하고

관련 브리핑

1. 11시간 전· The Register — AI/ML
   인도 정부, 데이터를 이동시키지 않고 모델을 데이터로 보내는 DEPA 기반 AI 학습 체계 추진

   인도 전자정보기술부(MeitY)가 '모델이 데이터로 이동한다'는 원칙의 'AI 학습용 데이터 empowerment 및 보호 아키텍처(DEPA)'를 제시했다. 현지 데이터로 AI 모델을 학습시켜 해외 모델 개발사에 대한 통제권을 확보하려는 시도다. DEPA에서 병원, 은행, 정부기관 같은 학습 데이터 제공자(TDP)는 익명화·암호화된 데이터를 데이터 교환 플랫폼(DEP)에 공유하고, 학습 데이터 소비자(TDC)는 DEP에 저장된 데이터로 모델을 학습한다. DEP는 '하드웨어 기반 보안 데이터 환경'에서 처리 중에도 데이터를 암호화·격리 상태로 유지하며, TDP가 정한 사용 규칙을 강제한다. 프레임워크 문서는 차등 프라이버시 기법으로 개인 식별 정보를 모델이 학습하거나 노출하지 못하도록 하고, 보안 데이터 환경 내 모든 활동을 감사용으로 변경 불가능하게 기록한다고 밝힌다. 기사는 인도 정부가 이미 여러 데이터 교환 체계를 운영 중이지만 DEPA를 실제로 구현하는 데 얼마나 많은 작업이 남았는지는 불분명하다고 적었다. 금융 분야에서는 DEPA로 4억 명의 소외 계층과 MSME에 공식 신용을 확장할 수 있다는 기대가, 교육 분야에서는 2억 5천만 명 학생과 290억 달러 규모 에듀테크 시장을 대상으로 한 개인화 학습 전망이 제시됐다.

2. 1일 전· IEEE Spectrum — AI
   IEEE Spectrum, AI 생성 가짜 논문 실험으로 학술 출판 심사의 취약점 점검

   IEEE Spectrum 기고자 Benjamin Skuse가 AI로 생성한 논문을 IEEE 심사 체계에 투입해 통과 여부를 확인했다. 그는 실험 하나에서 'run experiment'와 'write paper'만 실행하고 결과물을 손대지 않았으며, 이 결과는 과학 기록의 신뢰를 지키는 일이 얼마나 어려워지고 있는지를 보여준다. 기사에 따르면 Skuse는 프리랜서 작가이자 응용수학 박사로서, AI로 만든 논문이 IEEE의 방어 장치를 통과할 수 있는지 직접 시험했다. 그는 생성된 논문이 어느 정도 그럴듯하고 어느 정도 과학적으로 보이는 수준에 쉽게 도달한다는 점에 놀랐다고 한다. IEEE의 사람 기반 심사 절차와 연구 무결성 검사 프로그램은 무료 도구를 쓰는 생성물과의 고양이와 쥐 같은 싸움에서 현재는 맞서고 있지만, 더 고급 LLM은 무료 버전이 범하던 단순한 실수를 더 이상 저지르지 않는다고 기사는 전한다. 그래서 출판사들은 점점 그럴듯해지는 저품질 생성물과 이를 가려내는 시스템 사이의 군비 경쟁에 갇혀 있다는 것이다. 기사는 Wikipedia도 같은 문제에 직면해 있다고 전한다. 자발적 편집자 모임인 WikiProject AI Cleanup은 플랫폼에서 AI 생성 자료를 찾아 삭제하는 작업을 하고 있으며, 이 팀은 상업 출판사와 같은 문제를 더 적은 인원과 도구로 맡고 있다. 기사는 이러한 불신이 누적되면 과학 기록과 기본 사실에 대한 공통 인식이 흔들리고, 지식을 큐레이션하는 기관들에 대한 신뢰도 함께 약해진다고 경고한다.

• 29CM의류·잡화 등 패션 상품을 탐색하고 구매합니다.
• 공구우먼다양한 사이즈의 여성 의류를 찾아 주문하는 쇼핑몰
• 난닝구여성 캐주얼 의류와 잡화를 주문하는 쇼핑몰
• 더니트컴퍼니브랜드 의류와 패션 상품을 탐색하고 온라인으로 구매하는 쇼핑몰
• 더블유브이프로젝트브랜드 의류와 패션 상품을 탐색하고 온라인으로 구매하는 쇼핑몰
• 더블유비엘목걸이와 귀걸이 등 주얼리 상품을 찾아 온라인으로 구매하는 쇼핑몰