AI 소식

신한은행 약 2만5천 명과 KB국민은행 119명의 정보가 유출됐으며, 신한은행에서는 대출 조회 서비스를 통해 소득·대출 한도 등 금융정보도 노출된 것으로 알려졌습니다. 은행권 공격에 AI가 활용됐을 가능성이 제기됐지만, 개별 사고에서 AI가 맡은 역할과 구체적인 공격 방식은 조사 결과로 확인해야 합니다. 전문가들은 유출 정보를 결합한 맞춤형 피싱을 우려하며, 상대가 상담 내역을 안다는 이유만으로 믿지 말고 공식 앱이나 대표번호로 연락 내용을 확인하라고 조언했습니다.

정부는 12월로 예정된 '모두의 AI' 공식 서비스에 앞서 AI 에이전트의 개인정보 처리·활용 기준을 마련하고 보안과 안전성을 검증할 계획입니다. 민원 등 공공서비스에서 실제 업무를 수행할 수 있도록 기존 공공 API를 연계하고 아직 공개되지 않은 API와 데이터를 추가 개방하도록 요청했습니다. 42개 중앙행정기관이 참여한 협의회에서는 서비스 준비와 AI 입법 방향을 논의했으며, 개인정보 처리 기준은 앞으로 마련할 과제입니다.

캘리포니아주 법무장관은 AI 모델과 관련된 사이버보안 사건·위험을 조사하기 위해 10월 1일 오픈AI에 소환장을 발부했다고 보도됐습니다. 플로리다주에서는 외부 기관이 승인한 안전장치 없이 새 모델을 개발하지 못하게 해 달라는 법원 요청이 나왔고, 허깅페이스 해킹과 관련한 별도 소송도 제기됐습니다. 전문가들은 기업의 책임을 판단하려면 개별 사건에서 인간의 의도와 인지 여부 등을 따져야 한다고 설명했으며, 이번 조사·소송을 책임이 확정된 판결로 볼 수는 없습니다.

앤트로픽이 미국 약 900개 직업·1만9천 개 업무를 분석한 결과, 로봇은 환경이 갖춰진 조건에서 육체 업무의 74%를 수행할 수 있는 것으로 추정됐습니다. 이를 전체 근로시간으로 환산하면 34%이지만, 사람보다 비용 경쟁력이 있는 업무는 전체의 0.3%에 그쳐 기술적 가능성과 실제 도입 사이에 큰 차이가 있었습니다. 운송·물류 업무의 변화 가능성이 상대적으로 높았으며, 비용·현장 환경·손기술·규제 등이 확산을 제한하므로 업무 노출 비율을 곧바로 일자리 대체 비율로 해석해서는 안 됩니다.

애플은 AI 에이전트 사용에 따른 정보 유출 위험에 대응해 맥의 '전체 디스크 접근' 권한에 추가 보안 통제를 도입하겠다고 밝혔습니다. 이 권한은 파일뿐 아니라 이메일·메시지·방문 기록에도 접근할 수 있어 사용자와 대화 상대방의 개인정보가 함께 노출될 수 있습니다. 앞으로 높은 권한을 부여할 때 사용자가 위험을 명확하게 이해하도록 통제를 강화할 방침이며, 구체적인 적용 시점은 제시하지 않았습니다.

기사에서 인용한 스팀DB 집계에 따르면 올해 출시된 게임 2만220개 가운데 7천440개, 약 36.8%가 AI 사용을 공시했습니다. AI가 게임 제작의 문턱을 낮추면서 개인과 비게임 기업의 개발도 늘고 있으며, 국내에서는 원스토어가 AI 게임 전용관을 마련하는 등 유통 방식도 바뀌고 있습니다. 기사에서는 저품질 게임 증가와 심의 없이 유통되는 웹 게임의 감시 부담을 지적했으며, AI 사용 공시 자체가 해당 게임의 품질이 낮다는 뜻은 아닙니다.

소비자가 생성형 AI에 원하는 조건을 설명하고 상품 추천을 받으면서 유통업계가 AI가 읽기 쉬운 상품정보를 구축하고 있습니다. 풀무원은 공식몰의 가격·판매 상태·리뷰·영양정보를 구조화했고, 해외에서는 AI 대화에서 구매까지 연결하는 서비스도 확산하고 있습니다. 풀무원이 제시한 방문자 2.3배·구매 건수 7.4배 증가는 적용 전후의 단순 비교 수치이며, 가격·행사·계절 수요 등 다른 요인의 영향을 배제한 결과는 아닙니다.

