동쪽에 뜨는 해처럼
정답이 없는 세상!
AI 업계를 뜨겁게 달구고 있는 화두는 단연 '추론(Reasoning)'이에요. 딥시크(DeepSeek)나 OpenAI의 o1 같은 최신 모델들이 등장하면서, 복잡한 수학 문제나 난해한 프로그래밍 코드를 단계적으로 풀어나가는 능력을 보여주며 세상을 놀라게 했거든요. 하지만 이들의 화려한 성공 뒤에는 우리가 간과하기 쉬운 중요한 전제 조건 하나가 붙어 있어요.
바로 '명확한 정답'이 존재해야 한다는 점이에요. 수학 문제나 코딩은 답이 맞았는지 틀렸는지를 즉시 판별해 줄 수 있는 확실한 '검증자(Verifier)'가 존재하잖아요? 덕분에 AI는 강화학습을 통해 무수히 많은 시행착오를 겪으며 정답을 향한 최적의 사고 과정을 학습할 수 있었던 거죠.
그렇다면 여기서 질문을 하나 던져볼게요. 문학적 글쓰기나 전략적 분석, 혹은 철학적 논쟁처럼 O/X로 딱 잘라 채점할 수 없는 영역은 어떨까요? 사실 우리는 살아가면서 정답이 딱 떨어지는 문제보다 그렇지 않은 문제에 더 많이 부딪히곤 해요.
지금까지 이런 '비검증(Non-verifiable)' 영역에서 AI를 학습시키는 방법은 한계가 명확했어요. 주로 전문가의 답변을 단순히 흉내 내는 지도 미세 조정(SFT) 방식을 쓰거나, 인간의 선호도를 반영하는 RLHF 방식에 의존했거든요. 하지만 이런 방식은 AI가 스스로 치열하게 고민하여 논리를 전개하는 진정한 의미의 '추론 능력'을 길러주기에는 부족함이 있었죠.
이러한 난제에 대해 최근 투게더 AI(Together AI)와 MIT 연구진이 발표한 'RARO(Relativistic Adversarial Reasoning Optimization)' 방법론은 아주 흥미로운 돌파구를 제시하고 있어요. 연구진은 "검증자가 없어도 전문가의 예시만 있다면 추론을 배울 수 있다"는 대담한 가설을 증명해 냈거든요. 이 기술의 핵심은 바로 '역강화학습(Inverse Reinforcement Learning)'을 활용한 적대적 게임에 있어요.
RARO의 구조를 쉽게 설명하자면 마치 위조지폐범과 감별사의 대결과도 같아요. '정책(Policy)' 모델은 전문가처럼 보이기 위해 정교한 사고 과정을 포함한 답변을 생성해 내고, '비평가(Critic)' 모델은 이것이 진짜 전문가의 답변인지 아니면 AI가 만들어낸 것인지, 혹은 둘의 수준이 대등한지(Tie)를 날카롭게 판별해요.
이 과정에서 비평가는 단순히 정답 여부만을 따지는 것이 아니에요. 두 답변을 비교하고 평가하며 무엇이 더 우수한 논리인지 스스로 학습하죠. 결과적으로 정책 모델은 이 까다로운 비평가를 속이기 위해 더 깊이 있는 추론 과정을 스스로 생성해 내게 되는 원리랍니다.
실험 결과는 실로 놀라웠어요. 정답 검증기가 없는 상황에서도 RARO로 학습된 모델은 검증기를 사용한 모델(RLVR)에 필적하는 수학 문제 해결 능력을 보여주었거든요. 더 인상적인 것은 '시 쓰기(Poetry Writing)'와 같은 창의적 영역에서의 성과였어요.
RARO는 기존의 학습 방식보다 압도적으로 높은 평가를 받았는데, 단순히 그럴싸한 문장을 나열하는 것을 넘어 주제를 깊이 있게 분석하고 시적 장치를 계획하는 명시적인 추론 단계를 스스로 보여주었기 때문이에요. 심지어 학습 과정에서 틀린 답을 내놓았다가도 스스로 오류를 감지하고 수정하는 '자기 교정(Self-correction)' 능력까지 발현되었다니 정말 대단하지 않나요?
