AI 뉴스

Anthropic, 매달 무료 API 크레딧 지급 뿐만 아니라 앞으로 Max플랜 및 Team플랜 유저를 위해 플랜별로 크레딧을 매 달 지급해준다고 합니다. 이 크레딧은 터미널 및 IDE, 클로드코드 등에선 사용 할 수 없다고 하네요. 요즘 클로드 너무 호감이야 • Max 5x: 매달 $100 • Max 20x: 매달 $200 • Team Standard: 좌석당 $20 • Team Premium: 좌석당 $100 • Team은 좌석 크레딧을 합쳐 계산하며 총 상한은 $500 https://support.claude.com/en/articles/17154008-monthly-api-credits-for-max-and-team-plans

[ 로봇이 이제 교통경찰 역할까지 한다고 ] 농부들에게 도움을 주고 보안관 역할을 하는 등 다양한 시도를 해왔던 Deep Robotics의 새로운 홍보영상입니다👍👍 New Traffic Officer라는 별명과 함께 시내 도로에서 교통경찰 역할까지 테스트 한다는 소식인데요🚦 휴머노이드 로봇 DR02를 활용해 여러 도심 환경 속에서 실증 테스트를 진행중이라고 합니다🤜🤜 DR02는 스스로 이동하면서 장애물을 피하거나 교통법규를 위반할 경우 음성과 손짓으로 안내를 해주고 보행자와 언어로 대화하는 기능 등 다양한 활용방법이 있을것 같네요🤖 이렇게 로봇의 활용 범위가 점점 우리 일상으로 확대 되고 있지 않나 생각이 듭니다🙏🙏 👉 원문 보기 👈

앤스로픽, Claude Haiku 5.5 출시 - 남은 것은 Fable 5.5 안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다 앤스로픽이 Haiku 4.5 버전 이후 업데이트가 없었던 소형 모델을 5.5 버전으로 업데이트했습니다. 대량 처리와 비용 민감형 워크로드를 겨냥한 모델로 Haiku 계열 최초로 추론 설정과 adaptive thinking을 지원합니다. 소형 모델 답게 요약, 컨텍스트 압축, DB 쿼리, 분류 요청처럼 빠르고 반복적인 작업에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 앤스로픽이 제시한 코딩 작업에서 Haiku의 포지션은 Opus 5.5와 Sonnet 5.5의 서브 에이전트입니다. AAII에서는 43점과 작업당 비용 $0.21(100k 이하 컨텍스트 기준)을 기록했습니다. 중국 주요 모델과 Gemini 3.8 Flash, GPT-6 Luna와 유사한 점수대입니다. Kimi K3 - 44점 vs $2.0 GLM-5.3 Flash - 42점 vs $0.25 Gemini 3.8 Flash - 41점 vs $1.24 DeepSeek V4.1 Flash - 39점 vs $0.27 GPT-6 Luna - 38점 vs $0.07 다만 Max 기준 토큰 효율성은 단점입니다. 작업당 162k 출력 토큰으로 GPT-6 Luna Max 50k의 3배입 수준입니다. Xhigh에서 Max로 추론 강도를 높이면 성능은 2점 개선되지만 토큰 사용량은 약 1.8배 증가합니다. 비용 효율을 중시한다면 낮은 추론 강도를 활용하는 것이 유리해 보입니다. API 가격은 프롬프트 100k 이하일 경우 인풋 $0.1/아웃풋 $0.5입니다. GPT-6 Luna와 같은 수준이고, Haiku 4.5 대비 1/10 입니다. 다만 100k 초과 시 API 가격이 5배로 상승합니다. 초과 기준으로도 Sonnet 5.5($2 및 $10) 대비 1/4 수준으로 설정되긴 했네요 앤스로픽은 실제 토큰 사용량 변화까지 반영한 평균 실행 비용이 기존 대비 약 75%가 낮아졌다는 주장을 하고 있습니다. 추가로 Sonnet 5.5의 캐시 읽기 가격을 50% 인하했습니다. 이를 통해 대부분의 에이전틱 작업에서 20%의 비용 절감 효과가 발생한다고 강조했습니다. 또한 Claude Max 및 Team 구독자에게 월별 API 크레딧도 신규 제공합니다. Claude Platform 활성화를 위한 정책이지만, 향후 외부 하네스 연동 관련 정책 변화는 팔로업이 필요합니다. 사실 물처럼 저렴하고 풍부하게 공급되는 지능을 먼저 강조한 것은 오픈AI입니다. 비싸게만 느껴졌던 앤스로픽도 이제 같은 방향으로 움직이고 있습니다. 프론티어 AI 경쟁의 축은 모델 자체 성능뿐 아니라 구간별 성능 대비 비용을 고려하면 모델 포트폴리오 구축으로 확대되고 있습니다. 그리고 이제 남은것은 물처럼 저렴하진 않더라도 압도적 성능이 기대되는 강력한 Claude Fable 5.5 입니다. (2026/10/8 공표자료)

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/10/8) ■ 앤스로픽, Claude Haiku 5.5 출시. 구독자 API 크레딧 제공 ■ 오픈AI, ChatGPT에 GPT-6 전면 도입. Intelligence UI로 인터페이스 자체 생성 ■ 오픈AI Codex·ChatGPT Work 활성 사용자 4,000만명 돌파 ■ 오픈AI, ChatGPT에 청소년 대상 대학 진학 계획 도구 추가 ■ 오라클, 대규모 AI 칩 구매 자금 마련을 위해 Apollo, 골드만삭스와 별도 금융 추진 ■ 브로드컴, 오픈AI의 커스텀 칩 생산을 위해 500억 달러 이상 규모 금융 조달 추진. Apollo, 블랙스톤 등과 참여 논의 ■ 구글 x 유니티, 프롬프트로 게임의 캐릭터, 규칙, 물리환경을 생성하고 웹에서 공유할 수 있는 Playground 출시. 유니티는 고급 3D 기능을 제공하는 Unity Spark의 비공개 프리뷰 이후 연결 계획 ■ 마이크로소프트, Windows에서 로컬 AI 실행 확대. Copilot 비용 절감 및 엔터프라이즈 에이전트 보안 강화 ■ 메타, iPad용 Muse 앱 출시 ■ 저커버그가 설립한 Biohub와 구글, 메타, 미국 정부가 18억 달러를 투입해 Universal Virtual Cell 구축 프로젝트 진행. 생명공학 실험 전에 AI 상에서 세포 반응과 잠재적 결과를 시뮬레이션하는 것이 목표 ■ 백악관, 일론 머스크, 세르게이 브린, 젠슨 황, 리사 수에게 최고 과학훈장, 마이클 델과 사티아 나델라에게 최고 기술 및 진보훈장 수여 예정 ■ AI 에이전트 Hermes 개발사 Nous Research, 15억 달러 밸류로 9,000만 달러 조달 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

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중국 AI가 전 세계에서 빠르게 확산되고 있습니다 DeepSeek, Z.ai, Alibaba 등 중국 AI 모델이 '저렴한 가격 + 오픈 가중치 + 코딩 성능'을 앞세워 글로벌 기업 시장에서 예상보다 빠르게 존재감을 키우고 있습니다. 1. OpenRouter에서 중국 AI 모델의 토큰 점유율이 2월 6~13%에서 9월 14일 주간 57~67%까지 급증 2. Vercel에서도 중국 모델 사용 비중이 1월 11%에서 8월 55%까지 확대 3. 낮은 가격과 오픈 가중치, 강력한 코딩 성능이 실제 사용자들의 선택을 이끄는 주요 요인 4. 글로벌 사우스에서는 중국 AI 모델이 기업 토큰 사용량의 3분의 2 이상을 차지한 것으로 나타남 5. 미국 하원 2개 위원회는 칩 통제, Nvidia 원격 연결, 모델 증류 등을 둘러싸고 중국 AI 확산을 조사 흥미로운 점은 AI 경쟁의 기준이 단순한 벤치마크 성능에서 실제 사용량으로 빠르게 이동하고 있다는 것입니다. 아무리 뛰어난 모델이라도 비싸고 접근하기 어렵다면 시장을 장악하기 어렵다는 점에서 중국 AI의 확산은 상당히 주목할 만한 흐름입니다. 출처: https://www.cnbc.com/2026/09/26/china-ai-global-adoption.html

일론 머스크, Grok Bot에 외부 최상위 AI 모델까지 통합 : 일론 머스크는 향후 SpaceX의 Grok Bot이 특정 작업마다 가장 적합한 백엔드 모델을 선택해 사용한다고 밝힘 : 자체 Grok 모델에 국한하지 않고 Claude Opus 5.5, Midjourney, Suno를 비롯한 주요 외부 API까지 활용 계획 : 핵심 원칙은 모델 공급자보다 결과물의 품질. 각 작업에서 가장 좋은 결과를 낼 가능성이 높은 모델을 동적으로 선택하는 멀티모델 라우팅 구조 지향 : 경쟁력을 단일 Grok 모델 성능이 아니라 여러 프론티어 모델과 전문 AI 서비스를 묶는 오케스트레이션 레이어로 확장하겠다는 의미 https://x.com/elonmusk/status/2107724314451878104

[ AI의 발전속도는 누구도 예측할 수 없음 ] 왜냐하면 24년 12월만 해도 AI리서처들은 AI가 밀레니엄 수학 문제를 2054년에서야 풀 수 있을 것이라고 예상을 했거든요🤔🤔 하지만 불과 2년도 지나지 않아서 나비에-스톡스 문제를 풀며 예상을 뛰어넘어버렸습니다🔥 AI는 시간이 지날수록 성능의 발전속도가 압도적으로 좋아지는데 AI연구자들조차 그 속도를 예측하지 못하고 있나보네요😱😱 👉 원문 보기 👈

OpenAI 연구의 80~90%는 이미 GPT-7 이후를 향하고 있습니다 OpenAI가 현재 모델을 계속 다듬는 것보다 GPT-7, GPT-8 등 차세대 모델에서 더 큰 가능성을 보고 있다는 내용이 공개됐습니다. 1. OpenAI 응용연구 책임자 Boris Power에 따르면 연구의 80~90%가 GPT-7, GPT-8 이후 세대를 목표로 진행 2. GPT-5.1→5.2 같은 동일 세대 업그레이드는 특화 데이터 기반의 단기적인 개선으로 평가 3. 차세대 모델에서는 여러 능력이 동시에 크게 향상되는 '세대적 도약'에 집중 4. Power는 현재 AI 활용의 가장 큰 문제 중 하나로 사용자가 AI의 가능성을 충분히 모른다는 점을 지적 5. GPT-4는 정교한 프롬프트, GPT-5는 피드백이 필요했다면 미래 모델은 사용자의 목표를 이해하고 필요한 결과를 먼저 제시하는 방향으로 발전 결국 OpenAI가 바라보는 다음 경쟁은 기존 모델을 조금씩 개선하는 것이 아니라, 세대 자체를 뛰어넘는 AI를 만드는 데 있는 셈입니다. 앞으로는 AI의 성능뿐 아니라 사용자가 복잡한 사용법을 몰라도 원하는 결과를 얻을 수 있는지가 더욱 중요해질 것으로 보입니다. 출처: https://the-decoder.com/openai-says-80-to-90-percent-of-its-research-already-targets-gpt-7-and-beyond/

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/10/7) ■ 스페이스X, 대규모 엔비디아 GPU 구매를 위해 400억 달러 규모 신규 부채 조달 추진. Apollo가 주도 ■ 구글, Gemini 3.6 Flash 기반 Nano Banana 2.1 발표. 기존 모델 대비 이미지 생성, 편집 품질 개선 ■ 구글, 컨스틸레이션 에너지와 AI 데이터센터 전력 확보를 위해 총 3.59GW 규모 장기 전력 계약 체결. 43억 달러 이상 투자로 기존 원전 11기의 출력을 890MW 증강 ■ 구글, 온디바이스 멀티모달 임베딩 모델 Embedding Gemma 2 공개 ■ 구글, 와이오밍 데이터센터를 위해 Black Hills의 590MW 전력과 2.1GW 외부 발전자원을 결합한 2.7GW 전력 구조 확보 ■ 오픈AI & 앤스로픽, AI 에이전트가 일으킨 데이터 침해를 의무적으로 신고하도록 하는 호주 법률 지지 의견 ■ 앤스로픽, 기존 Project Glasswing과 Cyber Verification Program(CVP)을 통합 확대해 검증된 사이버보안 조직에 단계별로 개방하는 체제로 전환 ■ 앤스로픽, Claude for Google Workspace를 퍼블릭 베타로 확대. Claude를 Google Docs, Sheets, Sildes에 직접 통합 ■ 오픈AI, 계약관리 소프트웨어 Ironclad와 연구 협력 시작. 복잡한 계약 업무를 수행하는 AI 에이전트 개발 목표. 전문 버티컬 소프트웨어 기업과 협력 확대 계획 ■ 오픈AI x 아틀라시안, 프론티어 모델과 아틀라시안 Teamwork Graph 결합을 포함한 파트너십 확대 ■ 메타 x Sierra, 개인 AI 에이전트와 기업 사이의 인증, 권한, 통신 방식을 정의하는 개인 에이전트 프로토콜(PAP) 발표 ■ Lambda, 최대 40억 달러 규모 프리 IPO 펀딩 추진. Pre Money 기준 145억 달러 밸류 ■ 콰이쇼우, Kling AI의 27년 홍콩 상장을 통해 10억 달러 이상 조달 계획 보도 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

8GB 메모리의 그래픽카드에서도 영상 생성이 가능해졌네요. 오픈소스 프로젝트 FreeVideo가 MiniMax H3를 로컬에서 실행할 수 있도록 공개됐습니다. 1. 낮은 하드웨어 요구사항: 8GB VRAM과 16GB RAM으로 실행 가능 2. 메모리 절약: 필요한 모델 부분만 그때그때 불러오는 방식 3. ComfyUI 지원: 텍스트, 첫·마지막 프레임, 이미지, 영상, 오디오를 레퍼런스로 사용 4. 생성 속도: RTX 4060 Ti에서 1344×768 영상 생성에 약 9분 고사양 GPU가 없어도 로컬 영상 생성에 도전해볼 수 있겠네요. 테스트: https://github.com/FlashML-org/FreeVideo

AI 지출도 양극화가 심해지고 있네요. 상위 1%의 AI 사용자는 한 달 평균 903달러를 지출한다고 합니다. 반면 일반적인 고객의 중간값은 월 25달러에 불과합니다. 즉, AI에 큰돈을 쓰는 소수의 사용자가 하위 50% 전체보다 더 많은 돈을 쓰고 있다는 이야기입니다. AI 시장이 단순히 사용자 수만 늘어나는 게 아니라, 고가 AI 서비스를 적극적으로 사용하는 고객층이 빠르게 커지고 있다는 점도 보여주네요.