GPT-6 가이드는 업무 난도와 비용·지연 시간을 기준으로 Astra, Sol, Luna를 선택하고 추론 수준을 조정하는 방법을 설명합니다. 반복 작업에서는 안정적인 지시와 도구 정의를 앞에 배치해 캐시를 재사용하고, 긴 작업은 문맥 압축과 비동기 도구로 이어가도록 안내합니다. 실서비스 적용 전에는 대표 업무의 성공률, 지연 시간, 성공한 작업당 비용을 측정해야 하며 캐시 할인율도 모델별로 다릅니다.

ggml-org는 llama.cpp 서버에 /v1/systemone 엔드포인트를 추가해 텍스트·JSON·이미지 상태에서 선택지별 확률을 한 번의 순전파로 계산하도록 했습니다. Julia-1, Kev-4B, OpenJev 등으로 요청 분류, 콘텐츠 검토, 에이전트 단계 확인을 수행하며 지원 모델과 라이선스는 각각 다릅니다. 공개된 속도는 RTX PRO 6000 한 대에서 질문 하나에 답한 중앙값이며, 신뢰도 임계값은 실제 업무 예제로 모델마다 따로 검증해야 합니다.

애플은 AI 에이전트의 자율성이 커질수록 파일·메일·메시지·방문 기록을 포괄하는 전체 디스크 접근 권한의 위험도 커진다며 추가 통제를 예고했습니다. 앱이 이 권한을 받으려면 사용자가 위험을 이해하고 명시적으로 행동하도록 하는 것이 발표의 핵심입니다. 구체적인 적용 시점은 공개하지 않았으며, 개발자는 광범위한 접근 권한을 전제로 한 앱의 동작과 권한 안내를 검토할 필요가 있습니다.

AutoSynthData는 목표 모델의 실패와 더 강한 교사 모델의 성공을 분석해 실행 가능한 학습 과제와 검증기를 생성합니다. 평가 원문을 생성기에 전달하지 않고 능력 명세로 변환하며, 개별 과제의 실행·수정과 데이터 묶음의 다양성 검토를 거칩니다. EnterpriseOps Gym Hybrid에서 Gemma 모델을 합성 과제 2,000개로 미세조정한 최적 체크포인트는 Pass@1이 7.2%포인트 높아졌으며, 해당 환경의 통제된 실험 결과입니다.

Ai2는 연구 질문과 검색된 논문 발췌문으로 인용 보고서를 작성하는 AstaBrief 8B의 가중치와 학습 데이터를 공개했습니다. Qwen3-8B에 지도 미세조정과 선호 학습을 적용하고 인용 밀도가 낮은 데이터를 걸러, 보고서 전체를 한 번에 생성하도록 설계했습니다. Asta 전체 파이프라인의 평균 생성 시간은 Fast 모드 51.1초, Thinking 모드 178.5초로 약 3.5배 차이를 보였습니다. 주요 학습·평가는 2025년에 수행됐으며 최신 프런티어 모델과 재평가한 결과는 아니므로, 현재 모델 간 우열로 해석해서는 안 됩니다.

메타가 Muse 에이전트를 ESP32 보드와 라즈베리파이 등 사용자 제작 기기에 연결하는 SDK와 펌웨어 코드를 공개했습니다. 디스플레이·버튼·센서·액추에이터를 연결할 수 있으며, 공식 저장소는 ESP32와 Linux용 SDK를 제공합니다. 기기 연결에는 SDK 토큰과 모바일 앱의 개발자 모드가 필요하고, 코드의 Apache 2.0 라이선스와 서비스 이용약관은 각각 확인해야 합니다.

한전·리벨리온·TTA가 국산 AI 반도체 성능지표 K-Perf를 활용해 변전소 영상분석 시스템의 현장 실증을 추진하기로 협약했습니다. 한전은 시범운영, 리벨리온은 NPU 최적화, TTA는 운영 환경을 반영한 성능·신뢰성 검증을 맡습니다. 기존 생성형 AI 서비스 시험에서 실제 영상분석 현장으로 검증 범위를 넓혀 처리 성능과 비용 효과를 확인할 계획이며, 이번 실증의 결과 수치는 아직 제시되지 않았습니다.