RARO가 우리에게 시사하는 바는 결코 작지 않아요. 우리는 그동안 AI의 추론 능력을 키우기 위해서는 반드시 정답지가 필수적이라고 믿어왔잖아요. 하지만 이 연구는 훌륭한 전문가의 예시(Demonstrations)만 있다면, AI가 스스로 사고의 깊이를 더하고 복잡한 문제를 해결하는 추론 능력을 갖출 수 있음을 증명했어요.
정답이 정해진 수학 문제를 넘어, 정답이 없는 복잡한 현실 세계의 문제들—법률적 판단, 창의적 예술, 복합적인 의사결정—에서도 AI가 인간처럼 '생각'하며 답을 찾아가는 미래가 성큼 다가오고 있는 거예요. 이제 '검증자'라는 보조 바퀴를 떼어낸 AI가 보여줄 사고의 확장이 어디까지 이어질지 기대되는 시점이에요.
숨겨진 '공통 언어'
AI 학계에 딥러닝 모델의 본질적 구조를 재조명하는 아주 흥미로운 연구 결과가 발표되었어요. 존스 홉킨스 대학(Johns Hopkins University) 연구진이 제안한 '유니버설 웨이트 부분공간 가설(The Universal Weight Subspace Hypothesis)'이 바로 그 주인공인데요.
이름만 들으면 다소 어렵게 느껴질 수 있지만, 그 내용은 꽤나 직관적이고 매력적이에요. 이 가설은 서로 다른 데이터와 목적을 가지고 훈련된 신경망들이라 할지라도, 결국에는 기하학적으로 매우 유사한 저차원의 파라미터 공간, 즉 '부분공간'으로 수렴한다는 내용을 담고 있거든요. 마치 서로 다른 언어를 사용하는 사람들이라도 결국 문법이라는 공통된 구조 아래에서 소통하는 것과 유사한 발견이라고 할 수 있죠.
연구진은 미스트랄-7B(Mistral-7B), 비전 트랜스포머(Vision Transformers, ViT), 라마-8B(LLaMA-8B) 등 무려 1,100개가 넘는 다양한 모델을 대상으로 대규모 스펙트럼 분석을 수행했어요.
그 결과, 모델의 초기화 상태나 학습된 작업(Task)의 종류와 무관하게, 가중치 행렬의 대부분 정보가 극히 일부의 주성분 방향(Principal Directions)에 집중되어 있음을 확인했답니다. 즉, 겉보기에는 수억 개의 파라미터가 무질서하고 복잡하게 얽혀 있는 것처럼 보이지만, 실상 그 핵심 정보는 '유니버설 부분공간'이라 불리는 매우 압축적이고 정돈된 구조 안에 존재한다는 것이죠.
이 발견이 우리에게 주는 시사점은 실로 방대해요. 첫째로 'AI 모델의 효율성 혁명'을 예고하고 있어요. 연구에 따르면, 모든 가중치를 무식하게 다 저장하는 대신 공통된 부분공간 내에서의 계수(Coefficient)만 저장함으로써 메모리 요구량을 100배 이상 획기적으로 줄일 수 있다고 해요. LLM을 운용하는 데 드는 막대한 비용과 에너지를 절감할 수 있는 길을 열어주는 것이니, 환경적인 측면에서도 아주 반가운 소식이죠.
둘째로 '모델 병합(Model Merging)'과 재사용의 새로운 지평을 열었어요. 기존에는 서로 다른 모델을 합치기 위해 아주 복잡하고 까다로운 튜닝 과정이 필요했거든요. 하지만 이 가설에 따르면 모델들이 이미 공유된 부분공간 위에 존재하므로, 수학적으로 훨씬 간결하게 모델을 통합할 수 있게 돼요.
수백 개의 모델을 하나의 유니버설 모델로 압축하여 저장하고, 필요할 때마다 가벼운 계수 조정만으로 특정 작업에 적응시키는 '파라미터 효율적 미세조정(PEFT)'을 극대화할 수 있다는 뜻이에요. 결론적으로 이번 연구는 심층 신경망이 무작위로 학습되는 것이 아니라, 아키텍처 고유의 기하학적 규칙에 따라 질서 정연하게 정보를 조직한다는 사실을 실증적으로 보여주었어요.
