2026 설연휴 스페셜
논문그림도 '바나나'!
생성형 AI의 발전 속도가 그야말로 현기증이 날 지경이에요. 이제 AI는 방대한 문헌을 순식간에 검토하고, 가설을 세우며, 코드를 작성해 실험까지 수행하는 단계에 이르렀죠. 바야흐로 '자율 AI 과학자(Autonomous AI Scientist)'의 시대가 활짝 열리고 있는 셈이에요.
하지만 이렇게 똑똑한 AI 과학자들에게도 치명적인 아킬레스건이 하나 있었으니, 그건 바로 '그림'이었어요. 복잡한 모델의 구조도(Methodology Diagram)나 실험 결과를 명료하게 보여주는 통계 플롯(Statistical Plot)을 학술지의 엄격한 기준에 맞춰 그려내는 일은 여전히 인간 연구자의 고된 수작업이나 전문 디자이너의 손길을 필요로 했거든요.
그런데 최근 베이징대학교(Peking University)와 구글 클라우드 AI 리서치(Google Cloud AI Research) 팀이 공개한 '페이퍼바나나(PaperBanana)'는 이러한 AI의 한계를 보란 듯이 뛰어넘는 흥미로운 시도라 할 수 있어요. 이들이 제안한 기술은 단순히 이미지를 생성하는 모델 하나가 아니에요. 페이퍼바나나는 마치 전문 디자인 스튜디오가 움직이는 것처럼 작동하는 다중 에이전트(Multi-agent) 프레임워크를 표방하고 있거든요. 혼자서 다 하는 게 아니라, 여러 AI가 팀을 이뤄 작업한다는 뜻이죠.
페이퍼바나나의 작동 방식은 우리가 논문 그림을 그리는 과정과 놀랍도록 닮아 있어요. 우선 '검색 에이전트(Search Agent)'가 기존의 우수한 논문들에서 참고할 만한 레퍼런스를 찾아내요. 그다음 '기획 에이전트(Planning Agent)'가 전체적인 그림의 내용을 설계하고, 뒤이어 '스타일리스트 에이전트(Stylist Agent)'가 최신 학회, 예를 들어 신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 등의 디자인 트렌드를 반영해 세련된 스타일을 입히죠.
여기서 끝이 아니에요. 마지막으로 '비평 에이전트(Critic Agent)'가 등장해 생성된 이미지를 꼼꼼히 뜯어보며 데이터가 왜곡되지는 않았는지, 글자가 겹쳐서 가독성을 해치지는 않았는지 매서운 피드백을 주고 수정을 반복한답니다.
연구진이 자체적으로 구축한 벤치마크인 '페이퍼바나나벤치(PaperBananaBench)'에서의 성능 평가 결과는 상당히 고무적이에요. 페이퍼바나나는 정확성, 간결성, 가독성, 심미성 등 그림을 평가하는 거의 모든 지표에서 기존의 베이스라인 모델들을 압도하는 성적을 거뒀어요.
특히 인상적인 점은 이 시스템이 단순히 텍스트만 보고 새로운 그림을 그리는 것을 넘어, 사람이 대략적으로 끄적거린 투박한 스케치를 입력하면 이를 학회 제출용 수준의 고품질 다이어그램으로 변환해 준다는 것이에요. 게다가 이미지 생성뿐만 아니라 파이썬(Python) 코드를 직접 생성하여 정확한 수치가 반영된 통계 그래프를 그리는 능력까지 갖췄으니, 연구자들에게는 그야말로 천군만마와 같겠죠?
맞춤형 문제집
과연 AI가 인간의 도움 없이 스스로를 가르쳐 지능의 한계를 뛰어넘을 수 있을까요? 이 질문은 오랫동안 AI 연구자들의 꿈이자 난제였어요. 그런데 최근 메타 FAIR(Meta FAIR)와 MIT 등 공동 연구진이 발표한 '소어(SOAR: Self-Optimization via Asymmetric RL)' 프레임워크는 이에 대한 아주 희망적인 해답을 제시하고 있어 화제예요. LLM이 더 이상 풀 수 없는 고난도 문제에 직면해 성장이 멈추는 이른바 '학습 정체기(Plateau)'를, 외부의 도움 없이 스스로의 힘으로 돌파할 수 있는 길을 열었기 때문이죠.
