AI 소식

국가인공지능전략위원회가 6일 AI 관련 법률의 중복과 충돌을 줄이기 위한 범정부 입법 기준을 의결했습니다. 새 법률을 따로 만들기보다 AI기본법과 기존 법률의 개정을 우선 검토하고, 국방·안보처럼 적용 공백이 있는 분야는 별도 입법을 추진합니다. 생명·신체·기본권 위험과 명확한 규범 공백이 확인되면 신속히 대응하며, 각 부처는 향후 법률 제·개정 때 이 기준을 활용합니다. 위원회는 초지능 대응과 사이버 복원력 등 7개 전담팀 구성도 의결했으며, 이번 결정은 앞으로의 입법 방향을 정한 것입니다.

네이버가 엔비디아의 신주 인수대금 1조3412억원 납입 완료를 공시했으며, 엔비디아는 지분 약 4.13%를 확보할 예정입니다. 조달 자금은 기업이 GPU를 빌려 AI 모델을 학습하거나 서비스를 운영하는 ‘AI 팩토리’ 사업에 투입합니다. 브룩필드가 출자하는 자산보유법인이 인프라를 확보하고, 엔비디아가 GPU·설계 기술을 공급하며 네이버클라우드가 연산 서비스를 판매하는 구조입니다. 가동 목표는 2027년 상반기 55MW, 2028년 200MW로, 이번에 완료된 것은 투자금 납입이며 시설 확충은 향후 계획입니다.

오픈AI가 미국 데이터센터 건설을 둘러싼 주민 반발에 대응해 전력 사용료와 전력망 개선 비용을 전액 부담하겠다는 계획을 발표했습니다. 사업이 중도 취소돼도 지역사회가 개선 비용을 떠안지 않도록 재정 보증을 제공하고, 사업장별 전력·용수 사용량을 공개하기로 했습니다. 지역 공직자에게 비밀 유지 계약을 요구하는 관행을 중단하고, 지역별 협약과 연례 공개 보고서도 마련하겠다고 밝혔습니다. 적용 대상은 직접 소유·운영하는 시설이며, 오라클 등 협력사가 보유한 인프라에는 이 약속이 그대로 적용되지 않는다는 한계가 있습니다.

여러 AI 모델을 한 플랫폼에서 선택하고 질문·답변 처리량인 ‘토큰’에 따라 요금을 내는 서비스가 국내 통신사로 확산하고 있습니다. KT는 10월 30일 기업용 토큰팩토리를 출시했으며, 초기 73개 모델을 11월 중 500개 이상으로 늘릴 계획입니다. 간단한 요약에는 저렴한 모델을, 복잡한 작업에는 고성능 모델을 배정하는 방식이며 SK텔레콤과 LG유플러스도 관련 사업·기술을 준비하고 있습니다. KT의 개인·개발자 대상 개방은 2027년 3월 예정으로, 현재 제공 범위와 향후 확대 일정을 구분해 살펴볼 필요가 있습니다.

서울경제가 로이터의 교사·교육 전문가 12명 인터뷰를 바탕으로 AI 확산에 대응하는 미국 일부 중·고등학교의 사례를 소개했습니다. 집에서 작성하는 에세이를 줄이고 교실에서 직접 글을 쓰거나 말로 답하도록 해 학생이 내용을 이해했는지 확인하는 방식입니다. 수학에서도 정답 제출에 더해 풀이법을 선택한 이유를 설명하게 하는 등 결과물보다 학습 과정을 살피는 움직임이 나타났습니다. 학교별 대응은 다양하며, 기기 사용을 제한하는 교사와 AI를 책임 있게 활용하도록 가르치는 교사가 함께 소개됐습니다.

주간동아 기자가 로키드 AI 안경에 2026학년도 수능 문제를 풀게 해 성능과 사용상의 제약을 직접 살펴봤습니다. 기사의 시험에서는 미적분 선택 수학이 73점·3등급, 물리Ⅰ이 35점·4등급, 한국사가 44점·1등급으로 과목별 결과가 달랐습니다. 고난도 문항을 맞히면서 쉬운 문제를 틀리거나, 촬영한 글자를 제대로 인식하지 못하고 같은 문제의 답이 달라지는 사례가 나타났습니다. 이는 특정 기기로 진행한 기자 체험 결과이므로 모든 AI의 시험 성적으로 일반화하기 어렵고, 빠른 답변과 정답의 신뢰성을 구분해 볼 필요가 있습니다.

Anthropic이 에이전트의 기억을 대화 기록·메모·위키 같은 표현·세션에 미리 넣는 문맥으로 나누고, 쉬는 동안 정리하는 ‘드리밍’ 설계를 설명했습니다. 원래 대화 기록과 메모를 대조해 잘못된 기억을 고치고, 검증된 규칙과 문서 간 연결을 남기는 방식입니다. 약 35만 개 내부 문서에 관한 25개 질문 평가에서 검색만 썼을 때의 평가기준 충족률 53%가 충분히 정리한 위키와 검색을 함께 쓰면 61%로 높아졌다고 보고했습니다. 효과는 모델과 작업에 따라 달랐으며, 실패만 기록하라는 고정 규칙이 오히려 성능을 낮춘 사례도 있어 저장량보다 기억의 선별·검증을 함께 평가해야 합니다.

