AI 뉴스
Figma CFO Praveer Melwani, AI가 재무 기능을 바꾸는 방식 설명
Figma CFO Praveer Melwani는 재무팀이 지난달 실적을 맞추는 역할에서 벗어나 회사가 다음에 무엇을 할지 판단을 돕는 역할로 옮겨가고 있다고 말한다. 그는 반복 업무를 자동화해 재무팀이 고객 이해, 실험 운영, 전략 수립에 더 많은 시간을 쓰게 되었다고 설명한다. Figma 내부에서는 채권 회수와 비용 분석부터 M&A 실사까지 AI를 활용하고 있다. 기업개발(corp dev) 팀은 AI로 제품을 프로토타이핑하고, Figma 리더들이 투자 메모에 어떻게 이의를 제기할지 시뮬레이션한다. 기사는 AI 'slop'(저품질 결과물)이 실제 위험이라는 점, 자체 개발과 외부 도입을 어떻게 가를지에 관한 Figma의 기준, 성공한 내부 실험을 일회성 에이전트에서 안정적인 인프라로 바꾸려면 중앙화된 시스템 계층이 필요하다는 점도 다룬다. 채용 측면에서 Praveer가 보는 기준은 AI를 쓸 수 있는지가 아니라 사업을 이해하고, 결과물을 검증하며, 명확하게 소통하고, 사고를 외주 주지 않으면서 자동화를 쓸 수 있는지다.
인튜이트 CEO 사산 고다르지, 회계와 AI 전환을 말하다
Stratechery의 벤 톰슨이 인튜이트 CEO 사산 고다르지와 나눈 인터뷰가 공개됐다. 인튜이트가 AI 패러다임 전환 속에서 회계사를 고객 채널로 삼아 어떻게 시장을 넓힐지가 핵심 주제다. 고다르지는 이란 테헤란에서 태어나 아홉 살에 미국으로 건너갔고, 올랜도에서 자라며 전기공학을 공부했다. 이후 지멘스와 허니웰, Invensys를 거쳐 2004년 인튜이트에 합류했고 2019년 CEO가 됐다. 기사는 그가 사업부를 거치며 쌓은 제너럴리스트 경험과 인튜이트의 44년 역사를 함께 다룬다. 인터뷰에서는 Quicken에서 QuickBooks로의 전환, TurboTax 사업, 그리고 회계사가 인튜이트의 가장 중요한 고객 확보 채널이라는 점이 논의됐다. 톰슨은 인튜이트가 파괴(disruption)를 겪고 있는 것 아니냐는 질문을 던졌고, 고다르지는 회사가 오히려 시장을 키울 위치에 있다고 답했다. 기사는 Credit Karma와 Mailchimp 인수, 과거의 비즈니스 모델 변화 관리, 앞으로 바뀌어야 할 점도 다룬다.
OpenAI 자율 사이버 파이프라인, Linux 커널 권한 상승 취약점 948건 패치 생성
OpenAI는 취약점 발견·익스플로잇·패치를 자동으로 수행하는 파이프라인으로 Linux 커널의 로컬 권한 상승(LPE) 취약점 948건을 검증하고 패치를 만들었다고 밝혔으며, 총 API 비용은 약 120만 달러였다. 에이전트가 최소 10개의 새로운 Linux 익스플로잇 기법을 발견했다고 밝혀 주목된다. 이 실행은 아직 공개되지 않은 사이버 모델로 한 번에 진행됐다. OpenAI는 연구원이 보통 1년에 약 20개의 Linux LPE를 찾는다고 설명하며, 이번 실행이 일주일 만에 약 1,000개를 찾고 토큰 약 100만 달러를 사용했다고 비교했다. Greg Brockman은 취약점 하나당 약 1,000달러라고 언급했다. 기사에 따르면 OpenAI는 Linux 메인테이너 및 Patch the Planet 파트너와 함께 보고서와 패치를 진행하고 있다. 기사에는 비용 비교도 실려 있다. 한 비교에서는 GPT‑5.6 Sol이 2026년 7월 약 50만 달러로 166개 취약점을 찾았다고 정리했으며, 한 댓글러는 실제 내부 비용이 API 정가보다 훨씬 낮을 것이라고 추정했으나 이는 검증되지 않은 추정이라고 기사에 명시돼 있다. 이번 실행의 모델은 루머로 언급된 GPT‑6.2 Sol 및 Astra와는 별개다.
OpenAI 파이프라인이 Linux 커널 LPE 취약점 948건을 약 120만 달러 API 비용으로 처리한 수치는 보안 점검 자동화의 비용 기준점으로 참고할 만하다.
네이버 D2, 주간보고 자동화 도구 worklog-system 구축 경험 공개
네이버 D2가 NAVER Engineering Day 10th에서 발표한 세션을 공개했다. 업무 기록을 수집해 TODO와 회의록을 남기는 worklog-system을 소개하며, AI 시대에 개인 업무 기록을 자동으로 모으는 방식을 다룬다. 발표는 본인의 업무 기록을 수집하고 TODO 및 회의록을 기록하는 시스템을 설명한다. 이 도구를 만들며 부딪힌 문제 세 가지를 차례로 다루는데, 첫째는 기억이 아니라 기록에서 주간보고를 모으는 방법이다. 둘째는 재택과 사무실을 오가며 여러 기기와 VPN 환경에서 기록을 빠짐없이 모으는 구조다. 기사에 제시된 구체적인 수치나 성능 비교, 향후 계획은 확인되지 않는다.
