기로 출시했다. 이 모델은 복잡한 작업을 더 빠르게 완료하기 위해 여러 에이전트를 병렬로 조정하는 'ultra' 설정을 포함하며, 성능은 Fable이나 Opus보다 낮은 비용으로 더 높다. Terra는 Fable 5보다 약간 높은 성능을 보이고, Luna는 Opus 4.8을 초과하며, 각각 약 1/3의 시간과 약 절반의 출력 토큰으로 작업을 수행한다. 또한, ChatGPT Work와 Codex의 새로운 데스크탑 앱 업데이트가 포함되어 있다.

GPT-5.6 Sol은 Agents' Last Exam에서 53.6의 새로운 최고 점수를 기록하며, Fable보다 약 1/4의 비용으로 더 높은 성능을 제공한다.

LLT: PDE 연산자 학습을 위한 로컬 선형 트랜스포머

LLT(Local Linear Transformer)는 PDE(편미분방정식) 연산자 학습을 위한 새로운 아키텍처로, 선형 글로벌 주의와 지역 공간 혼합을 결합하고 좌표 및 기하학 정보를 포함한다. LLT는 탄성, 소성, 에어포일 유동, 파이프 유동, 다르시 유동 등 여러 PDE 문제에서 평가되었으며, 이전 연구의 다른 신경 연산자 및 트랜스포머 기준선과 비교하여 경쟁력 있는 상대 $L_2$ 오류를 달성했다. 또한, 구조화된 이산화에서 훈련 반복당 벽시계 시간은 Transolver에 비해 1.8배에서 2.5배 감소했다. LLT는 32,186개의 비구조화 메쉬 포인트를 가진 3차원 자동차 공기역학 데이터셋에도 적용되었다.

LLT는 다양한 이산화 및 메쉬 유형에서 PDE 문제에 대해 정확하고 계산 효율적인 연산자를 제공한다.

Elan Barenholtz의 자생적 언어 이론과 Harris의 통합주의

Roy Harris의 통합주의 언어학은 언어가 사전적으로 주어진 세계에 매핑되는 코드가 아니라, 공동 행동을 지향하는 상황적 이중 활동이라고 주장한다. 그러나 통합주의는 기호가 미래의 개방성을 유지하는 구조적 메커니즘과 언어적 및 비언어적 기호 활동 간의 연속성을 충분히 설명하지 못하며, 과거의 통합 기록의 구조적 특성에 대한 자세한 설명이 부족하다. Elan Barenholtz의 자생적 언어 이론은 이러한 간극을 메우며 통합주의를 풍부하게 한다. 이 이론은 Harris가 강조한 이중적 의사소통의 중심인 미래 지향적 개방성을 위한 구조적 메커니즘과 언어와 다른 기호 제작 활동 간의 연속성에 대한 계산적 상관관계를 제공한다.

자생적 언어 이론은 대형 언어 모델(LLMs)이 효과적으로 활용하는 통계적 구조의 본질을 설명한다.

LSTM과 전통 모델을 활용한 감정 분석 연구

소셜 미디어, 특히 트위터는 사람들이 다양한 이슈와 사건에 대한 의견과 감정을 실시간으로 공유하는 공간이 되었다. 감정 분석은 NLP의 중요한 응용 분야로, 사용자 생성 콘텐츠의 대량 유입으로 인해 필수적이 되었다. 이 연구에서는 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 나이브 베이즈, 그래디언트 부스팅, LSTM 네트워크 등 다양한 기계 학습 및 심층 학습 접근 방식을 평가하였다. LSTM 모델은 Kaggle Twitter 데이터셋을 사용하여 전처리 후 최적의 감정 분석 모델을 식별하였으며, 훈련 정확도 90.98%, 테스트 정확도 80.00%, 마이크로 평균 ROC-AUC 점수 0.92를 기록하였다. 이 결과는 LSTM 모델이 전통적인 기계 학습 기법보다 문맥적이고 순차적인 텍스트 측면을 포착하는 데 우수함을 보여준다.

LSTM 모델은 훈련 정확도 90.98%와 테스트 정확도 80.00%를 기록하여 전통적인 기계 학습 기법보다 우수한 성능을 보인다.

Canva, 기업을 위한 신뢰할 수 있는 AI 창작 워크플로우 개발

Canva Pty Ltd.는 기업의 생성적 AI에 대한 우려를 해결하기 위해 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 개발하고 있다. AI 창작 워크플로우는 팀의 콘텐츠 생성 방식을 변화시키며, 편집 가능하고 협업할 수 있는 경험을 통해 생산성을 높이고 있다. 기업들은 사용 용이성과 보안, 규정 준수를 모두 고려한 AI 솔루션을 요구하고 있다.

Canva는 기업의 AI 솔루션에 대한 신뢰성을 높이기 위해 보안과 규정 준수를 중시하고 있다.