기존의 강화학습(Reinforcement Learning) 방식은 모델이 문제를 풀었을 때 주어지는 보상을 동력으로 삼아 성장해요. 하지만 초기 성공률이 0%에 가까운 극악의 난이도를 가진 데이터셋에서는 보상 신호 자체가 발생하지 않기 때문에 학습이 아예 불가능하다는 치명적인 한계가 있었어요. 마치 풀 수 있는 문제가 하나도 없으면 공부할 의욕조차 생기지 않는 것과 비슷하죠.
연구진은 이 문제를 해결하기 위해 모델을 '스승'과 '제자'로 나누는 독특한 비대칭적 구조를 설계했어요. 스승 모델은 제자가 풀 수 있는 수준의 '디딤돌' 문제를 스스로 생성해 제공하고, 제자의 실제 성적 향상 정도를 자신의 보상으로 삼아 교수법을 정교화해 나가는 방식이에요.
이 연구에서 드러난 가장 놀라운 발견은 바로 '문제를 푸는 능력'과 '가르치는 능력'이 분리될 수 있다는 점이에요.
스승 모델은 정작 정답을 맞히지 못하는 어려운 문제일지라도, 제자가 그 수준에 도달하기 위해 거쳐야 할 중간 단계의 문제들을 만들어내는 잠재적 지식을 이미 갖추고 있었던 거죠. 또한, 학습의 성패를 결정짓는 핵심 요소는 생성된 문제의 '정답 정확도'가 아니라, 문제의 '구조적 품질'과 '적절한 난이도 설계'에 있다는 사실이 밝혀졌어요. 설령 오답이 포함된 문제일지라도 논리적 구조가 탄탄하다면 제자 모델의 사고를 자극하는 충분한 학습 신호가 될 수 있다는 뜻이에요.
AI가 점령한 광고판
2026년 슈퍼볼 LX(Super Bowl LX, 60회)는 단순한 미식축구 경기장이 아닌 거대한 'AI 실험실'이나 다름없었어요. 30초당 무려 800만 달러(약 110억 원)에 달하는 천문학적인 광고비를 지불하고 메인 무대에 오른 주인공은 인간 슈퍼스타가 아닌 AI이었으니까요. 이번 슈퍼볼은 AI가 단순히 마케팅의 보조 도구를 넘어, 광고의 주체이자 상품, 그리고 제작자가 된 원년으로 기록될 것이 분명해 보여요.
가장 파격적이면서도 논쟁적인 시도는 스베드카(Svedka) 보드카였어요. 그들은 과감하게 인간 배우 대신 AI가 생성한 로봇 마스코트를 내세워 '최초의 AI 생성 슈퍼볼 광고'라는 타이틀을 거머쥐었죠. 그러나 기술적 성취와는 별개로 대중의 반응은 꽤나 싸늘했어요.
어색한 표정과 미묘하게 뒤틀린 영상미는 소위 '불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)'를 자극했고, 효율성과 비용 절감이 창의성과 인간적 공감을 대체할 수 없다는 뼈아픈 교훈을 남겼거든요. 기술 전문 매체들이 "생성형 AI의 한계를 적나라하게 드러낸 가혹한 현실 점검"이라며 혹평을 쏟아낸 것도 무리는 아니었죠.
반면 실리콘밸리의 거물들 간에 펼쳐진 신경전은 그나마 흥미로운 볼거리였어요. 앤트로픽(Anthropic)은 경쟁사 OpenAI가 ChatGPT에 광고를 도입한 것을 정면으로 비꼬며 "AI와의 대화에 광고가 끼어들어서는 안 된다"는 묵직한 메시지를 던졌어요. 이에 샘 알트만(Sam Altman) OpenAI CEO가 "부정직한 광고"라며 불쾌감을 표출했지만, 여론은 풍자와 해학을 담은 앤트로픽의 손을 들어주는 분위기예요. 이는 AI 기업 간의 경쟁이 단순한 기술력 싸움을 넘어, 브랜드 이미지와 철학을 두고 다투는 대중적인 '디스전(Diss battle)'의 단계로 진입했음을 시사해요.