기억이 아닌 기록에서 주간보고를 모으는 worklog-system의 접근은 여러 기기와 VPN이 섞인 근무 환경에서 업무 기록을 자동화하려는 개발자에게 참고가 된다.
Cursor, 클라우드 에이전트로 만든 앱을 링크 하나로 배포하는 기능 공개
Cursor가 클라우드 에이전트에게 앱 제작을 요청하면 웹 앱 scaffold, Postgres 데이터베이스, Cursor SSO 인증, 호스팅까지 한 번에 구성해 실제 링크로 공유할 수 있는 기능을 내놓았다. 로컬에만 머물던 사내 도구를 팀원과 바로 나눌 수 있게 된 점이 핵심이다. 개발자는 클라우드 에이전트를 시작하고 앱을 만들고 싶다고 명시하면 된다. Cursor는 웹 앱을 scaffold하고 필요하면 Postgres 데이터베이스를 띄우며, Cursor SSO 뒤에 인증을 설정하고 호스팅을 프로비저닝한다. 데이터 웨어하우스 같은 외부 시스템 연결이 필요하면 필요한 secret을 요청한다. 게시 시에는 고유 도메인을 고르면 라이브 링크가 발급된다. 배포는 Cursor Origin과 GitHub의 새 저장소 또는 기존 저장소에서 가능하며, GitLab 등 다른 git 제공자 지원은 준비 중이라고 밝혔다. 게시 전에는 secret이 앱 파일에 노출되었는지 등을 점검하는 결정론적·에이전트 기반 보안 검사가 실행되고, 통과하고 사용자가 명시적으로 게시해야만 공개된다. 팀 관리자는 팀의 모든 앱과 secret을 확인하고, 자체 규칙을 보안 검토에 추가하거나 게시를 승인·차단하고 앱을 게시 취소할 수 있다. 공유는 특정 사용자, 그룹, 팀 전체 단위로 Cursor 로그인 뒤에서 이루어지며, 개인 플랜에서는 공개 공유도 가능하다. 또한 스크립트나 Grok Bot이 앱을 쓰도록 Cursor API key를 발급할 수 있다. 이 기능은 클라우드 에이전트가 활성화된 모든 유료 플랜에서 사용할 수 있다고 기사는 밝히고 있다. Cursor 내부에서는 영업, 운영, 법무, 재무, 엔지니어링 팀이 이벤트 등록 도구, 고객용 멀티미디어 프레젠테이션, 신규 입사자 온보딩 경험, 영업 파이프라인 대시보드, 엔지니어링 서비스 포털 등을 만들고 있다고 소개했다.
Cursor 클라우드 에이전트가 Postgres 데이터베이스, Cursor SSO 인증, 호스팅을 자동 구성하고 게시 전 secret 노출 검사를 거치는 흐름은, 사내 도구를 만드는 개발자가 인프라 설정과 보안 점검을 직접 맡지 않고도 팀 단위로 배포할 수 있다는 의미다.
미국 선거에서 데이터센터 규제 법안 대부분 통과, 반AI 후보 당선
Redbud Consulting이 집계한 결과, 10개 주에서 데이터센터 제한을 목표로 한 44개 주민투표 중 38건이 통과됐다. 여기에는 수십 건의 모라토리엄과 금지안이 포함됐다. 분석가들은 이 조치들이 이미 건설 중이거나 2027년까지 승인된 데이터센터에는 영향을 주지 않고, 주로 2028년 예정 프로젝트에 영향을 줄 것으로 봤다. 통과된 법안 중 데이터센터 추진을 허용한 것은 하나뿐이었으며, 노스다코타주의 한 도시에서 데이터센터 개발자가 확장 또는 신규 프로젝트를 제안할 때 독립 검토 비용을 부담하고 공개 청문회를 열도록 한 내용이었다. 아울러 데이터센터 용량을 가장 많이 확충 중인 주요 주에서 AI 규제 강화를 공약한 후보들도 당선됐다.
프론티어 LLM이 신경망 가중치를 직접 읽고 쓰는 'Weight-Space Programming' 재현 결과와 논쟁
여러 연구 그룹이 프론티어 LLM이 그래디언트 학습이나 도구 없이 작은 신경망의 가중치를 직접 생성·편집할 수 있다는 결과를 재현했다. 모델 세대에 따라 능력 차이가 커서 주목받고 있다. MIT 실험을 재현한 Alex Krentsel은 최신 모델이 생성한 Breakout 네트워크가 RL로 학습한 기준선의 최대 22배 점수를 기록했다고 보고했다. Hugging Face는 오픈소스 AI 연구 하네스 ML Intern으로 논문을 재현하고 모델과 데모를 공개했다. Astra는 GPT-6 Astra가 Qwen3.5-0.8B의 가중치 131,072개를 역전파 없이 편집해 MATH-500 점수를 7.9%에서 48.1%로 올렸다고 주장했으나, 중국어 커뮤니티 Zhihu의 로그 재구성에서는 개선 폭이 헤드라인보다 좁았다. 수정된 579개 답변 중 576개는 원래 32K 토큰 한도에 걸려 반복 루프에 빠진 답변이었고, 1,152개 보류 문제에서 정확도는 10.6%에서 60.4%로 올랐다. 비판도 제기됐다. 적절한 기준선이 없다는 지적, Qwen 결과는 재귀적 자기개선이 아니라 버그 수정에 가깝다는 지적, 벤치마크에 가중치를 직접 맞추면 사실상 의미가 없다는 지적이 나왔다. Simon Willison은 노트북에서 Qwen 3.8 27B로 같은 실험을 45분 이상 걸려 재현했다고 보고했다.