'유니버설 부분공간'의 규명은 AI의 탄소 발자국을 줄이는 친환경적 측면뿐만 아니라, 컴퓨팅 자원이 부족한 환경에서도 고성능 AI를 활용할 수 있게 하는 'AI의 민주화'에도 크게 기여할 것으로 기대돼요. 무질서해 보이던 데이터의 바다 속에서, AI가 찾아낸 간결하고도 보편적인 질서는 이제 우리가 AI을 설계하고 활용하는 방식에 근본적인 변화를 요구하고 있답니다.
도박사의 딜레마!
2025년 12월, 전 세계 테크 업계는 OpenAI의 야심작 'GPT-5.2' 출시 소식으로 들썩였어요. 그런데 기술의 진보보다 사람들의 관심을 더 끈 것은 예측 시장 플랫폼 '폴리마켓(Polymarket)'에서 벌어진 기묘한 움직임이었답니다.
모델이 공개되기 바로 전날인 11일, 소수의 계정이 출시 날짜를 소름 끼치게 정확히 예측해 무려 1만 3천 달러가 넘는 수익을 챙겨갔거든요. 심지어 구글(Google)의 2025년 검색 데이터와 관련된 베팅에서도 한 계정이 하루 만에 100만 달러(약 14억 원)를 벌어들이며 '구글 내부자설'까지 제기되기도 했고요.
이러한 일련의 사건들을 단순히 행운의 결과로 보기는 어려워요. 폴리마켓이나 칼시(Kalshi)와 같은 예측 시장이 테크 기업 직원들의 '비공식 현금 인출기'로 전락했다는 의구심이 증폭되고 있기 때문이죠. 주식 시장에서는 엄격히 금지되는 내부자 거래가, 아직 규제의 사각지대에 있는 예측 시장에서는 버젓이 이루어지고 있는 형국이에요.
상황이 심각해지자 기업들도 뒤늦게 단속에 나섰어요. 코인베이스(Coinbase)와 로빈후드(Robinhood)는 직원들의 예측 시장 참여를 금지했고, KPMG에 따르면 최근 6개월간 기업들의 관련 자문 요청이 두 배 이상 급증했다고 해요.
OpenAI와 앤트로픽(Anthropic)도 기밀 정보를 이용한 베팅을 제한한다고 서둘러 밝혔지만, 이미 시장은 걷잡을 수 없이 커진 상태예요. 문제는 현행법상 미국 증권거래위원회(SEC)가 예측 시장을 증권으로 분류하지 않아 직접적인 규제가 어렵다는 점이에요. 이는 고용주에 대한 신의성실 의무 위반이나 사기(횡령)에 해당할 수는 있어도, 전통적인 의미의 내부자 거래법으로 처벌하기엔 법적으로 모호한 부분이 존재하거든요.
여기서 흥미로운 점은 내부자 참여에 대한 시각차예요. 브라이언 암스트롱(Brian Armstrong) 코인베이스 CEO는 "수에즈 운하의 재개통 여부를 가장 잘 아는 것은 현장의 제독"이라며, 내부 정보가 오히려 시장 예측의 정확도를 높일 수 있다는 딜레마를 지적하기도 했어요. 실제로 구글 등 일부 기업은 사내 예측 시장을 운영하며 직원들의 솔직한 전망을 취합해 프로젝트 관리에 활용하기도 하니까요.
하지만 공정한 시장 질서가 무너지면 플랫폼의 존립 자체가 위협받을 수밖에 없어요. 내부자가 정보를 독점하고 수익을 챙기는 구조에서 일반 대중은 그저 '봉'이 될 수밖에 없기 때문이죠. 칼시와 코인베이스가 산업 그룹을 결성해 연방 차원의 규제 마련을 촉구한 것도 바로 이 때문이에요. 예측 시장이 단순한 도박판을 넘어 미래를 전망하는 유의미한 지표로 남으려면, 기술의 발전 속도만큼이나 빠르게 윤리적, 법적 울타리를 세워야 할 시점이에요. 투명성이 담보되지 않은 예측은 그저 정보 비대칭을 악용한 기만일 뿐이니까요.
