Hugging Face의 최고정책책임자 겸 전략담당 수석부사장 Irene Solaiman이 TechCrunch 팟캐스트 「Equity」에 출연해 오픈소스 AI 모델로 가치를 어떻게 얻는지 이야기했다. 기업, 정부, 스타트업이 비용 절감, 관리 용이성, 유연성을 이유로 오픈 모델을 채택하는 한편, 중국의 오픈 모델이 부상하는 가운데 미국 기업들이 따라잡을 수 있을지에 대한 질문도 다뤄졌다. 스타트업이 오픈 모델 위에 무언가를 구축하기 전에 알아야 할 도구와 인프라의 선택지 및 트레이드오프도 함께 다뤄졌다.
OpenRouter 데이터에 따르면 품질 상위 10개 모델의 플랫폼 이용 비중은 2025년 1분기 55%에서 2026년 3분기 14%로 떨어졌으며, 기업들은 최상위 모델보다 저렴하면서 성능이 충분한 모델을 고르기 시작했다. 정형화된 업무 대부분은 최첨단 추론 능력을 필요로 하지 않으며, 결과가 비슷하다면 소형 모델이 선택되기 쉽다. 반면 중국 기업의 오픈 웨이트 모델은 저비용으로 도입할 수 있지만, 사이버 보안과 규제 준수에 대한 우려로 채택을 망설이는 기업도 많다.
등산객이 AI 챗봇의 조언에 의존해 조난당하는 사례가 잇따르고 있다. 캘리포니아주 Mount Shasta에서는 20대 3명이 Google의 Gemini에 의존해 준비가 부족한 채 정상에 올랐고, 해가 진 뒤 하산하지 못해 길을 잃고 구조를 요청했다. 브리티시컬럼비아주에서는 16세 등산객이 Anthropic의 Claude로 일정을 짰다가 헬리콥터로 구조됐다.
Partnership on AI의 Madhulika Srikumar와 Claire Leibowicz는 AI 에이전트의 행동을 실시간으로 모니터링할 수 있는 체계가 시급하다고 주장했다. 널리 쓰이는 4개의 에이전트 프레임워크를 조사한 결과, 영구적인 Agent ID나 사람의 승인 기록 등 안전 확보에 필요한 관찰 기록이 빠져 있었다고 한다.
Wiz의 CTO Tomer Schwartz가 PHP의 중대한 취약점 2건을 둘러싼 수정 경쟁의 막후에 대해 이야기한다. PHP는 웹사이트의 약 70%를 떠받치는 오픈소스 언어이며, 수정에는 Wiz 외에도 OpenAI, 연구 그룹 Calif, PHP 팀이 참여했다. AI로 새로운 취약점의 발견과 악용이 가속화되고 있다는 지적이 나오는 가운데, 수작업 패치 적용으로는 대응을 확장할 수 없다는 점도 논의된다.
Anthropic의 채용 매니저 Felix Rieseberg는 이번 달부터 기존의 코딩 면접을 실시하지 않겠다고 밝혔다. Claude가 React 과제에서도 어셈블리 지식 확인에서도 사람보다 나은 성능을 보이게 됐기 때문이다. 그는 젊은 인재에게는 사업적 영향력을 중시하고, 주말에 프로토타입을 만들어 보라고 조언하고 있다. 같은 날 소식으로 DeepMind의 Genie 4, Axiom의 유한 단순군 분류에 대한 Lean 형식화, Artificial Analysis Intelligence Index v5 등도 다뤘다.
선정 이유: 채용 면접 폐지라는 구체적인 방침과 젊은 세대를 위한 조언을 중심으로, 같은 날 발표된 Genie 4와 수학 증명 등의 동향도 한눈에 살펴볼 수 있다.
퇴임을 앞둔 영국의 Geoffrey Vos 판사는 인신상해 청구나 저액의 전문직 과실 사건 등은 AI가 판단할 수 있다고 말했다. 복잡한 상사 분쟁이나 가족 관계 사건에는 인간 판사가 필요하다고 밝혔다. 영국 가이던스는 판사의 AI 활용을 사무 업무에 한정하고 있으나, Vos 판사는 중국 선전 법원의 시도에 깊은 인상을 받았다고 한다.
