AI 소식

황정아 의원실이 나라장터 업체 등록정보를 AI 에이전트로 분석해 약국의 철근 낙찰 등 등록 업종과 무관한 조달 사례를 찾아냈다. 직원이 0~1명이고 주거지에 등록된 업체 7063곳의 최근 3년 낙찰액은 총 1조3862억원으로 집계됐다. 생활업종만 등록한 109개 업체가 업종과 다른 물품을 낙찰받은 사례는 252건이었으며, 의원실은 사전 필터링과 납품 권리 중개 방식의 점검을 요구했다. AI로 찾은 특이 사례와 분석 대상의 전체 낙찰액을 모두 불법 계약이나 확정된 피해액으로 해석해서는 안 된다.

구글이 미국 초중고교 학생 계정에서 학교 관리자가 허용하기 전까지 제미나이 등의 AI 기능을 기본적으로 비활성화하는 정책을 발표했다. 그러나 검색 안의 AI만 따로 끌 수 없어, AI를 전면 차단하려는 학교가 구글 검색까지 포기해야 한다는 비판이 나왔다. 뉴욕시와 로스앤젤레스 교육당국은 이미 학생의 생성형 AI 이용을 제한하는 조치를 시행한 상태다. 구글은 답을 바로 제시하기보다 개념 이해를 돕는 유도학습 기능을 검색·클래스룸으로 확대하겠다고 밝혔으며, 이번 보도는 미국 학교 계정에 관한 내용이다.

정부가 내년 대한민국 AI숨고찾기 프로젝트에 64억9100만원을 신규 편성해 AI로 업무와 조직 문화를 개선한 사례를 포상하는 방안을 추진한다. 계획상 개인 200명에게 1000만원씩, 기업·기관 40곳에 1억원씩 지급하며 연간 포상금은 60억원이다. 국회예산정책처는 주관적인 선정 기준, 짧은 검증 기간과 포상금 지급의 법적 근거를 지적하고 일회성 지원의 지속 효과에 의문을 제기했다. 정부는 자발적 활용 문화를 확산하려는 취지라고 설명했으며, 현재 보도된 내용은 내년 예산안과 사업 계획으로 확정된 지급 절차가 아니다.

SBS와 서울대 국가미래전략원의 AI 인식조사 보도에서 응답자 세 명 중 한 명은 자신의 판단보다 AI의 의견을 더 믿는다고 답했다. 사회·정책 사안에서 정부 기관보다 AI 판단을 신뢰한다는 응답과 함께, 생활 편의와 생산성 향상에 대한 기대도 나타났다. 동시에 허위 정보와 딥페이크 확산을 우려했고, 윤리적 판단과 최종 결정·책임은 인간의 중요한 역할로 남아야 한다고 봤다. 이는 AI에 대한 인식과 태도를 조사한 결과이며, AI의 실제 정확성이나 공정성이 정부 기관보다 높다는 성능 검증은 아니다.

애플이 시리 AI의 개발자 프리뷰를 공개해 외부 앱의 콘텐츠 검색과 배송조회·예약·주문 같은 동작을 자연어 요청에 연결할 수 있도록 했다. 여러 단계를 조합하는 스킬도 도입하며, 국내 앱의 실제 지원 범위는 각 개발사의 기능 구현과 연동에 달려 있다. 현재는 iOS 27.3 등 베타 환경의 초기 시험 단계로, 일반 이용자가 당장 모든 앱에서 새 기능을 쓸 수 있는 것은 아니다. 해당 기능을 적용한 앱의 앱스토어 제출은 내년 봄부터 받을 예정이며, 이용약관과 정책도 추가로 공개할 계획이다.

마돈나와 로버트 드 니로 등 창작자들이 뉴욕타임스와 오픈AI·마이크로소프트의 저작권 소송에 법정조언자 의견서를 통해 입장을 전달했다. 이들은 대규모 저작물의 이용 허락을 효율적으로 처리하는 기존 체계가 있다며, 허락을 받는 데 비용과 기술적 어려움이 크다는 AI 기업 측 주장에 반박했다. 미국음반산업협회 등 아홉 개 음악단체와 배우·음악인 단체도 별도 의견서를 내 창작자 권리 보호를 요구했다. 쟁점은 AI 학습의 공정 이용 해당 여부이며, 이번 의견 제출을 법원의 최종 판결이나 새 저작권료 의무 확정으로 볼 수는 없다.

매일경제는 고객 기업의 업무를 파악해 AI를 실제 시스템에 연결하는 현장 배치 엔지니어(FDE)의 채용 수요가 커지고 있다고 전했다. 채용업체가 엔지니어·경영진 등 550명 이상을 조사한 자료에서 최상위 인력의 연간 총보수는 58만6000~145만달러로 집계됐다. 이 고액 보수는 성과가 확인된 미국의 최상위 인력에 관한 결과로, 일반 AI 개발자나 국내 채용시장의 평균 연봉이 아니다. 일반 기업들도 관련 채용에 나서지만, 기사에 소개된 현장 인력의 경험담은 잦은 출장과 장시간 근무 등 업무 부담도 보여준다.