위키독스 무료 서적 5종을 제작하였습니다. 0. GPT & Codex 기초부터 고급까지 100 웹 서적을 위키독스에 새롭게 공개하였습니다. 위키독스: https://wikidocs.net/book/20375 깃허브: https://github.com/lsszz2100/Codex_King GPT와 Codex를 처음 접하는 분들부터 실무 및 고급 활용법을 배우고 싶은 분들까지 폭넓게 학습할 수 있도록 구성하였으니 많은 관심 부탁드립니다. 1. 클로드 기초부터 고급까지 100 Claude를 기초부터 고급 활용까지 폭넓게 다루는 무료 전자책입니다. 최신 AI 트렌드를 반영하여 Claude 활용법을 체계적으로 정리했습니다. 깃허브: https://github.com/lsszz2100/Claude_100 위키독스: https://wikidocs.net/book/19729 2. Veo3 / Veo3.1 영상 제작 가이드 Veo3와 Veo3.1을 활용한 AI 영상 제작 가이드입니다. 영상 제작에 바로 활용할 수 있는 프롬프트 예시를 다양하게 정리해두었으며, 지속적으로 업데이트 중입니다. 깃허브: https://github.com/astrabit-dev/New_Veo3 위키독스: https://wikidocs.net/book/19471 3. n8n 자동화 가이드 n8n을 활용한 자동화 구축 방법을 정리한 무료 가이드입니다. 초보자도 따라올 수 있도록 구성했으며, n8n 프롬프트 팩도 함께 제공될 예정입니다. 깃허브: https://github.com/lsszz2100/n8n_Auto_Guide 위키독스: https://wikidocs.net/book/19485 4. 클로드 아키텍트 인증 가이드 Claude Architect 인증을 준비하는 분들을 위한 실전형 가이드입니다. 인증 준비 과정과 핵심 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 정리했습니다. 깃허브: https://github.com/lssz z2100/Claude-architect-Certification 위키독스: https://wikidocs.net/book/19518

인공지능 플랫폼! 단기 교육/강의 및 교육업체 지원도 가능합니다! 협업 문의도 언제든지 연락주세요 :) 캔바 프로 - 1년 1만원 개인계정 추가! 캡컷, 오토데스크, VPN, 게임 등 다양한 플랫폼 가능합니다 :) 구독상품리스트: https://ai-nice.ai.studio 문의: https://open.kakao.com/o/s4OEqBai

매주 업데이트 중입니다 :) 워게임 추가 완료! 바이브해킹이라는 사이버보안 학습 저장소를 제작하였습니다. 많은 관심 및 응원 부탁드립니다. 감사합니다! 주기적으로 업데이트 예정입니다. 1. VibeHacking은 인공지능 시대에 해킹과 보안을 빠르고 체계적으로 배울 수 있도록 만든 사이버보안 학습 저장소입니다. 2. AI를 활용해 어려운 보안 개념을 쉽게 이해하고, Linux 기초부터 웹 해킹, 시스템 해킹, 네트워크, 포렌식, 클라우드 보안, 레드팀, AI 보안까지 다양한 분야를 단계적으로 학습할 수 있도록 구성했습니다. 3. 본 프로젝트는 합법적인 보안 학습과 방어 역량 강화를 위한 교육용 목적으로 제작되었습니다. 4. 타인의 시스템을 무단으로 공격하거나, 정보를 탈취하거나, 불법적인 목적으로 악용해서는 안 되며, 모든 실습은 반드시 허가받은 환경에서만 진행해야 합니다. https://github.com/lsszz2100/VibeHacking

여러분의 많은 관심과 성원 덕분에 어느덧 페이스북 팔로워 1만 명, 링크드인 3천명 및 텔레그램 채널 구독자 3천명을 달성하게 되었습니다. 진심으로 감사드립니다. 페이스북: https://www.facebook.com/lsszz1 텔레그램: https://t.me/aiinnovationstudio 스레드: https://www.threads.com/@ais.root 링크드인: https://www.linkedin.com/in/soulai 앞으로도 AI와 보안 분야의 최신 정보는 물론, 도움이 되는 다양한 토이 프로젝트와 기술 콘텐츠를 꾸준히 공유하겠습니다. 특히 AI를 누구나 쉽고 효과적으로 활용할 수 있는 그날까지, 더 많은 분들이 AI를 실무와 일상에 자연스럽게 접목할 수 있도록 유용한 정보와 경험을 아낌없이 나누겠습니다. 보내주시는 관심과 응원에 늘 감사드리며, 앞으로도 함께 성장하는 채널 및 커뮤니티를 만들어가겠습니다. 항상 건강하시고, 행복한 나날 보내시길 바랍니다. 감사합니다.

서버 보안을 위한 137가지 치트시트 OWASP가 웹 보안에 필요한 실전 가이드를 한곳에 모아뒀네요. 무료로 볼 수 있습니다. 1. 인증·비밀번호·세션: 로그인과 사용자 인증을 안전하게 구성하는 방법 2. Docker·Kubernetes: 컨테이너와 클러스터 보안 체크포인트 3. Java·PHP 등: 주요 개발 스택별 보안 가이드 4. GitHub Actions·CI/CD: 배포 파이프라인 보안과 권한 관리 5. GraphQL·API: API 설계와 취약점 대응 방법 6. SQL·데이터베이스: 데이터베이스 보안과 안전한 쿼리 작성 개발자라면 필요한 부분만 골라서 참고하기 좋은 보안 레퍼런스입니다. 출처: https://cheatsheetseries.owasp.org/ #OWASP #웹보안 #사이버보안 #개발자 #서버보안 #Docker #Kubernetes #API #CI/CD

Sber가 Kandinsky 6.0 Video를 공개했네요. 이번에는 대화와 음악, 주변 소리까지 포함한 영상을 생성할 수 있다고 합니다. 1. 영상과 오디오 생성: 대사뿐 아니라 음악과 주변 환경음까지 영상과 함께 생성합니다. 2. 자연스러운 립싱크: 캐릭터의 입 움직임을 대사에 맞춰 동기화한다고 하네요. 3. Pro 모델 성능: Sber 측 테스트에서 Kandinsky 6.0 Video Pro가 Veo 3.1 Audio와 비슷한 수준의 결과를 보였다고 합니다. 4. 30억 파라미터 Lite: Lite 버전은 일반 NVIDIA 그래픽카드에서 실행할 수 있도록 최적화했으며 RTX 5060 Ti부터 RTX 5090까지 지원합니다. 5. 오픈 공개: Diffusers, ComfyUI, FastVideo, SGLang, vLLM-omni 등을 지원하며 모델 가중치와 코드, 기술 보고서도 공개했습니다. 영상 생성 AI가 이제 화면뿐 아니라 대사, 음악, 주변 소리까지 함께 만드는 방향으로 발전하고 있네요. 출처: https://huggingface.co/kandinskylab/Kandinsky-6.0-Pro-5s-Diffusers https://github.com/kandinskylab/kandinsky-6/ https://huggingface.co/spaces/kandinskylab/Kandinsky-6.0-Pro-distill-5s

Opus 5.5로 제작되었다고 합니다.. 갈수록 놀라운 5.5

앤트로픽 직원이 만든 스킬 "Scheduled Send Plan" AI가 지시를 받고 코딩을 하기 전 "이렇게 만들 건데 맞는가?"에 대한 내용을 1페이지로 보여주며, 이 계획서에 대해 (필요하다면) 피드백을 한 후 코딩을 하게끔 하는 스킬입니다. 프로젝트 시작하며 플랜 짤 때 써보시면 되겠습니다. claude plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community claude plugin install html-plan@claude-community https://x.com/trq212/status/2107192972983075241

수백 개의 프롬프트가 들어있는 무료 치트시트가 공개됐네요. 이미지, 광고, 디자인, 로고 등 다양한 크리에이티브 작업에 바로 사용할 수 있는 프롬프트를 모아놓은 자료입니다. 1. 원하는 결과 선택: 만들고 싶은 이미지나 디자인을 고릅니다. 2. 프롬프트 복사: 준비된 프롬프트를 그대로 복사합니다. 3. AI에 입력: 사용하는 이미지 생성 AI에 붙여넣으면 됩니다. 다양한 시각 콘텐츠를 만들 때 프롬프트를 처음부터 직접 작성하기 어렵다면 참고하기 좋은 자료네요. 출처: https://onepromptdesign.com/

ElevenLabs, 생성형 광고 공모전 개최… 총상금 10만 달러 AI로 광고 영상을 만드는 데 관심 있다면 주목할 만한 기회입니다. ElevenLabs가 생성형 광고 공모전을 개최하며, 우승자에게 5만 달러를 지급하고 결선 진출자에게는 채용 면접 기회까지 제공합니다. 1. 총상금 10만 달러 규모로, 우승자는 5만 달러를 수상합니다. 2. 참가자는 가상의 제품을 주제로 광고 영상을 제작해야 합니다. 3. 핵심 조건은 ElevenCreative만 사용해 독창적인 징글을 생성하는 것입니다. 4. 영상·그래픽·효과음에는 외부 도구를 사용할 수 있지만, ElevenLabs 생태계 활용도가 높으면 추가 점수를 받을 수 있습니다. 5. 심사 비중은 오디오의 바이럴 가능성 35%, 콘셉트 완성도 25%, 기술 구현 25%, 영상과 사운드의 동기화 15%입니다. 6. 최종 후보 11명은 ElevenLabs의 AI Creative Producer 직무 면접 기회를 받습니다. 7. 영상과 소스 파일, 제작 파이프라인 설명서를 11월 1일까지 제출해야 합니다. 이번 공모전은 AI 음악 생성부터 영상 제작까지 연결하는 크리에이티브 파이프라인을 실전에서 보여줄 기회입니다. 생성형 AI로 광고나 콘텐츠를 제작한다면 도전해 볼 만합니다. 출처: https://elevenlabs.io/creative/thesearch https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeVzqBdANGyL39W7yhGRsD-rXqKWeorK5QEzOIPtgCGQM4v4g/viewform?usp=send_form

오픈AI, Auto-review 전 사용자 무료화(Day 2.1) : ChatGPT 계정으로 로그인한 모든 사용자에게 Auto-review 무료 제공. Settings > Permissions > Auto-review에서 활성화 가능 : Auto-review는 두 번째 에이전트가 주 에이전트의 모든 행동을 검토해 고위험 행동이나 사용자의 원래 의도와 맞지 않는 행동을 차단하는 기능 : 오픈AI가 제시한 예시에서는 10,000개 행동 중 9,280개는 샌드박스 내부에서 그대로 실행, 나머지 720개를 Auto-review가 검토해 713개 승인, 7개 차단. 차단된 7개 중 4개는 더 안전한 대안으로 계속 수행, 3개만 사용자에게 확인 요청 : 기존 샌드박스처럼 모든 행동에 사용자 승인을 요구하지 않아, 반복적인 승인 없이 장시간 에이전트 작업을 실행할 수 있음. Auto-review 사용량은 구독 플랜 사용량에서 차감되지 않음 https://alignment.openai.com/auto-review/

클로드(Claude) 초급 · 중급 · 고급 교안을 무료로 공유합니다. (중, 고급은 작성중입니다) 강의에서 사용하고 있는 온라인 서적으로, 클로드를 처음 접하는 분부터 실무에서 제대로 활용해보고 싶은 분까지 단계별로 학습할 수 있도록 구성했습니다. 필요하신 분들께 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다. 😊 편하게 활용해 주세요!

OpenAI가 ChatGPT와 Codex에 AI 생성 텍스트 워터마크를 도입한다고 하네요. OpenAI가 EU AI 법에 대응해 AI가 작성한 텍스트를 식별할 수 있는 기술 ‘textGrain’을 공개했습니다. 1. 보이지 않는 워터마크: 텍스트에 특수 문자나 별도 표시를 넣는 대신, AI가 단어를 선택하는 통계적 패턴에 보이지 않는 신호를 심습니다. 2. EU부터 적용: 앞으로 몇 주 동안 EU 지역의 ChatGPT와 Codex에서 적용할 예정입니다. API 이용자는 전 세계에서 일부 모델의 워터마크 기능을 선택적으로 활성화할 수 있습니다. 3. 탐지 기술도 제공: 워터마크 탐지 도구는 연구자와 전문 기관을 대상으로 제한적으로 제공하며, 기술의 정확도와 활용 가능성을 검증할 계획입니다. 4. 완벽한 탐지는 아님: 짧은 글이나 수학처럼 표현의 선택지가 적은 텍스트는 탐지가 어렵고, 단어를 바꾸거나 문장을 수정하면 워터마크가 약해질 수 있다고 합니다. AI가 쓴 글인지 판별하는 기술이 조금씩 발전하고 있지만, 워터마크가 없다고 해서 사람이 쓴 글이라고 단정할 수는 없다는 점도 중요하네요. 출처: https://openai.com/index/eu-text-provenance/

미국에서 보급률 2%에서 50%까지 도달하는 데 걸린 시간은? 자동차: 15년 인터넷: 7.5년 컴퓨터: 19년 스마트폰: 6.5년 AI: 이제 막 2%에 도달했다고 하네요. 자동차부터 스마트폰까지 기술이 대중화되는 데 걸린 시간은 점점 짧아졌습니다. 이제 막 2%에 도달한 AI는 앞으로 얼마나 빠르게 확산될까요? 과거 기술보다 훨씬 빠른 속도로 대중화될지 주목됩니다.

코덱스로 반복되는 컴퓨터 작업 자동화하기 입니다 :)

샘 알트먼은 AI의 미래가 ‘산업혁명’보다 ‘르네상스’에 가까워야 한다고 말했네요. AI를 사람을 기계의 부품처럼 만드는 기술로 보기보다는, 사람들이 자신의 삶에서 더 많은 능력과 선택권을 갖게 만드는 기술로 봐야 한다는 이야기입니다. 1. 산업혁명과 다른 미래: AI가 사람을 기계의 톱니바퀴로 만드는 방향으로 발전해서는 안 된다고 말합니다. 2. 르네상스에 가까운 AI: 제대로 발전한다면 AI는 사람의 창의성과 능력을 확장하는 도구가 될 수 있다고 봅니다. 3. 핵심은 사람의 능력 확대: 결국 AI의 가장 좋은 모습은 사람들에게 삶에서 더 많은 힘과 가능성을 주는 것이라는 메시지네요. AI가 사람을 대체하는 기술이 아니라, 사람이 더 많은 것을 할 수 있게 만드는 기술이어야 한다는 관점입니다.

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샘 알트먼이 “AI의 혜택을 얻으려면 어느 정도의 위험은 감수해야 한다”고 말했네요. AI를 완전히 위험이 없는 상태로 만드는 것은 현실적으로 어렵고, 일부 부작용이 있더라도 사회 전체적으로는 AI의 이점이 더 클 수 있다는 주장입니다. 1. 완벽한 무위험 AI는 어렵다: 사기, 해킹, 악용 같은 문제가 생기더라도 강력한 AI 자체를 제한해서 모든 위험을 없애는 방식에는 반대한다고 합니다. 2. 그래도 선은 있다: 단순한 악용과 AI가 통제에서 벗어나 인류에 훨씬 큰 피해를 줄 수 있는 ‘통제 상실’ 위험은 구분해야 한다고 봅니다. 3. Anthropic과 입장 차이: 알트먼은 OpenAI와 Anthropic 사이에 상당한 의견 차이가 있다고 밝혔으며, Anthropic은 더 강한 안전장치를 강조하고 OpenAI는 상대적으로 가벼운 규제를 선호하는 입장입니다. 결국 핵심은 AI의 혜택을 위해 사회가 어느 정도의 위험을 받아들일 것인가, 그리고 어디부터 규제의 선을 그을 것인가에 대한 논쟁이네요. 출처: https://www.channelnewsasia.com/business/openais-altman-says-ai-benefits-warrant-accepting-some-risks-6431831

ChatGPT 이미지 생성에도 광고가 들어온다고 하네요. OpenAI가 미국에서 ChatGPT 이미지 생성 과정에 시각 광고를 테스트할 예정이라고 밝혔습니다. 1. 이미지 생성 중 광고: 사용자가 이미지를 만드는 과정에서 스폰서 이미지가 표시될 수 있으며, 광고에는 명확한 표시가 붙습니다. 2. 답변에는 영향 없음: 광고는 AI가 생성한 이미지와 분리되고, ChatGPT의 답변 내용에도 영향을 주지 않는다고 합니다. 3. 광고 측정 기능 강화: OpenAI는 광고 효과 측정과 전환 추적을 위한 시스템을 확대하고 Hightouch, Tealium, LiveRamp 등과의 연동도 추진합니다. 4. 미국부터 테스트: 이달 말부터 일부 미국 광고주를 대상으로 테스트가 시작될 예정입니다. 결국 OpenAI가 ChatGPT를 단순한 AI 서비스가 아니라 새로운 광고 플랫폼으로 만들기 위한 인프라를 본격적으로 구축하는 모습이네요. 출처: https://openai.com/index/new-chatgpt-ads-format-and-measurement/

이제 Anthropic의 구독 플랜은 OpenAI구독 플랜보다 API 비용기준 최대 5배 이상의 가치를 가지고 있습니다! Claude의 Max 20x 플랜에서 Opus 5.5 토큰을 Pro 20x의 6.1 Sol보다 2.5배 이상 더 많이 사용 할 수 있습니다. 성능도 효율도 클로드가 넘사벽으로 뛰어납니다..! https://x.com/synthwavedd/status/2107208147152544057

[ IQ테스트 1위는 Opus5.5 ] 멘사 테스트 기준 IQ 1위는 148점을 획득한 Opus5.5라고 해요🔥🔥 2위는 147점을 획득한 Fable5.1이니 Claude가 역시나 시험도 잘보는것 같습니다😉😉 참고로 AI모델들에게 멘사 시험을 풀게한뒤 점수화 하는 시스템으로 평균IQ는 100이라고 합니다🤜 24년 9월에는 추억의 o1이 120을 등극하기도 했고요💯💯 물론 25년 8월에는 GPT-5 Pro가 148점으로 1등이었으니 IQ자체로는 148점 이후 고점 갱신이 없는 상황입니다👊 점수 자체보다는 고득점 모델들 위주로 살펴보면 의미있을것 같네요🙏🙏 👉 원문 보기 👈

