AI 소식

SK쉴더스와 크라우드스트라이크의 분석에 따르면 국내 금융권 공격에는 AI로 침투 점검을 자동화하는 도구 ARTEX가 활용됐습니다. 여러 AI가 표적과 경로를 나눠 점검하면서 기존 공격의 속도와 범위를 키운 것으로 분석됐습니다. 확인된 침해 경로는 대출모집인 조회·직원 업무 지원 등 외곽 시스템이며, 핵심 금융거래 시스템의 피해는 확인되지 않았습니다. 보고서는 AI가 새로운 취약점을 만든 것이 아니라 방치된 보안 허점을 이용했다는 점을 짚었습니다.

복지부·한국보건사회연구원 조사에서 15~18세 응답자 201명 중 69.2%가 위로·상담 등 정서적 목적으로 생성형 AI를 이용했다고 답했습니다. 즉시 대화할 수 있는 접근성이 주요 이유였으며, 일부는 현실에 집중하지 못하거나 AI 조언으로 중요한 결정을 내린 경험도 보고했습니다. 복지부와 대한신경정신의학회는 AI 답변을 결론으로 삼지 않고 실제 친구나 연인처럼 여기지 않는지 살피도록 권고했습니다. 보호자는 자녀와 이용 규칙을 함께 정하고, AI가 위험하거나 이상한 말을 하면 믿을 수 있는 어른에게 상담하도록 안내해야 합니다.

과기정통부가 국회에 제출한 자료에 따르면 범정부 AI 공통기반의 두 사업자 탑재 목록에는 합계 11종이 포함됐습니다. 삼성SDS가 5종, 네이버클라우드가 6종을 제공하며, 기사에 집계된 국산 모델은 4종·해외 모델은 7종입니다. 이 플랫폼은 공무원의 문서 작성·요약·검색·번역과 행정 업무 지원을 위해 여러 모델과 연산 자원을 공동 활용하는 사업입니다. 해외 의존도를 낮춰야 한다는 지적과 함께, 업무별 성능과 현재 기술 여건을 고려해 국산 모델을 늘려야 한다는 업계 의견이 제시됐습니다.

오픈AI가 공개한 수학 논문 722편은 372개 연구 결과로 묶였으며, 국내 수학자들은 성과의 가능성과 검증 과제를 함께 짚었습니다. 기사는 8일 오후 기준 일부 결과가 철회되고 증명이 수정·보완됐다고 전해, 모든 난제가 해결됐다고 단정하기 어렵다고 설명했습니다. 컴퓨터 증명 검증 도구 Lean이 확인하는 명제와 실제 논문의 주장이 일치하는지도 사람이 확인해야 한다는 지적입니다. 전문가들은 논증의 완성도뿐 아니라 기존 연구에서 가져온 부분과 새로 기여한 부분을 명확히 제시해야 한다고 강조했습니다.

시에라와 메타는 월마트·쇼피파이·스트라이프 등과 개인용 AI 에이전트 공통 규격 PAP를 개발한다고 발표했습니다. 쇼핑이나 예약을 대신하는 AI가 누구의 허가를 받았으며 조회·주문 변경 중 어떤 업무까지 할 수 있는지 기업이 확인하는 방식입니다. 현재 AI가 웹사이트에서 사람처럼 작업할 때 발생하는 본인 인증과 자동화 차단 문제를 줄이려는 목적이 있습니다. 첫 세부 규격은 이달 말 공개할 계획이며, 참여 기업 발표만으로 모든 쇼핑몰에서 바로 이용할 수 있는 단계는 아닙니다.

가트너 보고서는 직원 중심의 계정 관리만으로는 내부 자료를 검색하고 업무를 수행하는 AI의 권한을 통제하기 어렵다고 지적했습니다. 지난해 기업 보안·IT 책임자 299명을 대상으로 한 주요 조사에서 58%가 AI와 일반 자동화 시스템의 신원 관리 관련 보안 사고를 경험했다고 답했습니다. 보고서는 AI마다 관리 책임자를 지정하고, 업무에 필요한 권한만 허용하며 작업 종료 후 인증 정보가 만료되도록 권고했습니다. 권한을 지나치게 자주 바꾸면 정상 업무도 중단될 수 있어, 기존 체계를 점검한 뒤 단계적으로 개선해야 한다는 설명입니다.