OpenAI는 취약점 탐색, 격리 환경의 동적 재현, 악용 가능성 검증, 패치 생성과 전문가 검토를 연결한 AI 보안 연구 파이프라인을 공개했다. 10월 실험에서 후보 2308건 중 1724건을 동적으로 재현하고, 일반 Linux 배포판에서 로컬 권한 상승을 입증하는 결과 948건을 생성했다고 보고했다. API 비용은 약 121만달러였으며, 발견 내용과 후보 패치는 사람의 검토를 거쳐 유지보수자에게 전달한다. 이는 특정 모델·대상·설정에서의 연구 결과로 모든 패치가 채택됐다는 뜻은 아니며, 미패치 시스템의 공격 표면 축소와 격리·다층 방어의 필요성을 강조했다.

NVIDIA는 Vera Rubin을 정식 지원하는 CUDA 13.5를 공개하고, MPS v3의 가중 시간 분할과 유휴 GPU 연산 자원의 대여·차용 기능을 설명했다. CUDA Tile에는 여러 GPU 간 통신을 커널 안에서 수행하는 기능이 추가됐고, CUDA Python 1.2는 메모리 일괄 복사와 유연한 그래프 갱신을 제공한다. 장시간 AI 학습·추론의 간헐적 성능 문제를 기록하는 Nsight Perf SDK for AI와 Tile·SIMT 상호운용은 공개 미리보기 단계다. Rubin 이후 Windows에서는 TCC 모드를 지원하지 않으므로 WDDM 또는 MCDM 설정을 사용해야 하며, 배포 대상별 호환성 확인이 필요하다.

NVIDIA는 NeMo Compass로 반복 실패를 실행 기록까지 추적하고, Eval Author로 맞춤 평가를 만든 뒤 지시문·도구·실행 흐름을 수정하는 절차를 공개했다. 가상 기업 도우미의 기록 42개에서 요청하지 않은 메시지 전송을 찾아 수정했으며, 별도로 보류한 두 과제의 여섯 번 실행에서 통과가 4회에서 6회로 늘었다. 평가 과제를 수정 담당 에이전트에게 숨기고, 실제 업무 요구에 맞게 검증기를 검토해 과적합과 다른 기능의 퇴행을 확인하도록 설명한다. 사내 예제의 작은 평가 결과이므로 운영 전반의 안전성을 보장하는 수치로 확대할 수 없으며, 새 기록을 이용한 반복 검증이 필요하다.

Hugging Face의 기술 글은 TRL AsyncDistillationTrainer에서 프롬프트별 teacher_id로 수학·코드·지시 이행 전문가를 선택하는 다중 교사 온폴리시 증류 예제를 공개했다. 학생과 교사들이 같은 토크나이저를 사용하고, vLLM 추론 서버와 학습을 비동기로 실행하는 구성을 H200 네 대에서 시험했다. SmolLM3-3B 기반의 60단계 실험에서 IFEval은 67.5에서 73.0으로 개선됐지만, 지시 이행 프롬프트 20%가 학습 토큰의 1~3%만 차지하는 불균형도 관찰했다. 이는 전체 학습을 재현한 결과가 아니며 코드 성능은 평가하지 않았고, 도메인별 토큰 비중과 교사·학생 간 차이를 함께 점검해야 한다.

ToolSpace 연구진은 실제 MCP 도구의 실행 기록에서 데이터·상태·재시도 의존성을 추출하고, 처음 상태부터 재실행해 검증되는 작업만 학습 데이터로 남기는 방법을 제안했다. 상태 변경 도구에 필요한 환경만 생성하고, 상태 복원과 롤백을 이용해 여러 환경을 잇는 긴 작업 3만4376개를 합성했다. 연구진 평가에서 Qwen3.6-35B-A3B의 일곱 벤치마크 평균은 23.0에서 41.0으로, 추가 강화학습 후 43.2로 높아졌다. 현재 사전공개 논문의 결과이며 외부 공개 점수와 자체 재현 점수가 섞여 있고, 생성 파일 감소율을 실제 시간·API 비용 절감률로 해석해서는 안 된다.

전자신문은 현대차그룹이 국가핵심기술을 취급하는 자율주행·로보틱스 등 일부 연구개발 조직에서 외부 생성형 AI 접근을 일시 제한했다고 보도했다. 소스코드·설계도면·실험 결과의 외부 전송 위험을 점검하기 위한 조치이며, 사내 서버에 설치할 수 있는 일부 모델은 예외적으로 허용됐다. 회사 관계자는 AI 활용 방식과 보안성을 재검토하고 시스템을 보완하기 위한 일시적 조치라고 설명했으며, 재개 시점은 정해지지 않았다. 기사는 개발 생산성과 기술 보호를 함께 충족하려면 사내 모델, 접근 권한 관리와 데이터 유출 방지 체계를 결합해야 한다는 운영 과제를 짚었다.

Anthropic은 Claude를 단백질 검색, 실험 준비와 전자현미경 분석에 활용해 박테리오파지 유래 볼트 입자의 3차원 구조를 규명한 연구를 공개했다. 연구자가 분석 방향을 정하고 내부 다중 에이전트 환경에서 RELION 처리를 수행해 첫 구조 모델을 34시간 만에, 최종 지도를 약 일주일 만에 얻었다고 밝혔다. 정제 과정도 약 90분으로 줄였지만 구조 분석에는 수백 개 GPU를 병렬 사용했으며, 일반 연구실이 같은 속도를 그대로 재현할 수 있다는 의미는 아니다. 볼트의 생물학적 기능은 아직 밝혀지지 않았고, 시간 절감은 연구팀의 사례·추정치이며 논문은 사전공개 단계다.