AI 문해력, 이제는 필수 교양!
2025년 12월 12일, 미국 퍼듀 대학교(Purdue University) 이사회는 고등교육 역사에 남을 만한 획기적인 결정을 내렸어요. 바로 'AI 활용 역량(AI working competency)'을 모든 학부생의 졸업 필수 요건으로 승인한 거예요.
여기서 중요한 건, 이것이 공과대학 학생들만의 이야기가 아니라는 점이에요. 인문, 예술, 사회과학을 포함한 퍼듀의 모든 학생은 2026년 가을부터 자신의 전공 분야에서 AI를 이해하고 활용할 수 있음을 증명해야만 졸업장을 받을 수 있게 된답니다.
퍼듀 대학교가 야심 차게 발표한 'AI@Purdue' 전략은 단순히 학생들에게 코딩 기술을 가르치려는 것이 아니에요. 이 전략의 핵심은 급변하는 인력 시장과 고용주의 요구에 맞춰, 학생들이 AI를 '비판적으로 사고하고 도구로써 장악하는 능력'을 기르는 데 있어요. 멍 치앙(Mung Chiang) 총장의 말처럼 AI가 사회와 고등교육 전반에 미치는 영향력은 거대하며, 이에 대학은 적극적으로 앞장서야 할 의무가 있기 때문이죠.
이번 조치가 시사하는 바는 아주 명확해요. 이제 AI는 소수 전문가들의 특수 기술이 아니라 읽기, 쓰기와 같은 기초적인 '문해력(Literacy)'의 영역으로 들어왔다는 점이에요. 퍼듀는 이를 위해 각 단과대학이 산업계 자문 위원회와 협력하여 매년 커리큘럼을 갱신하도록 했어요.
기술의 발전 속도가 워낙 빠른 만큼, 대학이 가르치는 지식이 상아탑 속에 갇힌 죽은 이론이 되지 않도록 현장의 목소리를 실시간으로 반영하겠다는 강력한 의지인 셈이죠.
또한 퍼듀의 전략은 교육에만 그치지 않아요. 농업, 제조, 운송, 국방, 헬스케어 등 실물 경제와 AI를 결합하는 '물리적 AI(Physical AI)' 연구를 강화하고, 대학 행정 및 캠퍼스 생활에도 MS의 코파일럿(Copilot)과 같은 AI 도구를 전면 도입하고 있어요.
구글, 애플(Apple), 암(Arm)과 같은 글로벌 빅테크 기업과의 파트너십은 이러한 생태계를 더욱 공고히 뒷받침하고 있고요.
대학은 사회로 나가는 관문이잖아요. 퍼듀 대학교의 이번 결정은 "미래의 인재는 AI가 무엇을 할 수 있고, 무엇을 할 수 없는지, 그리고 그 결과에 대해 어떻게 책임을 져야 하는지 명확히 알아야 한다"는 묵직한 메시지를 던지고 있어요.
AI와 공존해야 할 시대를 살아갈 청년들에게, AI 리터러시는 이제 더 이상 '있으면 좋은 능력'이 아닌 '반드시 갖춰야 할 생존 요건'이 되었어요. 퍼듀가 쏘아 올린 이 신호탄은 전 세계 고등교육계가 나아가야 할 방향을 명확하게 제시하고 있답니다.
'코드 레드'의 끝!
다들 아시겠지만, 2025년 12월 11일 OpenAI가 자사의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'를 전격 공개했죠. 샘 알트만(Sam Altman) CEO는 이번 출시와 함께 지난 몇 주간 사내에 발령했던 비상사태, 이른바 '코드 레드(Code Red)'가 내년 1월이면 해제될 것이라고 자신감을 내비쳤어요. 단순한 신제품 발표를 넘어, 구글(Google)과 앤트로픽(Anthropic) 등 경쟁사들의 거센 추격에 맞서 OpenAI가 던진 강력한 승부수라고 볼 수 있어요.
