AI 소식

미국 국토안보부가 연방 민간기관에서 딥시크 관련 제품을 제거하고 향후 구매를 제한하는 명령을 공개했습니다. 딥시크가 직접 만든 제품뿐 아니라 그 기술을 활용한 제3자 서비스도 대상으로 명시했습니다. 여기서 민간기관은 미국 연방정부의 비군사 행정기관을 뜻하며, 일반 기업이나 개인의 사용까지 모두 금지한 것은 아닙니다. 미국 정부는 민감정보 이전 가능성 등을 이유로 들었지만, 이번 발표가 실제 정보 유출을 확인했다는 의미는 아니라고 기사는 설명했습니다.

국회에 제출된 금융보안원 자료에서 AI가 정상 코드를 취약점으로 잘못 지목하는 문제가 드러났습니다. 보도에 따르면 지난달 보안 목적의 망 분리 규제 완화 대상 금융회사 10곳을 점검했고, 해당 AI 소스코드 분석의 오탐률은 40~60%였습니다. 프로그램 전체의 구조와 데이터 흐름을 충분히 파악하지 못해 외부에서 바꿀 수 없는 값도 조작 가능하다고 판단한 사례가 있었습니다. AI의 빠른 분석을 실제 보안 개선으로 연결하려면 사람이 경고 내용을 검토해야 하며, 이 수치를 모든 보안 AI의 성능으로 일반화해서는 안 됩니다.

네이버와 카카오가 검색·예약·결제를 이어주는 AI 비서를 준비하면서 서로 다른 전략을 택하고 있습니다. 네이버는 자체 쇼핑·장소 데이터를 중심으로 서비스를 묶고, 쇼핑비서 결제 기능의 연내 시범 적용 방식을 검토 중입니다. 카카오는 외부 서비스 제휴를 확대하고 카나나 스페이스의 연말 비공개 베타를 준비하는 등 메신저 안의 실행 기능을 키우려 합니다. 결제 대행과 개인정보 보호에 관한 제도·기술 과제가 남아 있으며, 기사에 나온 계획이 모두 일반 이용자에게 출시된 기능은 아닙니다.

서울시립대 논술고사에서 AI 스마트안경을 소지한 수험생이 추가 적발돼 관련 사례가 총 2건으로 확인됐습니다. 국회 의원실이 대교협에서 받은 자료에 따르면 대학은 모집요강 등을 근거로 퇴실과 향후 3년간 응시 제한 조치를 했습니다. 카메라와 AI 기능이 있는 안경이 일반 안경처럼 보일 수 있어 대학 입시의 전자기기 관리가 새로운 과제로 떠올랐습니다. 기사는 대학별 조치와 수능 규정을 구분해 설명했으며, 수능에서도 스마트안경이 반입 금지 물품으로 지정됐다고 전했습니다.

미국 AI 데이터센터 건설이 전력 공급, 주민 반대와 자금 조달 문제에 부딪히고 있다는 분석이 나왔습니다. 머니투데이는 FT가 규제 정보업체 레그레이어 자료를 인용해 올해 대형 사업 최소 47개가 지연되거나 철회됐다고 보도한 내용을 전했습니다. 이는 큰 사업을 대상으로 한 집계이며, 계획된 사업의 약 35%만 실현 가능하다는 별도의 투자은행 추정도 소개됐습니다. 실현 가능성 추정은 나머지 사업이 모두 취소됐다는 뜻은 아니며, 건설 지연이 AI 기업의 연산 자원 확보와 금융 비용에 부담을 줄 수 있다는 내용입니다.

경북의 농산물 산지유통센터 6곳이 내년 스마트 APC 지원사업에 선정돼 국비 69억원을 확보했습니다. AI·빅데이터·로봇으로 품질을 판정하고 선별·포장을 자동화해, 농가 판로와 농산물 상품화를 지원하는 사업입니다. 김천농협 등 선정 시설에는 국비·지방비·자부담을 합쳐 약 189억원을 투입하고 정보시스템·선별기·저장시설 등을 확충할 계획입니다. 현재는 지원 대상 선정과 투자 계획 단계이며, 소비자 공급 품질 개선이나 농가 소득 증대가 이미 입증된 성과라는 뜻은 아닙니다.