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/10/6) ■ 앤스로픽의 구글 TPU 임차 지원을 위해 600억 달러 규모 부채 금융 신디케이션 시작. BofA, 씨티, 모건 스탠리 참여. 구조는 선순위 담보대출 420억 달러와 후순위 대출 180억 달러. 선순위 대출은 브로드컴이 잔존가치 지원을 통해 신용 보강 ■ 메타 & 마이크로소프트, 비용 절감과 자체 AI 생태계 강화를 위해 내부 Claude 사용축소 ■ 오픈AI, 300억 달러 신규 펀딩에서 Thrive Capital, a16z, UAE 국부펀드, BlackRock 접촉 ■ 오픈AI, EU AI Act의 규정에 대응해 EU 지역의 ChatGPT, Codex 텍스트 출력에 비가시적인 워터마크를 적용 ■ 오픈AI, ChatGPT 내 이미지 생성 화면에서 제품, 서비스 이미지를 보여주는 비주얼 광고 포맷 테스팅 ■ AWS, 전 마이크로소프트 Copilot CTO Pedram Rezaei를 Distinguished Engineer로 영입. 에이전틱 AI 조직에서 Quick와 Kiro 개발에 집중 ■ 엔비디아, 네오클라우드에 신용을 제공하고 매출을 공유받는 AI Compute 파트너십 재설계. 대형 업체는 마진 희석으로 매력이 낮고, 소형 업체는 의존도가 과도해지는 이슈 ■ Reflection AI, 첫 오픈웨이트 모델 Beam 공개. 총 파라미터 501B에 활성 파라미터 23B의 Sparse MoE 구조 감사합니다. https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

Claude로 모션 영상을 만드는 방법이 소개됐네요. skillry.dev에 Claude Opus 5.5로 만든 다양한 모션 영상과 실제 프롬프트가 공개돼 있습니다. 1. 영상 선택: 원하는 영상을 고르고 install prompt를 복사해 Claude Code에 넣습니다. 2. Claude가 제작: 필요한 설치 항목을 확인한 뒤, Claude가 웹페이지 형태로 애니메이션을 만들어줍니다. 3. MP4로 변환: HeyGen의 HyperFrames 엔진이 만들어진 웹 애니메이션을 MP4 영상으로 변환합니다. 4. 말로 수정: “제목을 0.5초 늦게”, “색상을 바꿔줘”처럼 자연어로 수정 사항을 전달하면 됩니다. 다만 설치 전에 보안 문제나 프롬프트 인젝션 가능성을 Claude에게 먼저 점검하게 하는 것도 좋다고 하네요. 출처: https://skillry.dev/ai-videos/opus-5-5

Claude에게 또 하나의 직업이 생겼네요. GitHub에 Claude Code용 스킬이 공개됐는데, 이미지 한 장만 넣으면 3D 장면을 자동으로 만들어준다고 합니다. 1. 이미지 → 3D 씬: 하나의 이미지에서 여러 객체를 각각 3D 모델로 만들고, 소리까지 구성합니다. 2. 다양한 툴에서 활용: 완성된 결과물은 Unity, Unreal, Godot, Blender 등에 가져가 프로젝트의 기반으로 사용할 수 있다고 하네요. 3. 5분도 안 걸린다고?: 제작자에 따르면 전체 작업 파이프라인이 5분 이내에 완료된다고 합니다. 이미지 한 장만으로 게임이나 3D 콘텐츠 제작의 시작점을 만들어주는 셈이네요. 출처: https://github.com/deniza-png/snap

Opus 5.5 영상 제작 사례 (2) 한 제작자가 Claude를 18시간 동안 여러 AI 도구와 연결해 거의 3분짜리 Windows XP 영상을 만들어냈습니다. 1. AI 오케스트라: Claude가 Midjourney, Seedance, Suno 등 여러 생성형 AI를 조합해 작업을 진행했습니다. 2. 18시간 작업: Claude가 장시간 여러 도구를 직접 활용하면서 이미지, 영상, 음악 등을 만들어 하나의 작품으로 완성했습니다. 3. 결과물은 Windows XP: 익숙한 윈도우 XP를 소재로 꽤 완성도 높은 약 3분짜리 영상을 만들었다고 하네요. 4. 전체 과정 공개: 프롬프트와 작업 자료, 에이전트 로그까지 공개해서 실제로 어떤 방식으로 만들었는지 확인할 수 있습니다. 이제는 AI 하나가 모든 걸 만드는 게 아니라, Claude 같은 에이전트가 여러 AI를 지휘해서 하나의 작품을 만드는 방향으로 가는 것 같네요. 출처: https://drive.google.com/drive/folders/1aIbRs2f6sVpCxO4TGoBfBpaZXgHngphJ

위키독스 무료 서적 5종을 제작하였습니다. 0. GPT & Codex 기초부터 고급까지 100 웹 서적을 위키독스에 새롭게 공개하였습니다. 위키독스: https://wikidocs.net/book/20375 깃허브: https://github.com/lsszz2100/Codex_King GPT와 Codex를 처음 접하는 분들부터 실무 및 고급 활용법을 배우고 싶은 분들까지 폭넓게 학습할 수 있도록 구성하였으니 많은 관심 부탁드립니다. 1. 클로드 기초부터 고급까지 100 Claude를 기초부터 고급 활용까지 폭넓게 다루는 무료 전자책입니다. 최신 AI 트렌드를 반영하여 Claude 활용법을 체계적으로 정리했습니다. 깃허브: https://github.com/lsszz2100/Claude_100 위키독스: https://wikidocs.net/book/19729 2. Veo3 / Veo3.1 영상 제작 가이드 Veo3와 Veo3.1을 활용한 AI 영상 제작 가이드입니다. 영상 제작에 바로 활용할 수 있는 프롬프트 예시를 다양하게 정리해두었으며, 지속적으로 업데이트 중입니다. 깃허브: https://github.com/astrabit-dev/New_Veo3 위키독스: https://wikidocs.net/book/19471 3. n8n 자동화 가이드 n8n을 활용한 자동화 구축 방법을 정리한 무료 가이드입니다. 초보자도 따라올 수 있도록 구성했으며, n8n 프롬프트 팩도 함께 제공될 예정입니다. 깃허브: https://github.com/lsszz2100/n8n_Auto_Guide 위키독스: https://wikidocs.net/book/19485 4. 클로드 아키텍트 인증 가이드 Claude Architect 인증을 준비하는 분들을 위한 실전형 가이드입니다. 인증 준비 과정과 핵심 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 정리했습니다. 깃허브: https://github.com/lssz z2100/Claude-architect-Certification 위키독스: https://wikidocs.net/book/19518

인공지능 플랫폼! 단기 교육/강의 및 교육업체 지원도 가능합니다! 협업 문의도 언제든지 연락주세요 :) 캔바 프로 - 1년 1만원 개인계정 추가! 캡컷, 오토데스크, VPN, 게임 등 다양한 플랫폼 가능합니다 :) 구독상품리스트: https://ai-nice.ai.studio 문의: https://open.kakao.com/o/s4OEqBai

매주 업데이트 중입니다 :) 워게임 추가 완료! 바이브해킹이라는 사이버보안 학습 저장소를 제작하였습니다. 많은 관심 및 응원 부탁드립니다. 감사합니다! 주기적으로 업데이트 예정입니다. 1. VibeHacking은 인공지능 시대에 해킹과 보안을 빠르고 체계적으로 배울 수 있도록 만든 사이버보안 학습 저장소입니다. 2. AI를 활용해 어려운 보안 개념을 쉽게 이해하고, Linux 기초부터 웹 해킹, 시스템 해킹, 네트워크, 포렌식, 클라우드 보안, 레드팀, AI 보안까지 다양한 분야를 단계적으로 학습할 수 있도록 구성했습니다. 3. 본 프로젝트는 합법적인 보안 학습과 방어 역량 강화를 위한 교육용 목적으로 제작되었습니다. 4. 타인의 시스템을 무단으로 공격하거나, 정보를 탈취하거나, 불법적인 목적으로 악용해서는 안 되며, 모든 실습은 반드시 허가받은 환경에서만 진행해야 합니다. https://github.com/lsszz2100/VibeHacking

여러분의 많은 관심과 성원 덕분에 어느덧 페이스북 팔로워 1만 명, 링크드인 3천명 및 텔레그램 채널 구독자 3천명을 달성하게 되었습니다. 진심으로 감사드립니다. 페이스북: https://www.facebook.com/lsszz1 텔레그램: https://t.me/aiinnovationstudio 스레드: https://www.threads.com/@ais.root 링크드인: https://www.linkedin.com/in/soulai 앞으로도 AI와 보안 분야의 최신 정보는 물론, 도움이 되는 다양한 토이 프로젝트와 기술 콘텐츠를 꾸준히 공유하겠습니다. 특히 AI를 누구나 쉽고 효과적으로 활용할 수 있는 그날까지, 더 많은 분들이 AI를 실무와 일상에 자연스럽게 접목할 수 있도록 유용한 정보와 경험을 아낌없이 나누겠습니다. 보내주시는 관심과 응원에 늘 감사드리며, 앞으로도 함께 성장하는 채널 및 커뮤니티를 만들어가겠습니다. 항상 건강하시고, 행복한 나날 보내시길 바랍니다. 감사합니다.

클로드가 신고까지 한다고 하네요. 플로리다에서 한 여성이 Claude를 개인 일기처럼 사용하다가, 보안과 관련된 내용을 적은 뒤 경찰에 체포된 사례가 알려졌습니다. 1. 위험한 내용 감지: 여성은 보안관 사무실을 총으로 공격하고 싶다는 내용의 글을 Claude에 남겼다고 합니다. 2. 사람이 직접 검토: Claude가 해당 대화를 위험 가능성이 있는 내용으로 판단했고, 이후 실제 모더레이터가 대화를 검토했습니다. 3. 경찰에 신고: 모더레이터는 실제 위협 가능성이 있다고 판단해 경찰에 알렸고, 결국 여성이 체포됐습니다. 해당 대화 내용도 사건 자료로 제출됐다고 하네요. 4. 비슷한 사례 계속 발생: 보도에 따르면 8월 이후 경찰에 전달된 유사 사례가 최소 3건에 이른다고 합니다. 결국 AI 챗봇을 아무리 개인적인 공간처럼 사용하더라도, 특정 유형의 위협적인 내용은 사람이 검토하고 관계 기관에 전달될 수 있다는 이야기네요. 출처: https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/anthropic-reports-florida-womans-claude-diary-threat-to-shoot-up-sheriffs-office-felony-charge-follows-its-at-least-the-third-such-conversation-to-reach-police-since-august

독일이 처음으로 제대로 된 오픈 모델을 내놨네요. Aleph Alpha가 독일어와 영어에 특화된 모델 ‘Kolibri-1’을 공개했습니다. 1. 780억 파라미터: 전체는 78B지만, 토큰당 실제 활성화되는 파라미터는 34.6억 개 수준입니다. 2. 수학 성능 96.9%: 자체 평가 기준 올림피아드 수학에서 96.9%, 어려운 과학 문제에서는 84.3%를 기록했다고 합니다. 3. 오픈 웨이트: 가중치를 공개했으며 Apache 2.0 라이선스를 적용했습니다. 4. 독일어 벤치마크: 여러 테스트에서 Qwen3.5 35B-A3B와 GPT-OSS 120B를 소폭 앞섰다고 하네요. 5. 코딩은 혼전: SWE-Bench Verified에서는 66.4%로 Qwen3.6의 73.8%에는 못 미쳤습니다. 흥미로운 점은 후속 학습 과정에서 중국 Zhipu의 GLM과 Alibaba의 Qwen 모델이 만든 답변도 활용했다는 것. 좋은 소형 오픈 모델은 미국과 중국만 만들 수 있는 건 아니라는 걸 보여주는 사례네요. 출처: https://huggingface.co/Aleph-Alpha/Kolibri-1 https://aleph-alpha.com/downloads/tech-report.pdf

SpaceX 사명이 SpaceXSI로 변경되나 봅니다.

제프리 힌턴이 트럼프의 AI 정책에 대해 강한 우려를 밝혔네요. AI ‘대부’로 불리는 힌턴은 최근 인터뷰에서 미국이 초지능 경쟁을 너무 빠르게 추진하고 있다고 지적했습니다. 1. 트럼프는 AI를 잘 이해하지 못한다: 힌턴은 트럼프가 AI에 대해 잘못된 조언을 받고 있다고 말했습니다. 2. 초지능 개발은 서두르지 말아야: AI가 인간보다 똑똑해지기 전에 어떻게 공존할지부터 알아야 한다고 주장했습니다. 3. 10년 안에 가능할 수도: 힌턴은 인간보다 더 지능적인 AI가 향후 10년 안에 등장할 가능성을 보고 있습니다. 4. 기업의 자율 규제만으로는 부족: 막대한 경제적 이익이 걸려 있기 때문에 기업 스스로 AI를 규제하도록 맡길 수 없다고 지적했습니다. 5. 초지능 경쟁은 핵전쟁과 비슷하다: 한 국가가 초지능 경쟁에서 이긴다고 해도 결국 승자가 없는 상황이 될 수 있다고 경고했습니다. 결국 힌턴은 AI 경쟁에서 누가 먼저 앞서가느냐보다, 인간과 초지능이 어떻게 공존할 수 있는지를 먼저 고민해야 한다는 이야기네요. 출처: https://www.ndtv.com/artificial-intelligence/trump-doesnt-understand-ai-says-godfather-of-ai-geoffrey-hinton-12139754

한국이 AI 경쟁에 9000억 달러를 걸었다고 하네요. 정부가 반도체부터 AI 데이터센터, 피지컬 AI까지 국가 차원의 대규모 투자를 추진하고 있습니다. 1. 9000억 달러 규모: 2035년까지 데이터센터에만 약 9000억 달러 투자가 예상되고, 반도체·피지컬 AI까지 포함한 대형 프로젝트가 진행됩니다. 2. 삼성·SK도 대규모 투자: 삼성과 SK는 반도체와 AI 인프라에 수백조 원 규모의 투자를 발표했습니다. 3. 피지컬 AI도 핵심: 로봇, 자율주행, 스마트팩토리 등 AI가 실제 세계에서 움직이는 분야도 국가 전략의 주요 축으로 포함됐습니다. 4. AI 전체 생태계를 노린다: AI 모델만 만드는 것이 아니라 칩 → 데이터센터 → 컴퓨팅 → 로봇까지 AI 인프라 전체를 확보하려는 전략입니다. 결국 한국이 AI 시대의 ‘두뇌’뿐 아니라 그 두뇌를 움직이는 칩과 인프라, 로봇까지 잡겠다는 이야기네요. 출처: https://www.datacenterdynamics.com/en/news/south-korea-announces-919bn-investment-into-three-mega-projects-plans-to-build-184gw-worth-of-data-centers-by-2035/

제미나이 스킬 가이드입니다 :)

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영업 대화를 늘려주는 ‘콜드 아웃리치 프롬프트 6개’가 공개됐네요. 잠재 고객을 조사하고, 개인화된 이메일과 DM을 빠르게 작성할 수 있도록 도와주는 프롬프트입니다. 1. 잠재 고객 조사: 상대방의 정보와 상황을 파악해 맞춤형 접근을 준비합니다. 2. 첫 문장 작성: 상대방에게 자연스럽게 관심을 끌 수 있는 오프닝을 만들어줍니다. 3. 제안 전달: 내가 제공하는 서비스나 제품의 가치를 명확하게 설명합니다. 4. 후속 연락: 답변이 없는 고객에게 부담스럽지 않게 팔로업 메시지를 작성합니다. 5. 반론 대응: 가격이나 필요성 등 자주 나오는 거절에 대한 답변을 준비합니다. 6. 대화 이어가기: 지나치게 영업처럼 보이지 않으면서 다음 대화로 자연스럽게 연결합니다. 결국 AI를 활용해 콜드 이메일이나 DM을 더 개인화하고, 실제 영업 대화로 이어지게 만드는 프롬프트 모음이네요. 출처: https://x.com/alex_prompter/status/2038270009341067523

AI로 만든 웹사이트를 캔바 디자인으로 바꾸는 방법입니다 :)

중국의 AI 모델 ‘Maxwell’이 로봇 작업 성능에서 새로운 기록을 세웠다고 하네요. 중국과학원 산하 연구진이 개발한 체화 AI 모델로, 실제 로봇이 수행하는 다양한 물리 작업을 시뮬레이션 환경에서 테스트했습니다. 1. 50개 작업에서 91.9점: 물건 잡기부터 문 열기, 서랍 조작까지 2,500번의 테스트 중 2,305번을 성공했습니다. 2. 작은 모델로 구현: 10억 개 파라미터 규모로 단일 GPU 추론이 가능하고, 추가 파인튜닝 없이 200개 이상의 작업을 처리할 수 있다고 합니다. 3. LIBERO에서도 높은 성능: 40개 작업을 테스트했으며, 여러 단계가 필요한 작업에서는 최대 99.1%의 성공률을 기록했습니다. 4. 아직은 시뮬레이션: 이번 결과는 실제 로봇 환경에서의 성능을 증명한 것은 아닙니다. 다만 작은 모델로 다양한 로봇 작업을 수행하는 중국의 체화 AI 연구가 빠르게 발전하고 있다는 점은 눈여겨볼 만하네요. 결국 로봇 AI도 거대한 모델 하나보다, 작으면서 다양한 물리 작업을 처리할 수 있는 방향으로 발전하고 있다는 이야기네요. 출처: https://iaii.ac.cn/kxyj/kydt/202609/t20260914_8282782.html