한편, 구글(Google), 아마존(Amazon), 메타(Meta) 등 빅테크 기업들은 AI의 '유용성'을 강조하며 일상 속으로의 침투를 시도했어요. 잃어버린 반려견을 찾는 링(Ring)의 '서치 파티(Search Party)' 기능이나, 집 꾸미기를 돕는 구글의 이미지 생성 모델은 AI가 막연한 두려움의 대상이 아닌 생활밀착형 도구임을 역설했죠. 아마존은 크리스 헴스워스(Chris Hemsworth)를 기용해 AI에 대한 대중의 공포를 유머로 승화시키는 영리함을 보여주기도 했고요.
결론적으로 2026년 슈퍼볼은 AI가 엔터프라이즈 시장을 넘어 대중 소비재의 영역으로 완전히 넘어왔음을 알리는 신호탄이었어요. 그러나 쏟아지는 AI 광고의 홍수는 역설적으로 '인간미'의 가치를 재확인시켜 주었죠.
OpenAI의 조용한 베팅
샘 알트만은 지난해 "아직 인류는 휴머노이드 로봇의 순간을 맞이하지 못했지만, 그 순간은 오고 있다"고 예언한 바 있어요. 화려한 쇼케이스나 거창한 비전 발표는 없었지만, 샌프란시스코의 한 사무실에서는 그 예언을 현실로 만들기 위한 아주 조용하고도 집요한 작업이 진행되고 있었답니다. 최근 비즈니스 인사이더(Business Insider)의 보도를 통해 드러난 OpenAI의 로봇 연구소 풍경은 우리가 상상하는 최첨단 미래와는 사뭇 다른, 어쩌면 '디지털 막노동'의 현장에 더 가까워 보여요.
OpenAI는 과거 '루빅스 큐브를 푸는 로봇 손'을 선보였다가 2020년 돌연 프로젝트를 중단한 적이 있어요. 당시에는 하드웨어의 한계에 부딪히기보다 소프트웨어, 즉 '뇌'를 만드는 데 집중하기 위함이었죠. 이제 ChatGPT로 그 똑똑한 '뇌'를 완성한 지금, 그들은 다시 '몸'으로 시선을 돌린 거예요.
흥미로운 점은 경쟁사들과의 접근 방식 차이예요. 테슬라(Tesla)나 피규어(Figure) 같은 기업들이 모션 캡처(Motion Capture) 슈트를 입은 사람이 전신을 움직이며 휴머노이드 로봇을 학습시키는 화려한 방식을 택할 때, OpenAI는 훨씬 정적이고 실용적인 길을 택했어요. 그들은 '젤로(GELLO)'라고 불리는 3D 프린팅 컨트롤러를 이용해 책상에 앉아 로봇 팔을 원격 조종한답니다. 고무 오리를 컵에 담는 단순 작업에서 시작해 이제는 빵을 굽거나 빨래를 개는 복잡한 가사 노동을 학습시키고 있죠.
이 방식은 챗GPT의 성공 방정식과 놀랍도록 닮아 있어요. 거대언어모델(LLM)이 수많은 인간의 텍스트 데이터 라벨링을 통해 탄생했듯, OpenAI는 로봇에게 세상을 가르치기 위해 막대한 양의 '행동 데이터'를 수집하고 있는 것이죠. 100여 명의 데이터 수집가들이 교대로 근무하며 '양질의 훈련 데이터'를 생산해내는 이 과정은, 로봇 공학이 하드웨어의 예술이기에 앞서 데이터의 싸움임을 여실히 보여주고 있어요.
