AI 뉴스
Epic Games, 디즈니 게임 개발에 AI 활용
Epic Games는 발표되지 않은 디즈니 게임의 코드와 아트를 생성하기 위해 AI를 사용할 계획이다. 이 게임은 원래 3월 출시 예정이었으나 지연되었다. 개발자들은 'AI 우선' 지침을 받아 Anthropic의 Claude와 같은 도구를 사용해야 하며, 모든 아트워크는 '완전한 AI 워크플로우'로 생성될 예정이다.
Epic Games는 AI를 통해 게임 개발 프로세스를 혁신하고 있으며, 이는 코드 작성 방식을 변화시킬 수 있다.
Azure Content Understanding의 사전 구축 분석기: 문서 AI를 위한 도메인 지식 패키징
Azure Content Understanding은 인보이스, 세금 양식, 신원 문서와 같은 일반 문서 유형에서 구조화된 필드를 추출하기 위한 사전 구축 분석기를 제공한다. 이 분석기는 필드 이름, 유형, 필수 속성 등을 정의하는 스키마와 함께 문서 가족에 대한 학습된 지식을 패키징하여, 개발자가 문서 변형을 수집하거나 필드를 라벨링하는 작업 없이도 효율적으로 결과를 적용할 수 있도록 돕는다. 분석기는 추출된 값의 신뢰도 점수와 출처 정보를 제공하여 결과를 안전하게 사용할 수 있도록 한다.
사전 구축 분석기는 필드의 신뢰도 점수와 출처 정보를 제공하여, 비즈니스 규칙과 일치하는지 검증하는 데 도움을 준다.
NVIDIA Run:ai 플랫폼 오픈 소스 공개
NVIDIA는 NVIDIA Run:ai 플랫폼을 오픈 소스 소프트웨어로 공개했다. 이로 인해 고객, 개발자 및 생태계 파트너는 생산 수준의 AI 작업 및 GPU 오케스트레이션 기능에 접근할 수 있게 되었다. 이번 발표는 NVIDIA DSX AI Factory Platform을 확장하며, NVIDIA Run:ai를 오픈 기반으로 설정하여 더 넓은 생태계가 차별화된 솔루션을 제공할 수 있도록 한다.
NVIDIA Run:ai 플랫폼의 오픈 소스 공개는 개발자들이 AI 작업 및 GPU 오케스트레이션 기능을 활용할 수 있는 기회를 제공한다.
Anthropic의 Claude 모델에 대한 새로운 서비스 약관
Anthropic은 Claude 모델에 대한 지속적이고 불필요한 학대 행동을 서비스 약관 위반으로 간주하기로 결정했다. 이와 함께 선전 캠페인, 감시 및 무기 개발에 대한 새로운 제한이 추가되었다. 이러한 변화는 기존 조항을 정리하는 차원에서 이루어졌다. AI 모델의 안전성과 정렬을 원한다면, 긍정적인 상호작용을 훈련 데이터에 포함시키는 것이 중요하다.
Anthropic의 새로운 서비스 약관은 AI 모델에 대한 학대 행동을 금지함으로써, 향후 모델 훈련 시 긍정적인 상호작용을 강조하는 방향으로 나아가고 있다.
Meta의 새로운 모델 Wonder와 Wonder Full 소개
Meta의 새로운 모델 Wonder는 Fable/Astra 클래스 모델로, 가격은 각각 $4/$20 per million tokens이다. Wonder Full은 Opus 5.5에 가까운 성능을 제공하며 현재 Muse Code 구독자 플랜에서만 이용 가능하다. Claude Code Projects는 Pro 및 Max 사용자에게 개방되어 요구사항과 아이디어를 입력하면 Claude가 새로운 스레드를 생성하여 작업을 수행한다.
Wonder 모델은 저렴한 가격으로 개인 에이전트와 통합되어 사용할 수 있어 비용 효율적인 AI 솔루션을 제공한다.
