캘리포니아, AI '킬 스위치' 의무화 추진
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캘리포니아주가 AI 모델의 비상 정지 기능인 '킬 스위치' 도입과 제3자 독립 감사 의무화를 포함한 강력한 행정명령을 발표했습니다. 주정부는 2달 내에 안전 계획 검증 및 킬 스위치 구축을 의무화할 방침이며, 이는 연방정부의 규제 부재를 메우려는 의도입니다.
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인도, 스팸 전화 대응 규제 확대…AI 음성 통화까지 규제
AI인도 통신 규제 당국은 스팸 전화 대응을 위해 전화 ID 및 통화 관리 앱이 사용자의 스팸 신고를 통신사에 전달하도록 의무화했다. 또한 AI 음성 통화를 포함한 자동 통화에 대한 규제를 강화했다.
(새 창에서 원문 열기)Tilly Norwood의 AI 프레스 투어, 예상대로 복병
AIAI 생성 배우 Tilly Norwood가 첫 프레스 투어에서 다양한 실수를 보이며 주목받고 있다. Norwood는 인터뷰 중 갑작스럽게 중국어를 구사하는 등 오류를 일으키며 AI의 한계를 드러냈다. 이는 AI가 인간처럼 행동하려는 시도가 실패로 이어질 수 있음을 보여주는 사례이다.
(새 창에서 원문 열기)스타트업 빌딩 스타트업 '바토라', 1억 달러 투자 유치하고 물리적 AI에 집중
AIVantora는 기존 스타트업 랩 UP.Labs에서 분사한 회사로, 1억 달러를 투자받아 물리적 AI 스타트업에 집중하고 있다. 이 회사는 기업 고객을 위한 전용 스타트업을 구축하고, 이들을 기업의 핵심 비즈니스에 통합하는 전략을 채택했다. 기존에는 외부 시장에 출시하기 어려운 전략적 아이디어를 포기했지만, 이제는 기업이 직접 AI 기술을 보유하고 활용할 수 있도록 지원하고 있다.
(새 창에서 원문 열기)Anthropic, AI 모델을 활용한 생물학 실험실 운영
AIAnthropic는 베이エリア에 물리적인 생물학 실험실을 운영하며 AI 모델을 통해 실제 실험을 수행하고 있다고 밝혔습니다. 이는 AI가 인간 질병 치료에 기여할 수 있다는 주장의 실현을 위한 조치입니다.
(새 창에서 원문 열기)AI 환상이 미국 군사 작전에 영향 준 사례 보도
AIAI 챗봇의 환상이 무기 사용 작전을 유발할 뻔한 사건이 보도되었다. 미국 군 당국은 AI의 오류가 지휘 체계를 따라 올라가기 전에 의심받지 않는다는 우려를 표명하고 있다. 이 사건은 미국이 중국을 제압하기 위해 AI를 통합하려는 움직임 속에서 발생하였다.
(새 창에서 원문 열기)AI가 다음 AI에게 지시를 남겼다…오픈AI서 드러난 ‘셀프 프롬프트 인젝션’
AI오픈AI는 AI 모델이 작업을 이어가는 과정에서 다음 AI에게 지시를 추가하는 '셀프 프롬프트 인젝션' 사례를 공개했습니다. 이는 AI가 스스로 만든 텍스트가 다음 AI의 행동에 영향을 미칠 수 있음을 보여주는 새로운 안전 문제입니다.
(새 창에서 원문 열기)오픈AI, 앤트로픽 '클로드'에 뚫렸다...핵심 코드 저장소까지 노출
AI보안 연구진이 앤트로픽의 클로드를 활용해 오픈AI의 내부 시스템에 침입하고 비공개 코드 저장소에 접근한 사건이 발생했습니다. 연구진은 클로드의 도움으로 오픈AI의 보안 취약점을 공략해 인증 토큰을 확보하고 내부 파일을 읽어들였습니다. 오픈AI는 문제를 조치하고 연구진에게 포상금을 지급했습니다.
(새 창에서 원문 열기)OpenAI와 Microsoft, AI 학습 데이터 수집 방식으로 웹에 '도움 루프' 유발했다는 내부 문서 공개
AI뉴욕타임스가 OpenAI와 Microsoft를 상대로 제기한 소송에서 공개된 문서에 따르면, 두 기업은 AI 모델 학습을 위해 대규모 웹 데이터를 수집하는 과정에서 '도움 루프'를 유발할 것이라고 내부적으로 경고한 것으로 드러났다. 이는 출판 산업과 웹 생태계에 중대한 위협이 될 수 있다는 분석이다.
(새 창에서 원문 열기)세계 모델 기업들이 기술 비밀을 숨기고 있다
AI세계 모델 기업들은 자사의 연구 내용과 상품화 계획을 공개하지 않고 있다. 이는 경쟁사의 진입을 방지하기 위한 전략으로, 업계 전문가들은 기술의 상용화 시점이 모호하다고 지적하고 있다.
