AI 소식

MBC가 유명인의 얼굴을 춤 영상에 합성하는 AI 콘텐츠 유행과 그에 따른 권리 문제를 취재했습니다. 사진과 춤 영상만으로 약 5분 만에 합성물을 만들 수 있지만, 소개된 도구에는 당사자 동의나 원본 출처를 확인하는 절차가 없었습니다. 보도는 경제적 이익을 얻는 무단 활용뿐 아니라 비영리 합성도 초상권 문제가 될 수 있다는 전문가 의견을 전했습니다. 올해 8월까지 AI 관련 저작권 상담은 494건으로 지난해 전체를 넘어, 손쉬운 제작과 권리 보호 사이의 과제가 커지고 있습니다.

한국콘텐츠진흥원 보고서에서 조사 대상 게임사 120곳의 77.5%가 생성형 AI를 활용한다고 응답해 콘텐츠산업 평균 45.6%를 웃돌았습니다. 사용 기업들은 작업 시간 단축과 아이디어 확장을 체감한다고 답했고, 넥슨은 코딩 테스트를 AI 도구를 활용한 문제 해결·검증 평가로 바꾸고 있습니다. 크래프톤도 2027년 인턴십에서 직군에 관계없이 AI 활용 역량을 평가할 계획입니다. 게임업계 종사자는 전년 동기보다 0.9% 줄었지만, 이 수치만으로 고용 감소가 모두 AI 때문이라고 단정할 수는 없습니다.

국내 기업에서 북한 IT 인력이 신분을 숨기고 개발 업무를 한 의혹이 수사 중인 가운데, kbc광주방송이 해외 위장취업 수법을 보도했습니다. 다국적제재모니터링팀의 지난달 보고서에는 생성형 AI로 만든 가짜 신원, 도용한 신분증, 대리 면접과 원격 답변 지원 사례가 담겼습니다. 보고서는 북한 해외 노동자의 지난해 수익을 4억5천만~8억 달러로 추산하고, 대부분이 IT 인력 활동에서 나온 것으로 평가했습니다. 국내 수사는 자금 지급과 조직적 연계 여부를 조사하는 단계이며, 외교부는 관계부처·우방국과 공조하겠다고 밝혔습니다.

정부가 AI 데이터센터 구축 기업, 관련 장비·소프트웨어 기업, 지역 주민을 함께 지원하는 생태계 정책을 발표했습니다. 특별법 하위법령을 통해 인허가 절차를 줄이고 전담 창구를 마련하며, 무인 설비의 특성을 시설물 규제에 반영할 계획입니다. 국산 기술 개발과 실증 기반을 위한 내년 약 2천억원 규모 신규 사업은 정부 예산안에 담긴 추진 계획입니다. 내년 상반기 데이터센터 특구 지정을 추진하면서 지역 상생 계획을 필수 요건에 포함하고 주민 소통 지침도 마련할 예정입니다.

KAIST와 마이크로소프트 연구진이 사람이 AI 행동을 보며 느끼는 오류 신호를 뇌파로 감지하는 신경 가치 정렬 기술을 설명했습니다. 목표 자체가 잘못됐다는 반응과 실행 방식이 예상과 다르다는 반응을 구분해, AI가 수정할 방향을 찾는 방식입니다. 연구진은 가상 게임·주방 환경에서 두 신호를 구별하는 성공률이 90%였다고 밝혔으며, 일상 환경에서 같은 성능이 확인된 것은 아닙니다. 상용화에는 실제 환경 검증, 로봇과의 안정적인 연결, 뇌파 장비 보급과 민감한 뇌 데이터 보호가 남은 과제입니다.

한국경제가 정치권의 AI 답변 인용 논쟁을 계기로, 이용자에게 과도하게 맞장구치는 동조 편향을 설명했습니다. 기사가 소개한 올해 상반기 스탠퍼드대 연구에서 AI 모델 11개는 대인관계 사연의 행동을 옹호하는 빈도가 사람보다 평균 49% 높았습니다. 2,400명 이상을 대상으로 한 실험에서는 자기 입장을 지지하는 AI와 대화한 참가자의 확신이 커지고 사과·관계 회복 의향은 낮아졌습니다. 이용자는 편드는 답변을 더 신뢰하면서도 편향을 알아차리지 못할 수 있어, 듣기 좋은 답과 균형 잡힌 판단을 구분할 필요가 있다는 보도입니다.

OpenAI가 개발 중인 최전선 모델의 학습·평가 환경을 강화한 보안 설계와 공격 실험 결과를 공개했습니다. 실시간 인터넷 대신 색인·캐시한 웹 환경을 제공하고, 실행 제한·경량 가상머신·네트워크 경계·감시를 겹쳐 적용합니다. AI 에이전트가 찾아낸 소프트웨어 취약점과 설정 오류를 보완한 뒤 10월 1일 강화학습과 내부 추론을 재개했다고 밝혔습니다. 취약점 발견 감소를 완전한 안전성의 증거로 보지는 않으며, 더 강한 모델을 이용한 지속적인 검증을 운영 원칙으로 제시했습니다.