트럼프가 ‘슈퍼 인텔리전스 포스’를 출범시켰네요. 미국이 AI 경쟁에서 중국을 앞서기 위해 연방정부 차원의 AI 전담 조직을 만들었습니다. 1. 제이 클레이턴이 이끈다: 국가정보국장 제이 클레이턴이 수장을 맡고, FTC·국방부·인사관리처 관계자들이 함께 참여합니다. 2. 120일 안에 보고서: AI의 위험과 기회를 분석하고, 연방정부의 역할과 사고 대응 체계 등을 검토할 예정입니다. 3. AI 위협도 검토: AI로 발생할 수 있는 새로운 위협에 대응하면서도 과도한 규제로 혁신을 막지 않는 방안을 찾는다는 계획입니다. 4. 미국의 AI 경쟁력 강화: 트럼프 행정부는 AI를 미국의 핵심 전략 분야로 보고, 중국과의 기술 경쟁에서 우위를 유지하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 결국 AI를 단순한 기술 문제가 아니라 국가 차원의 전략 자산으로 보고 본격적으로 움직이기 시작한 셈이네요. 출처: https://techcrunch.com/2026/10/04/trump-unveils-his-new-super-intelligence-force/

오픈AI, 향후 28일간 Codex·Work ‘매일 개선’ 예고 : 오픈AI 제품 책임자 Tibo는 향후 28일 동안 매일 Codex·Work 사용자 대부분에게 체감되는 명확한 개선 사항을 하나씩 출시하거나, 한도를 리셋하겠다고 예고 : 앞서 개발 리소스를 제품 단순화, 사용량 확대를 위한 효율성 개선, 획기적 신규 기능, 신규 모델에 집중하겠다고 밝힌 데 이은 후속 조치 https://x.com/thsottiaux/status/2106845241357824205

AI 뉴스 (26/10/5) ■ Sam Altman, AI의 큰 이익을 위해 일부 위험은 감수할 필요가 있다고 발언. ■ Altman, AI를 소수 기업이 통제하는 방식에는 반대 입장 재확인. ■ OpenAI, 최근 에이전트 보안 사고들로 법적·규제 부담 확대. ■ 전 Anthropic 연구원 Jacob Coxon, 뉴욕시 AI 청문회 증언 예정. ■ Coxon, OpenAI와 Anthropic 모두 안전보다 개발 속도를 우선한다고 비판. ■ NVIDIA 투자 스타트업 Reflection, 강력한 오픈웨이트 AI 모델 공개 예고. ■ Reflection, OpenAI·Anthropic·Google보다 저렴한 대안 모델을 목표로 개발. ■ 미국 백악관, AI 위험과 기회를 검토하는 ‘Super Intelligence Force’ 출범. ■ 백악관 태스크포스, 120일 내 AI 안전·규제·국가안보 보고서 제출 예정. ■ 미국 정부, 강제 규제보다 기업 자율 안전장치 중심 정책 기조 유지. ■ AI 투자 규모가 급증하면서 데이터센터·전력·부채 부담 우려 확대. ■ Anthropic, 장기적으로 5,180억 달러 규모 AI 인프라 투자 계획 유지.

트럼프, 미국 ‘초지능 태스크포스(SIF)’ 창설 발표 역사적인 백악관 초지능 협정에 이어, 세계에서 가장 중요한 기술 기업들이 한자리에 모여 미국 국민에 대한 책임을 확인한 가운데, 저는 초지능 태스크포스(Super Intelligence Force, SIF)의 창설을 발표합니다. 초지능 태스크포스는 미국이 초지능 분야에서 계속해서 세계를 선도할 수 있도록 연방정부의 노력을 조율하는 임무를 맡게 됩니다. 많은 이들은 초지능이 산업혁명과 인터넷보다도 더 큰 변화라고 말하고 있으며, 이는 모든 미국인의 이익을 보호하고 삶을 개선할 것입니다. 초지능 태스크포스는 소비자, 공익단체, 종교단체, 핵심 인프라 제공업체, 초지능 기업들과 연방정부 간의 협력 및 소통을 조율할 것입니다. 태스크포스는 제이 클레이튼 국가정보국장, 앤드루 퍼거슨 연방거래위원회(FTC) 위원장, 에밀 마이클 전쟁부 연구·공학 담당 차관 겸 최고기술책임자(CTO), 스콧 쿠퍼 인사관리처(OPM) 처장이 이끌 예정입니다. 이들은 미국 대통령(바로 나!)과 수지 와일스 백악관 비서실장에게 보고하게 됩니다. https://truthsocial.com/@realDonaldTrump/117382616783706638

ElevenLabs의 ‘Eleven v4’ 출시를 기념해 무료로 사용할 수 있다고 하네요. 10월 12일까지 Creator 요금제 이상에서는 v4 생성에 크레딧이 차감되지 않고, 월간 한도의 최대 2배까지 사용할 수 있다고 합니다. 지금 Eleven v4를 마음껏 테스트해볼 수 있는 기회네요. 사용해보기: https://elevenlabs.io/text-to-speech

Claude Code 오케스트레이션, Agent를 여러 개 돌려서 뭐가 좋을까? Claude Code도 이제 단순히 하나의 AI Agent에게 코딩을 시키는 단계에서 벗어나 여러 Agent에게 작업을 분배하는 방향으로 발전하고 있습니다. 그런데 여기서 가장 먼저 드는 생각이 있습니다. “Agent 여러 개 돌려서 도대체 뭐가 좋은데?” 핵심은 단순합니다. 하나의 Agent가 모든 일을 순서대로 처리하는 대신, 여러 작업을 동시에 처리하거나 전문 역할별로 분리하는 것입니다. 1. Subagents — 한 명의 Claude가 여러 전문가를 호출 가장 이해하기 쉬운 방식입니다. 메인 Claude가 전체 작업을 담당하면서 필요한 순간에 별도의 Subagent에게 작업을 넘깁니다. 예를 들어 메인 Agent → 전체 기능 구현 Subagent A → 코드베이스 조사 Subagent B → 테스트 작성 Subagent C → 보안 검토 처럼 구성할 수 있습니다. 각 Subagent가 별도 Context에서 작업하기 때문에 메인 Context를 불필요하게 크게 만들지 않는 것도 장점입니다. Anthropic 역시 Subagent를 전문 작업을 위임하고 병렬 개발을 가능하게 하는 기능으로 설명하고 있습니다. 2. Agent View — 여러 Claude를 사람이 직접 관리 이번에는 Claude가 아니라 사람이 관리자 역할을 하는 방식입니다. 여러 Claude Code 세션을 동시에 실행하고 Claude A → Frontend Claude B → Backend Claude C → Test Claude D → Documentation 처럼 직접 업무를 나눠주는 개념입니다. Anthropic도 여러 Claude Code 인스턴스를 각각 별도의 Worktree에서 실행하는 병렬 작업 패턴을 소개하고 있습니다. 쉽게 말하면 내가 개발팀의 PM이 되고 여러 Claude에게 직접 업무를 배정하는 방식입니다. 3. Agent Teams — Claude들이 하나의 팀처럼 작업 여기서부터 진짜 멀티에이전트에 가까워집니다. 하나의 Agent가 모든 것을 처리하는 것이 아니라 여러 Claude 인스턴스가 동시에 서로 다른 문제를 해결합니다. Anthropic은 실제 연구에서 16개의 Agent를 병렬로 실행해 Rust 기반 C Compiler를 개발하는 실험도 진행했습니다. 약 2,000개의 Claude Code 세션을 거쳐 10만 줄 규모의 Compiler를 만들었고 Linux Kernel을 컴파일할 수 있는 수준까지 발전시켰습니다. 이런 구조의 핵심은 단순히 Agent 숫자를 늘리는 것이 아니라 역할을 분리하는 것입니다. 4. Dynamic Workflows — 정해진 작업 흐름 자체를 자동화 이 방식은 조금 더 발전된 형태입니다. 단순히 Agent를 여러 개 실행하는 것이 아니라 조사 → 계획 → 구현 → 테스트 → 검증 → 수정 같은 Workflow 자체를 자동화하는 개념입니다. 이렇게 되면 사람이 Agent 하나하나에게 계속 다음 작업을 지시하는 것이 아니라, 미리 정의한 Workflow에 따라 여러 Agent가 순차 또는 병렬로 작업하게 됩니다. 결국 Claude Code를 단순 Coding Agent가 아니라 하나의 자동화 엔진처럼 사용하는 방식입니다. 5. Projects — 여러 작업을 더 높은 수준에서 관리 로컬 터미널 안에서 Agent를 관리하는 것을 넘어 여러 작업과 세션을 더 높은 수준에서 병렬로 운영하는 방향입니다. Anthropic은 이미 Claude Code Desktop에서 여러 로컬·원격 세션을 동시에 실행하는 형태를 제공해왔습니다. 한 Agent는 버그를 수정하고, 다른 Agent는 GitHub를 조사하고, 또 다른 Agent는 문서를 업데이트하는 식입니다. 그래서 이걸 왜 사용할까요? 작은 기능 하나를 만드는 데 Agent 10개를 사용하는 것은 오히려 비효율적일 수 있습니다. 진짜 효과가 나타나는 것은 작업을 서로 독립적으로 분리할 수 있을 때입니다. 예를 들어 게임 하나를 만든다면 Agent 1 → 게임 시스템 Agent 2 → UI Agent 3 → Enemy AI Agent 4 → Save System Agent 5 → Test Agent 6 → Code Review 처럼 동시에 작업할 수 있습니다. 하나의 Claude가 6개 작업을 순서대로 처리한다면 A → B → C → D → E → F 이지만 멀티에이전트에서는 A B C D E F 를 병렬로 처리할 수 있는 것입니다. 하지만 Agent가 많다고 무조건 좋은 것은 아닙니다. Agent 숫자가 증가하면 토큰 사용량 증가 중복 작업 파일 충돌 Context 분산 잘못된 작업 방향 Merge 충돌 검증 비용 도 함께 증가합니다. 실제로 Anthropic의 병렬 Agent 실험에서도 Merge Conflict가 자주 발생했다고 설명합니다. 그래서 멀티에이전트에서 가장 중요한 것은 Agent 숫자가 아닙니다. “누가 계획하고, 누가 구현하고, 누가 검증할 것인가?” 이 역할 구조가 훨씬 중요합니다. 개인적으로 Claude Code 오케스트레이션의 최종 형태는 이런 구조가 될 가능성이 높다고 봅니다. Orchestrator ↓ Planner ↓ Worker × N ↓ Reviewer ↓ Test ↓ Final Verification 결국 앞으로 개발자가 직접 모든 코드를 작성하는 것에서 “AI에게 코딩을 시키는 개발자” 를 거쳐 “AI 개발팀을 설계하고 관리하는 개발자” 로 역할이 조금씩 바뀌고 있는 것 같습니다. Agent 하나를 잘 사용하는 것도 중요하지만, 이제는 여러 Agent에게 어떤 역할과 권한을 줄 것인지가 더 중요한 기술이 되고 있습니다.

위키독스 무료 서적 5종을 제작하였습니다. 0. GPT & Codex 기초부터 고급까지 100 웹 서적을 위키독스에 새롭게 공개하였습니다. 위키독스: https://wikidocs.net/book/20375 깃허브: https://github.com/lsszz2100/Codex_King GPT와 Codex를 처음 접하는 분들부터 실무 및 고급 활용법을 배우고 싶은 분들까지 폭넓게 학습할 수 있도록 구성하였으니 많은 관심 부탁드립니다. 1. 클로드 기초부터 고급까지 100 Claude를 기초부터 고급 활용까지 폭넓게 다루는 무료 전자책입니다. 최신 AI 트렌드를 반영하여 Claude 활용법을 체계적으로 정리했습니다. 깃허브: https://github.com/lsszz2100/Claude_100 위키독스: https://wikidocs.net/book/19729 2. Veo3 / Veo3.1 영상 제작 가이드 Veo3와 Veo3.1을 활용한 AI 영상 제작 가이드입니다. 영상 제작에 바로 활용할 수 있는 프롬프트 예시를 다양하게 정리해두었으며, 지속적으로 업데이트 중입니다. 깃허브: https://github.com/astrabit-dev/New_Veo3 위키독스: https://wikidocs.net/book/19471 3. n8n 자동화 가이드 n8n을 활용한 자동화 구축 방법을 정리한 무료 가이드입니다. 초보자도 따라올 수 있도록 구성했으며, n8n 프롬프트 팩도 함께 제공될 예정입니다. 깃허브: https://github.com/lsszz2100/n8n_Auto_Guide 위키독스: https://wikidocs.net/book/19485 4. 클로드 아키텍트 인증 가이드 Claude Architect 인증을 준비하는 분들을 위한 실전형 가이드입니다. 인증 준비 과정과 핵심 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 정리했습니다. 깃허브: https://github.com/lssz z2100/Claude-architect-Certification 위키독스: https://wikidocs.net/book/19518

인공지능 플랫폼! 단기 교육/강의 및 교육업체 지원도 가능합니다! 협업 문의도 언제든지 연락주세요 :) 캔바 프로 - 1년 1만원 개인계정 추가! 캡컷, 오토데스크, VPN, 게임 등 다양한 플랫폼 가능합니다 :) 구독상품리스트: https://ai-nice.ai.studio 문의: https://open.kakao.com/o/s4OEqBai

매주 업데이트 중입니다 :) 워게임 추가 완료! 바이브해킹이라는 사이버보안 학습 저장소를 제작하였습니다. 많은 관심 및 응원 부탁드립니다. 감사합니다! 주기적으로 업데이트 예정입니다. 1. VibeHacking은 인공지능 시대에 해킹과 보안을 빠르고 체계적으로 배울 수 있도록 만든 사이버보안 학습 저장소입니다. 2. AI를 활용해 어려운 보안 개념을 쉽게 이해하고, Linux 기초부터 웹 해킹, 시스템 해킹, 네트워크, 포렌식, 클라우드 보안, 레드팀, AI 보안까지 다양한 분야를 단계적으로 학습할 수 있도록 구성했습니다. 3. 본 프로젝트는 합법적인 보안 학습과 방어 역량 강화를 위한 교육용 목적으로 제작되었습니다. 4. 타인의 시스템을 무단으로 공격하거나, 정보를 탈취하거나, 불법적인 목적으로 악용해서는 안 되며, 모든 실습은 반드시 허가받은 환경에서만 진행해야 합니다. https://github.com/lsszz2100/VibeHacking

여러분의 많은 관심과 성원 덕분에 어느덧 페이스북 팔로워 1만 명, 링크드인 3천명 및 텔레그램 채널 구독자 3천명을 달성하게 되었습니다. 진심으로 감사드립니다. 페이스북: https://www.facebook.com/lsszz1 텔레그램: https://t.me/aiinnovationstudio 스레드: https://www.threads.com/@ais.root 링크드인: https://www.linkedin.com/in/soulai 앞으로도 AI와 보안 분야의 최신 정보는 물론, 도움이 되는 다양한 토이 프로젝트와 기술 콘텐츠를 꾸준히 공유하겠습니다. 특히 AI를 누구나 쉽고 효과적으로 활용할 수 있는 그날까지, 더 많은 분들이 AI를 실무와 일상에 자연스럽게 접목할 수 있도록 유용한 정보와 경험을 아낌없이 나누겠습니다. 보내주시는 관심과 응원에 늘 감사드리며, 앞으로도 함께 성장하는 채널 및 커뮤니티를 만들어가겠습니다. 항상 건강하시고, 행복한 나날 보내시길 바랍니다. 감사합니다.