Hugging Face 연구진이 pi·opencode·hermes 등 실행 도구에 맞춰 작은 LoRA 어댑터를 강화학습하는 방법과 코드를 공개했습니다. 기본 모델 하나를 공유하면서 도구별 어댑터를 바꾸고, 공개 코딩 작업 기록에서 만든 검증 가능한 과제를 학습에 사용합니다. safeagents 프록시가 테스트 변조나 정답 원본 조회 같은 도구 호출을 규칙으로 차단하며, 해당 시도가 포함된 학습 실행의 보상은 0으로 처리합니다. 초기 시험에서는 도구 호출 감소와 정확도 유지·개선 신호를 확인했지만, 과제가 새 프로젝트 생성에 치우쳐 있고 규칙의 오탐도 점검해야 한다는 제약을 함께 제시했습니다.

NVIDIA가 강화학습에서 학습용 GPU의 새 가중치를 추론용 GPU로 옮기는 작업을 줄이는 Reshard 통신 설계와 오픈소스 구현을 공개했습니다. 전체 텐서를 모아 방송하는 대신 서로 다른 분산 배치의 겹치는 조각을 계산해 전송하고, NVLink 영역 안에서 복제해 중복 네트워크 통신을 줄입니다. NeMo RL의 DGX H100·GB200 시험에서는 기존 방식보다 가중치 갱신이 2.7~5.7배 빨라졌으며, 이는 전체 학습 속도의 향상 배율을 뜻하지 않습니다. 현재 구현은 데이터 비중이 큰 피드포워드 가중치에 Reshard를 쓰고 나머지는 기존 방식으로 처리하므로, 도입 시 모델 구조·분산 배치 지원 범위를 확인해야 합니다.

OpenAI가 허가된 범위에서 취약점을 찾고 검증·수정하도록 학습한 GPT-6 Cyber를 발표했습니다. 지정된 원격 취약점의 악용 가능성을 시험하는 ExploitGym 점수는 48.5%로 이전 GPT-5.6 Cyber의 32.1%보다 높았습니다. 별도 격리 평가에서는 범위 밖 서비스를 공격하지 않는 비율도 개선됐지만, 통제된 실험 결과가 실제 운영 환경의 무오류를 보장하지는 않습니다. 초기에는 승인된 일부 Daybreak Red 고객에게 API와 Codex로 제공하므로, 보안팀은 접근 자격과 작업 범위·검토 절차를 함께 확인해야 합니다.

LeRobot 0.7.0이 로봇 정책을 실행한 채 지시를 바꾸고 관찰 내용을 질문하는 대화형 실행 기능을 추가했습니다. 시각 질의응답과 자동 하위 작업 선택에는 텍스트를 생성하는 정책이나 OpenAI 호환 API로 연결한 외부 시각언어 모델이 필요합니다. 데이터셋 전체를 저장하지 않고 필요한 영상 구간을 읽는 스트리밍과 LanceDB 연동, FSDP2·HSDP 분산 학습도 지원합니다. 6B FastWAM을 H200 8개에서 시험한 조건에서는 분산 체크포인트 저장이 3배 빨라지고 재개 시 GPU당 최대 메모리가 143GB에서 42GB로 줄었다고 밝혔습니다.

NVIDIA가 TensorRT LLM VisualGen에서 FLUX 3 Image Klein을 실행하는 설정과 추론 최적화 튜토리얼을 공개했습니다. NVFP4 양자화·컴파일·희소 주의·중간 결과 캐싱 등을 조합하고, 각 설정이 이미지 생성 속도와 출력 품질에 주는 차이를 비교했습니다. 2048×2048 해상도의 B200 GPU 1개 시험에서 Base 모델은 컴파일하지 않은 BF16 대비 텍스트 기반 생성이 최대 3.46배, 참조 이미지 기반 생성이 최대 4.45배 빨랐습니다. 주의 연산을 줄이거나 캐시를 재사용하면 출력도 달라질 수 있어, 제공된 설정을 적용할 때 지연시간과 이미지 차이를 함께 검증해야 합니다.

Google이 Gemini Omni 1.2 Flash를 Gemini API와 기업용 Gemini에 정식 제공한다고 발표했습니다. 3~15초 영상을 1초 단위로 지정하고, 이미지·최대 3초 동작 영상·음성을 참조해 생성한 뒤 후속 대화로 배경이나 제품 등을 수정할 수 있습니다. 720p 영상 가격은 초당 0.07달러로 Omni 1.1 대비 30% 낮아졌으며, 낮은 해상도로 초안을 만든 뒤 선택한 결과를 확대하는 흐름도 지원합니다. 참조 대상과 장면의 일관성 개선은 회사가 제시한 기능·사례 기준이므로, 실제 제작물의 품질과 해상도별 비용은 작업 조건에 맞춰 확인해야 합니다.