진흙탕 싸움
스크래치빌드보다 응용! OpenAI가 최첨단 AI인 GPT-5와 고성능 오픈소스 모델인 GPT-OSS를 연이어 공개했어요. 단순한 기술적 성과 발표라고 생각할 수 있지만, 한편으로는 AI 시장의 패러다임을 재정의하는 냉정한 전략적 선언으로 읽어야만 해요. 천문학적 자본과 시간이 투입된, 누구도 넘볼 수 없는 성능의 정점을 제시하고, 다른 한편으로는 웬만한 기업이 만들고자 했던 수준의 모델을 무상으로 풀어버렸거든요.
스팀 롤러
아킬레스건! 최근 아마존(Amazon)의 AI 코딩 비서 '아마존 Q'에서 발생한 보안 사고가 발생했어요. 누군가는 단순한 해프닝으로 넘길 수도 있지만, 실제로는 아니라는데, 왜나하면 AI를 개발 워크플로에 성급하게 통합할 때 발생하는 시스템적 취약점을 드러냈거든요. 사건은 약 100만 사용자가 다운로드한 확장 프로그램에 시스템 초기화 및 클라우드 자원 삭제를 유발할
쉴 일만 기다리며!
오리지널! 넷플릭스(Netflix)가 자사 오리지널 콘텐츠 제작에 처음으로 생성형 AI 기술을 도입했다고 공식화했어요. CEO 테드 서랜도스(Ted Sarandos)는 실적 발표를 통해 이 사실을 공개하며, 미디어 제작 환경에서 커다란 구조적 변화가 시작됐다고 분명히 했어요. 더 이상 개념 증명 단계가 아니라, 실제 상업용 결과물에 AI가 통합된 중대한 사건이라네요. 해당 기술이
더 멀리?
‘디지털 초상권’의 서막! 1년간 이어진 미국 배우노조(SAG-AFTRA)의 게임사 파업이 마침내 끝났어요. 단순한 노사분쟁의 마무리라고 생각하기 쉽지만, AI 시대에 인간의 정체성과 창작물이 어떻게 취급되어야 하는지, 최초의 사회적 계약이 체결되었다는 더 심오한 의미가 있다고 해요. 파업의 본질은 생성 AI가 제기한 실존적 위협이었어요. 배우와 성우들은 자신의 목소리, 표정, 움직임 등
초월적인 통제 불능
문화의 수호자 고대 문명의 파편화된 기록은 시간이라는 거대한 강물에 흩어진 퍼즐과 같아요. 수많은 학자가 평생을 바쳐 몇 조각을 맞추는 동안, 인류는 그 온전한 그림을 상상에 의존해야 했거든요. 그러나 이제 AI라는 새로운 지성이 등장하며 이 오랜 탐구의 패러다임이 근본적으로 바뀌고 있어요. 최근 독일과 이라크 공동 연구팀이 1000년 넘게 잊혔던 '바빌론
OpenAI가 판 거대한 함정
스스로 풀어야! 거대 언어 모델(LLM)이 인간 전문가 수준의 수학 실력을 과시하며 AGI의 도래를 한껏 예견하고 있어요. 그렇지만 최근 한 연구는 이 화려한 성과가 ‘편협한 과적합(narrow overfitting)’에 불과하고, 오히려 범용 능력을 훼손할 수 있다는 냉정한 분석을 내놓았어요. 연구는 수학 문제 해결 능력이 다른 추론 및 비추론 과업으로
무한한 엔드게임
위고비보다 뛰어난 약도 중국의 바이오테크 기업 마인드랭크(MindRank)가 AI로 설계한 경구용 비만 치료제 'MDR-001'의 임상 2b상에서 성공적인 결과를 발표했어요. AI가 설계한 알약 타입의 비만 치료제(GLP-1RA; 위고비와 같은 원리)중에서는 세계 최초로 2b상에서 긍정적 데이터를 확보한 경우라는데, 신약 개발 패러다임의 전환을 객관적으로 증명하고 있어요. 24주간 진행된
타임머신은 없어
스스로 공부하며 현재 LLM은 방대한 지식을 학습했지만, 한 번 훈련이 끝나면 새로운 정보를 스스로 갱신하지 못하는 '정적(static)' 존재였고, LLM의 명백한 한계로 지적되어 왔어요. 그런데, MIT 연구진이 발표한 '자기-적응 언어모델(SEAL)'은 이 패러다임을 근본적으로 뒤엎었어요. AI가 수동적 학습자를 넘어, 스스로의 성장을 설계하는(재귀개선) 능동적 주체가
AI도 인간!
지름길은 없어 지능의 본질을 두고 AI 학계의 오랜 논쟁이 있었어요. 인간처럼 세상을 이해하고 예측하는 '세계 모델(World Model)'을 내부에 구축해야 하는지, 혹은 모델 없이 오직 행동과 보상의 경험만으로도 지능에 도달할 수 있는지. AGI을 향한 두 개의 경로, 즉 '모델 기반'과 '모델 프리'
여름 휴가와 함께
자기 개발! AI 모델을 추가 학습시키는 것은 기존 지식을 증폭할까요, 아니면 새로운 능력을 창출할까요? AI의 근본적 잠재력을 가늠하는 핵심 질문이에요. 최근 고성능 추론 모델의 핵심 기술로 강화학습(Reinforcement Learning)이 주목받고 있지만, 그 역할에 대한 논쟁은 계속되어 왔어요. NVIDIA 연구진이 발표한 'ProRL' 논문은 이 논쟁에 대한 명확하고 객관적인
닌자처럼!
AI는 어린아이! 인공지능의 미래 교육 방식을 재조명하는 연구가 주목받고 있어요. 최근 뉴욕대학교(New York University) 연구팀이 ‘유치원 커리큘럼 학습’을 제시했는데, 기존 AI는 막대한 데이터를 한꺼번에 학습하는 반면, 이 방식은 아이들이 기초부터 차근차근 배워나가는 과정을 모방한다고 해요. 단순한 과제부터 시작해 점차 복잡한 문제로 이어지는 이 방법은 AI가 각 단계에서 필수
구글이 OpenAI를 이길 수 있다고?!
더욱 더 프로 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 이번에 선보인 최첨단 비디오 생성 모델 '비오 3(Veo) 3'를 선보였어요. 이전 모델인 '비오 2(Veo 2)'도 뛰어났지만, 영화 제작자와 스토리텔러를 위해 여러 새로운 요소들이 존재해요. 4K 해상도 출력, 현실적인 물리 법칙, 그리고 음향(음향 효과,