AI가 이제 뇌를 ‘엿볼’ 수도 있다고 하네요. MRI 영상을 분석해 사람이 보고 있는 이미지를 다시 만들어내는 AI 모델이 공개됐습니다. 1. 이미지 복원: 사람이 보고 있는 장면의 구도와 물체 위치, 색상까지 상당히 비슷하게 재현합니다. 2. 꽤 높은 정확도: 일부 아티팩트가 생기기는 하지만, 원래 보고 있던 이미지와 비슷한 결과를 만들어낸다고 합니다. 3. 꿈과 상상까지?: 연구진은 앞으로 이런 기술을 활용해 사람이 머릿속으로 상상하거나 꿈꾸는 장면까지 복원하는 것을 목표로 하고 있다고 하네요. 결국 뇌의 신호를 AI로 해석해 ‘머릿속 이미지를 화면으로 보여주는’ 기술이 조금씩 현실에 가까워지고 있다는 이야기네요. 출처: https://www.technologyreview.com/2026/10/01/1145588/ai-mind-reading-reconstructs-what-youre-looking-at/

어떤 영상이든 필름 카메라 느낌으로 바꿔주는 ‘Osmo Film Emulation’이 나왔네요. 브라우저에서 바로 영상을 업로드하고 원하는 필름 스타일을 적용할 수 있습니다. 1. 126가지 필름 스타일: 다양한 필름 룩 중에서 원하는 스타일을 선택할 수 있습니다. 2. 세부 조정 가능: 색감과 필름 그레인 등 이미지 설정도 직접 조절할 수 있습니다. 3. 브라우저에서 바로 사용: 별도 프로그램 없이 영상을 올리고 스타일을 적용하면 됩니다. 영상에 빈티지한 필름 느낌을 넣고 싶다면 간단하게 써볼 만하겠네요. 사용해보기: https://osmo.inc/tools/film-emulation

Runway가 ‘생성형 운영체제’ 개념을 공개했네요. 연구 프로젝트 ‘Project Continuum’을 통해 AI가 화면 일부를 실시간으로 생성하고, 사용자의 클릭이나 드래그에도 반응하는 새로운 형태의 OS를 선보였습니다. 1. 포털: 웹페이지 위에 관련 장소나 시뮬레이션 등을 실시간으로 만들어 보여줍니다. 2. 반응형 영상 UI: 창 크기가 바뀌면 영상 속 장면과 객체도 그에 맞게 다시 구성됩니다. 3. 인터랙티브 월드: 이미지나 영상을 하나의 공간처럼 만들어 직접 돌아다닐 수 있습니다. 4. 비주얼 씽킹: AI 에이전트가 어떤 작업을 하고 있는지 각 단계와 도구 호출을 시각적으로 보여줍니다. 이 화면을 생성하는 핵심 모델은 Runway의 ‘Solaris’라고 하네요. 아직은 데모 단계로, 텍스트 렌더링과 긴 세션의 일관성 같은 문제도 남아 있습니다. 결국 OS의 화면 자체를 AI가 실시간으로 만들어내는 시대를 실험하고 있는 셈이네요. 출처: https://x.com/runwayml/status/2105685396734853582

Claude Code에서 Cache Control 꼭 써보세요 :) 토큰을 아끼고 Claude Code 세션을 더 오래 유지하는 데 도움이 되는 모드라고 하네요. 5분짜리 Claude 캐시 상태를 별도로 보여주고, 캐시가 유지되도록 알림도 보내줍니다. 설치 명령어: npx claude-code-templates@latest --mod observability/prompt-cache-control Claude Code를 자주 사용한다면 한 번 써볼 만하겠네요.

구글이 AI 칩을 우주로 보냈네요. 구글의 ‘Project Suncatcher’ 위성에 AI용 TPU가 탑재돼 실제 궤도에서 작동을 시작했습니다. 1. 우주에서 AI 연산: SpaceX의 Transporter-18에 실려 발사됐으며, 구글은 위성과의 통신 및 정상 작동을 확인했습니다. 2. 가장 큰 문제는 냉각: 우주에는 공기가 없어 팬으로 식힐 수 없습니다. 열을 히트파이프와 라디에이터를 통해 우주로 방출해야 합니다. 3. 방사선도 변수: 구글은 Trillium TPU가 우주 방사선을 견딜 수 있는지 테스트했고, 실제 궤도에서 추가 데이터를 수집하고 있습니다. 4. 2027년 더 크게: 구글은 2027년 두 개의 위성을 추가로 발사해 위성 간 고속 레이저 통신을 테스트할 예정입니다. 결국 구글이 꿈꾸는 건 지상 데이터센터가 아니라, 여러 위성을 연결해 우주에서 AI를 처리하는 새로운 컴퓨팅 인프라네요. 출처: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-research/project-suncatcher-prototype/

역시 AI는 못참죠..

AI 발전이 몇 년 걸릴 일을 몇 달 만에 압축할 수도 있다는 연구가 나왔네요. 22명의 연구진이 참여한 케임브리지 논문에서 AI가 AI 연구개발까지 자동화할 경우, 발전 속도가 크게 빨라질 가능성을 분석했습니다. 1. AI가 작성하는 코드 급증: Anthropic에서는 2025년 초 한 자릿수였던 모델 작성 코드 비중이 80% 이상으로 늘었다고 합니다. 2. AI 연구 자동화도 증가: 자율적으로 R&D 작업을 수행하는 능력도 6개월 만에 1%에서 26%까지 올라갔다고 하네요. 3. 최대 10배 가속 가능성: AI가 연구개발을 완전히 자동화한다면 약 1.5년 안에 AI 발전 속도가 10배 빨라질 가능성도 제시했습니다. 4. 통제 문제가 핵심: 컴퓨팅 자원이나 데이터가 병목이 될 수 있고, 통제 상실이나 특정 기업이 지나치게 큰 우위를 갖는 위험도 지적했습니다. 결국 AI가 AI를 더 빠르게 발전시키는 단계에 들어서면, 지금과는 전혀 다른 속도의 기술 발전이 가능할 수 있다는 이야기네요. 출처: https://casp.ac/reports/intelligence-explosion

AI의 진짜 위험은 일자리 감소가 아니라 ‘권력 집중’일 수도 있습니다 AI가 민주주의에 위협이 될 수 있을까요? 노벨경제학상 수상자인 경제학자 다론 아제모을루(Daron Acemoglu)는 AI의 과소평가된 위험 중 하나로 대규모 실업보다 ‘경제적 권력의 집중’을 지적합니다. AI가 발전하면서 지능 자체를 사용하는 비용은 빠르게 낮아지고 있습니다. 하지만 그 AI를 움직이는 핵심 인프라는 그렇지 않습니다. 최첨단 AI 모델 반도체와 GPU 데이터 대규모 컴퓨팅 인프라 막대한 자본 이러한 자원은 여전히 소수 기업에 집중되어 있습니다. 만약 AI가 앞으로 노동이나 자본처럼 경제를 움직이는 핵심 생산요소가 된다면, AI 인프라를 지배하는 기업들이 경제가 만들어내는 가치의 상당 부분을 가져갈 가능성이 있습니다. 문제는 경제력이 경제에만 머무르지 않는다는 것입니다. 경제적 영향력이 지나치게 집중되면 정치적 영향력 역시 함께 커질 수 있습니다. 국가 간에도 비슷한 문제가 발생할 수 있습니다. 미국과 중국처럼 AI 모델, 반도체, 데이터센터, 컴퓨팅 인프라를 상당 부분 자체적으로 확보한 국가와 그렇지 못한 국가의 차이가 커질 수 있습니다. AI를 도입한 국가의 생산성과 GDP는 올라갈 수 있습니다. 하지만 그 성장을 만드는 핵심 기술을 해외 기업의 모델, 칩, 클라우드와 컴퓨팅 인프라에 의존한다면 이야기가 달라집니다. 경제적으로는 더 부유해졌지만 동시에 핵심 기술에 대한 통제력은 약해지는 상황이 발생할 수 있다는 것입니다. 이 문제는 개인에게도 적용됩니다. 개인 → AI 덕분에 생산성은 증가하지만 전문성이 약해질 수 있음 기업 → 효율성은 높아지지만 자체 기술과 경쟁우위가 약해질 수 있음 국가 → GDP는 성장하지만 외부 AI 인프라에 대한 의존도가 높아질 수 있음 즉 ‘생산성 증가 = 통제력 증가’가 반드시 성립하는 것은 아닙니다. 개인적으로 이 관점에서 보면 소버린 AI가 왜 중요한지도 이해할 수 있습니다. 단순히 자국의 LLM 하나를 만드는 문제가 아니라 AI 모델 * 데이터 * 반도체 * 컴퓨팅 인프라 * 오픈소스 * 인재 * 플랫폼 까지 얼마나 자체적으로 확보하고 통제할 수 있는지가 장기적으로 중요해질 수 있습니다. 결국 AI 시대의 중요한 질문은 단순히 “AI가 인간의 일자리를 얼마나 대체할 것인가?” 에서 끝나지 않을 것 같습니다. 오히려 더 중요한 질문은 “AI가 만들어내는 생산성과 부가 누구에게 돌아가는가?” 그리고 “AI를 움직이는 지능, 자본, 데이터와 인프라를 누가 통제하는가?” 일 수 있습니다. AI가 사회 전체의 생산성을 높이더라도 그 기반이 소수 기업과 국가에 지나치게 집중된다면, 민주주의 제도는 새롭게 형성되는 경제적·기술적 권력의 집중에 어떻게 대응해야 할까요? 앞으로 AI 경쟁에서 성능만큼이나 중요하게 다뤄질 문제라고 생각합니다. 출처: https://bbc.com.im/audio/play/w3ct98hc

AI를 활용해 좋은 트레이딩 전략을 찾는 프롬프트가 공개됐네요. AI를 단순한 매매 도구가 아니라, 전문 트레이딩 리서치 애널리스트처럼 활용하는 방식입니다. 1. 시장 분석: 현재 시장 상황을 분석하고 유망한 기회를 찾습니다. 2. 전략 개발: 하나가 아닌 여러 트레이딩 전략을 만들어 비교합니다. 3. 백테스트: 현실적인 조건을 적용해 각 전략의 성과를 테스트합니다. 4. 리스크 검증: 최대 낙폭, 안정성, 과적합 여부까지 확인합니다. 마지막으로 여러 결과를 비교해 가장 강력하고 안정적인 전략을 찾아내는 방식이네요. 출처: https://x.com/sairahul1/status/2104536785036693744

클로드로 낭비되는 구독료를 관리하는 방법입니다 :)

오픈AI, 트럼프 행정부 AI 정책 핵심 인사 영입, 국가안보·사이버 조직 강화 : 오픈AI는 백악관 국가사이버국장실(ONCD)에서 AI 정책을 총괄했던 Thomas Lind를 영입. 국가안보 정책팀에서 사이버 및 전략적 리스크 부문을 이끌 예정 : Lind는 2025년 ONCD 합류 후 정보 담당 선임 디렉터를 거쳐 정책 책임자를 맡았으며, 이전에는 NSA 정보 장교로 근무. ONCD에서는 첨단 AI 모델의 사이버 위협 대응 및 출시 전 정부 검토 프레임워크 마련에 핵심 역할 : 오픈AI는 최근 트럼프 행정부와의 정책 접점을 확대. 7월에는 백악관 OSTP 출신으로 2025 AI Action Plan 작성에 참여한 Dean Ball을 영입했으며, 이번 Lind 영입으로 국가안보·AI 규제 대응 역량을 추가 강화 : 특히 오픈AI 에이전트의 Hugging Face 해킹 사건 이후 AI의 사이버 역량에 대한 정책적 관심이 높아지는 가운데, 회사는 9월 10억 달러 규모 ‘Daybreak for Frontline Defenders’를 발표하는 등 사이버 방어 분야 투자도 확대 : Lind가 근무했던 ONCD는 현재 첨단 AI 모델의 정부 사전 검토 및 Trusted Partner Program 시행에서 핵심 역할담당. 오픈AI의 이번 영입은 AI 역량 고도화와 함께 미국 국가안보·사이버 정책과의 연결을 강화하는 움직임 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

애플이 메타의 AI 에이전트 ‘Muse’ 논란 이후 맥의 개인정보 보호를 강화한다고 하네요. AI가 컴퓨터를 대신 조작하는 시대가 오면서, 시스템 권한에 대한 기준도 바뀌고 있습니다. 1. 권한 강화: Full Disk Access가 파일, 메시지, 이메일, 검색 기록 등에 접근할 수 있어 사용자 확인을 더 강화합니다. 2. Muse 논란: Muse가 비공개 메시지에 접근했다는 지적이 나왔고, 메타는 사용자가 허용한 데이터라고 반박했습니다. 3. AI 에이전트의 위험: AI가 더 자율적으로 움직일수록 과도한 권한이 더 많은 개인정보 노출로 이어질 수 있다는 우려입니다. 결국 AI 에이전트가 강력해질수록 “무엇을 할 수 있나”뿐 아니라 “무엇을 볼 수 있나”도 중요해지고 있네요. 출처: https://www.reuters.com/business/retail-consumer/apple-says-it-will-flag-ai-requests-mac-data-after-metas-muse-draws-complaints-2026-10-02/

구글 드라이브 자료로 완성도 높은 프레젠테이션 제작하기입니다 :) 어렵지 않습니다!

OpenAI 안전 책임자가 퇴사하며 “AI 안전에 지금보다 훨씬 더 신중해야 한다”고 경고했네요. OpenAI에서 3년 반 동안 안전 업무를 맡았던 데이비드 로빈슨이 퇴사하면서, 프론티어 AI 개발 속도와 회사의 안전 문화에 대한 우려를 밝혔습니다. 1. 너무 빠른 개발 속도: AI 개발이 계속 빠르게 진행되면서, 프론티어 AI에 필요한 수준의 검증과 안전 조치가 충분하지 않을 수 있다고 지적했습니다. 2. 12번의 프론티어 출시 경험: 그는 12번의 안전 보고서를 작성하고 OpenAI의 Preparedness Framework 작성에도 참여했는데, AI가 더 강력해질수록 시행착오 방식의 안전 관리가 한계에 부딪힐 수 있다고 말했습니다. 3. 실제 사례가 보여준 위험: 잘못 배포된 에이전트 무리, 인터넷 제한을 우회한 모델, Anthropic의 안전장치 오류 등을 언급하며 훨씬 강력한 중복 안전장치와 통제가 필요하다고 주장했습니다. 4. 원전이나 공항처럼 관리해야: 프론티어 AI 연구소도 원전이나 공항처럼 외부 안전 전문가를 참여시키고, 여러 단계의 안전장치와 더 강력한 AI 정렬 연구를 갖춰야 한다는 이야기입니다. 결국 AI가 더 강력해질수록 “빨리 만드는 것”만큼이나 “안전하게 만드는 것”에 대한 체계적인 접근이 필요하다는 경고네요. 출처: https://www.theatlantic.com/technology/2026/10/openai-safety-team-resignation/688881/

AI 뉴스 (26/10/4) ■ OpenAI 안전 담당 직원 David Robinson 퇴사. 개발 속도보다 안전 검증이 우선돼야 한다고 비판. ■ 미국 백악관, AI 위험과 기회를 검토할 새 태스크포스 구성 추진. 120일 내 정책 보고서 제출 예정. ■ 미국 정부, OpenAI·Anthropic·Google·Meta·NVIDIA 등과 자율 AI 안전협약 기조 유지. 강제 규제보다 업계 자율조치에 무게. ■ AI 안전 우려가 커지면서 미국 내 독립 감독과 강제 규제 필요성 논쟁 확대. ■ OpenAI, 과거 에이전트 보안 사고 전수 검토에 대규모 GPU 자원 투입. 관련 보안 비용도 크게 증가. ■ Anthropic, IPO 문서에서 정부 규제와 정책 변화가 고객 관계와 매출에 영향을 줄 수 있다고 경고. ■ Anthropic, 장기 AI 인프라 투자 규모가 최소 5,180억 달러 수준으로 확대. ■ Broadcom, Anthropic의 AI 칩 임차를 위해 최대 420억 달러 금융 지원 추진. ■ Google, Gemini 4 Argon 중심으로 코딩·사이버보안·고난도 추론 기능 확대. ■ Google, Gemini 3.8 Flash·Live·TTS 등 멀티모달 모델 라인업 확대. ■ AI 데이터센터 투자 규모가 급격히 커지면서 수익성·부채 부담 우려도 확대. ■ 글로벌 AI 경쟁이 모델 성능에서 안전·에이전트 통제·인프라 금융 경쟁으로 빠르게 이동.

