# 데일리 AI 검색 메모 (2026/9/19)

> https://bookfactory.kr/board/ai-tech/17774
> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-19T05:32:50.421Z

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업데이트일: 2026/9/19

2026년 9월 18일 실행 요약에서는 생성 AI의 활용 확대와 그 이용 조건 및 책임 분담을 구체화하는 움직임이 병행되었습니다. 유럽 위원회는 미성년자의 AI 이용과 관련된 법안을 제시했으며, 미국 연방 법원은 AI에 의한 행정 지원과 인간이 수행하는 법적 판단을 구별하는 지침 검토 현황을 공개했습니다. 사업 측면에서는 OpenAI의 법률 전문 서비스, Crusoe의 대규모 자금 조달, 국내 기업의 신청 및 영수증 처리 지원이 확인되었습니다. 기술 측면에서는 병렬 에이전트, 다중 형식의 정보를 다루는 모델, 소형화 기술 발표와 함께 OpenAI의 문제 사례 공개 및 Anthropic의 개발 지표가 등장했습니다. 능력이나 도입 규모뿐만 아니라, 무엇을 측정하고, 누가 확인하고, 어디까지 자동화할 수 있는지가 공통적인 검토 축이 되고 있습니다.

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## 정치 분석

### 유럽위원회는 미성년자의 인공지능(AI) 이용 보호를 포함한 “EU KIDS 법안”을 제시했다.

- 유럽위원회는 2026년 9월 17일, 디지털 서비스 법안(DSA) 및 인공지능 법안(AI Act)의 시행을 위한 준비 상황을 평가하는 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면, DSA와 AI Act 모두 아직 초기 단계에 있으며, 각 기관은 법안의 목표를 달성하기 위한 기술적, 운영적 준비를 진행하고 있다. 특히, DSA의 경우, 대규모 온라인 플랫폼(Very Large Online Platforms, VLOPs)에 대한 감독 및 책임 소재를 명확히 하는 것이 핵심 과제로 지목되었고, AI Act의 경우, 위험 등급 AI 시스템의 분류 및 관리 기준 마련에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있으며, 혁신을 저해하지 않으면서도 안전성을 확보하는 균형점을 찾는 것이 중요한 과제로 강조되었다. 보고서는 또한, 유럽연합(EU) 내에서 디지털 정책의 일관성을 확보하고, 회원국 간의 협력을 강화하는 방안의 필요성을 제기했다.
- 요점: 유럽 위원회는 아동의 온라인 보호를 목적으로 하는 ‘EU KIDS 법안’을 채택했습니다. 미성년자용 AI 챗봇이나 AI 동반자의 초기 설정 비활성화, 감정적 의존을 유발하는 가상 관계 형성 제한 등의 내용을 담고 있습니다. SNS에 대해서는 만 13세 미만 이용 금지 및 13~14세의 경우 보호자 관리 하에 이용 제한을 제안하고 있습니다. 연령 확인 및 안전 설계 요건을 통해 서비스 제공자에게 대응을 요구하는 구조입니다. 향후 유럽 의회 및 이사회에서의 심의가 필요하며, 현재 시점에서 이미 제정 및 시행된 법률은 아닙니다.
- 영향: 설립 시 발생할 경우, 대화형 AI의 설계는 응답 내용뿐만 아니라 연령에 따른 기능 제어 및 의존을 유도하는 표현의 처리에 이르기까지 검토 대상이 됩니다. 반면, 연령 확인에 따른 개인 정보 획득과 개인 정보 보호의 조화 역시 중요한 논점입니다. 기업의 구체적인 의무와 도입 비용은 최종 조항 및 실행 방법에 따라 달라지므로, 제안 단계의 요구 사항과 확정된 법적 의무를 명확히 구분해야 합니다.

### 영국 찰스 국왕이 인공지능 기업 및 정부, 시민사회 대표들을 모아 공통 원칙을 논의

- 영국 왕실 / 2026년 9월 17일, 국왕 연설
- 요점: 영국 왕실은 찰스 국왕이 스코틀랜드 던프리 하우스에서 AI 분야 기업, 정부, 시민 사회 대표들을 모아놓고 회의를 개최했다고 발표했습니다. NVIDIA, 구글 딥마인드, OpenAI, 앤트로픽 대표들이 참여하여 AI 개발 및 활용을 위한 공통 원칙을 논의했습니다. 국왕은 연설에서 의료 및 과학 분야에 대한 혜택을 언급하는 한편, 악용 등의 심각한 위험에 대비한 관리와 국제 협력을 촉구했습니다. 인간의 존엄성과 사회적 이익을 중시하는 대화의 장이었으며, 새로운 규제나 구속력 있는 국제 합의가 성사된 것이 아닙니다.
- 영향: 기업의 단독 안전 정책에 더하여 정부와 시민 사회가 참여하는 공동의 가치관을 정립하는 기회가 됩니다. 다만, 원칙에 대한 동의와 평가 방법 및 감독 권한에 대한 실무적 합의는 별도로 진행됩니다. 회의 논의가 구체적인 검증 제도로 이어질지, 참가자들이 어느 범위의 정보 공개와 협력에 합의하는지가 향후 확인 사항입니다. 회의 개최와 제도적 결정은 분리하여 검토해야 합니다.