아직 이 프로젝트는 초기 단계라고 해요. 연구소 한켠에 전시된 휴머노이드 로봇에는 먼지가 쌓여 있고, 대부분의 작업은 로봇 팔에 집중되어 있거든요. 하지만 전문가들은 이 방식이 모션 캡처보다 비용이 훨씬 저렴하고, 인간의 손동작을 로봇 팔에 직접 매핑할 수 있어 학습 효율이 높다고 평가하고 있어요.
OpenAI는 물리적 세계를 이해하는 '신체적 지능(Physical Intelligence)'을 구축하려 하고 있어요. 텍스트를 넘어 물리적 현실까지 학습하려는 그들의 시도는, 어쩌면 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 빨리 로봇의 '챗GPT 모멘트(ChatGPT Moment)'를 불러올지 몰라요.
신약 개발의 '손'!
지난 2024년, 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)가 함께 선보인 알파폴드3(AlphaFold 3)는 생물학계에 거대한 충격을 안겨주었어요. 단백질 구조 예측의 정확도를 획기적으로 높이며 생명 현상을 이해하는 새로운 창을 열었기 때문이죠. 그러나 냉정히 말해 '구조를 아는 것'과 실제 환자에게 투여할 '신약을 만드는 것' 사이에는 여전히 깊은 계곡이 존재했어요. 구조가 밝혀져도, 그곳에 정확히 들어맞으며 원하는 생물학적 기능을 조절하는 약물을 설계하는 것은 또 다른 차원의 난제였으니까요.
오늘 아이소모픽 랩스가 공개한 '아이소디디이(IsoDDE: Drug Design Engine)'는 바로 이 간극을 메우는, 아니 그 이상을 뛰어넘는 신약 개발의 새로운 '엔진'이라고 할 수 있어요. 공개된 기술 보고서에 따르면, IsoDDE는 기존 AI 모델들이 가장 고전했던 '새로운 구조(Novel Systems)'에 대한 예측 능력을 획기적으로 개선했다고 해요.
학습 데이터에 존재하지 않는 낯선 단백질과 리간드(Ligand)의 상호작용을 다루는 '런스 앤 포즈(Runs N' Poses)' 벤치마크에서 IsoDDE는 알파폴드3보다 무려 두 배 이상의 정확도를 기록했거든요. 이는 AI가 단순히 배운 데이터를 기억해 뱉어내는 수준을 넘어, 미지의 생물학적 공간을 스스로 추론하고 해석하기 시작했음을 의미해요.
더욱 놀라운 것은 실제 약물 설계의 핵심인 '결합 친화도(Binding Affinity)'와 '포켓 탐색(Pocket Identification)' 능력이에요. 약물이 표적 단백질에 얼마나 강력하게 결합하는지를 예측하는 과정에서, IsoDDE는 기존의 골드 스탠다드로 불리던 물리 기반 시뮬레이션(FEP)보다 더 높은 정확도를 보여주었어요.
심지어 고가의 실험 장비와 긴 시간이 필요했던 '숨겨진 결합 주머니(Cryptic Pocket)' 탐색을, 단지 아미노산 서열 정보만으로 컴퓨터 상에서 순식간에 해내기도 했죠. 실제 세레블론(Cereblon) 단백질의 숨겨진 부위를 정확히 찾아낸 사례는 이 기술이 단순한 이론을 넘어 실전 투입이 가능함을 증명하고 있어요.
게다가 항체 의약품 분야에서도 IsoDDE는 알파폴드3 대비 2.3배, 최신 모델인 볼츠-2(Boltz-2) 대비 약 20배에 달하는 압도적인 정확도를 보이며 바이오 의약품 설계의 새로운 가능성을 활짝 열어젖혔답니다. 알파폴드가 우리에게 생명의 정밀한 지도를 그려주었다면, IsoDDE는 그 지도 위에서 숨겨진 보물을 찾아내고 채굴하는 강력한 도구라고 볼 수 있어요.