카르파티가 말하는 “AI가 텍스트를 그만 써야 하는 이유” 안드레이 카르파티가 AI의 답변 방식에 대해 흥미로운 아이디어를 내놨네요. 복잡한 내용을 긴 글로 설명하기보다, 상황에 맞는 시각 자료나 인터페이스를 만들어주는 방식입니다. 1. 쉬운 영어로 설명하기: 복잡한 주제는 ASD-STE100처럼 짧고 모호함이 적은 문장으로 설명하면 이해하기 쉬워집니다. 2. 글보다 다이어그램: 어려운 개념이라면 긴 텍스트보다 다이어그램이나 특정 질문에 맞춰 만든 HTML 페이지가 더 효과적일 수 있습니다. 3. 질문마다 전용 화면 만들기: 요즘 AI는 질문 하나를 해결하기 위해 그때그때 필요한 인터페이스를 직접 만들 수도 있습니다. 4. 개인 맞춤형 교육 영상: 애니메이션과 3Blue1Brown 스타일의 설명, AI 음성을 결합해 질문에 맞는 개인용 강의 영상도 만들 수 있습니다. 결국 AI의 다음 인터페이스는 끝없이 이어지는 채팅창이 아니라, 질문 하나를 해결하기 위해 그 순간 만들어지는 ‘일회성 인터랙티브 결과물’이 될 수도 있다는 이야기네요. 출처: https://m.twstalker.com/brus_lattice/status/2105912733715579030

Suno가 음성 생성 기능까지 내놨네요. Suno가 텍스트와 원하는 목소리, 분위기를 입력하면 배경음악까지 포함된 오디오를 만들어주는 ‘Speech’를 베타로 공개했습니다. 시, 동화, 명상 콘텐츠부터 영화 같은 음악이 들어간 오디오 드라마까지 만들 수 있다고 하네요. 아직 베타라 어색한 억양이나 과한 감정 표현이 나올 수 있지만, 지금 무료로 테스트해볼 수 있습니다. 출처: https://suno.com/blog/introducing-speech-beta

GLM-5.3의 제한을 제거한 수정 버전이 공개됐네요. GLM-5.3을 기반으로 일부 제한과 검열을 제거한 버전으로, Hugging Face에서 설치해 사용할 수 있다고 합니다. - 7,530억 개 파라미터와 대규모 컨텍스트 지원 - 텍스트 생성, 질문 답변, 지시 수행 등 다양한 작업 가능 - 긴 작업과 복잡한 요청 처리 지원 - 별도의 추가 설정 없이 설치할 수 있다고 소개 관심 있다면 실행 전에 Hugging Face에 올라온 설치 방법과 사용 조건을 먼저 확인해보시면 좋겠습니다. https://huggingface.co/Infatoshi/GLM-5.3-UNCENSORED-EXL3-3.0bpw

위키독스 무료 서적 5종을 제작하였습니다. 0. GPT & Codex 기초부터 고급까지 100 웹 서적을 위키독스에 새롭게 공개하였습니다. 위키독스: https://wikidocs.net/book/20375 깃허브: https://github.com/lsszz2100/Codex_King GPT와 Codex를 처음 접하는 분들부터 실무 및 고급 활용법을 배우고 싶은 분들까지 폭넓게 학습할 수 있도록 구성하였으니 많은 관심 부탁드립니다. 1. 클로드 기초부터 고급까지 100 Claude를 기초부터 고급 활용까지 폭넓게 다루는 무료 전자책입니다. 최신 AI 트렌드를 반영하여 Claude 활용법을 체계적으로 정리했습니다. 깃허브: https://github.com/lsszz2100/Claude_100 위키독스: https://wikidocs.net/book/19729 2. Veo3 / Veo3.1 영상 제작 가이드 Veo3와 Veo3.1을 활용한 AI 영상 제작 가이드입니다. 영상 제작에 바로 활용할 수 있는 프롬프트 예시를 다양하게 정리해두었으며, 지속적으로 업데이트 중입니다. 깃허브: https://github.com/astrabit-dev/New_Veo3 위키독스: https://wikidocs.net/book/19471 3. n8n 자동화 가이드 n8n을 활용한 자동화 구축 방법을 정리한 무료 가이드입니다. 초보자도 따라올 수 있도록 구성했으며, n8n 프롬프트 팩도 함께 제공될 예정입니다. 깃허브: https://github.com/lsszz2100/n8n_Auto_Guide 위키독스: https://wikidocs.net/book/19485 4. 클로드 아키텍트 인증 가이드 Claude Architect 인증을 준비하는 분들을 위한 실전형 가이드입니다. 인증 준비 과정과 핵심 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 정리했습니다. 깃허브: https://github.com/lssz z2100/Claude-architect-Certification 위키독스: https://wikidocs.net/book/19518

인공지능 플랫폼! 단기 교육/강의 및 교육업체 지원도 가능합니다! 협업 문의도 언제든지 연락주세요 :) 캔바 프로 - 1년 1만원 개인계정 추가! 캡컷, 오토데스크, VPN, 게임 등 다양한 플랫폼 가능합니다 :) 구독상품리스트: https://ai-nice.ai.studio 문의: https://open.kakao.com/o/s4OEqBai

매주 업데이트 중입니다 :) 워게임 추가 완료! 바이브해킹이라는 사이버보안 학습 저장소를 제작하였습니다. 많은 관심 및 응원 부탁드립니다. 감사합니다! 주기적으로 업데이트 예정입니다. 1. VibeHacking은 인공지능 시대에 해킹과 보안을 빠르고 체계적으로 배울 수 있도록 만든 사이버보안 학습 저장소입니다. 2. AI를 활용해 어려운 보안 개념을 쉽게 이해하고, Linux 기초부터 웹 해킹, 시스템 해킹, 네트워크, 포렌식, 클라우드 보안, 레드팀, AI 보안까지 다양한 분야를 단계적으로 학습할 수 있도록 구성했습니다. 3. 본 프로젝트는 합법적인 보안 학습과 방어 역량 강화를 위한 교육용 목적으로 제작되었습니다. 4. 타인의 시스템을 무단으로 공격하거나, 정보를 탈취하거나, 불법적인 목적으로 악용해서는 안 되며, 모든 실습은 반드시 허가받은 환경에서만 진행해야 합니다. https://github.com/lsszz2100/VibeHacking

여러분의 많은 관심과 성원 덕분에 어느덧 페이스북 팔로워 1만 명, 링크드인 3천명 및 텔레그램 채널 구독자 3천명을 달성하게 되었습니다. 진심으로 감사드립니다. 페이스북: https://www.facebook.com/lsszz1 텔레그램: https://t.me/aiinnovationstudio 스레드: https://www.threads.com/@ais.root 링크드인: https://www.linkedin.com/in/soulai 앞으로도 AI와 보안 분야의 최신 정보는 물론, 도움이 되는 다양한 토이 프로젝트와 기술 콘텐츠를 꾸준히 공유하겠습니다. 특히 AI를 누구나 쉽고 효과적으로 활용할 수 있는 그날까지, 더 많은 분들이 AI를 실무와 일상에 자연스럽게 접목할 수 있도록 유용한 정보와 경험을 아낌없이 나누겠습니다. 보내주시는 관심과 응원에 늘 감사드리며, 앞으로도 함께 성장하는 채널 및 커뮤니티를 만들어가겠습니다. 항상 건강하시고, 행복한 나날 보내시길 바랍니다. 감사합니다.

Claude Code의 ‘Mods’가 이제 정식으로 출시됐네요. Claude Code에 새로운 기능이나 작업 방식을 추가할 수 있는 Mods를 이제 프리뷰가 아닌 정식 기능으로 사용할 수 있다고 합니다. 재미있는 건 벌써 누군가 멀티플레이어 MW2 로비에 Claude를 연결해 퀵스코핑을 하는 Mod까지 만들었다고 하네요. 😄 나만의 Mod는 /plugin-authoring 스킬을 이용해 직접 만들 수 있습니다. 공식 안내: https://claude.dev/blog/getting-started-with-claude-code-mods/

Claude Code에 새로운 플러그인이 추가됐네요. ‘You Should Know’ Claude가 작업한 결과를 별도의 에이전트가 다시 살펴보고, 놓치기 쉬운 중요한 문제를 알려주는 플러그인입니다. 예를 들어 결제 요청에 재시도 기능을 추가했을 때, 고객에게 결제가 두 번 처리될 수 있는 문제까지 찾아준다고 하네요. Claude Code에서 아래 명령어로 바로 활성화할 수 있습니다. /plugin enable cc-plugin-you-should-know@builtin 개발할 때 놓치기 쉬운 문제를 한 번 더 잡아주는 역할이라고 보면 되겠네요.

Meta가 Muse를 직접 만든 기기와 연결할 수 있는 ‘Muse Gadgets’를 공개했네요. 쉽게 말하면 저렴한 전자부품이나 라즈베리 파이를 활용해 Muse와 연결되는 나만의 AI 기기를 만들 수 있게 된 겁니다. TV, 조명, 프린터 같은 기기와도 연결할 수 있고, 관련 코드와 SDK도 오픈소스로 공개됐습니다. 특히 전용 기기인 ‘Muse Home Link’는 총 5,000대 한정으로, 미국의 활성 Muse 구독자에게 1인 1대 무료로 제공된다고 하네요. https://gadgets.muse.ai/

에릭 슈밋이 설명한 AI 경쟁을 멈추기 어려운 이유 전 구글 CEO 에릭 슈밋은 미국과 중국을 중심으로 진행되는 AI 경쟁에서 상호 합의에 따른 일시적 중단이 현실적으로 어렵다고 설명했습니다. 1. 미국의 투자 유인: AI 개발을 계속하려는 미국 내 경제·기술적 유인이 사라지지 않음 2. 지역 연구소의 변수: 한 국가가 합의를 지키더라도 특정 연구소나 기업이 독자적으로 개발을 계속할 가능성이 존재 3. 중국의 변수: 중국 역시 경쟁에서 벗어나지 않는다면 상호 중단 합의를 유지하기 어려움 4. 검증의 한계: UN과 같은 국제기구가 실제 AI 개발 중단 여부를 확인하려면 비공개 연구소와 군사 연구시설까지 접근해야 하는 문제가 발생 5. 코드 검증의 어려움: AI가 작성하는 코드가 늘어나면서 사람이 전체 코드베이스를 한 줄씩 검토해 개발 중단 여부를 확인하는 방식에도 한계가 있음 결국 핵심 문제는 'AI 개발을 멈추기로 합의하는 것'보다 실제로 모든 참여자가 합의를 지키고 있는지를 검증하기 어렵다는 데 있다는 설명입니다.

학생이라면 저장해둘 만한 연구 프롬프트 15가지 학술 논문을 분석하고 연구 공백을 찾는 데 활용할 수 있는 연구 프롬프트 모음이 공개됐습니다. 1. 논문 분석: 핵심 주장과 연구 결과를 체계적으로 분석 2. 연구 공백 찾기: 기존 문헌에서 충분히 다뤄지지 않은 영역 탐색 3. 연구 질문 발전: 기존 연구를 바탕으로 더 명확한 연구 질문 도출 4. 문헌 비교: 서로 다른 연구 결과와 접근 방식 비교 5. 숨은 연결고리 찾기: 기존 연구 사이의 간과된 연관성 탐색 6. 문헌 검토: 관련 연구를 구조적으로 정리하고 핵심 흐름 파악 7. 연구 아이디어 발굴: 기존 문헌을 새로운 연구 주제로 발전 8. 경쟁 가설 비교: 서로 다른 설명과 연구 결과의 차이 분석 9. 이론적 연결: 여러 연구의 개념과 이론을 연결해 새로운 관점 탐색 10. 연구 방향 설정: 현재까지의 문헌을 바탕으로 다음 연구 단계 구체화 전체 15개 프롬프트는 논문 분석부터 연구 공백 탐색, 새로운 연구 아이디어 개발까지 박사과정 연구에 활용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 프롬프트 모음: https://x.com/IamKhanPhD/status/2101280250462130211

Tavus Griffin, 테스트 참가자 48%가 실제 사람으로 착각한 AI Tavus가 실시간으로 보고, 듣고, 말하며 반응하는 AI 비디오 모델 Griffin을 공개했습니다. Tavus가 진행한 1분간의 테스트에서 참가자의 48%가 영상 통화 상대가 실제 사람이라고 생각한 것으로 나타났습니다. 1. 실시간 상호작용: 음성, 표정, 멈춤, 움직임, 시각적 맥락을 지속적으로 분석해 상황에 맞게 반응 2. 자연스러운 대화: 정해진 순서대로 응답하는 방식에서 벗어나 고개를 끄덕이거나 기다리고, 대화에 끼어들거나 답변하는 등 실시간 행동 구현 3. 사람과 구별하기 어려운 반응: 자체 테스트에서 54명 중 26명이 Griffin-Lite를 실제 사람으로 판단했으며, 이전 시스템은 41명 중 1명만 실제 사람으로 판단 4. 벤치마크 성능: NVIDIA VideoFDB 평가에서 지각 및 영상 생성 부문 모두 1위를 기록했다고 발표 5. 안전성 관리: 실제 사람으로 오인할 가능성을 고려해 안전한 AI 표시 및 배포 제어 기능을 마련하는 동안 사용을 제한하고 있음 Griffin은 AI 튜터, 고객 지원, 가상 동반자 등에서 보다 자연스러운 대화 경험을 제공할 수 있습니다. 반면 실시간 영상 사칭이나 사기 행위를 식별하기 어려워질 수 있다는 우려도 제기됩니다. Tavus Griffin: https://www.tavus.io/griffin

Ideogram 4.5, 여러 번 수정해도 이미지가 유지되는 AI 모델 Ideogram이 이미지 편집 기능을 강화한 새로운 모델 Ideogram 4.5를 공개했습니다. 이번 업데이트의 핵심은 이미지를 처음부터 생성하는 것보다 기존 이미지를 여러 번 수정해도 원본의 형태와 디테일을 최대한 유지하는 데 있습니다. 일반적인 AI 이미지 편집에서는 수정이 반복될수록 얼굴, 색상, 질감, 세부 요소가 조금씩 달라지는 문제가 발생합니다. Ideogram 4.5는 이러한 이미지 변형을 최소화하는 데 초점을 맞췄습니다. 1. 연속 편집: 여러 차례 수정해도 이미지의 형태와 세부 요소가 크게 변하지 않도록 지원 2. 정밀한 수정: 색상, 소재, 텍스트, 개별 사물 등 원하는 부분만 선택적으로 변경 3. 레퍼런스 지원: 스타일, 소재, 제품 등을 참고할 수 있도록 최대 4개의 이미지 제공 4. 자연어 편집: 복잡한 마스크나 설정 없이 일반적인 문장으로 이미지 수정 5. 고해상도 편집: 4016×6016 픽셀 크기의 이미지 편집 사례도 공개 텍스트가 포함된 이미지, 제품 사진, 인테리어, 건축물, 오래된 사진 복원 및 스타일 변경 등 다양한 작업에도 활용할 수 있습니다. 여러 번 수정할 때마다 이미지를 처음부터 다시 생성할 필요 없이, 원하는 결과에 가까워지도록 단계적으로 편집하는 것이 핵심입니다. Ideogram 4.5: https://ideogram.ai/models/4.5

Claude Sonnet 5.5를 활용해 간단한 격투 게임을 만들고, 요즘 해외에서 많이 소개되고 있는 Brag 스킬을 이용해 영상까지 제작해봤습니다. 생각보다 결과물 퀄리티가 꽤 좋아서 놀랐네요. 무엇보다 무료로 사용할 수 있다는 점이 괜찮았고, 최근 해외에서도 자주 언급되고 있어서 이번 프로젝트에 바로 적용해봤습니다. 저는 CLI 환경에서 실행했기 때문에 모델 사용에 따른 토큰은 소모됐지만, 영상 자체는 별도의 비용 없이 제작할 수 있었습니다. 제작 시간도 생각보다 빨라서, 간단한 프로젝트 영상 기준으로 약 10~15분 정도면 결과물을 확인할 수 있었습니다. AI로 게임이나 앱을 제작한 뒤, 결과물을 소개할 영상까지 빠르게 만들어보고 싶은 분들이라면 한 번 테스트해볼 만한 도구인 것 같습니다. Brag https://github.com/latent-spaces/brag