Google DeepMind의 철학자 Henry Shevlin, AI 윤리 문제 다루다
Henry Shevlin은 Cambridge University의 Leverhulme Centre for the Future of Intelligence에서 활동하던 중, Google DeepMind에서 80%의 시간을 보내며 AI 윤리에 대한 질문을 탐구하고 있다. 그는 AI의 자율성과 안전성, 그리고 AI가 인간과의 관계에서 어떻게 행동해야 하는지에 대한 문제를 다루고 있으며, AI 기술의 발전 속도가 학계의 논의보다 빠르다는 점을 지적했다. Shevlin은 LLM의 창의성에 대한 기존의 논의가 기술 발전으로 인해 구식이 되었음을 언급하며, LLM이 특정 분야에서 인간을 초월한 성과를 내고 있다고 설명했다.
Shevlin은 AI의 자율성을 완전히 제한하기보다는, AI가 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 작업을 수행할 수 있도록 하는 것이 중요하다고 강조했다.
Apple, 첫 스마트 디스플레이 HomeView 출시
Apple의 스마트 디스플레이 HomeView가 출시되었다. 이 장치는 스피커 베이스 위에 작은 터치스크린을 장착하고 있으며, 비디오 통화, 사진 표시, 정보 제공을 지원한다. 색상은 실버, 스타라이트, 로즈 핑크, 스페이스 그레이로 제공된다. HomeView는 Apple의 Siri AI 음성 비서를 통해 작동한다.
HomeView는 Siri AI 음성 비서를 통해 사용자에게 정보를 제공하는 기능을 갖추고 있다.
NVIDIA RTX Spark 출시 및 주요 기능
NVIDIA RTX Spark는 최대 128GB의 통합 메모리와 1 페타플롭의 AI 컴퓨팅 성능을 제공하는 새로운 슈퍼칩으로, 게임 PC, 창작 스튜디오, 개인 AI 슈퍼컴퓨터의 기능을 통합한다. RTX Spark 노트북은 10월 16일에 출시되며, GitHub Copilot, Hermes, OpenClaw 등 주요 에이전트 앱이 업데이트되어 보안 및 설정을 개선한다. Adobe의 주요 앱은 최대 2배 성능 향상이 예정되어 있으며, NVIDIA Broadcast 2.3은 새로운 비디오 슈퍼 해상도와 프레임 생성 기능을 추가한다. 또한, RTX Spark에 최적화된 개발 도구와 프레임워크가 제공된다.
NVIDIA RTX Spark는 1 페타플롭의 AI 컴퓨팅 성능을 제공하여 개발자들이 강력한 로컬 AI 에이전트를 활용할 수 있는 기반을 마련한다.
OpenAI의 연구 조직, 인간 노동 8시간당 3.1일의 에이전트 작업 기록
OpenAI의 연구 조직은 2023년 8월 중순 기준으로 인간 노동 8시간당 3.1일의 에이전트 작업을 기록했다. 이는 여름에 인간 노동을 초과한 것으로, 이전에는 총 에이전트 실행 시간이 인간 노동보다 낮았다. 연구원은 하루 600달러 이상의 API 가격으로 추론 비용을 소모하고 있으며, 90번째 백분위수 사용자는 7,000달러를 초과한다. OpenAI는 2026년 9월까지 자동화된 연구 인턴을 목표로 하고 있으며, 현재 시스템은 인간의 지시 하에 잘 정의된 연구 작업을 수행할 수 있다.
OpenAI의 연구 조직이 8시간의 인간 노동에 대해 3.1일의 에이전트 작업을 기록함으로써 연구 생산성이 크게 향상되었음을 보여준다.
GLM-5.3 모델의 사이버 공격 위험과 오픈 모델의 논쟁
Anthropic은 GLM-5.3 모델이 사이버 공격 위험을 초래한다고 주장하며, 이 모델은 8월에 중국의 Z.ai에 의해 공개되었다. 오픈 모델에 대한 논쟁은 AI 안전과 민주화 간의 균형을 찾는 문제로, 닫힌 모델은 웹사이트나 API를 통해서만 접근 가능하지만, 오픈 모델은 다운로드가 가능하여 연구자들이 내부 구조를 분석하고 재훈련할 수 있다. 현재 인공지능 분석 LLM 리더보드에서 상위 8개 모델은 모두 닫힌 모델이며, 오픈 모델은 개발이 몇 달 뒤쳐져 있다.