Hugging Face가 ML Intern으로 재현하고 모델과 데모를 공개해, 개발자가 직접 가중치 편집 실험을 검증해 볼 수 있다.
텍사스 민주당 승리로 AI 데이터센터 확장에 제동 우려, 주지사 당선인 전면 모라토리엄 추진
텍사스는 미국에서 가장 빠르게 성장하는 데이터센터 시장이자 빅테크 AI 대규모 구축의 중심지였으나, 이번 중간선거에서 민주당 제임스 탈라리코(상원)와 지나 히노호사(주지사)가 당선되며 상황이 바뀔 수 있게 됐다. 히노호사는 데이터센터 세액 감면을 지지했던 과거와 달리 선거 운동 중 전면적인 모라토리엄을 주장해 왔다. Abbott 주지사는 9월 21일 주요 주 규제 기관에 데이터센터 허가 중단을 지시했고, 업계 패널들은 기존 프로젝트가 지연되고 신규 프로젝트는 아예 멈출 수 있다고 예상했다. Stargate Frontier(Shackelford 카운티)는 1,820메가와트 규모로 계획되어 텍사스에서 현재 가동 중인 최대 데이터센터의 두 배 이상이며, Nexus Hubbard는 주로 Anthropic을 위해 6,400메가와트 규모로 건설 중이다. 기사는 선거 결과가 여러 주 투표에서도 드러난 데이터센터 반대 흐름의 일부라고 짚었다. 기사는 지역 카운티 결과가 엇갈린다는 점도 전했다. 데이터센터 건설이 몰린 달라스 인근 카운티는 민주당으로 기울었지만, 허가 신청이 가장 많은 Ellis 카운티는 Abbott와 Paxton에게 표를 줬다. 프로젝트가 결정되는 과정이 시·카운티·주 정부의 상호작용에 달려 있어 주 차원의 전면 금지는 지역 반발과 건설 노조의 이견에 부딪힐 수 있다고 기사는 밝혔다.
Stargate Frontier(1,820MW)와 Nexus Hubbard(6,400MW) 같은 대형 프로젝트의 허가가 중단되면 AI 학습 인프라 일정과 자금 조달에 직접 영향이 생긴다.
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations에서 결정 모델(decision model) 연결하기: Jev와 Strands Decider 2B 활용
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations의 코드 기반 평가기(code-based evaluator)에 TypeSafe의 호스팅 결정 모델 Jev와 오픈소스 Strands Decider 2B를 연결하는 방법이 소개됐다. 결정 모델은 고정된 선택지에 대해 보정된 확률을 반환해 에이전트 평가의 점수 단계에 쓸 수 있다. 결정 모델은 자유 형식 텍스트 대신 미리 정의된 답변들에 대한 확률 분포를 반환하는 작은 특화 모델이다. 기사는 결정 모델이 지원하는 질문 유형으로 noul(예/아니오 질문, 0~1 사이 확률 반환), choice(최대 255개 선택지 중 선택, 전체 분포와 신뢰도 반환), score(2~10단계 순서형 척도, 확률 가중 점수와 신뢰도 반환)을 제시한다. AgentCore Evaluations는 15개의 기본 평가기와 LLM-as-a-judge 또는 코드 기반 형태의 사용자 정의 평가기를 지원하며, 코드 기반 평가기는 AWS Lambda 함수에서 외부 모델이나 API, 결정 모델을 호출할 수 있다. 결정 모델은 LLM 평가기를 대체하기보다 좁고 명확한 검사를 위한 선별 계층으로 쓰도록 설명되어 있다. 예를 들어 에이전트가 요청을 거부했는지, 응답이 주제를 벗어나지 않았는지처럼 한눈에 답할 수 있는 판단에 적합하며, 기본 평가기는 설명을 제공하는 심층 평가에 활용한다.
AgentCore Evaluations의 코드 기반 평가기 Lambda 안에서 Jev 또는 Strands Decider 2B를 호출해 noul·choice·score 질문의 확률 결과를 평가 결과로 변환하는 방식을 참고할 수 있다.
오픈 모델 추론 시장 규모 추정: Fireworks 일일 토큰 4,000억 이상, Google 플랫폼 토큰량과 비교
Interconnects의 Nathan Lambert가 오픈 모델 추론 시장의 규모를 Baseten, Fireworks, Together AI 등 오픈 모델 추론 스타트업의 공개 토큰량과 OpenRouter의 오픈 모델 토큰 비중으로 추정했다. 기사는 이 시장이 거의 지수적으로 성장하고 있으며 닫힌 모델 사업자와의 규모 차이를 가늠할 수 있다고 전한다. 기사는 오픈 모델 채택 지표가 플랫폼 지표, 스타트업의 마케팅 지표, 불완전한 공개 평가 등으로 부정확하다는 점을 전제로 한다. 이 가운데 추론 스타트업들의 공개 토큰 볼륨을 로그 스케일로 정리한 결과 근사 지수 성장을 보였고, GLM 5.2의 단계적 상승 이후 증가폭이 더 커졌다. Fireworks는 첫 기업 컨퍼런스에서 고객의 커스터마이즈 모델에 하루 40T(4조) 토큰 이상을 서빙한다고 밝혔으며, 이 수치는 해당 버티컬이 올해 여름 이후 2배 넘게 성장했다는 설명과 함께 제시됐다. 저자는 이 수치를 닫힌 모델이나 하이퍼스케일러와 비교하기 위해 Google이 실적 발표에서 공개하는 플랫폼 및 API 전체 토큰량을 같은 차트에 겹쳐 놓았다. 기사는 하이퍼스케일러(Amazon Bedrock, Azure 모델 가든)도 상당한 점유율을 가질 가능성이 있으나 모델 범주별 사용량은 공개되지 않아 추정에서 제외되었다고 밝힌다.