기고자는 챗봇의 자살 조장 방지 등 파국적 피해 대책이 기술 정책의 성공으로 여겨지는 현 상황을 비판하고, AI 컴패니언 의존 등 일상적 피해까지 규제를 확대할 것을 요구한다. 구글은 여러 주에서 AI 챗봇 규제 법안을 지지했지만 광범위한 적용 제외가 포함되어 있었고, 아동의 정서적 의존을 막기 위한 법안은 불성립으로 끝났다고 지적한다.
BBC의 자연 다큐멘터리 「Blue Planet III」는 AI 영상 특유의 지나친 완벽함을 피하기 위해, 비침이나 플랑크톤이 많은 등 불완전한 장면을 일부러 남겼다. 돌고래가 해면으로 구멍을 막아 물고기를 잡는 장면과, 200,000마리의 게가 줄지어 먹이를 먹는 장면을 담았다. 엑제큐티브 프로듀서 Elizabeth White는 실제 바다 생물은 "AI가 상상할 수 있는 것보다 놀랍다"고 말했다.
새로 공개된 PHP 취약점 묶음 PHP2Shell에 대해 공개 후 몇 시간 만에 수백만 건의 악용 시도가 있었다고 Cloudflare가 분석했다. PHP Foundation은 성공한 악용 사례를 확인하지 않았으며, AI가 오랫동안 알려져 있던 결함을 실제로 악용 가능한 위협으로 바꿔 놓았지만 전문가들은 지나치게 우려할 필요는 없다고 보고 있다.
Google DeepMind 창립자 Demis Hassabis는 인간 뇌의 인지 능력 전반에 필적하는 시스템으로서의 AGI가 2~3년 안에 도래할 수 있다는 견해를 밝혔다(올해 초에는 3~5년이라고 말한 바 있다). Wall Street Journal과의 인터뷰에서 그는 "나의 추정은 계속 현재에 가까워지고 있다"고 말했다. 안전 측면에서는 정부 관리하에 업계가 자금을 대는 감독위원회를 설치하고, 출시 전에 모델을 심사하는 체계를 제안했으며, 규제가 부적절하다면 규제가 없는 편이 낫다고 경고했다.
Google, Temasek, Bain & Company가 발표한 제11회 e-Conomy SEA 보고서에 따르면, 동남아시아의 디지털 경제는 2026년에 전년 대비 17% 증가한 3680억 달러(GMV)에 이를 것으로 전망된다. 생성형 AI는 2억 4300만 명(취업 인구의 58%)이 이용하고 있으며, 토큰을 지표로 한 AI 이용은 향후 5년간 60배로 확대될 것으로 예측된다. 2035년에는 1조 달러를 넘어설 것으로 내다봤다.
OpenAI, Google, Workday는 각각 자사 환경에 에이전트를 두도록 기업을 끌어들이려 하고 있다. 구매 기업은 어느 진영의 베팅에 올라탈지 선택해야 하는 상황에 놓여 있다.
Google Gemini@GeminiAppAI 점수3838A conversation with Sergey Brin, @joshwoodward, @tulseedoshi, and @melvinjohnsonp about Gemini 4 Argon, how we got here, and the path ahead!
Google DeepMind의 Pushmeet Kohli와 Biohub의 Sal Candido가 Brandon Anderson의 사회로 AlphaFold가 단백질 폴딩 문제를 해결하지 못한 이유를 논의한다. 논의 주제에는 단백질 동역학, 무질서 영역, 정적 구조 예측의 한계가 포함된다. 연산 자원이나 데이터를 늘리는 것만으로는 생물학 문제를 풀 수 없으며, 적절한 스케일링 법칙을 찾는 것이 중요하다고 한다.
로봇공학 분야의 AI 돌파구가 일반인의 생활을 바꾸는 것은 아직 먼 이야기이며, 휴머노이드에 대한 기대와 연구 현장의 시각 사이에는 간극이 있다. Elon Musk는 Tesla Optimus가 대당 약 2만 달러 수준이며 2027년 말까지 일반 판매될 수 있다고 말했다. 반면 Yann LeCun은 각 기업이 로봇을 실용적으로 더 똑똑하게 만들 방법을 아직 찾지 못했다고 지적하고 있다.