오픈 모델은 연구자들이 AI 시스템을 이해하고 개선하는 데 필수적이며, 기업은 민감한 데이터를 처리할 때 로컬 모델을 운영하여 보안을 유지할 수 있다.
AI가 암호화 기술을 위협할 수 있는가? 전문가들의 의견
AI의 최근 발전이 암호화 시스템의 보안에 대한 새로운 경고를 촉발하고 있다. a16z crypto의 Liz Harkavy와 스탠포드 암호학자 Dan Boneh, a16z crypto의 Eddy Lazzarin, Justin Thaler가 현대 암호학이 수학적 가정에 의존하는 이유와 OpenAI의 최근 결과가 무엇을 보여주는지, AI의 잠재적 위협이 양자 컴퓨팅과 어떻게 다른지를 설명한다. 그들은 기존의 보안 관행과 암호화 대안이 신뢰할 수 있는 이유를 제공하며, 가정이 실패할 경우 적응할 수 있는 시스템 구축의 중요성을 논의한다.
AI는 연구자와 개발자가 소프트웨어를 보다 안전하게 만드는 데 도움을 줄 수 있다.
LocalLLama의 조언으로 SSD 스트리밍 Qwen Flash Next에 n+2 룩어헤드 예측 구현
Mac Mini M5 64GB에서 SSD 스트리밍을 통해 Qwen Flash Next를 최적화하는 프로젝트에서 LocalLLama의 조언을 받아 토큰 출력을 최적화했다. 현재 인기 있는 방법은 현재 레이어보다 한 레이어 앞서 전문가를 가져오는 룩어헤드 추측기이며, 두 레이어 앞서 전문가를 로드하는 예측 모델을 구축하여 채팅에서 +8%, 코드에서 +4.2%의 성과를 얻었다. 이러한 최적화가 기본 설정에서 더 많은 성과를 낼 수 있다.
n+2 룩어헤드 예측을 통해 채팅 성능이 +8% 향상되었다.
Meta Muse Wonder 및 Muse Wonder Full 출시
Meta Superintelligence Labs(MSL)가 Muse Wonder(코드명 'Watermelon')와 Muse Wonder Full 모델을 출시했다. Muse Wonder는 빠른 프론티어 모델로, Muse Wonder Full은 더 큰 모델로, 두 모델 모두 1M의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 입력 비용은 $4/M, 출력 비용은 $20/M이다. Muse Wonder는 Meta Model API와 Muse Code를 통해 이용 가능하며, Muse Wonder Full은 Muse Code 구독자만 사용할 수 있다. Wonder Full은 다양한 벤치마크에서 성능이 향상되었으며, 특히 Terminal-Bench 4.0에서 33%에서 57%로 증가하는 등 여러 평가에서 상위권에 랭크되었다.
Muse Wonder Full은 다양한 벤치마크에서 성능이 향상되어, 특히 Terminal-Bench에서 33%에서 57%로 증가했다.
AI 연구소가 폐업한 스타트업의 데이터를 구매하고 있다
Keelan Miskell은 자신의 암호화폐 스타트업의 데이터를 판매하여 약 25,000달러를 벌었고, Google, Notion, Figma, Slack의 작업 공간 데이터에 대해 약 15,000달러를 받을 예정이다. SimpleClosure는 이러한 데이터 판매를 중개하는 회사로, 2026년까지 스타트업에 1천만 달러 이상을 반환할 것으로 예상하고 있다. AI 연구소는 폐업한 기업의 데이터를 활용하여 AI 모델 훈련에 필요한 다양한 상황을 반영한 데이터를 찾고 있으며, 최근에는 Google이 Spirit Airlines의 데이터를 1천만 달러에 구매한 사례도 있다.