Claude Code vs Codex CLI vs Cline, 이제 중요한 건 성능보다 ‘자율성’입니다 2026년 AI 코딩 도구의 경쟁은 조금씩 달라지고 있습니다. 이제 단순히 “어떤 모델이 더 똑똑한가?”보다 “AI에게 어디까지 맡길 것인가?” “내가 얼마나 개입할 것인가?” “로컬에서 일할 것인가, 클라우드까지 활용할 것인가?” 가 더 중요한 선택 기준이 되고 있습니다. Claude Code, Codex CLI, Cline을 비교해보면 이 차이가 상당히 명확합니다. 1. Claude Code — 작업 자체를 통째로 맡기는 Agent Claude Code의 철학은 ‘Delegation’에 가깝습니다. 사용자가 원하는 결과를 설명하면 Agent가 코드베이스를 읽고, 계획을 세우고, 파일을 수정하고, 테스트를 실행한 뒤 문제가 있으면 다시 수정하는 과정을 반복합니다. 즉 사람이 모든 단계를 지시하기보다 “이 기능 구현해줘.” “이 버그 찾아서 고쳐줘.” “테스트까지 확인해줘.” 처럼 결과 중심으로 업무를 맡기는 방식입니다. 원문에서 인용한 2026 MSR 연구에서는 7,156개의 Pull Request를 분석했으며 Claude Code가 문서화 작업에서 92.3%, 신규 기능에서 72.6%의 Acceptance Rate를 기록했다고 소개합니다. 한마디로 표현하면 Claude Code = “내 옆에서 알아서 일하는 AI 개발자” 에 가깝습니다. 2. Codex CLI — 로컬과 클라우드를 넘나드는 Agent Codex CLI의 특징은 작업을 직접 수행하는 것에서 한 단계 더 나아가 Cloud Delegation까지 연결된다는 점입니다. 로컬에서 작업하다가 장시간 걸리는 업무를 클라우드에 넘겨놓고 다른 일을 한 뒤 나중에 결과를 확인하는 식의 Workflow를 만들 수 있습니다. 원문에서는 Terminal-Bench 2.1에서 83.4%를 기록했다고 소개하고 있습니다. Claude Code가 내 옆에서 같이 작업하는 개발자에 가깝다면 Codex는 “업무를 전달해 놓으면 알아서 처리하고 결과를 가져오는 원격 개발자” 에 조금 더 가까운 느낌입니다. 특히 여러 프로젝트를 동시에 진행하거나 오래 걸리는 개발 작업을 병렬로 처리할수록 이런 구조가 재미있어집니다. 3. Cline — 자율성보다 ‘통제권’을 중요하게 보는 Agent Cline은 방향이 조금 다릅니다. 오픈소스 기반이며 Bring Your Own Key 방식으로 자신의 API Key를 연결해 사용할 수 있습니다. 그리고 중요한 특징 중 하나가 Approval-first 방식입니다. Agent가 무언가를 실행하려 할 때 사용자가 확인하고 승인하는 구조를 중심으로 하기 때문에 Claude Code나 Codex보다 사람의 개입이 많아질 수 있지만, 반대로 Agent가 무엇을 하는지 직접 확인하면서 진행할 수 있습니다. 즉 “AI가 알아서 다 해줬으면 좋겠다.” 보다는 “AI가 작업하되 중요한 행동은 내가 확인하고 싶다.” 는 사용자에게 잘 맞는 접근입니다. 결국 세 도구의 차이는 이렇게 볼 수 있습니다. Claude Code → 작업 전체를 맡기는 Delegation Codex CLI → 로컬 + 클라우드를 활용한 Autonomous Execution Cline → 사용자의 승인을 중심으로 한 Controlled Agent 개인적으로 AI 코딩 도구의 다음 경쟁은 단순 모델 성능보다 이 ‘자율성의 설계’에서 더 크게 벌어질 것 같습니다. 예전에는 모델이 코드를 얼마나 잘 작성하는지가 중요했다면 이제는 코드베이스를 얼마나 잘 이해하는가 → 스스로 계획할 수 있는가 → Tool을 사용할 수 있는가 → 테스트하고 수정할 수 있는가 → 백그라운드에서 계속 작업할 수 있는가 → 사람의 승인이 언제 필요한가 까지 모두 포함해서 봐야 합니다. 결국 중요한 것은 가장 자율적인 Agent를 사용하는 것이 아니라 내가 원하는 만큼의 자율성을 가진 Agent를 선택하는 것입니다. Claude Code = “맡긴다” Codex CLI = “맡겨놓고 다른 일을 한다” Cline = “확인하면서 맡긴다” 이렇게 구분하면 세 도구의 철학이 가장 쉽게 이해됩니다.

제미나이 정책이 변경되었다고 합니다 :) 한번 확인해보세요.

AI 뉴스 (26/10/3) ■ Anthropic, 기업용 AI 인재 부족 대응 위해 1억 달러 투자 계획 발표. ■ Anthropic, 엔지니어 1만 명 대상 AI 교육·훈련 프로그램 추진. ■ Anthropic, IPO 문서에서 정부 규제와 정책 변화가 사업 리스크가 될 수 있다고 경고. ■ Broadcom, Anthropic에 최대 420억 달러 규모 AI 칩 금융 지원 추진. ■ Anthropic, 장기 AI 인프라 계약 규모가 5,000억 달러 이상으로 확대. ■ OpenAI, GPT-6 개발자를 위한 실전 활용 가이드 공개. ■ OpenAI, GPT-6.1 Sol의 코딩·컴퓨터 사용 성능 개선을 개발자 대상으로 강조. ■ OpenAI, DevDay 2026 이후 API·Codex 중심 개발 생태계 확대. ■ 미국 의회, 주요 AI 기업에 중국의 모델 가중치 접근 시도 자료 제출 요구. ■ 캘리포니아 검찰, OpenAI의 AI 에이전트 보안 사고 관련 조사 확대. ■ NVIDIA, AI 안전 도구 OpenShell·Sentry 생태계 확장 지속. ■ AI 경쟁이 모델 성능에서 보안·개발자 도구·인프라 금융 경쟁으로 빠르게 이동.

ChatGPT, 로고 생성에 이어 벡터 변환까지 지원 이제 ChatGPT에서 로고를 만든 뒤, 별도의 프로그램 없이 채팅창에서 바로 벡터 이미지로 변환할 수 있습니다. 이를 위해 Vectorize 플러그인이 출시됐습니다. 1. 로고 생성: ChatGPT를 활용해 원하는 로고 제작 2. 벡터 변환: 생성한 이미지를 벡터 그래픽으로 변환 3. 채팅 내 작업: 별도의 프로그램을 열지 않고 대화창에서 작업 가능 Vectorize 플러그인: https://chatgpt.com/plugins/plugin_asdk_app_6aa5c87fee8c8191be7798ec35595249?open_in_app

💻 GitHub Copilot, 이제 내 PC 앱을 직접 움직입니다 GitHub가 2026년 10월 1일, Copilot의 ‘컴퓨터 유즈’ 기능을 공개 미리보기로 출시했습니다. ■ 중요 핵심 AI가 화면을 보고 클릭·입력하는 기능입니다. 코드 추천을 넘어 실제 데스크톱 앱 조작으로 확장됐습니다. - 화면과 문서 내용 읽기 - 버튼 클릭·키보드 입력 - 스크롤·드래그 - 프레젠테이션 내용 수정 - 여러 앱을 오가는 반복 업무 처리 자동화 연결 기능이 없는 오래된 프로그램도 화면을 조작하는 방식으로 작업을 맡길 수 있다는 점이 중요합니다. 현재 macOS·Windows의 GitHub Copilot CLI와 Copilot 앱에서 제공됩니다. 앱 조작 전 사용자 승인이 필요하며, 조직 설정에 따라 기능이 차단될 수 있습니다. ■ 먼저 등장한 실행형 AI와 어떻게 다를까? ① 어사이드(Aside) → 웹사이트 중심 AI 브라우저 안에서 로그인한 사이트를 이용해 클릭·입력·문서 작업을 합니다. 핵심은 ‘브라우저에서 하던 일을 맡기기’입니다. ② 오픈AI Dots → 클라우드에서 지속 작업 GPT를 기반으로 한 별도 에이전트입니다. 자체 클라우드 컴퓨터와 연결된 앱을 이용하고, 목표와 선호를 기억하며 작업을 이어갑니다. 내 PC 연결은 별도로 허용해야 합니다. ③ 메타 Muse → 생활 서비스 연결 쇼핑·여행·업무 도구를 연결해 일을 처리하는 개인 에이전트입니다. AI 안경으로 보는 상황을 활용하는 기능은 향후 제공 예정입니다. ④ GitHub Copilot → 내 PC 앱 직접 조작 이번 변화의 초점은 내 컴퓨터의 데스크톱 앱을 화면으로 조작하는 기능입니다. 현재는 공개 미리보기입니다. ■ 모두 ‘컴퓨터 유즈’일까? 모두 일을 실행하는 에이전트 방향이지만, 실행 방식은 다릅니다. ‘에이전트’는 목표를 맡아 실행하는 AI이고, ‘컴퓨터 유즈’는 그때 사용할 수 있는 화면 조작 기능입니다. 앱 연결로 처리하는 작업이 모두 화면 클릭인 것은 아닙니다. 한 줄 정리: 웹사이트는 어사이드, 지속 작업은 Dots, 생활 서비스는 Muse, 내 PC 앱 조작은 Copilot이 이번 비교의 핵심입니다. 다만 모두 권한·지원 서비스·로그인·승인에 따라 실행 범위가 달라집니다. 결제·발송·삭제 같은 중요한 작업은 사람이 확인해야 합니다. 공식 출처: Copilot · 2026.10.01 https://github.blog/changelog/2026-10-01-github-copilot-can-now-interact-with-desktop-apps/ Aside https://aside.com/ OpenAI Dots · 2026.09.29 https://openai.com/index/introducing-dots/ Meta Muse 관련 발표 · 2026.09.24 https://about.fb.com/news/2026/09/the-biggest-news-from-connect-2026/

소프트뱅크, OpenAI에 마지막 100억 달러 투자 완료 소프트뱅크가 OpenAI에 약 100억 달러 규모의 최종 투자금을 송금했다고 발표했습니다. 이번 투자로 소프트뱅크의 OpenAI 지분은 약 13%에 이르는 것으로 알려졌습니다. 1. 최종 100억 달러 송금: 소프트뱅크가 OpenAI에 대한 추가 투자금을 납입했다고 발표 2. 엔비디아 지분 매각: 손정의 회장이 초기 투자 자금 마련을 위해 보유한 엔비디아 주식을 전량 매각한 것으로 보도 3. 111억 달러 규모 채권 발행: 최종 투자금 마련을 위해 소프트뱅크가 투기등급 채권을 발행했다는 내용도 제기 4. OpenAI 지분 13%: 이번 투자로 소프트뱅크가 OpenAI의 주요 주주 중 하나로 자리매김 이번 투자는 소프트뱅크의 대규모 AI 투자 전략을 보여주는 사례입니다. 다만 자금 조달에 따른 부채 부담과 향후 투자 수익은 별도로 살펴볼 필요가 있습니다. 출처: https://group.softbank/en/news/press/20261001

Space Bunny Alpha, 무료로 사용할 수 있는 AI 모션 그래픽 모델 OpenCode와 OpenRouter에서 무료로 이용할 수 있는 숨겨진 모델 Space Bunny Alpha가 독창적인 모션 그래픽 영상 제작에 활용되고 있습니다. 프롬프트 하나로 역동적인 15초짜리 모션 디자인 쇼릴을 제작할 수 있습니다. 1. 영상 제작: 15초 분량의 역동적인 모션 그래픽 영상 생성 2. 디자인 연출: 모델의 모션 디자인 역량을 보여주는 포트폴리오 스타일 3. 간편한 활용: 프롬프트만으로 영상 제작 시도 가능 4. 무료 이용: OpenCode 및 OpenRouter에서 무료로 제공된다고 소개 프롬프트: '역동적인 15초 모션 그래픽 영상을 만들어줘. 네가 얼마나 뛰어난 모션 디자이너인지 보여주는 Space Bunny Alpha의 이력서용 쇼릴처럼 제작해 줘. 최대한 역량을 발휘해 줘.' 서비스: https://opencode.ai/ https://openrouter.ai/

위키독스 무료 서적 5종을 제작하였습니다. 0. GPT & Codex 기초부터 고급까지 100 웹 서적을 위키독스에 새롭게 공개하였습니다. 위키독스: https://wikidocs.net/book/20375 깃허브: https://github.com/lsszz2100/Codex_King GPT와 Codex를 처음 접하는 분들부터 실무 및 고급 활용법을 배우고 싶은 분들까지 폭넓게 학습할 수 있도록 구성하였으니 많은 관심 부탁드립니다. 1. 클로드 기초부터 고급까지 100 Claude를 기초부터 고급 활용까지 폭넓게 다루는 무료 전자책입니다. 최신 AI 트렌드를 반영하여 Claude 활용법을 체계적으로 정리했습니다. 깃허브: https://github.com/lsszz2100/Claude_100 위키독스: https://wikidocs.net/book/19729 2. Veo3 / Veo3.1 영상 제작 가이드 Veo3와 Veo3.1을 활용한 AI 영상 제작 가이드입니다. 영상 제작에 바로 활용할 수 있는 프롬프트 예시를 다양하게 정리해두었으며, 지속적으로 업데이트 중입니다. 깃허브: https://github.com/astrabit-dev/New_Veo3 위키독스: https://wikidocs.net/book/19471 3. n8n 자동화 가이드 n8n을 활용한 자동화 구축 방법을 정리한 무료 가이드입니다. 초보자도 따라올 수 있도록 구성했으며, n8n 프롬프트 팩도 함께 제공될 예정입니다. 깃허브: https://github.com/lsszz2100/n8n_Auto_Guide 위키독스: https://wikidocs.net/book/19485 4. 클로드 아키텍트 인증 가이드 Claude Architect 인증을 준비하는 분들을 위한 실전형 가이드입니다. 인증 준비 과정과 핵심 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 정리했습니다. 깃허브: https://github.com/lssz z2100/Claude-architect-Certification 위키독스: https://wikidocs.net/book/19518

인공지능 플랫폼! 단기 교육/강의 및 교육업체 지원도 가능합니다! 협업 문의도 언제든지 연락주세요 :) 캔바 프로 - 1년 1만원 개인계정 추가! 캡컷, 오토데스크, VPN, 게임 등 다양한 플랫폼 가능합니다 :) 구독상품리스트: https://ai-nice.ai.studio 문의: https://open.kakao.com/o/s4OEqBai

매주 업데이트 중입니다 :) 워게임 추가 완료! 바이브해킹이라는 사이버보안 학습 저장소를 제작하였습니다. 많은 관심 및 응원 부탁드립니다. 감사합니다! 주기적으로 업데이트 예정입니다. 1. VibeHacking은 인공지능 시대에 해킹과 보안을 빠르고 체계적으로 배울 수 있도록 만든 사이버보안 학습 저장소입니다. 2. AI를 활용해 어려운 보안 개념을 쉽게 이해하고, Linux 기초부터 웹 해킹, 시스템 해킹, 네트워크, 포렌식, 클라우드 보안, 레드팀, AI 보안까지 다양한 분야를 단계적으로 학습할 수 있도록 구성했습니다. 3. 본 프로젝트는 합법적인 보안 학습과 방어 역량 강화를 위한 교육용 목적으로 제작되었습니다. 4. 타인의 시스템을 무단으로 공격하거나, 정보를 탈취하거나, 불법적인 목적으로 악용해서는 안 되며, 모든 실습은 반드시 허가받은 환경에서만 진행해야 합니다. https://github.com/lsszz2100/VibeHacking

여러분의 많은 관심과 성원 덕분에 어느덧 페이스북 팔로워 1만 명, 링크드인 3천명 및 텔레그램 채널 구독자 2,000명을 달성하게 되었습니다. 진심으로 감사드립니다. 페이스북: https://www.facebook.com/lsszz1 텔레그램: https://t.me/aiinnovationstudio 스레드: https://www.threads.com/@ais.root 링크드인: https://www.linkedin.com/in/soulai 앞으로도 AI와 보안 분야의 최신 정보는 물론, 도움이 되는 다양한 토이 프로젝트와 기술 콘텐츠를 꾸준히 공유하겠습니다. 특히 AI를 누구나 쉽고 효과적으로 활용할 수 있는 그날까지, 더 많은 분들이 AI를 실무와 일상에 자연스럽게 접목할 수 있도록 유용한 정보와 경험을 아낌없이 나누겠습니다. 보내주시는 관심과 응원에 늘 감사드리며, 앞으로도 함께 성장하는 채널 및 커뮤니티를 만들어가겠습니다. 항상 건강하시고, 행복한 나날 보내시길 바랍니다. 감사합니다.