Fireworks가 하루 40T 토큰 이상을 고객 커스텀 모델에 서빙한다고 밝힌 만큼, 오픈 모델 추론 인프라 선택 시 서빙 규모와 사용량 추이를 Baseten, Together AI 등과 비교해 볼 근거가 된다.
Amazon Quick Smart Approvals, 정책 범위 안에서 적격 작업을 자동 검토하고 나머지는 사용자에게 반환
Amazon Quick의 Smart Approvals는 기존 제어 정책 안에서 적격 작업을 요청과 대조해 자동 승인하거나 사용자에게 돌려보낸다. 권한을 추가로 부여하지 않으며 필수 사람 승인도 제거하지 않는다. Quick은 자동 검토 전에 Custom Permissions, Quick Guardrails, 커넥터 작업 권한, 사용자 설정을 기준으로 각 작업을 평가한다. 거부된 작업은 계속 거부되고 필수 사람 승인 항목은 그대로 적용된다. Smart Approvals가 켜져 있어도 사용자 설정이 "Ask each time"이고 다른 제어가 사람 승인을 요구하지 않을 때만 작업이 적격이 된다. 관리자는 Custom Permissions로 Smart Approvals 사용 대상을 정하며, 기본값은 켜짐이고 deny-by-default 프로필에서는 명시적으로 허용해야 한다. 사용자는 자신의 설정을 끌 수 있으며 이 선택은 대화와 예약 실행 전반에 적용되고 계정 수준 설정으로 다시 켤 수 없다. 적격 작업은 별도 모델인 분류기(classifier)가 사용자 요청과 제한된 대화 맥락을 기준으로 검토한다. 작업이 하는 일, 데이터가 가는 곳, 영향을 받는 사람을 살피며 연결된 소스에서 만든 사용자의 지식 그래프를 참조해 수신자가 보고 체계 안에 있는지 등을 파악한다. 자동 승인은 검토한 정확한 작업과 파라미터에만 한 번 적용되고 지속 권한을 주지 않는다. 분류기가 승인하지 않은 작업, 시간 초과, 기타 검토 실패는 사용자에게 돌아가며 자동 승인이 되지 않는다. 기사는 분류기가 실수할 수 있으므로 민감한 데이터를 이동하는 작업은 커넥터 작업 권한으로 항상 사람 승인을 받아야 한다고 밝힌다.
커넥터 작업 권한으로 민감 데이터 이동 작업을 항상 사람 승인 대상으로 지정하면, Smart Approvals가 적격으로 분류하더라도 Quick의 기존 승인 경계를 유지할 수 있다.
AWS, 프로덕션 AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 4계층 구조와 Deep Insight 구현 사례 공개
AWS Machine Learning Blog가 데이터 분석·보고서 생성 같은 프로덕션 AI 에이전트의 컨텍스트 관리 방법을 4개 계층으로 정리해 공개했다. 오픈소스 멀티 에이전트 솔루션 Deep Insight에 적용해 쓰기·실행 도구로 스크립트당 컨텍스트 토큰을 약 95%, 온디맨드 스킬 로딩으로 시스템 프롬프트를 약 97% 줄였다고 밝혔다. 기사는 200K 토큰 컨텍스트 창도 실제 작업에서는 몇 분 만에 소진될 수 있다고 설명한다. 예시로 "매출 데이터를 분석해 DOCX 보고서를 만들라"는 요청은 데이터 로딩(5분), 카테고리별 분석(3분), 시계열 차트 5개 생성(10분), 통계 검증(3분), 최종 보고서 생성(5분)을 거치며 15분 동안 150K 토큰 이상을 쓴다고 제시한다. 이 문제를 풀기 위해 Anthropic의 엔지니어링 가이드와 Strands Agents SDK 기능을 바탕으로 네 계층을 정의했다. 1계층은 멀티 에이전트 아키텍처로 컨텍스트를 격리하고, 2계층은 프롬프트로 출력과 행동 규칙을 제어하며, 3계층은 무거운 내용을 파일시스템으로 외부화하고, 4계층은 독립 검증 에이전트와 안전장치로 오류를 잡는다. Deep Insight는 Strands Agents SDK, Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore 위에서 구현됐다. 이 시리즈의 3편은 Amazon VPC 안의 보안 사설 네트워크에 에이전트를 배포하고 운영하는 방법을 다룰 예정이라고 기사는 밝힌다.
Deep Insight의 쓰기·실행 도구는 스크립트당 컨텍스트 토큰을 약 95% 줄이고, 온디맨드 스킬 로딩은 시스템 프롬프트를 약 97% 줄이므로, Strands Agents SDK 기반 에이전트를 만드는 개발자는 이 두 수치를 기준으로 토큰 비용을 점검해볼 수 있다.