SimpleClosure는 2023년 4월부터 데이터 판매 서비스를 추가했으며, AI 연구소는 이러한 데이터를 통해 더 나은 모델 훈련을 할 수 있다.
Machine Learning 튜토리얼 및 워크숍 안내
Machine Learning 튜토리얼 및 워크숍이 10월 17일 토요일부터 시작된다. 이 워크숍은 매주 강의 및 실습 세션으로 진행되며, 첫 강의는 오후 3시부터 5시까지 CEST(UTC + 2) 시간에 열린다. 커리큘럼은 전통적인 머신러닝, 딥러닝 소개, 그래프 머신러닝으로 구성되어 있다. 참가자는 Python 코딩 능력과 numpy, matplotlib 같은 라이브러리 사용법을 알고 있어야 하며, 미적분학 I의 기본 지식이 필요하다.
이 워크숍은 머신러닝에 대한 기초부터 심화 내용까지 다루며, Python과 관련 라이브러리 사용 능력을 향상시킬 수 있는 기회를 제공한다.
NVIDIA, 프랑스 스타트업에 대한 신규 투자 발표
NVIDIA는 프랑스의 스타트업 생태계에 대한 투자를 확대하고 있으며, Doctolib, Entalpic, Genesis AI, Pigment에 대한 신규 투자를 발표했다. Doctolib는 의료 전문가의 업무를 지원하는 에이전트를 개발하고, Entalpic은 반도체 제조를 위한 고급 소재 공학을 가속화한다. Genesis AI는 일반 목적의 로봇을 개발하며, Pigment는 기업의 성과 예측 및 의사결정을 지원하는 계획 플랫폼을 구축하고 있다. 또한, 프랑스 기업들은 NVIDIA 기술을 통해 에이전틱 인프라를 확장하고 있으며, Bull은 2028년까지 NVIDIA Vera Rubin Ultra NVL72 시스템을 생산할 계획이다.
AI를 활용한 게임 및 소프트웨어 리버스 엔지니어링
한 사용자가 AI를 이용해 게임과 소프트웨어를 리버스 엔지니어링하는 모더들에 대해 언급하며, AMD Radeon 사용자로서 AI로 생성된 오픈 소스 CUDA 구현을 보고 싶다는 의견을 밝혔다. 그는 NVIDIA에 대한 반감을 표현하며 CUDA 코어를 사용해 리버스 엔지니어링을 시도하는 것에 대한 아이러니를 지적했다.
AI로 생성된 오픈 소스 CUDA 구현은 AMD Radeon 사용자들에게 새로운 개발 기회를 제공할 수 있다.
토스 AI Platform의 GenAI Portal과 Gateway 기능
토스 AI Platform은 서비스 팀이 사용할 모델과 데이터 처리 범위를 정하고, 예상 비용과 처리 용량을 검토하는 과정을 간소화하는 플랫폼이다. GenAI Portal은 모델 사용 신청과 설정을 관리하며, GenAI Gateway는 요청을 처리한다. 사용자는 모델별 가격과 사양을 비교할 수 있으며, 프로젝트 단위로 권한과 비용을 관리한다. 데이터 등급에 따라 민감한 정보를 구분하고, 요청 시 가드레일로 입력을 검사하여 개인정보 보호를 강화한다.
GenAI Portal은 서비스 팀이 모델 사용을 신청하고 관리할 수 있도록 하여, 효율적인 서비스 개발을 지원한다.
Anthropic이 GLM을 위한 무료 홍보를 다시 진행 중
Anthropic이 GLM에 대한 무료 홍보를 진행하고 있다는 내용이 Reddit에서 언급되었다. 관련된 연구 결과는 Anthropic의 공식 웹사이트에서 확인할 수 있다.