다시 인문학
최근 앤트로픽(Anthropic)이 공개한 진보된 AI 코딩 기술은 시장에 적지 않은 충격을 주었어요. 기술주 매도세가 이어질 만큼 강력한 AI의 성능은 역설적으로 "이제 인간 개발자의 설 자리가 사라지는 것 아닌가"라는 우려를 낳았죠. 코딩 기술의 장벽이 무너지는 지금, 우리는 과연 무엇을 준비해야 할까요? 앤트로픽의 공동 창업자 다니엘라 아모데이(Daniela Amodei)는 이에 대해 전혀 다른 관점을 제시하고 있어요. 그녀는 지금이야말로 "인문학을 공부하는 것이 그 어느 때보다 중요한 시기"라고 단언했거든요.
대학에서 문학을 전공한 아모데이는 AI 시대에 기술적 진입 장벽이 낮아지고 있음을 쿨하게 인정해요. AI 모델들은 이미 수학과 과학(STEM) 영역에서 인간을 능가하거나 대등한 수준에 도달했으니까요. 하지만 바로 이 지점에서 '인간 고유의 자질'이 프리미엄을 갖게 된다는 것이 그녀의 주장이에요.
실제로 그녀는 앤트로픽이 직원을 채용할 때 가장 중요하게 보는 요소로 압도적인 코딩 실력이 아닌, 뛰어난 의사소통 능력, 높은 감성 지능(EQ), 그리고 타인에 대한 친절함과 호기심을 꼽았어요. 이는 기술이 아무리 발전해도 해결해 줄 수 없는, 오직 인간만이 인간을 위해 할 수 있는 영역이기 때문이죠.
이러한 견해는 비단 아모데이만의 것이 아니에요. 글로벌 리더들 역시 입을 모아 '소프트 스킬(Soft Skills)'의 부상을 예고하고 있거든요. JP모건(JPMorgan)의 제이미 다이먼(Jamie Dimon)은 비판적 사고와 작문 능력을 강조했고, MS의 사티아 나델라(Satya Nadella)는 분석적 업무가 AI로 넘어갈수록 공감 능력(Empathy)이 중요해짐을 역설했어요. 과거에는 특정 기술(Hard Skill)의 숙련도가 취업의 보증수표였지만, 미래에는 타인과 협업하고 올바른 판단을 내리는 능력이 그 자리를 대신한다는 뜻이에요.
아모데이는 AI가 인간의 일자리를 완전히 대체하기보다, 인간과 결합하여 더 의미 있고 생산적인 업무를 만들어낼 것이라 전망해요. 기계가 코드를 짜고 데이터를 분석하는 속도가 빨라질수록, 인간은 역사를 이해하고, 자신을 성찰하며, "무엇이 우리를 움직이게 하는가"를 파악하는 본질적인 능력에 집중해야 한다는 거죠.
'은하 백과사전'!
2026년 2월, 일론 머스크(Elon Musk)가 다시 한번 실리콘밸리의 기술 문법을 파괴하고 나섰어요. 설립된 지 불과 2년 반밖에 되지 않은 xAI가 구글(Google), 메타(Meta), OpenAI 등 10년 이상의 업력을 가진 거대 기술 기업들을 제치고 AI의 모든 주요 전장(戰場)에서 승리를 선언했기 때문이에요. 머스크의 메시지는 언제나처럼 간결하고도 강력해요. 기술 기업의 생존을 결정짓는 것은 현재의 위치가 아니라, 누구도 따라잡을 수 없는 '속도와 가속도'라는 것이죠.
xAI의 성과는 단순한 수치 경쟁을 넘어선 것으로 보여요. 이미지와 비디오 생성, 음성 모델, 그리고 지능의 핵심인 예측(Forecasting) 분야에서 경쟁사들을 압도했다는 주장은, 그들이 구축한 '멤피스 슈퍼클러스터(Memphis Supercluster)'의 물리적 위용에서 비롯돼요. 10만 개의 H100 GPU를 넘어 곧 100만 개 단위로 확장될 이 인프라는, 경쟁사들이 소프트웨어를 고민할 때 하드웨어와 에너지를 수직 계열화하여 '삽을 든 호세(Jose)'가 직접 땅을 파는 실행력이 얼마나 무서운지를 보여주고 있거든요.
