AI 소식

국회 제출 자료에 따르면 지난해 11월부터 올해 9월까지 정부의 생성형 AI 참여플랫폼에 위험 제보 401건이 접수됐습니다. 정부가 사업자에게 전달한 231건 가운데 답변을 받은 것은 68건으로 29.4%였고, 잘못된 정보·불법 정보·개인정보 침해 등이 제보됐습니다. 답변이 있어도 이용정책 안내에 그치거나 재발 방지 조치를 확인하지 못한 사례가 있었으며, 정부는 법적 구속력 부족을 설명했습니다. 보도는 신고를 받는 창구뿐 아니라 사업자가 무엇을 고쳤는지 점검하고 청소년 보호의 실효성을 확인할 후속 체계가 필요하다는 지적을 전했습니다.

STEPI가 AI 관련 재정사업 120개를 생성형 AI로 분석한 결과, 13개 사업에서 정부의 현행 연구개발 분류와 다른 판단이 나왔습니다. 불일치 중 11개는 기존 R&D 사업을 비R&D로 분류한 경우였으며, 컴퓨팅·연구망 등 기반시설과 인재양성 중심 사업이 포함됐습니다. 별도 전문가 조사에서도 검토한 46개 사업 가운데 10명 전원이 R&D로 인정한 사업은 10개에 그쳐 판단 기준의 차이가 드러났습니다. 연구진은 AI 판정을 확정적 결론으로 쓰기보다 재검토 지표로 봐야 하며, AI·소프트웨어 특성을 반영해 분류와 점검 체계를 정비해야 한다고 밝혔습니다.

미국 래디컬 뉴메릭스가 AI로 설계한 박테리오파지를 중증 세균 감염 환자에게 투여했다고 발표했습니다. 박테리오파지는 세균을 감염시키는 바이러스로, 회사는 AI 모델 옴니를 이용해 환자의 감염균에 맞는 바이러스를 설계하고 실험실에서 작동을 확인했다고 설명했습니다. 회사에 따르면 FDA 허가 아래 투여가 이뤄졌지만 환자의 상태와 치료 결과는 공개되지 않았고, 기술 보고서도 동료평가를 거치지 않았습니다. 독립 연구자들은 실험실 결과만으로 실제 치료 효과를 보장할 수 없으며, 재발 여부까지 관찰하고 안전성과 효과를 추가 검증해야 한다고 지적했습니다.

대통령이 수사기관장의 국무회의 참석 문제에 제미나이 답변을 인용한 뒤, 생성형 AI를 공적 판단의 근거로 활용하는 방식이 논란이 됐습니다. 동아일보가 제미나이·챗GPT·클로드에 같은 쟁점을 질문하자 법적 허용 여부와 상시 참석의 적절성을 구분하는 등 설명의 초점이 달랐습니다. 청와대는 사실을 확인한 뒤 관점을 더했다고 설명했고, 야당은 공적 법 해석 절차 대신 AI 답변을 근거로 삼는 것을 비판했습니다. 이번 비교는 특정 질문과 유료 서비스에서 나온 응답 사례로, AI 답변을 확정된 법 해석이나 공식 기관의 판단과 동일하게 볼 수는 없습니다.

딥시크가 AI 모델의 답변 생성 과정을 관리하는 오픈소스 실행 소프트웨어 딥인퍼를 공개했습니다. 딥시크-V4.1-플래시를 엔비디아 SM100과 화웨이 어센드 950에서 실행하도록 지원해 기업이 선택할 수 있는 하드웨어 범위를 넓혔습니다. 연산·데이터 전송과 여러 장치의 작업 분배를 최적화하지만, 공개된 처리량은 회사 자체 측정이며 실행 조건에 따라 응답 지연도 커질 수 있습니다. 현재 버전은 오프라인 작업에 초점을 맞췄고 실시간 서비스에 필요한 일부 기능은 빠져 있어, 실제 비용 절감은 추가 개발과 독립 비교로 확인해야 합니다.

정부가 AI 데이터센터의 급격한 전력 사용 변화에 대응하는 전력망 접속 규칙을 연내 마련하려는 가운데 기존 투자에 미칠 영향이 쟁점이 됐습니다. 그리드코드는 시설이 전력망에 연결될 때 전압 유지와 이상 대응 등에 필요한 설비·기능을 정하는 기준입니다. 조경태 의원은 울산·동해 등 추진 사업에도 새 기준을 적용하면 설계 변경과 완공 지연이 생길 수 있다며 기존 사업 보호를 요구했습니다. 이는 도입 추진과 적용 범위를 둘러싼 논의 단계로, 이미 모든 사업의 지연이 확정된 것은 아니며 전력망 안정과 투자 예측 가능성을 함께 검토할 사안입니다.