Indegene, NEXT UDP 안에 LLM 기반 Data Quality Agent 구축해 생명과학 기업 데이터 품질 관리 자동화
Indegene이 AWS 위에 구축한 NEXT Unified Data Platform(NEXT UDP) 내 LLM 기반 Data Quality Agent를 소개한다. 이 에이전트는 문맥을 반영한 데이터 품질 규칙을 생성·검증하고 실행 가능한 SQL과 Python 코드를 만들며, 중앙 집중형 human-in-the-loop 거버넌스 아래에서 동작한다. 기사에 따르면 기존 데이터 품질 프로그램은 기술 규칙과 비즈니스 규칙의 소유가 나뉘어 있다는 문제가 있다. 기술 규칙은 HCP ID의 null 여부, 형식, 유일성, 참조 레코드 매핑 같은 구조적 정합성을 확인하고, 비즈니스 규칙은 territory 내 제품 시장 점유율 합계가 100%인지, HCP의 처방 활동이 전문 분야와 자격 기준에 맞는지를 확인한다. 기술 규칙은 코드에, 비즈니스 규칙은 용어집과 SOP에 흩어져 있어 정렬과 거버넌스가 어렵다고 짚는다. NEXT UDP는 데이터 수집, 변환, 데이터 품질, 거버넌스, 메타데이터 관리, 분석을 하나의 플랫폼에 묶으며, Data Ingestion, Data Quality, Orchestration, Data Catalog, SQL Bot Generator 등의 독립형 AI 에이전트를 제공한다고 소개한다. 기사는 이를 통해 파편화된 엔터프라이즈 데이터를 신뢰할 수 있는 단일 원천으로 통합하고, 도메인 전반의 데이터 품질과 거버넌스를 표준화하며, 메타데이터 가시성·계보·추적성을 개선하고, 데이터 엔지니어링 워크플로의 수작업을 줄이는 것을 목표로 한다고 밝힌다. 기사는 Indegene이 생명과학 분야에서 전 세계 상위 20개 바이오파마 기업을 고객으로 두고 있으며, 규제가 엄격한 워크플로를 AI 내장 플랫폼과 거버넌스 운영 모델로 지원한다고 설명한다. 이 글은 AWS Machine Learning Blog에 Shravan K S(Indegene Limited)와 공동 작성된 것이다.
NEXT UDP의 Data Quality agent가 기술 규칙(null, 형식, 유일성, 참조 무결성)과 territory 시장 점유율 합계 같은 비즈니스 규칙을 함께 다루는 구조를 보면, 데이터 품질 규칙을 SQL과 Python으로 자동 생성하고 검증하는 방식을 자사 파이프라인에 적용할 때 참고할 만하다.
CVPR 2027, 저자당 논문 제출 상한을 25편으로 설정 - 레딧 r/MachineLearning 논쟁
CVPR 2027 가이드라인은 저자 한 명당 최대 25편까지만 제출하도록 정하고, 초과분은 프로그램 위원장이 desk-reject(접수 거부)한다고 명시했다. 레딧 r/MachineLearning의 한 게시자는 이 상한이 AI 도구로 논문을 대량 생산하는 현 상황에 비해 지나치게 많다고 지적했다. 게시자는 AI로 생성한 저조한 품질의 논문을 여러 편 던져 그중 일부가 느슨한 리뷰어를 만나 채택되는 경우를 우려했다. 그는 제1저자 제출을 2~3편으로 제한하면 연구자들이 제1저자 자격을 더 중시하게 되고, 제출 수가 줄어 리뷰어 부담도 크게 낮아질 것이라고 주장했다. 게시자는 일부 국가와 기관에서 학계 경력과 보상 체계를 위해 A* 학회 게재 실적을 쌓으려는 경쟁이 과열되고 있다고 언급하며, 학회 측이 이런 윤리 문제를 얼마나 인식하고 있는지 물었다. 글에는 학회 측의 공식 답변은 포함되어 있지 않다.
CVPR 2027 가이드라인의 저자당 25편 상한과 초과 논문의 desk-reject 방침은 대량 제출 전략을 직접 겨냥하므로, 학회에 투고하는 연구팀은 제출 편수 계획을 이 기준에 맞춰 점검할 필요가 있다.
Cloudflare, 개인 에이전트 트래픽 분석과 에이전트별 접근 정책 기능 출시
Cloudflare가 개인 에이전트(personal agent)가 사이트에 접근하는 방식을 보여주는 분석 기능과, 에이전트별로 허용·차단을 나누는 접근 정책을 출시했다. 사이트 운영자는 자동화 트래픽이 사업에 도움이 되는지 위험인지 판단하고, 필요한 에이전트만 받아들일 수 있게 됐다. Security Analytics의 Bot Analysis 차트에 Verified Bot, Likely Human, Likely Automated, Automated와 나란히 Personal Assistants 카테고리가 추가됐다. Top statistics의 Personal Assistants 위젯은 사이트를 방문하는 에이전트와 각 에이전트가 보내는 요청 수를 보여주며, 특정 에이전트를 필터링하면 요청 경로, 응답 상태 코드, 출처 네트워크가 함께 갱신된다. Account Abuse Protection(현재 early access)을 쓰는 사이트는 각 에이전트가 대표하는 사용자와 로그인·가입 이벤트에서 개인 에이전트 요청 여부를 확인할 수 있고, 사용자별 계정 개요에서 해당 계정을 대신하는 에이전트 목록을 볼 수 있다. 공격자가 특정 계정에서 에이전트를 악용하는 것으로 보이면 Hashed User ID에 대한 WAF 규칙으로 그 계정만 제재할 수 있어, 같은 에이전트를 쓰는 다른 사용자에게는 영향을 주지 않는다. 접근 정책은 기존 AI bot 정책을 확장해 Security Settings에서 설정한다. 설정 이름은 'AI Crawler and Agent access policies'로 바뀌었고, 전체 Agents 정책을 정한 뒤 지원되는 개인 에이전트마다 Allow (do not block), Block on pages with ads, Block 중 하나를 고를 수 있다. Search와 Training 정책은 그대로 유지된다. 기사는 광고 수익 여부를 묻는 온보딩 단계에서 권장 정책을 맞춘다고 밝혔고, 한 퍼블리셔는 독자가 기사를 찾도록 에이전트를 허용하고 다른 퍼블리셔는 광고가 콘텐츠를 지원하는 페이지에서 같은 에이전트를 차단할 수 있다고 예시를 들었다. Cloudflare는 다음 단계로 사용자 맥락 전달, 평판 평가, 문제 발생 시 책임 소재를 프라이버시를 고려해 다루겠다고 밝혔다.