Hugging Face가 10월 20일 공개 베타 예정인 TorchNeuron을 Transformers·Diffusers 등에 직접 연결하는 방법을 공개했습니다. Trainium을 PyTorch의 기본 장치처럼 사용해 eager 실행·torch.compile·분산 학습을 지원하며, 별도 Optimum Neuron 경로 대신 기존 라이브러리 사용을 권장합니다. 가장 많이 쓰는 텍스트 생성 모델 아키텍처 상위 100개 중 즉시 지원 비율은 기존 46%에서 89%로 늘었다고 설명했습니다. 예제에는 정적 입력 형태와 캐시 사용, 비동기 가중치 로딩 비활성화 등 제약이 있어 기존 GPU 코드를 그대로 옮겨도 모든 기능이 작동한다는 뜻은 아닙니다.

OpenAI가 자료가 적은 프로그래밍 언어의 코딩 능력을 측정하는 MultiLangBench와 COBOL 이전 평가 결과를 공개했습니다. 20개 언어로 SQLite 호환 엔진을 만드는 자체 평가에서 GPT-6 Astra의 평균 테스트 통과율은 최고 추론 설정 기준 87.4%였습니다. COBOL 이전 평가는 숨겨진 테스트의 관찰 가능한 출력을 바이트 단위로 비교하며, GPT-6.1 Sol은 낮은 추론 설정에서 86.6%의 정확도를 기록했습니다. MultiLangBench 구성과 테스트를 공개하지만, 실제 업무 시스템 이전에는 반올림 규칙·업무 로직·의존성을 따로 검증하고 전문가 검토를 거쳐야 합니다.

MiniMax가 M3.1 Flash를 정식 공개하고 API와 MiniMax Code 등에서 제공한다고 발표했습니다. 회사가 제시한 평가 점수는 소프트웨어 작업용 DeepSWE v1.1에서 73.7%, 컴퓨터 조작용 OSWorld V2에서 61.7점입니다. API 요금은 100만 토큰당 입력 0.15달러·출력 0.60달러이며, 희소성을 높여 추론 효율을 개선했다고 설명했습니다. 성능과 비용 절감은 회사 발표의 평가 조건에 따른 수치이고, 모델 가중치는 추후 공개 예정이므로 현재 내려받을 수 있는 오픈 모델로 보면 안 됩니다.

LightOn이 기존 밀집·다중 벡터 검색 모델의 지식을 희소 표현으로 바꾸는 SlideOn과 mSlideOn을 공개했습니다. 희소 오토인코더 사전학습과 검색 미세조정을 결합하고, 강한 특징만 남기는 방식으로 검색 품질과 색인 저장량을 조절합니다. 1억7,400만 파라미터 영어 모델은 BEIR-15 평균 nDCG@10 56.68을 기록했으며, 다국어 모델은 코드·긴 문서 검색도 평가했습니다. 학습 언어와 비교 모델의 감독 데이터 범위가 달라 모든 언어에서 우수하다고 일반화할 수 없고, 가지치기 수준에 따른 품질·비용 절충을 확인해야 합니다.

NVIDIA와 Jane Street가 Python 기반 CUDA Tile로 Mamba-2 상태 공간 모델의 순전파 커널을 구현한 방법을 공개했습니다. 상태 갱신을 Tensor Core 행렬곱으로 계산하고, 메모리 배치·연산 융합·입력 형태별 자동 튜닝으로 병목을 줄입니다. 단일 B300 SXM6에서 기존 Triton 구현과 비교한 순전파 커널은 조건에 따라 1.14~1.82배 빨랐으며, 구현은 TileGym에서 확인할 수 있습니다. 이는 특정 소프트웨어·하드웨어에서 측정한 커널 수준 결과로, 역전파를 포함한 전체 학습 속도의 같은 폭 개선을 의미하지 않습니다.

연구자가 MoE 모델의 배치 안에 비슷한 요청을 모아 읽어야 하는 전문가 가중치 수를 줄이는 실험을 공개했습니다. AMD MI300X 한 대와 수정하지 않은 vLLM에서 768개 프롬프트를 분야별로 정렬했을 때 Qwen3-30B-A3B 처리량은 약 12~17% 높아졌습니다. 임베딩으로 일반 대화 요청을 묶은 경우의 개선 폭은 약 5%로 더 작았으며, 실험 코드와 반복 측정 조건도 제공합니다. 효과는 주로 디코딩 비중이 큰 오프라인 작업에 해당하고, 실시간 서비스의 대기시간이나 배치 변경에 따른 출력 비결정성은 별도로 고려해야 합니다.