OpenAI가 AI를 활용해 발견한 중대한 PHP 취약점에 대해 유지관리자·보안업체와 공동 대응한 과정과 운영 지침을 공개했습니다. 상류 프로젝트의 검증·수정, 영향받는 조직의 사전 대응, 정부 협력, 제품별 업데이트 준비, 공개 후 배포 지원의 다섯 단계를 제안했습니다. PHP 버전 확인 도구와 공식 패치 안내를 연결해 취약 버전 식별부터 실제 수정 적용 확인까지 지원합니다. 사전 정보 공유 대상은 유지관리자가 결정하며, 임시 완화책의 한계와 실제 악용·정보 유출 여부에 따라 대응 일정을 재평가하도록 했습니다.

NVIDIA가 텍스트와 문서 이미지를 함께 검색하는 Embed, 관련성을 다시 매기는 Rerank, 문서를 구조화하는 Parse 모델을 공개했습니다. 8B·1B 임베딩과 8B 재정렬 모델을 제공하며, 자체 고정 에이전트 실험에서는 재정렬 추가 시 에이전트 추론 토큰 사용량이 약 13~14% 줄었습니다. 1B NVFP4 모델은 GB200에서 BF16 대비 문서 처리량이 27.1% 높았으며, 시각 검색 평가 점수의 99.85%를 유지했다고 보고했습니다. 이는 명시된 하드웨어·검색 데이터의 결과로, 재정렬 모델 자체의 연산까지 포함한 전체 서비스 비용 절감률과 동일하지는 않습니다.

vLLM이 총 400억 매개변수 중 토큰마다 약 25억 개를 활성화하는 Flint 코딩 모델의 BF16·NVFP4 체크포인트 지원을 공개했습니다. 49개 층 가운데 35개는 짧은 슬라이딩 윈도, 14개는 전체 문맥을 처리해 긴 문맥의 KV 캐시 부담을 줄이는 구조입니다. 전용 소규모 배치 커널과 연산 융합을 적용한 GB200 한 장의 배치 1·10만 토큰 문맥 실험에서 종단 간 디코딩은 초당 약 485토큰이었습니다. 최적화 경로는 단일 Blackwell GPU와 BF16 KV 캐시를 대상으로 하며, 다른 구성에서는 기본 구현으로 돌아가므로 동일 속도를 보장하지 않습니다.

NVIDIA가 에이전트의 보안 정책을 실행 인프라에서 강제하는 OpenShell 참조 아키텍처를 설명했습니다. Gateway가 수명주기와 정책을 관리하고, 별도 Supervisor가 외부 요청·자격증명을 통제하며, Sandbox가 파일·프로세스 접근을 격리합니다. Policy Prover는 정책 권한이 조직의 허용 상한 안에 있는지 검증하고, 미들웨어로 네트워크 검사·차단과 기존 인증·감사 체계를 연결할 수 있습니다. 참조 구성은 Vera CPU를 사용하며, BlueField-4와 Sentry의 하드웨어 감시·격리는 추가 보호 계층이므로 기본 소프트웨어 구성과 구분해야 합니다.

IBM이 새 2B 음성언어 모델과 개정된 470M Turbo CTC·2B Plus 모델을 Apache 2.0 라이선스로 공개했습니다. 새 2B 모델은 영어·일본어 등 여섯 언어 전사와 번역, 최대 2000개 용어의 인식 유도를 지원하며 공개 영어 단문 평가의 평균 단어 오류율은 5.06%였습니다. Turbo CTC는 다국어와 문장부호 지원을 더했고, Plus는 화자 구분·타임스탬프 및 긴 녹음의 전사 정확도를 개선했습니다. Transformers 등 실행 경로를 제공하지만 공개된 지원 언어에 한국어는 포함되지 않으며, 단문 벤치마크 성적을 모든 장시간 회의 환경으로 일반화할 수는 없습니다.

AWS가 Trainium에서 torch.profiler와 Neuron Explorer를 사용해 CPU·장치 실행 시간을 함께 분석하는 실습을 공개했습니다. 동일한 BF16 입력의 RMSNorm을 개별 연산, 내장 함수, torch.compile로 구현해 디스패치부터 하드웨어 실행까지 비교합니다. 예제의 장치 시간은 개별 연산 2355마이크로초에서 내장 함수 403마이크로초, 컴파일 경로 376마이크로초로 줄었습니다. 코드와 추적 절차를 제공하며 워밍업·장치 동기화를 포함해 측정해야 하고, 이 작은 연산의 개선폭을 전체 모델 속도 향상으로 해석해서는 안 됩니다.

OpenAI·PerturbAI·Scripps Research가 GPT-Rosalind 기반 에이전트를 분산 실행해 생물학 데이터를 해석하는 연구를 공개했습니다. 에이전트마다 유전자 교란과 세포 반응을 분석하고 관련 문헌을 찾아, 수백만 마우스 뇌세포 데이터의 연구 단서를 32분 동안 정리했습니다. 모델과 자원을 고정한 비교에서 전문가들은 분산 에이전트 보고서를 단일 에이전트보다 75%의 경우 선호했으며, 유전자·문헌·기전을 연결한 결과도 공개했습니다. 제안된 연결은 후속 실험으로 검증해야 할 가설로, 사람의 질병 원인이나 새 치료제의 효과가 확정됐다는 의미는 아닙니다.