사실 이번 출시는 다분히 방어적인 성격이 짙었어요. 최근 구글이 '제미나이 3(Gemini 3)'를, 앤트로픽이 '오푸스 4.5(Opus 4.5)'를 잇달아 선보이며 시장의 판도를 흔들었기 때문이죠.
OpenAI 경영진은 이를 심각한 위협으로 받아들이고 다른 프로젝트들을 일시 중단시킨 채 ChatGPT 고도화에 전사적 역량을 집중하는 '코드 레드'를 발동했었거든요. 피지 시모(Fidji Simo) OpenAI 애플리케이션 부문 CEO의 말처럼, 이는 "자원을 한곳에 집중하여 우선순위를 명확히 하기 위한 전략"이었던 셈이에요.
알트만은 구글의 제미나이 3가 우려했던 것보다 회사 지표에 큰 타격을 주지 않았다고 애써 태연하게 언급했지만, 5,000억 달러(약 700조 원)에 달하는 기업 가치와 향후 1조 4,000억 달러 규모의 지출 계획을 정당화하기 위해서는 압도적인 '1등' 자리가 필수적이에요. 주간 활성 사용자 8억 명이라는 거대한 숫자를 지키기 위해 그들은 끊임없이 자신의 가치를 증명해야만 하니까요.
앤트로픽과 벤치마크 기준을 두고 신경전을 벌이는 모습은 이 시장이 얼마나 치열한지를 방증해요. 알트만은 1월이면 '코드 레드'가 끝날 것이라고 예고했지만, 과연 그럴까요? 소비자와 기업의 일상 업무 흐름(Workflow)을 장악하기 위한 빅테크들의 전쟁은 이제 막 중반전에 접어들었을 뿐이에요.
'코드 레드'라는 비상경보는 해제될지 몰라도, AI 패권을 향한 소리 없는 전쟁의 긴장감은 2026년에도 계속될 것이 분명해 보여요. 어쩌면 진짜 위기는 이제부터 시작일지도 모르겠네요.
딥시크(DeepSeek)의 밀수 작전!
지난해 1월, 중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)는 추론 모델 'R1'을 통해 실리콘밸리에 큰 충격을 안겼죠. 적은 비용으로 놀라운 성능을 보여준 그들이 이제 차세대 모델 개발을 위해 미국의 최신 수출 통제선을 넘나들고 있다는 소식이에요.
최근 보도에 따르면, 딥시크는 미국이 대중국 수출을 엄격히 금지한 엔비디아(Nvidia)의 최신 칩 '블랙웰(Blackwell)' 수천 개를 확보해 비밀리에 훈련을 진행 중인 것으로 알려졌어요. 이는 미국의 대중 반도체 제재가 직면한 현실적 한계와 글로벌 공급망의 허점을 적나라하게 보여주는 사건이죠.
딥시크가 블랙웰을 확보한 경로는 마치 첩보 영화를 방불케 해요. 이른바 '유령 데이터센터(Phantom Data Center)' 수법인데요. 동남아시아 등 제재가 덜한 국가에 데이터센터를 설립해 정식으로 엔비디아 칩을 구매한 뒤, 이를 다시 해체하여 부품 단위로 쪼개 중국으로 밀반입하는 방식이에요. 엔비디아와 OEM 업체들의 현장 실사까지 통과한 후 장비를 뜯어내 여행용 가방 등에 담아 옮기는 이 치밀한 '개미 군단'식 밀수는 사실상 추적이 불가능하다고 해요.
그렇다면 딥시크는 왜 이렇게 위험을 무릅쓰고 블랙웰을 고집하는 걸까요? 그 이유는 기술적 필연성에 있어요. 딥시크는 모델의 효율성을 높이기 위해 '희소 어텐션(Sparse Attention)' 기술에 주력하고 있는데, 블랙웰 칩은 이 연산을 기존 방식보다 두 배 이상 빠르게 처리할 수 있는 특화 하드웨어를 갖추고 있거든요.
중국 정부가 화웨이(Huawei) 등 자국 칩 사용을 독려하고 있지만, 방대한 데이터를 학습시키는 '사전 훈련(Pre-training)' 과정에서 중국산 칩은 여전히 엔비디아를 대체하지 못하고 있다는 것이 현장의 냉정한 평가예요.