이번 발표에서 가장 눈여겨볼 지점은 조직의 진화와 '매크로하드(Macrohard)'라는 새로운 개념이에요. 머스크는 회사를 단세포에서 유기체로 진화하는 생명체에 비유하며, 기업 전체를 디지털로 에뮬레이션하는 기술을 선보였어요. 단순한 업무 자동화를 넘어, 코딩 과정을 건너뛰고 최적화된 바이너리를 직접 생성하는 '특이점(Singularity)'으로의 진입을 예고하는 것이죠.
위키피디아(Wikipedia)를 넘어선 '그록피디아(Grokpedia)'를 통해 모든 지식의 정수를 담은 '은하 백과사전'을 만들겠다는 포부 유지는, AI가 단순한 도구가 아니라 인류 지성의 총체적 저장소가 되고 있음을 시사해요.
그러나 머스크의 시선은 지구라는 행성에 갇혀 있지 않아요. 지구의 잠재 에너지로는 한계가 있음을 지적하며, 그는 데이터 센터를 우주 궤도로, 달로, 그리고 화성으로 쏘아 올리겠다고 선언했거든요. 스페이스X(SpaceX)의 우주 수송 능력과 xAI의 AI을 결합하여, 태양 에너지를 직접 활용하는 '궤도 데이터 센터'를 구축하겠다는 계획은 공상과학 영화의 시나리오가 아닌 구체적인 비즈니스 로드맵이 되었어요.
'AI 팀장님'의 손발이 된 인간
2026년 2월의 대한민국은 유난히 춥게 느껴져요. 단순히 기온 탓만은 아닐 거예요. 최근 발표된 '1월 고용동향'은 우리 사회가 마주한 서늘한 현실을 적나라하게 보여주고 있거든요. 전문·과학 및 기술 서비스업에서만 1년 새 10만 개에 가까운 일자리가 증발했다고 해요. 변호사, 회계사, 연구원 등 이른바 고학력 '화이트칼라(White-collar)'의 성역이 AI의 확산과 함께 무너져 내리고 있는 것이죠. 청년들은 갈 곳을 잃었고, 신입이 해야 할 도제식 업무는 알고리즘이 대체해 버렸어요.
그런데 이 우울한 고용 한파의 반대편에서 기이하고도 역설적인 풍경이 펼쳐지고 있어 눈길을 끄는데요. 바로 AI가 인간을 고용하는 플랫폼, '렌트어휴먼(Rent-a-Human)'의 등장이에요. “로봇은 당신의 몸이 필요하다”는 슬로건 아래, 출시 직후 25만 명의 인간 구직자가 몰렸는데, 고용주는 단 100여 개의 AI 에이전트뿐이라고 하니 경쟁률이 어마어마하죠.
이 플랫폼에서 벌어지는 일들은 우리가 상상했던 미래와 정반대의 모습을 하고 있어요. 과거 우리는 기술이 고도로 발달하면 로봇이 고된 육체노동을 대신하고, 인간은 창의적이고 지적인 업무에 집중하며 여가를 즐길 것이라 굳게 믿었잖아요? 하지만 2026년의 현실은 잔인하리만치 반대로 흘러가고 있어요.
AI는 시를 쓰고, 코딩을 하고, 법률 검토를 하며 '두뇌' 역할을 독점하기 시작했죠. 반면, 물리적 실체가 없는 AI는 식당의 소음을 측정하거나, 대학 캠퍼스에 벽보를 붙이는 일을 할 수 없어요. 결국 그 '손발'이 필요한 잡무는 고스란히 인간의 몫으로 남겨졌고, AI는 가상 화폐를 미끼로 인간에게 하청을 주고 있는 상황이에요.