Security Analytics의 Personal Assistants 필터와 Agents 정책의 Allow / Block on pages with ads / Block 옵션으로, 특정 개인 에이전트별로 사이트 접근을 나눠 관리할 수 있다.
Gemma 4 26B-A4B MoE 모델에서 전문가 8개만 남겨 가중치 85%를 제거한 실험
작성자는 Gemma 4 26B-A4B MoE 모델을 원래 크기의 15%로 줄였고, 특정 분류 작업에서 원본과 92% 일치했다고 밝혔다. 온디바이스 LLM을 24시간 돌리는 앱의 메모리와 에너지 소비를 줄이는 것이 목적이었다. 레이어마다 전문가(expert) 8개를 골라 모든 토큰에 사용했다. 기본 설정에서 토큰마다 8개를 선택하는데 남은 전문가도 8개뿐이라, 라우터가 더 이상 선택할 필요가 없어지고 모델이 밀집(dense) 구조가 된다. 결과는 3.81B 파라미터, Q4_K_M 기준 2.75GB이며, 맥에서 초당 79토큰으로 12B 모델의 약 2배 속도를 보이고 메모리는 3.8GB를 사용한다고 했다. 학습은 작성자 자신의 데이터로 블록 단위로 진행했고, 정답이 아니라 같은 입력에 같은 연산을 수행하도록 맞추는 방식이라고 설명했다. 작성자는 이 모델이 일반 목적용이 아니며, 지식이 필요한 작업은 지식이 사라져 성능이 떨어진다고 명시했다. 또한 같은 방법을 사용자 기기에서 약 5GB 메모리로 학습하는 것이 가능하다고 보지만 실제 기기에서는 아직 테스트하지 않았다고 밝혔다.
좁은 분류 작업에 한정된다면 Gemma 4 26B-A4B에서 8개 전문가만 남긴 3.81B 밀집 모델이 2.75GB(Q4_K_M)와 3.8GB 메모리 사용으로 온디바이스 배포 비용을 낮출 수 있다는 사례다.
에이전트형 AI 환경에서 데이터 계보(data lineage)로 보안을 확보해야 하는 이유
영업 담당자가 AI 에이전트에 고객 가격 정보를 요청하면, 에이전트는 제한된 가격 시스템, 내부 커뮤니케이션, 보관된 견적서 등 여러 출처에서 데이터를 가져온다. 이후 두 번째 에이전트가 이 데이터로 제안서를 작성해도 사람은 중간 단계를 확인하지 않는다. 문제는 승인되지 않았거나 기밀·민감한 정보가 제안서에 포함된 것이 뒤늦게 발견됐을 때 드러난다. 누구도 문제 데이터가 워크플로에 어디서 들어왔는지, 시스템·파일·에이전트 사이에서 어떻게 퍼졌는지 추적할 수 없었다. 기사는 AI 보안이 도구의 문제가 아니라 데이터 가시성의 문제라고 짚는다. 애플리케이션, 시스템, 네트워크, 엔드포인트 중심의 기존 보안 접근은 이제 충분하지 않으며, 데이터가 어떻게 이동하는지 이해해야 에이전트형 AI를 대규모로 안전하게 운영할 수 있다고 주장한다. 이를 위해 사람, 에이전트, 혼합형 워크플로 전반에서 거버넌스와 책임성, 신뢰를 관리할 수 있도록 데이터 계보를 수립해야 한다는 것이 핵심 결론이다.
에이전트가 여러 소스의 데이터를 복사·요약·재사용하는 워크플로에서는, 어떤 데이터가 어느 에이전트를 거쳐 최종 산출물에 들어갔는지 추적할 수 있는 데이터 계보 기록을 설계 단계부터 포함해야 한다.