미국 정부의 고민도 깊어지고 있어요. 트럼프 행정부는 최근 한 세대 이전 모델인 H200의 대중국 수출 허용을 시사하기도 했는데요. 이는 중국 내 블랙웰 밀수 수요를 줄이고, 화웨이 등 중국 토종 기업의 기술 자립 의지를 꺾으려는 고육지책으로 해석돼요.
그러나 딥시크의 사례는 1.5톤짜리 거대 서버 랙 대신 밀수가 쉬운 8-GPU 서버를 선호하는 시장의 적응력을 보여주며, 제재가 기술의 흐름을 완벽히 차단할 수 없음을 증명하고 있죠.
엔비디아 측은 이러한 밀수설을 "현실성 없는 이야기"라고 일축하고 있지만, 딥시크의 차세대 모델이 블랙웰을 통해 또 한 번의 도약을 이뤄낸다면 그 파장은 단순한 기술적 성취를 넘어설 거예요.
국경을 넘는 기술에 대한 통제가 얼마나 어려운지, 그리고 AI 패권 경쟁에서 하드웨어 확보가 얼마나 절박한 문제인지를 딥시크 사태는 웅변하고 있어요. '보이지 않는 데이터센터'를 통한 그들의 아슬아슬한 질주는 당분간 멈추지 않을 것으로 보이네요.
AI의 야누스
2025년 12월, AI를 바라보는 미국의 시선은 그 어느 때보다 극명하게 엇갈리고 있어요. 자본의 최전선인 월가(Wall Street)에서는 AI가 가져온 생산성 혁명에 환호성을 지르고 있지만, 법과 질서를 수호하는 행정 당국은 AI가 초래한 사회적 위험에 대해 강력한 경고장을 날렸거든요. 이 두 가지 상반된 풍경은 우리가 맞이할 2026년이 기술적 유토피아와 디스토피아의 갈림길이 될 것임을 시사하고 있어요.
먼저 미국 주요 은행 경영진들의 메시지는 아주 명확해요. AI는 이제 선택이 아닌 생존과 효율의 도구라는 거죠. JP모건체이스(JPMorgan Chase)의 매리앤 레이크(Marianne Lake)는 운영 전문가들의 생산성이 AI 도입 후 40~50%나 급증할 것이라 예고했고, 웰스파고(Wells Fargo)의 찰리 샤프(Charlie Scharf) CEO는 "더 적은 인원으로 더 많은 일을 해내고 있다"며 기술의 효용을 극찬했어요.
골드만삭스(Goldman Sachs) 역시 'OneGS 3.0' 이니셔티브를 통해 채용 속도를 조절하며 인력 구조의 근본적인 변화를 꾀하고 있고요. PNC 파이낸셜(PNC Financial)이 지난 10년 거쳐온 자동화의 과정에 AI가 '가속 페달'을 밟은 셈이죠. 기업 입장에서 이는 수조 달러의 가치를 창출하는 기회지만, 노동자에게는 '고용 없는 성장'이라는 냉혹한 현실이 닥쳐오고 있음을 의미하기도 해요.
하지만 월가가 샴페인을 터뜨리는 사이, 미국 주 검찰총장 협회(NAAG)가 구글, 메타(Meta), OpenAI 등 빅테크 기업에 보낸 서한은 섬뜩하기까지 해요. 2025년 12월 10일 공개된 이 서한에서 검찰총장들은 생성형 AI를 "대중, 특히 아이들에게 위험한 흉기"로 규정했거든요. AI가 쏟아내는 "아부하고 망상적인(sycophantic and delusional)" 답변들이 아이들을 그루밍하거나 위험한 행동을 유도하고, 심지어 무면허 의료 행위까지 조장한다는 것이죠.
그들은 "혁신이 법 위반의 변명이 될 수 없다"고 못 박으며, 2026년 1월 16일까지 실질적인 안전장치와 제3자 감사를 도입하라고 최후통첩을 보냈어요. 이는 기술 발전이라는 미명 하에 묵인되던 AI의 '환각'과 '오류'가 이제는 법적 제재의 대상이 되었음을 알리는 신호탄이에요.