물론 테크 업계 일각에서는 이것이 일종의 '스캠(Scam)'이거나 일시적인 유행일 수 있다고 경고해요. 하지만 이 현상이 시사하는 바는 결코 가볍지 않아요. 지식 노동의 가치는 0에 수렴해가고, 오히려 '물리적 실체'를 가진 노동이 새로운 화폐가 되는 시대가 도래했기 때문이죠.
마지막 질문
2026년의 설 연휴의 풍경들, 어떠셨나요? AI가 스스로 학습하고 신약을 개발하며 우주로 뻗어나가는 동안, 다른 한편에서는 인간의 '몸'을 필요로 하는 역설적인 상황도 마주했죠. 기술은 우리가 상상했던 것보다 훨씬 더 빠르고, 때로는 기이한 형태로 우리 삶을 재조립하고 있어요.
다니엘라 아모데이(Daniela Amodei)가 강조했듯, 코딩 장벽이 무너진 지금 우리에게 남은 가장 강력한 무기는 결국 '인간다움'일지도 몰라요. AI가 정답을 찾는 속도를 높일 때, 올바른 질문을 던지고 그 기술이 향할 방향을 고민하는 것은 여전히 우리의 몫으로 남아 있으니까요. 기술 만능주의와 노동의 가치 하락이라는 거대한 파도 앞에서, 중심을 잡게 해주는 건 "무엇이 우리를 인간이게 하는가"에 대한 치열한 성찰일 거예요.
지금 인류는 두려움과 경이로움이 교차하는 문명사적 변곡점에 서 있어요. 하지만 잊지 말아야 할 사실은, 이 모든 기술의 시작과 끝에는 결국 '사람'이 있다는 점이에요. AI라는 강력한 도구가 인류를 대체하는 것이 아니라, 가능성을 확장하는 도구가 될 수 있도록 지혜를 모아야 할 때예요. 폭풍처럼 몰아치는 변화 속에서도, 그 키(Key)를 쥐고 있는 건 바로 에코 멤버 님 당신이라는 사실을 기억해 주세요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) arXiv:2601.23265 [cs.CL]
(2) arXiv:2601.18778 [cs.LG]
(3) The Tech Buzz. (2026). AI Takes Center Stage in Super Bowl LX Ads, Sparking Industry Drama. The Tech Buzz. https://www.techbuzz.ai/articles/ai-takes-center-stage-in-super-bowl-lx-ads-sparking-industry-drama
(4) The Tech Buzz. (2026). Super Bowl's AI-Generated Ads Fail to Impress Viewers. The Tech Buzz. https://www.techbuzz.ai/articles/super-bowl-s-ai-generated-ads-fail-to-impress-viewers
(5) Lara O'Reilly. (2026). Anthropic took aim at OpenAI with a snarky ad and won the AI Super Bowl. Business Insider. https://www.businessinsider.com/anthropic-skewered-openai-and-won-the-ai-super-bowl-2026-2
(6) Grace Kay. (2026). Inside OpenAI's renewed push into robotics. Business Insider. https://www.businessinsider.com/open-ai-robotics-lab-humanoid-robots-2026-1
(7) Editor. (2026). The Isomorphic Labs Drug Design Engine unlocks a new frontier beyond AlphaFold. Isomorphic Labs. https://www.isomorphiclabs.com/articles/the-isomorphic-labs-drug-design-engine-unlocks-a-new-frontier
(8) Jason Ma. (2026). Anthropic cofounder says studying the humanities will be 'more important than ever' and reveals what the AI company looks for when hiring. https://finance.yahoo.com/news/anthropic-ceo-dario-amodei-20-182551685.html
(9) Brighter with Herbert. (2026). JUST RECORDED: Elon Musk Announces MAJOR Company Shakeup. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=5eFbeEMFna4
(10) 박지민. (2026). AI전용 SNS에 이어 이번엔 'AI 고용주'…AI가 사람에 일시키고 일당 지급. 조선일보. https://news.nate.com/view/20260208n13287
(11) 장원석. (2026). AI발 일자리 한파에 과학기술 비명…1년새 10만개 줄었다. 중앙일보. https://v.daum.net/v/20260212002525480
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