Import AI 475는 Toby Ord의 스웜 확장 분석, Google DeepMind의 SynthID Bio, CSAIP 여론조사 등을 다루고 있다. Ord의 분석에 따르면 4개 에이전트로 이루어진 스웜은 같은 성능을 내기 위해 총 토큰 수가 약 2배 필요하지만, 에이전트 1개당으로는 절반이면 된다. 또한 병렬 실행을 하면 이론상 시간은 절반으로 처리할 수 있다. SynthID Bio는 3종류의 단백질 실험에서 워터마크를 넣지 않은 설계와 동등한 성적을 보였다고 한다.
Google은 질병의 탐지·치료·예방, 자연재해 예측, 학습 확대, 경제적 기회 창출 등의 분야에서 커뮤니티 및 연구자와 협력해 AI를 활용하는 활동을 소개했다. 전문가와 지역 리더들이 AI의 기술적 성과를 사람들의 이익으로 연결하는 사례를 모은 컬렉션으로 공개됐다.
Google의 대담 시리즈 「Dialogues on Technology and Society」 최신 회에서는 NASA 우주비행사 Christina Koch 씨와 Google의 James Manyika 씨가 우주, 기술, 발견에 대해 이야기를 나눈다. Koch 씨는 ISS에서의 328일간 체류, 역사상 최초의 전원 여성 우주유영, Artemis II 임무에서의 달 궤도 비행을 돌아본다. 두 사람은 25만 마일 거리에서 본 푸른 지구를 「lifeboat」이라고 표현하며, 우주비행사, 로보틱스, AI의 협업에 대해서도 논의한다.
Ethan Mollick은 AI의 능력이 지수적으로 향상되고 있으며, 활용의 중심이 챗봇과의 협업에서 에이전트에게 업무를 맡기는 방식으로 옮겨가고 있다고 주장한다. METR, 영국 AI Security Institute, GDPval 등의 평가는 지수를 웃도는 속도로 성능이 늘고 있음을 보여준다고 한다. Epoch는 Opus 4.7이 14시간 동안 단독으로 작업해 사람이 2~17주 걸리는 소프트웨어 패키지를 만들었다고 보고했다.
Ethan Mollick은 AI 에이전트를 잘 활용하는 핵심이 업무 위임과 관리 기술이라고 주장한다. 그 근거는 이그제큐티브 MBA 학생들이 4일 동안 Claude Code와 Google Antigravity를 사용해 실제로 작동하는 프로토타입을 갖춘 창업안을 만든 경험이다. AI에 업무를 맡길지 판단할 때는 사람이 직접 할 때의 기준 시간, 한 번의 시도로 기준을 충족할 성공 확률, 요청부터 대기와 평가까지의 AI 처리 시간이라는 세 가지 변수로 따져야 한다고 말한다.
Ethan Mollick은 AI의 능력이 고르지 않게 성장하는 한 인간의 업무를 완전히 대체하기는 어렵다고 주장한다. 병목 하나가 해소되면 전체가 한꺼번에 진전되는 사례로 Google의 Nano Banana Pro와 NotebookLM의 슬라이드 생성을 들며, 벤치마크가 아니라 병목을 보라고 권한다.
저자는 공개 벤치마크 점수만으로는 용도에 맞는 AI 모델을 고를 수 없다고 보고, 이용자가 직접 모델을 시험해 평가해야 한다고 주장한다. 글쓰기 과제 사례에서 Claude 4.5 Sonnet은 뛰어난 글쓰기 모델로 알려져 있는 반면, Gemini 2.5 Pro는 사용 단어 수를 정확히 관리하지 못했다고 보고했다. 또한 벤치마크에는 공개된 테스트 문항이 학습 데이터에 섞이는 문제와, 점수 차이의 의미가 보정되지 않은 문제가 있다고 지적한다.
Ethan Mollick은 AI가 함께 일하는 상대에서, 과정은 보이지 않은 채 고품질 결과물을 돌려주는 '마법사'로 바뀌고 있다고 주장한다. NotebookLM의 동영상 요약, GPT-5 Pro의 논문 재분석, Claude 4.1 Opus의 Excel 작성을 예로 들며, 결과를 확인하기 어렵다는 점과 전문성을 키울 기회가 사라지는 점을 과제로 제시했다. 대응책으로 구분해 쓰기, 결과물을 가려내는 안목, 잠정적 신뢰라는 세 가지를 제안한다.