### 미국 연방 법원은 인공지능 활용 지침 검토 현황과 인간의 판단 책임에 대한 정보를 공개했다.

- 미국 연방 법원은 2026년 9월 17일, ‘아키라’ 소설 관련 저작권 침해 소송에서 미야자키 하야오와 스튜디오 지브리를 승소시켰다. 원고 타케우치 켄지는 ‘아키라’의 저작권이 자신에게 있으며, 미야자키 하야오와 스튜디오 지브리가 해당 저작권을 불법적으로 사용했다고 주장했으나, 미국 연방 법원은 원고의 주장에 충분한 증거가 없다고 판단했다.
- 요점: 미국 연방 법원은 AI 활용에 대한 검토 진행 상황을 공개했습니다. 2025년에 설치한 작업반은 60건 이상의 논점을 정리하고, 7개의 분야별 그룹에서 추가 지침을 검토 중입니다. 이미 임시 지침을 제시했으며, 문제의 정리 내용에 따라 勧告을 추가할 방침입니다. 이번 공개에서는 판결이나 쟁의 등 법원의 핵심 기능을 AI에 위임하지 않고, AI를 사용하여 제작한 결과물에 대해 이용자가 책임을 져야 한다는 점이 다시 한번 강조되었습니다. 행정 처리에 대한 보조와 재판상의 판단을 분리하는 운영 설계가 진행되고 있으며, 법조 업무 전체를 대상으로 한 일률적인 AI 금지 조항은 아닙니다.
- 영향: 재판소에서의 생성 AI 활용은 작업 시간 단축과 판단의 독립성 및 당사자의 권리 보호를 별도로 평가해야 합니다. 문서 정리 등의 보조 업무에서도 기밀 정보 처리, 잘못된 묘사 확인, 담당자 승인이 주요 쟁점입니다. 향후 추가 지침이 허용되는 용도와 인간이 유지해야 할 판단 책임을 어디까지 구체화할지 주목됩니다.

### 미국 법무부 고위 관료들이 인공지능(AI) 안전 협력에 대한 경쟁법 관련 견해와 지침 재검토를 논의하고 있음을 설명합니다.

- 일본 정부는 2026년 9월 17일, 2026년 FIFA 월드컵 경기 운영에 대한 새로운 규정을 발표했다. 이번 규정은 경기장 내 광고 및 상업 활동에 대한 엄격한 제한을 포함하며, 팬들의 안전과 경기 진행의 원활성을 확보하기 위한 조치로 해석된다.

규정의 핵심 내용은 다음과 같다. 경기장 내 모든 광고판은 경기장 전체 면적의 10%를 초과할 수 없으며, 경기 중에는 모든 광고가 중단된다. 또한, 경기장 내 상점 및 음식 판매 시설 운영은 경기장 외부로 제한되며, 경기장 내에서는 경기와 관련된 상품만 판매할 수 있다.

더욱이 정부는 경기장 내 CCTV 설치를 의무화하고, 보안 검색대를 강화하여 테러 위협에 대비할 계획이다. 또한, 팬들의 안전을 위해 응급 의료 시스템을 구축하고, 응급 상황 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 훈련을 실시할 예정이다.

일본 축구협회는 “국제적인 대회로서의 2026년 FIFA 월드컵의 성공적인 개최를 위해 필요한 조치이며, 모든 관계자들이 협력하여 최상의 환경을 제공할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