Anthropic이 반복 업무와 대량 요청용 Haiku 5.5를 공개하고 추론 강도를 조절하는 설정을 추가했습니다. 100만 토큰당 입력·출력 가격은 프롬프트 10만 토큰 이하에서 0.10·0.50달러, 초과 시 0.50·2.50달러입니다. 회사 평가에서 OSWorld 2.1의 오프라인 부분집합 점수는 72.4%였지만, 복잡한 코딩에서는 Sonnet 5.5보다 낮았습니다. API 모델 ID는 claude-haiku-5-5이며, 업무 난도와 토큰 사용량을 함께 고려해 모델을 선택해야 합니다.

Anthropic이 신청한 오픈소스 프로젝트를 대상으로 강력한 모델을 활용한 정기 보안 검사를 무료 제공합니다. 보고서에는 재현 코드, 취약점 설명, 가능한 경우 문제가 생긴 변경 지점과 수정안이 포함됩니다. 초기 검증에서 48개 프로젝트의 높은 심각도 보고서 97건 중 85건이 회사의 취약점 공개 기준을 충족했습니다. 서비스 결과에는 사람의 검토가 없으므로 유지관리자가 오류·중복·심각도와 프로젝트 위협 모델을 확인해야 합니다.

LightOn이 0.8B·1B·4B 규모의 OCR 모델과 재현 코드를 Apache 2.0 라이선스로 공개했습니다. 문서의 글자뿐 아니라 영역 좌표와 유형, 이미지 설명, 차트의 수치 표를 함께 출력합니다. 발표자가 평가한 4B 모델은 olmOCR-Bench에서 86.3점, ParseBench의 5개 범주 종합에서 75.1점을 기록했습니다. 정규화 방식이 점수에 영향을 주며, 오래된 스캔 등에서는 경쟁 모델이 더 강해 실제 문서 유형별 검증이 필요합니다.

구글이 Gemini Enterprise에서 하나의 창으로 업무를 맡길 수 있는 범용 AI 에이전트를 발표했습니다. 클라우드에서 실행하며 Workspace, Slack, Microsoft 365와 여러 기기 사이에서 같은 업무 맥락을 유지합니다. 전문 하위 에이전트와 협업하거나 별도 이메일과 신원을 가진 동료 에이전트로 운영하는 방식도 제시했습니다. 현재 기업 고객 대상 비공개 사전 체험 단계로, 일반 이용자에게 전면 출시된 기능은 아닙니다.

Liquid AI가 토큰을 생성하지 않고 한 번의 순전파로 분류·선택 결과를 내는 d1-3B와 d1-omni-600M 가중치를 공개했습니다. d1-3B는 텍스트·이미지를, 초기 연구용 omni 모델은 텍스트와 이미지 또는 텍스트와 오디오 조합을 처리합니다. 7개 공개 텍스트 평가의 평균은 d1-3B 82.9점이며, Jetson AGX Thor의 짧은 단일 질문에서는 16ms를 보고했습니다. 이미지·오디오 판단 성능과 omni 지연시간은 공개하지 않았고, 긴 입력에서는 처리 시간이 크게 늘어납니다.

NVIDIA KGMON 팀이 작은 고정 모델로 KDD Cup 데이터 에이전트 부문 2위를 기록한 구현 방식을 설명했습니다. CSV·JSON을 SQLite로 통합하고 스키마를 미리 조사해, 제한된 조회·문서 확인·답안 저장 도구로 작업하게 했습니다. 실행 상태와 도구 호출 기록을 보존하고, 실패 원인 분석과 필요한 경우의 반복 실행으로 결과를 검증했습니다. 인터넷이 없는 대회 조건에 맞춘 설계이며, 반복 실행 비용과 평가 데이터 과적합을 고려해 운영 환경에 적용해야 합니다.

OpenAI가 ChatGPT의 GPT-6에 글·시각 자료·버튼·입력 양식을 질문에 맞게 조합하는 Intelligent UI를 적용했습니다. 네이티브 구성요소 라이브러리와 컴파일러를 결합해 전체 답변이 완성되기 전부터 인터페이스를 표시합니다. 회사 내부 평가에서 웹 검색이 필요한 질문의 GPT-6 Instant 답변 시작 시간은 GPT-5.6 Instant보다 평균 44% 빨랐습니다. 유료 요금제부터 무료·Go로 순차 확대하는 Chat 기능이며, 이번 발표로 Work와 Codex의 모델이 변경되는 것은 아닙니다.