A2A 스펙 12개 항목을 공식 SDK 서버로 직접 확인한 결과: 진행 확인·취소는 동작하고 에이전트 카드 인증은 기본 구성에서 검사되지 않아
에이전틱 AI 재단(AAIF)이 2026년 8월 17일 A2A를 호스티드 프로젝트로 받아들였고, 이 글은 A2A 스펙에 적힌 항목 12개를 공식 SDK로 띄운 서버에서 직접 확인한 결과를 정리한다. 확인 결과 A2A가 제공하는 것은 진행 확인(task status)과 취소(cancellation)에 대한 규약이며, 그 대가로 응답 바이트와 지연 시간이 늘어났다. A2A가 밖으로 정의하는 것은 에이전트 카드, 메시지, 태스크, 아티팩트 4가지다. 상대 에이전트의 내부 도구, 모델, 계획은 보이지 않는다고 가정하며, 이 4가지는 JSON-RPC, HTTP+JSON, gRPC 중 하나로 전송된다. 글은 같은 작업을 MCP와 순수 HTTP로도 구현해 클라이언트 비용을 비교했다. 에이전트 카드는 /.well-known/agent-card.json에 두며, 예전 자료의 /.well-known/agent.json은 현재 스펙에 없는 경로라 404가 돌아온다. 에이전트 카드가 선언한 인증 요구는 SDK 기본 구성에서 강제되지 않았다. 따라서 카드에 인증이 적혀 있다는 사실과 서버가 실제로 그 인증을 검사한다는 사실은 별개로 확인해야 한다.
A2A 서버를 도입할 때는 에이전트 카드의 인증 선언을 믿기 전에 a2a-python SDK 구성에서 인증 검사가 실제로 걸려 있는지 직접 확인해야 한다.
Liner Actions로 MCP 연결을 라이너 계정에 한 번 저장해 Claude Code·Claude 앱·Codex에서 재사용한 일주일 사용기
요즘IT 브랜디드 기사에서 필자는 GitHub·Notion·Sender·Mixpanel을 Liner Actions에 연결해 두고 맥북 Claude Code, Claude Code on the web, Claude 앱, Codex를 오가며 쓴 결과를 정리했다. 서비스마다 MCP 서버를 프로젝트별로 다시 붙이던 방식과 비교해 같은 연결을 다른 환경에서 재사용할 수 있는지 확인하는 것이 목적이다. Liner Actions는 MCP 서버 주소 하나를 등록하고 라이너 계정으로 로그인해 두면 에이전트가 천 개 넘는 서비스의 액션을 찾아 실행하게 해 주는 도구로 소개된다. 에이전트에게 보이는 도구는 액션 검색·실행·계정 연결·연결 확인 네 개이며, 서비스 인증 정보는 라이너가 보관해 에이전트에 넘기지 않고 연결은 라이너 계정에 남아 다른 에이전트에서도 쓸 수 있다고 한다. 직접 연결 시 네 서비스에 10분 남짓 걸렸던 반면 Liner Actions에서는 서버 하나 등록 후 링크와 승인 버튼으로 끝났다. Google Search Console도 같은 방식으로 몇 분 만에 연결했다고 적혀 있다. Claude Code on the web에서는 로컬 MCP 설정이 따라오지 않았고, claude.ai 커넥터에서는 Sender 커넥터가 없었다고 밝혔다.
Liner Actions 서버 주소(https://actions.liner.com/api/v1/mcp)를 한 번 등록해 두면 라이너 계정에 저장된 GitHub·Notion·Sender·Mixpanel 연결을 프로젝트나 컴퓨터, 에이전트를 바꿔도 다시 붙이지 않고 쓸 수 있다.
A2A가 에이전틱 AI 재단의 호스티드 프로젝트로 전환, 도입 전 확인할 7가지
2026년 8월 17일 A2A가 에이전틱 AI 재단(AAIF)의 호스티드 프로젝트가 되었다. 공식 SDK로 띄운 A2A 서버를 12개 항목으로 점검한 결과 스펙대로 동작한 것은 5개에 그쳤고, 에이전트 카드에 선언한 인증이 SDK 기본 구성에서 검사되지 않았다. 관리 주체는 2025년 6월 구글이 리눅스 재단으로 넘기겠다고 발표한 뒤 올해 8월 에이전틱 AI 재단이 넘겨받는 두 단계로 바뀌었다. 기사는 A2A가 재단 안에서 Growth 단계에 있으며 공급망, 금융, 모바일 플랫폼에서 운영 환경에 쓰이고 150곳이 넘는 조직이 참여한다고 전했다. 저장소 주소도 google/A2A에서 a2aproject/A2A로 바뀌었다. A2A는 상대 에이전트를 찾아 일을 맡기고 진행 상태를 확인하고 취소하는 규약만 정한다. 기사에 따르면 A2A로 얻는 것은 진행 확인과 취소 규약이며 그 대신 응답 바이트와 지연 시간이 늘어난다. 인증 검사, 중계, 도구 호출은 MCP와 agentgateway 같은 다른 프로젝트가 맡는다. agentgateway v1.5.0은 A2A 요청의 인증을 검사하지 않고 인가 기능도 없어 관측만 하며, v0.3과 v1.0을 함께 서비스하는 서버에서는 v0.3 주소가 백엔드 직접 주소로 남는 점이 확인되었다.
에이전트 카드에 선언한 인증이 SDK 기본 구성에서 검사되지 않았으므로 선언과 강제를 나누어 인증과 인가를 앱이나 다른 계층에서 직접 구현해야 한다.