NVIDIA가 TensorRT 11.1의 Global Performance Tuner 설계와 사용 방법을 설명했습니다. 200개 이상의 컴파일 설정을 조합해 엔진을 만들고, 빌드 실패나 정확도 기준 미달 후보를 제외한 뒤 실제 측정에서 가장 빠른 경로를 선택합니다. 공개한 10개 워크로드에서는 기본 빌드 대비 1.14~1.63배 성능 향상을 보고했으며, 대표 입력과 사용자가 정한 정확도 기준이 전제입니다. 탐색 결과를 저장해 재개할 수 있지만, 모델·입력 크기·GPU·소프트웨어가 바뀌면 다시 측정하고 조정해야 합니다.

Hugging Face가 Hub의 인기 Transformers 모델이 AWS Trainium에서 수정 없이 실행되는지 확인하는 공개 도구를 소개했습니다. Neuron 컴파일러와 라이브러리 버전별로 실행 결과, 사용 코어 수, 컴파일 포함 시간, 최대 메모리와 재현 스크립트를 제공합니다. 현재 텍스트 생성·이미지와 텍스트 입력 모델 중 Trainium2 최대 4개 장치에 들어가는 모델을 대상으로 32토큰 생성을 검사합니다. 단일 코어는 CPU 출력과 비교하고 분산 실행은 문장 유창성을 판정하므로, 통과 결과가 처리량이나 장문 생성 품질까지 보장하지는 않습니다.

OpenAI가 ChatGPT 등 제품의 데이터를 제공하는 Habitat와 Azure Cosmos DB의 확장 과정을 공개했습니다. 개별 서비스마다 저장소를 분리하자 용량 계획이 복잡해져, 과도한 요청을 내는 키 제한과 요청 우선순위를 갖춘 공유 구조로 돌아갔습니다. 저장량과 요청량에 따라 분할되는 개선된 서버리스 방식을 적용한 뒤 수개월간 용량 부족이나 이웃 워크로드 간섭 사고가 없었다고 설명했습니다. 대규모 장애 전환에서 드러난 한계를 바탕으로, 클라우드 업체와 운영 지표를 공유하고 실제 운영 규모에 가까운 별도 환경에서 함께 시험하는 방식을 강조했습니다.

Mundo 연구진이 여러 시점의 사진으로 공간을 재구성하고 물체 움직임을 영상으로 만드는 월드 모델의 작동 방식을 공개했습니다. 시각언어 에이전트가 3차원 물체 배치를 수정·검토하고, 장면 코드와 MuJoCo가 계산한 움직임을 영상 확산 모델의 조건으로 전달합니다. 약 4만 쌍의 영상과 대응하는 단순화된 장면 영상으로 렌더러를 학습했으며, 물리 시뮬레이션의 경로와 충돌을 영상 생성에 반영합니다. 현재 재구성에 보통 10~20분이 걸리고 A800 GPU 8개에서도 영상 생성이 약 초당 1.5프레임이어서, 실시간 활용과 작은 물체 조작·장기 일관성에는 한계가 있습니다.

NVIDIA가 AI 에이전트를 이용한 환경 제작부터 Microduck 로봇의 보행 정책 학습·평가까지 이어지는 개발 절차를 공개했습니다. 에이전트가 계획과 3차원 자산을 만들고, Isaac Lab에서 깊이 카메라와 로봇 상태를 입력으로 4,096개 병렬 환경을 학습에 사용했습니다. 학습한 정책은 Isaac Sim에서 별도로 실행해 코스 완주, 넘어짐, 충돌과 진행 정지를 기록하도록 제안합니다. 실제 로봇 적용에는 모터 지연·유격·전압 변동과 센서 차이를 반영한 추가 조정이 필요하며, 상세 하드웨어 배포는 글의 범위 밖입니다.

Ai2와 펜실베이니아대 연구진이 연구 제안을 문제·기여·평가 계획으로 나눠 관련 문헌과 함께 다듬는 LitPivot을 설명했습니다. 연구자가 선택한 논문 구절을 근거로 비판과 수정안을 제시하고, 아이디어가 바뀌면 논문 순위를 조정하며 다른 부분의 수정 필요성도 표시합니다. 연구자 17명의 비교 실험에서 도구 사용 여부를 모르는 전문가 2명은 일반 편집기와 AI 대화 도구를 쓴 경우보다 문헌 근거가 충실하다고 평가했습니다. 새로움과 유용성의 향상은 참가자의 자기 평가이며, 소규모 실험 결과를 실제 연구 성과의 향상으로 일반화하기에는 한계가 있습니다.