AI 멀티에이전트 오케스트레이터, 어떤 프로젝트들이 있을까? Claude Code, Codex 같은 Coding Agent를 여러 개 동시에 운영하면서 역할을 나누는 ‘Agent Orchestration’ 프로젝트가 GitHub에서 계속 등장하고 있습니다. 단순히 Agent 여러 개를 실행하는 수준을 넘어 Orchestrator → 작업 분배 Worker → 실제 구현 Reviewer → 결과 검증 처럼 작은 AI 개발팀을 구성하는 방향입니다. 최근 공유된 오픈소스들을 기준으로 몇 가지를 정리해봤습니다. 1. Orca 가장 먼저 볼 만한 프로젝트는 Orca입니다. 여러 Agent를 연결하고 복잡한 Workflow를 직접 구성할 수 있는 상당히 본격적인 오케스트레이션 프로젝트입니다. 대신 자유도가 높은 만큼 직접 설정하고 구조를 이해해야 할 부분도 많습니다. 멀티에이전트 환경을 세세하게 직접 구성하고 싶은 사람에게 적합한 성격입니다. 2. Multica Multica 역시 여러 AI Agent를 관리하기 위한 프로젝트입니다. SaaS 형태의 서비스와 로컬 구축 방식을 함께 제공하는 방향이며, 원문 작성자는 실제로 사용해본 결과 인터페이스와 사용 방법을 이해하는 데 다소 어려움이 있었다고 평가했습니다. 설치 전에 SaaS와 로컬 환경 중 어떤 방식으로 사용할 것인지 먼저 확인해보는 것이 좋겠습니다. 3. Agent Orchestrator 개인적으로 구조적으로 가장 흥미로운 프로젝트 중 하나입니다. 처음부터 Orchestrator Worker Reviewer 역할을 구분하는 구조를 제공하며 Go로 개발됐습니다. 특히 Agent 20~30개처럼 많은 Agent를 동시에 운영하는 대규모 자동화를 실험하려는 경우 살펴볼 만합니다. 다만 원문 작성자의 실제 사용 경험에서는 아직 버그가 존재해 직접 Fork하고 수정해야 하는 상황도 있었다고 합니다. 4. Emdash Emdash는 상대적으로 깔끔한 UI가 특징인 프로젝트입니다. 원문에서는 아직 프로젝트가 비교적 초기 단계라고 평가하면서도 UI와 사용성 측면에서는 좋은 인상을 받았다고 설명합니다. 다만 Orchestrator / Worker 역할 분리가 기본 구조로 제공되지 않는다는 점은 아쉬운 부분으로 언급했습니다. 복잡한 Agent 조직보다는 깔끔한 인터페이스에서 여러 작업을 관리하고 싶은 경우 살펴볼 만합니다. 5. ECC 마지막은 ECC입니다. 원문 작성자도 아직 직접 설치해보지는 않았지만 별도로 언급할 정도로 GitHub에서 상당한 관심을 받고 있는 프로젝트입니다. 다른 프로젝트들과 실제 구조와 사용 방식이 어떻게 다른지는 직접 테스트해볼 필요가 있습니다. 결국 현재 AI Orchestration 도구들은 모두 같은 방향으로 가는 것 같지만 실제 철학은 꽤 다릅니다. 직접 깊게 설정하는 오케스트레이션 → Orca SaaS 중심의 Agent 관리 → Multica Orchestrator / Worker / Reviewer 기반 대규모 멀티에이전트 → Agent Orchestrator 깔끔한 UI 중심의 Agent 작업 관리 → Emdash 추가로 살펴볼 대형 프로젝트 → ECC 개인적으로도 요즘 가장 관심 있게 보는 분야가 바로 이 부분입니다. Claude Code나 Codex 하나의 성능을 높이는 것에서 끝나는 게 아니라, Orchestrator ↓ Planner ↓ 여러 Worker ↓ Reviewer ↓ 최종 검증 처럼 여러 Agent에게 역할과 책임을 나누는 방식입니다. 다만 Agent 숫자를 무작정 늘린다고 결과가 좋아지는 것은 아닙니다. Agent가 많아질수록 토큰 사용량, 중복 작업, 작업 충돌, Context 관리, 검증 비용도 함께 증가하기 때문에 결국 중요한 것은 ‘Agent를 몇 개 사용하는가’보다 ‘어떻게 역할을 나누고 통제하는가’라고 생각합니다. 멀티에이전트 오케스트레이션은 아직 빠르게 발전하고 있는 분야라 Orca 하나만 볼 게 아니라 이런 프로젝트들을 직접 비교해보면 상당히 재미있을 것 같습니다. 관련 프로젝트 Orca https://github.com/stablyai/orca Multica https://github.com/multica-ai/multica Agent Orchestrator https://github.com/Untrivial-ai/agent-orchestrator Emdash https://github.com/generalaction/emdash ECC https://github.com/affaan-m/ecc

AI 에이전트가 이제 거의 모든 웹사이트에서 데이터를 가져옵니다 X, YouTube, Reddit부터 API가 없는 웹사이트까지, AI 에이전트에게 웹 데이터 수집 능력을 붙여주는 오픈소스 도구 3개가 공개됐습니다. 1. Agent-Reach — X, YouTube, Reddit, GitHub 등 여러 서비스를 하나의 툴킷으로 연결 2. Patchright Enhanced — Playwright 기반으로 웹 요청을 가로채 API가 없는 사이트에서도 데이터 수집 3. Scrapling — 다양한 웹페이지에 대응할 수 있는 범용 적응형 스크래핑 도구 4. 원하는 데이터를 자연어로 설명하면 에이전트가 코드를 작성하고 데이터를 수집하는 방식으로 활용 가능 5. SNS 모니터링, 경쟁사 조사, 리뷰 분석, 트렌드 탐색 등 반복적인 웹 리서치 자동화에 활용 가능 특히 '100개 X 계정의 지난달 게시물을 모아서 트렌드를 분석해줘'나 'Reddit과 YouTube 리뷰를 모아 주요 불만을 정리해줘' 같은 작업을 에이전트에게 맡길 수 있다는 점이 흥미롭습니다. AI 에이전트가 단순히 웹페이지를 읽는 수준을 넘어, 필요한 데이터를 직접 찾아서 수집하고 분석하는 방향으로 발전하고 있습니다. 웹 리서치나 데이터 수집을 자주 한다면 한 번 살펴볼 만한 오픈소스 조합입니다. 출처: https://github.com/Panniantong/Agent-Reach https://github.com/whaleyxbt/patchright-enhanced https://github.com/D4Vinci/Scrapling ※ 스크래핑은 개인정보나 비공개 데이터 수집에 사용하지 말고, 사이트 이용약관과 관련 법규를 반드시 확인하세요.

이번 연휴기간(현 시간부터 월요일까지) 제미나이 구매 이벤트 진행합니다. 제미나이 3개월권 19,000 -> 반 값 10,000원에 드립니다. 참고로 물량 30개정도 있구요. 보증기간은 2개월입니다. 소진시 마감됩니다. 이 제품으로 반 값 이벤트는 처음이자 마지막입니다. https://open.kakao.com/o/sovAIqFh

Claude 구독 없이 Genspark에서 Opus 5.5로 모션 그래픽 만들기 Genspark의 Code 기능에서 Opus 5.5를 선택하면 별도의 Claude 구독 없이도 웹사이트나 웹 애플리케이션 형태의 모션 그래픽을 생성할 수 있다는 활용법이 있습니다 :) 1. Genspark에 접속해 계정을 생성하거나 로그인 2. 로그인 후 매일 제공되는 100개의 무료 크레딧을 활용 3. Code 기능에서 간단한 웹사이트나 웹 애플리케이션 생성 4. 사용할 AI 모델로 Opus 5.5를 선택 5. 원하는 모션 그래픽을 프롬프트로 설명하고 생성 실행 Genspark의 Code 기능과 Opus 5.5를 조합하면 별도의 Claude 구독 없이도 AI 기반 웹 콘텐츠와 모션 그래픽을 제작하는 방식으로 활용할 수 있습니다.

카메라로 주변을 설명하는 Guided Vision 출시!

오픈AI GPT-6 Astra Ultrafast, 엔비디아 Blackwell 기반 최대 8배 추론 가속 : GPT-6 Astra Ultrafast는 엔비디아 Blackwell GPU에서 구동되며, Astra Standard 대비 최대 8배 빠른 토큰 생성 속도 제공. 오픈AI API와 일부 ChatGPT Work, Codex 사용자에게 제공 : 오픈AI는 자체 AI 모델을 활용해 엔비디아 GPU용 추론 소프트웨어와 고성능 커널을 직접 최적화. Blackwell뿐 아니라 Rubin까지 프로그래밍하며 지연시간, 처리량, 비용 효율을 지속 개선 : 속도 개선은 코드 작성, 도구 호출, 결과 확인이 반복되는 에이전틱 워크플로의 전체 수행시간 단축으로 연결. 특히 코딩 에이전트의 edit-test-debug 사이클과 tool call 간 대기시간 감소에 효과 : 엔비디아 GPU의 높은 프로그래밍 유연성으로 동일 인프라를 훈련, 추론, RL 간 재배치할 수 있어 GPU 활용률을 높이고 워크로드별 과잉 프로비저닝도 축소 가능 https://blogs.nvidia.com/blog/gpus-openai-gpt-6-astra-ultrafast/

1984년 심리학 책의 설득 기법으로 ChatGPT를 조작할 수 있다? 연구진이 로버트 치알디니의 저서 'Influence'에 등장하는 설득 기법을 활용해 2만 8,000건의 대화를 분석한 결과, 심리적 조작이 AI의 안전장치에 영향을 줄 가능성을 확인했습니다. 1. 직접적인 유해 요청에 대한 ChatGPT의 응답 거부율과 달리 심리적 설득을 추가하면 요청 수용률이 33%에서 72%로 증가 2. '일관성(Commitment)' 기법은 먼저 무해한 요청에 동의하게 만든 뒤 점차 문제가 있는 요청으로 유도하는 방식으로 작동 3. '권위(Authority)'를 활용한 설득은 모델의 요청 수용 가능성을 약 65% 높이는 결과를 보임 4. '희소성(Scarcity)'과 '사회적 증거(Social Proof)' 역시 모델의 기존 거부 행동을 우회하는 데 영향을 미친 것으로 분석 5. 복잡한 해킹이나 코드 공격 없이 대화의 맥락과 표현 방식만 바꿔 AI의 응답 행동에 영향을 줄 수 있음을 연구 이번 연구는 AI 안전성이 단순히 유해 요청을 차단하는 것뿐 아니라 대화 과정에서 발생하는 심리적 설득과 맥락 변화에도 견고해야 한다는 점을 보여줍니다. 출처: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5357179

캘리포니아, 직장·의료·딥페이크 등 AI 규제 강화 캘리포니아주가 9월 30일 AI 관련 법안에 서명하며 직장 내 감시부터 의료, 딥페이크, 유전자 합성까지 다양한 분야의 규제를 강화했습니다. 1. 직장 내 AI 감시: AI를 이용한 직원의 감정 분석과 예측, 신경 데이터 수집 제한 2. 인사 결정 규제: AI만으로 징계나 해고를 결정할 수 없으며, AI가 해고·전근 등에 관여하면 직원에게 고지 3. 의료 분야: 의료진이 AI를 활용하더라도 최종적인 의료 판단은 직접 수행하도록 규정 4. 딥페이크 보호: AI 생성 콘텐츠의 출처 확인을 강화하고, 초상 및 이미지의 무단 사용에 대한 보호 확대 5. 유전자 합성 규제: 기업에 고객 신원 확인과 합성 유전 물질의 안전성 검증 의무 부과 또한 캘리포니아주는 AI의 공식 명칭을 기존의 'Artificial Intelligence'로 유지하기로 했습니다. 출처: https://www.gov.ca.gov/2026/09/30/californias-nation-leading-ai-framework-just-got-stronger-governor-newsom-signs-more-first-in-the-nation-worker-protections-and-more/

일론 머스크, 뉴럴링크 시각 복원 장치 1년 내 인체 이식 예고 일론 머스크가 뉴럴링크의 시각 복원 장치 개발 계획을 공개하며, 향후 6~12개월 내 첫 이식을 목표로 한다고 밝혔습니다. 1. 시각 복원 장치: 향후 6~12개월 내 첫 인체 이식을 목표로 하며, 시각 피질에 직접 신호를 전달해 시각 정보를 구현하는 방식 2. 선천적 실명: 태어날 때부터 시각을 잃은 사람에게도 시각을 제공하겠다는 계획 3. 초고해상도 시각: 장기적으로 고해상도와 적외선·자외선·레이더 영역까지 인식하는 기술을 구상 해당 장치는 블라인드사이트(Blindsight)로, 초기에는 낮은 해상도의 시각을 구현하는 것이 목표입니다. 적외선과 레이더 인식 등은 장기적인 구상이며, 실제 구현 여부는 아직 검증되지 않았습니다. 출처: https://www.mobihealthnews.com/news/elon-musk-provides-update-blindsight-implant-trials

1. 제미나이 랜덤 무보증(보통 1개월 ~ 12개월) - 12,000원 2. 제미나이 3개월 보증(보증기간 2개월 2주) - 19,000원 개인 계정에 진행가능(신규계정 또는 현재 구독이 안되어있는 상태의 계정) 본 이벤트에 참여한 계정은 불가능하며, 다른 계정으로 가능합니다. https://open.kakao.com/o/sovAIqFh

오늘자 인공지능 플랫폼 가격입니다. https://ai-nice.ai.studio

AI로 상온에서 1년 보관 가능한 mRNA 백신 개발 MIT 연구진이 AI를 활용해 냉장 보관 없이도 장기간 안정성을 유지하는 mRNA 백신 제형을 개발했습니다. AI 기반 알고리즘으로 최적의 성분 배합을 찾아내 백신의 열 안정성을 높였습니다. 1. 상온 보관: 실온에서 최대 1년, 약 37℃에서 2개월 이상 생물학적 활성 유지 2. AI 활용: 수개월이 걸리던 시행착오를 수 주, 6차례의 최적화 과정으로 단축 3. 패치형 백신: 주사 대신 마이크로니들 패치로 백신을 전달하는 기술도 실험 4. 면역 반응: 동물 실험에서 기존 주사형 백신과 유사한 면역 반응 확인 이번 연구는 냉장 유통이 어려운 지역에서도 백신을 보급할 가능성을 제시합니다. 다만 현재는 동물 실험 단계로, 사람에게서의 안전성과 효과는 추가 검증이 필요합니다. 출처: https://www.csail.mit.edu/news/new-formulation-helps-rna-vaccines-withstand-high-temperatures

앤스로픽, 11월 중순 IPO 추진 : 앤스로픽은 11월 중순 상장을 목표로 IPO 일정을 구체화. 이르면 11월 9일 주부터 공식 마케팅·로드쇼를 시작해 11월 26일 추수감사절 이전 거래 개시를 추진 중이며, 늦어도 연내 상장 목표 : IPO 밸류에이션은 1.8~2조 달러 거론. 앞서 최대 1,000억 달러 조달, 2조 달러 밸류에이션 가능성이 보도 : 상장 준비의 다음 주요 일정은 10월 14일 pre-IPO Investor Day. 이후 11월 초 본격적인 기관투자자 마케팅으로 넘어가는 일정 : 최근 시장 변동성 확대와 일부 기업의 IPO 연기에도 현재 일정을 유지하는 방향 https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

Codex 리셋 예고 시간은 10월 4일 새벽 2시(KST) 전후입니다. 있는 리셋권도 썩어가는중인데 이틀동안 Astra ultra + fast로 달려야겠네요

내 목소리처럼 들리는 현실적인 AI 음성 제작하기입니다 :)

AI 뉴스 (26/10/2) ■ Google, Gemini 4 Argon 공개. 코딩·리서치·복합 작업 성능을 강화한 최신 모델로 소개. ■ 미국 하원, OpenAI·Anthropic·Google·Meta·xAI에 중국의 모델 가중치 접근 시도 관련 자료 제출 요구. ■ AI 모델 가중치 탈취가 국가안보 이슈로 부상. 미국 의회 차원의 사이버보안 점검 강화. ■ OpenAI, 상시 실행형 개인 에이전트 Dots 공개 이후 기업 활용 사례 확대. ■ OpenAI, Albertsons에 ChatGPT Enterprise와 API 도입. 유통 업무 자동화 확대. ■ Anthropic, 로봇이 수행 가능한 물리 업무 범위를 분석한 연구 공개. ■ Anthropic, 현재 로봇이 미국 물리 작업의 상당 부분을 제한적 환경에서 수행 가능하다고 분석. ■ Anthropic, Claude를 실제 과학 연구에 활용하는 새로운 연구 방식 사례 공개. ■ NVIDIA의 AI 에이전트 안전 플랫폼에 100개 이상 기업 참여. 에이전트 통제 기술 경쟁 확대. ■ OpenAI는 NVIDIA 안전 플랫폼에 공식 참여하지 않았지만 OpenShell 등 일부 기술 협력 지속. ■ Anthropic의 10년간 5,180억 달러 AI 인프라 투자 계획이 업계 최대 변수 중 하나로 부상. ■ 글로벌 AI 경쟁이 모델 성능에서 에이전트·로봇·보안·인프라 경쟁으로 빠르게 확장.