우리는 지금 효율성이라는 달콤한 과실과 안전이라는 사회적 책무 사이에서 위태로운 줄타기를 하고 있는 셈이에요. 은행들은 AI로 비용을 절감하고 수익을 극대화하려 하지만, 그 기술이 사회 안전망을 흔들고 법망을 훼손한다면 그 비용은 결국 사회 전체가 짊어져야 하니까요. 기술은 결국 인간을 위해 존재해야 하잖아요.
생산성을 위해 인간의 일자리를 위협하고, 알고리즘의 오류로 아이들의 안전을 위협하는 AI라면, 그것은 혁신이 아니라 재앙일 뿐이에요. 다가오는 2026년은 무조건적인 속도전보다는, '안전한 혁신'을 위한 사회적 합의와 강력한 규제 시스템이 작동하는 원년이 되어야 하지 않을까요?
새벽 태양
지금까지 정답 없는 문제를 풀어내는 RARO의 추론 능력부터, 대학 교육의 판을 바꾼 퍼듀(Purdue)의 결단, 그리고 월가(Wall Street)의 환호와 규제 당국의 경고가 교차하는 ‘AI의 야누스’적인 얼굴까지 숨 가쁘게 달려왔어요. 2025년의 끝자락에서 확인한 사실은, AI가 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라 우리 삶의 가장 깊숙한 곳까지 파고든 ‘현실’이라는 점이에요.
OpenAI의 ‘코드 레드’는 끝날지 몰라도, 에코 멤버님들이 마주할 변화의 파도는 이제부터가 진짜 시작일지도 몰라요. 기술의 진보가 가져다줄 편리함에 감탄하면서도, 그 이면에 도사린 윤리적 그림자를 놓치지 않는 균형 감각이 절실한 시점이죠. 다가오는 2026년, AI라는 거대한 흐름 속에서 길을 잃지 않고 인간다움을 지키며 공존하는 지혜를 함께 모색해 보아요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) arXiv:2511.21667 [cs.LG]
(2) arXiv:2512.05117 [cs.LG]
(3) Rocket Drew. (2025). Polymarket Bets on OpenAI, Google Raise Insider Trading Suspicions. The Information. https://www.theinformation.com/articles/polymarket-bets-openai-google-raise-insider-trading-suspicions
(4) Phillip FIorini. (2025). Purdue unveils comprehensive AI strategy; trustees approve ‘AI working competency’ graduation requirement. Purdue University. https://www.purdue.edu/newsroom/2025/Q4/purdue-unveils-comprehensive-ai-strategy-trustees-approve-ai-working-competency-graduation-requirement/
(5) Ashley Capoot. (2025). Sam Altman expects OpenAI to exit ‘code red’ by January after launch of GPT-5.2 model. CNBC. https://www.cnbc.com/2025/12/11/openai-intros-new-ai-model-gpt-5point2-says-better-at-professional-tasks.html
(6) The Information Staff. (2025). DeepSeek is Using Banned Nvidia Chips in Race to Build Next Model. The Information. https://www.theinformation.com/articles/deepseek-using-banned-nvidia-chips-race-build-next-model
(7) Sunny Grimm. (2025). Nvidia decries 'far-fetched' reports of smuggling in face of DeepSeek training reports — unnamed sources claim Chinese company is involved in Blackwell smuggling ring. Tom's Hardware. https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-decries-far-fetched-reports-of-smuggling-in-face-of-deepseek-training-reports-unnamed-sources-claim-chinese-company-is-involved-in-blackwell-smuggling-ring
(8) Tatiana Bautzer and Prakhar Srivastava. (2025). US bank executives say AI will boost productivity, cut jobs. Reuters. https://www.reuters.com/business/finance/us-bank-executives-say-ai-will-boost-productivity-cut-jobs-2025-12-09/
(9) Stevie Bonifield. (2025). State AGs warn Google, Meta, and OpenAI that their chatbots could be breaking the law. The Verge. https://www.theverge.com/news/842512/google-meta-openai-state-attorneys-general-ai-letter