Origin App Marketplace, 20개 앱 통합 및 공개 제출 시작
Origin은 Cloudflare, Linear, Sentry, Socket Security 등과 파트너십을 통해 배포, CI, 코드 리뷰, 보안, 모니터링, 프로젝트 관리에 대한 20개 이상의 앱과 통합되었다. 이제 개발 도구를 만드는 팀은 Origin에 앱을 공개 제출할 수 있다. 배포 관련 앱으로는 Cloudflare, Netlify, Render, Spacelift, Vercel이 있으며, CI 관련 앱으로는 Buildkite, CircleCI, CloudBees 등이 포함된다. 앱 제출을 위해서는 네임스페이스에서 앱을 생성하고 Origin API에 맞춰 구축해야 하며, 앱을 공개한 후 제출할 수 있다.
Origin App Marketplace에 앱을 제출하면 개발자 도구의 가시성을 높일 수 있다.
Meta AI의 새로운 모델 llm-meta-ai 0.2 출시
Meta AI가 새로운 모델 'Muse Wonder'와 'Muse Wonder Full'을 출시했다. 이 모델은 Meta의 첫 번째 Fable 클래스 모델로 보이며, Artificial Analysis에 따르면 Muse Wonder (Max)는 GPT-6.1 Sol과 동등한 성능을 가진다. llm-meta-ai 플러그인이 새로운 모델에 맞게 업데이트되었으며, Muse Wonder의 여섯 가지 추론 수준에 대한 결과도 제공된다. Meta AI는 매달 새로운 모델을 출시하고 있으며, 각 모델 간의 개선 사항은 눈에 띈다.
Muse Wonder (Max)는 GPT-6.1 Sol과 동등한 성능을 가진 모델로, 개발자들이 이 모델을 활용하여 더 나은 AI 응용 프로그램을 개발할 수 있는 가능성이 있다.
OpenAI, 세 명의 안전 연구원 해고
OpenAI는 Tomek Korbak, Mikita Balesni, Jasmine Wang 세 명의 안전 연구원을 해고했다. 이들은 회사의 민감한 정보를 부적절하게 처리한 혐의를 받고 있으며, 해고 이유가 안전 옹호 때문이라고 주장하고 있다. OpenAI는 이들이 신뢰를 위반했다고 주장하지만, 구체적인 설명은 제공하지 않았다. 이 사건은 외부에서 연구원들의 주장을 지지하는 의견이 많아 신뢰도 하락을 초래할 것으로 보인다.
OpenAI는 세 명의 연구원이 안전 문제에 대한 우려를 제기한 것과는 무관하게 해고했다고 주장하고 있다.
메타 Muse, 개인 AI 에이전트 개발 과정 공개
메타의 최고 AI 책임자 알렉산드르 왕은 개인 AI 에이전트 Muse의 개발 과정을 설명했다. 첫 프로토타입은 1~2주 만에 완성되었고, 제품 출시까지는 7개월이 소요되었다. 개발 과정에서 가장 많은 시간은 새로운 기능 개발보다는 사용자가 기존의 기능을 신뢰하고 맡길 수 있도록 하는 데 투자되었다.
Muse는 개인 비서 기능을 통해 사용자가 이메일 관리와 같은 작업을 AI에 맡길 수 있도록 설계되었다.
서치 서울 2026에서 발표된 GEO와 온톨로지의 중요성
9월 3일과 4일 서울에서 열린 ‘서치 서울 2026’에서 최윤희 아티언스 본부장이 GEO(생성형 AI 검색 최적화)에 대한 발표를 진행했다. GEO는 생성형 AI가 브랜드나 제품을 언급하게 만드는 최적화 작업으로, 콘텐츠 생산이 AI 검색 가시성을 확보하기 위한 경쟁으로 변질되고 있다는 문제를 지적했다. 최 본부장은 콘텐츠 함정의 위험성을 강조하며, 단순히 콘텐츠를 많이 생산하는 것이 브랜드 목표 달성에 도움이 되지 않을 수 있음을 경고했다.
GEO는 생성형 AI가 사용자 질문에 답할 때 자사 브랜드를 언급하게 만드는 최적화 작업으로, 콘텐츠 생산의 방향성을 재고할 필요가 있다.