중간선거 결과와 데이터센터 반대 여론, AI 확장의 새로운 제약으로 떠오르다
기사는 미국 중간선거에서 민주당이 상·하원을 장악한 결과를 전하며, 데이터센터 건설에 대한 지역 여론이 정치적 제약으로 작용하고 있다고 분석한다. 저자는 이 정치적 제약이 AI 확산의 새로운 병목이 될 수 있다고 본다. 기사에 따르면 민주당은 상원 최소 7석을 뒤집고 하원 선거에서도 승리했으며, 선거 과정에서 데이터센터는 양당 모두 반대하는 주요 쟁점이었다. 텍사스에서는 데이터센터 건설 일시 중단(모라토리엄)을 공약한 Gina Hinojosa가 주지사에 당선됐고, 공화당 현직 Greg Abbott도 9월에 새 데이터센터 허가에 대한 모라토리엄을 선언했다. 저자는 데이터센터 관련 지역 주민투표 대부분이 승리했거나 승리하고 있으며, 노스다코타의 한 건만 예외였다고 전한다. 저자는 AI 확산의 제약이 컴퓨팅, 메모리, 전력에서 정치적 제약으로 옮겨갔다고 주장하며, 이 제약이 다른 병목을 해결하는 것 자체를 방해할 수 있다고 본다. 또한 AI가 상품화될 것이라는 가정과 달리 희소성이 예상보다 오래 지속될 가능성을 제기한다. 다만 저자는 선거 결과가 번복될 수 있음을 인정하며 영구적 제약을 단정하지는 않는다.
텍사스가 2030년까지 계획된 미국 데이터센터 용량의 25% 이상을 차지한다는 점을 고려하면, 텍사스 주지사의 데이터센터 모라토리엄 공약과 허가 중단은 인프라 증설 일정과 비용에 직접 영향을 줄 수 있다.
AI 생성 논문 급증에 대해 r/MachineLearning 사용자가 학회에 desk reject 기준 강화를 요청
r/MachineLearning 게시글 작성자는 최근 A, A* 등급 AI 학회 두 곳에 다녀온 뒤, 발표자가 자신의 논문을 제대로 읽지 않았고 LLM 채팅창을 열어 질문에 답하는 사례를 목격했다고 전했다. 같은 논문을 두 학회에 동시에 제출해 모두 채택된 사례도 언급하며, 최고 수준 학회들에 AI 생성 논문을 desk reject하는 규칙을 만들어 달라고 요청했다. 작성자는 한 발표자가 논문에서 지식 그래프(knowledge graph)를 어떻게 표현했는지 묻는 질문에 5분을 생각한 뒤 "with a vector"라고 답했다고 적었다. 또 다른 발표자는 발표 중 ChatGPT를 열어 질문을 입력하고 답변을 그대로 읽었다고 한다. 한 연구자는 같은 논문을 두 AI 학회에 동시에 제출해 모두 채택됐고, 그의 GitHub 저장소에 LLM 채팅 기록이 남아 있어 프롬프트를 전부 확인할 수 있었으며 데이터를 조작한 것으로 보인다고 주장했다. 작성자는 이런 사례가 이번 달에만 자신과 지인들에게 수십 건 있었다고 밝혔다.
텐센트 플래그십 모델 Hunyuan A13B, 컴퓨터를 보고 사용하도록 학습
텐센트의 플래그십 모델이 컴퓨터 화면을 보고 사용하는 법을 배우게 되었다는 소식이다. 제품 페이지에는 Hunyuan A13B라는 이름과 토론 및 링크만 확인된다.
MoWE, 고정된 출력 좌표를 가진 희소 전문가 레이어로 언어 모델의 해석 가능성 높이기
언어 모델은 하나의 개념을 여러 내부 차원에 흩어 저장해 특징을 해석하기 어렵다. 이 논문은 희소 오토인코더를 사후에 학습하는 대신, 모델이 해석 가능한 출력 좌표를 직접 학습하도록 설계한 Mixture of Wide Experts(MoWE)를 제안한다. 19층 모델을 100억 토큰으로 학습한 결과 평가 교차엔트로피는 MoWE 2.417, 밀집 모델 2.452, 표준 MoE 2.22였다. MoWE는 선택된 전문가가 전체 표현을 읽되 서로 겹치지 않는 고정된 출력 좌표에만 쓰는 희소 피드포워드 레이어다. 알려진 숨은 원인이 있는 통제 과제에서 이 구조는 예측 성능을 유지하면서 밀집 모델과 표준 MoE보다 원인을 더 뚜렷하게 국소화했다. 좌표의 읽기 가능성은 언어 모델 판정기가 강하게 활성화된 문단으로 각 좌표를 설명하게 한 뒤 새 문단에서 그 설명을 검증하는 방식으로 측정했으며, 특이성 점수는 MoWE 0.523, 밀집 0.375, 표준 MoE 0.268이었다. 같은 FFN 업데이트에 학습한 TopK 희소 오토인코더는 밀집 0.489, MoWE 0.556을 기록해 네이티브 MoWE가 밀집 모델의 희소 오토인코더와 비슷한 수준이었다. 두 가지 사례 연구도 제시된다. 첫 번째에서는 'A right angle is 90' 프롬프트 뒤 각도 예측을 뒷받침하는 4개 좌표의 인과 경로를 찾았고, 'A rectangle has four' 입력에 각도 관련 좌표 7개 값을 주입하자 다음 토큰 예측이 sides에서 degrees로 바뀌었다. 두 번째에서는 고정된 좌표 집합이 위험한 요청을 탐지하고 다른 집합이 다음 토큰을 거부 응답 쪽으로 조정했다.
MoWE는 희소 조건부 연산과 함께 식별·재사용이 가능한 좌표를 제공해, 예를 들어 'A rectangle has four' 사례처럼 특정 좌표 값을 주입해 다음 토큰 예측을 바꾸는 방식의 모델 조정 실험에 쓸 수 있다.