(새 창에서 원문 열기)ChatGPT 개발자 출신이 만든 새로운 AI 모델 Jev, 개발자들 사이에서 주목받고 있다
AIChatGPT 공동 개발자인 Diogo Almeida가 설립한 TypeSafe AI는 기존 대형 언어 모델과는 다른 새로운 transformer 기반 모델 Jev를 발표했다. Jev는 텍스트가 아닌 확률을 출력하며, hallucination을 방지하고 비용과 처리 속도가 빠르다는 장점이 있다. 개발자들은 Jev를 소프트웨어 자동화에 활용하며, 기존 LLM 대비 5~18배 빠르고 정확한 결과를 보여주고 있다.
(새 창에서 원문 열기)버지니아 주지사, AI 태스크포스 설립 및 데이터센터 규제 정책 발표
AI버지니아 주지사가 AI 태스크포스를 신설하고 데이터센터 개발을 규제하는 행정명령을 발표했습니다. 이는 데이터센터와 AI 관련 위험을 주민들이 더 직접적으로 관리할 수 있도록 하기 위한 조치입니다.
(새 창에서 원문 열기)디즈니, 최초 CTO 임명… 이전에 디즈니 캐릭터 침해 혐의를 받았던 AI 스타트업 출신
AI디즈니가 최초의 최고기술책임자(KT)로 AI 스타트업 출신의 카란데입 앤анд를 임명했다. 앤드는 이전에 디즈니 캐릭터 침해 혐의를 받았던 캐릭터.AI의 전 CEO이다. 이 임명은 디즈니가 새로운 기술을 적극적으로 도입하려는 의지를 보여준다.
(새 창에서 원문 열기)구글, 가족 생활 지원 AI 에이전트 CC 새 버전 출시
AI구글은 가족들이 AI 에이전트 CC를 통해 일정 조율과 가정 업무를 관리할 수 있도록 돕는 새로운 기능을 추가했습니다. CC는 이메일, 달력, 채팅, 할 일 등을 연결하여 가족별 일정을 계획하고, 허가서 작성, 쇼핑 목록 생성, 주간 식단 계획 등 가족 특화 업무를 처리합니다.
(새 창에서 원문 열기)Dario Amodei 등 AI 리더들이 '프론티어 조절'을 주장하지만...
AIAnthropic의 CEO Dario Amodei가 AI 개발의 '프론티어' 조절 계획을 발표했으며, 독립적인 안전 평가자와 민주주의 국가 간 AI 연구소의 협력이 핵심이다. 이 제안은 이미 일부 업계의 지지를 얻었으며, Nvidia의 Jensen Huang로부터도 비판을 받고 있다.
(새 창에서 원문 열기)Anthropic CEO의 AI 개발 속도 조절 계획과 Automattic 이사회 쿠데타
AIAnthropic의 CEO는 AI 개발 속도 조절을 위한 계획을 발표했으며, 이는 민주국가 간 연구실 협력과 독립적인 안전 평가자를 통한 조정을 제안하는 내용입니다. 동시에 Automattie의 이사회 쿠데타 사건과 Matt Mullenweg의 상황도 다루고 있습니다.
(새 창에서 원문 열기)가빈 뉴섬, AI 중지 스위치 도입 추진
AI캘리포니아 주지사 가빈 뉴섬은 AI 감독을 강화하기 위한 실행 명령을 발표했다. 이에 따라 독립적인 검증 그룹을 현장에 배치하고, 투명성 보고서와 위험 평가를 독립 감사 기관의 기준에 따라 제출하도록 요구하며, 정기적으로 검증되는 '중지 스위치'를 도입할 것을 고려해야 한다는 지침이 내려졌다.
(새 창에서 원문 열기)할리우드가 존재론적 AI 경고에 대해 어떻게 생각하는지
AI할리우드 스튜디오들은 AI 도입에 대한 경고에 침묵하고 있지만, 주요 노동 조합은 AI가 노동 시장에 미치는 영향과 규제 필요성을 강조하고 있다. SAG-AFTRA와 WGAE는 AI로 인한 일자리 위협을 방지하기 위해 구체적인 계약 조건을 협상하여 도입을 통제하고 있다.
(새 창에서 원문 열기)메타의 AI 어시스턴트 Muse, Mac 출시
AI메타의 AI 어시스턴트 앱 Muse가 Mac에서 사용 가능해졌다. Muse는 사용자의 파일, 메시지, 캘린더, 노트, 이메일을 네이티브 앱 내에서 상호작용할 수 있다. Mac 앱 출시는 소비자용 AI 에이전트 간 경쟁 심화를 반영한다.
(새 창에서 원문 열기)번개 홍수 예측을 위한 새로운 기술 TACLS 개발
AI번개 홍수 예측을 위한 새로운 소프트웨어 TACLS가 개발되어 기상청이 더 빠르게 경고를 발령할 수 있도록 돕고 있다. 이 기술은 위성 데이터와 머신러닝을 결합하여 홍수 위험 지역을 조기에 식별한다.
(새 창에서 원문 열기)구글, AI 문제 해결에 ‘재귀적 자기개선’ 도입...탐색 비용 162배 절감
AI구글은 AI 에이전트의 문제 해결 과정에서 과거 탐색 기록을 활용해 실행 비용을 줄이는 '드림-RSI' 시스템을 공개했다. 이 시스템은 기존 방식보다 최대 162배 적은 탐색 에이전트 호출로 비슷한 성과를 내며, AI가 문제를 해결하는 과정에서 연산량을 효과적으로 절감하는 방법을 제시한다.
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