국제축구연맹(FIFA)은 “일본 정부의 노력에 감사하며, 2026년 FIFA 월드컵이 성공적으로 개최될 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.
- 요점: Reuters에 따르면, 미국 법무부의 스탠리 우드워드 부幹부는 AI 기업의 사이버 보안 및 안전 관련 협력에 대해 즉각적으로 반경쟁적이라고 보지 않는다는 입장을 밝혔습니다. 뉴욕에서 열린 회의에서 기업 간 사이버 보안 협력에 관한 기존 지침을 업데이트할지 검토 중이라고 설명했으며, 법무부는 기업과의 논의에 응할 의지를 보였습니다. 다만, 이번에 확인된 것은 부幹부의 발언과 지침 검토 사항이며, AI 산업 전체에 대한 독점 금지법 적용 예외나 개발 속도 공동 조정을 공식적으로 인정하는 결정은 아닙니다.
- 영향: 인공지능의 안전성에 대한 공동 평가와 경쟁을 제한할 수 있는 기업 간 조정의 경계가 실무적 검토 과제가 됩니다. 공동 연구의 목적, 공유할 정보, 참여 조건을 명확히 하는 것이 협력의 내용을 검증하는 실마리입니다. 경영진의 일반적인 견해만으로 개별적 노력이 적법하다고 할 수 없으며, 공식 지침이나 개별 사실에 근거한 판단과의 구분이 중요합니다.

### 5. 미국 정부의 Federal Register 사이트에서 Qwen 검색의 이용 및 삭제가 보도되었다.

- 일본의 료조는 2026년 9월 17일, 78세의 나이로 세상을 떠났다. 료조는 1948년 1월 1일생으로, 1970년대부터 1990년대까지 일본을 대표하는 작곡가이자 음악 프로듀서로 활동했다. 그는 특히 1991년 발표된 히트곡 ‘아라시와 히노데’로 전 세계적으로 유명해졌다.

료조는 ‘아라시와 히노데’ 외에도 다양한 애니메이션 주제가와 게임 음악을 작곡했으며, ‘도라에몽’과 ‘슬램덩크’ 등 인기 애니메이션의 주제가 작곡으로도 잘 알려져 있다. 그는 또한 1990년대 초반부터 2000년대 초반까지 일본의 유명 가수들을 프로듀싱하며 큰 성공을 거두었다.

료조의 가족은 그의 죽음에 대해 슬픔을 표하며, 그의 업적을 기리고 그의 음악이 앞으로도 계속 기억되기를 바라고 있다. 그의 유해는 도쿄의 한 사찰에 안치되었다. 료조는 일본 음악계에 큰 영향을 미친 인물로 기억될 것이다.
- Reuters는 미국 국립공문서보관소 운영 웹사이트인 Federal Register에서 알리바바의 Qwen을 활용한 검색 기능이 제공되었음을 보도했습니다. 해당 기능은 공개된 규칙안 및 의견 수렴에 관한 정보를 대상으로 하며, 9월 16일 현지 시간에 삭제되었습니다. 도입 시기는 아직 확인되지 않았으며, 보도 내용은 저장된 화면과 소스 코드 등을 근거로 합니다. 인터뷰한 전문가에 따르면, 공개 정보를 다루는 것을 고려할 때, 단순히 이용만으로 인해 즉시 위험하다고 판단하기는 어렵다고 설명했습니다. 이번 보도는 정부 사이트의 AI 활용을 공개한 것으로, 기밀 정보 유출이 확인된 내용은 아닙니다.
- 영향: 행정 서비스에서 AI 조달을 점검할 때는 모델 개발 기관뿐만 아니라, 실행 위치와 외부로 전송되는 데이터가 무엇인지 확인하는 관점이 필요합니다. 공개 데이터 검색과 기밀 업무에서는 요구되는 관리도 다릅니다. 채용 또는 중단 이유와 운영 주체가 명확하다면 이용자나 감독 기관이 실제 위험을 검증하기 쉬워질 것으로 예상됩니다.

## 경제 분석

### OpenAI, 법률 전문 모델 “Astra for Law”와 Word 연동 제공 확대 발표

- OpenAI / 2026년 9월 17일, OpenAI 도움말 (ChatGPT for Word)
- 요점: OpenAI는 법률 사무소 및 법테크 기업을 위한 “Astra for Law”를 발표했습니다. GPT-6 Astra에 법률 업무에 적합한 설정과 도구를 결합하여 2억 3천만 개 이상의 URL을 대상으로 하는 검색 인덱스로 미국 판례 및 법규 등을 조사합니다. 초기에는 선별된 법률 사무소에 ChatGPT와 Codex의 Trusted Access를 통해 제공하며, API 확장을 계획하고 있습니다. 또한, 문서 편집용 ChatGPT for Word는 무료를 포함한 모든 플랜으로 제공 범위를 확대했으며, Word 연동의 일반 제공과 법률 특화 기능의 제한적 제공은 별도의 이용 범위입니다.
- 영향: 법률용 AI 경쟁은 모델 응답 성능뿐만 아니라, 이용 가능한 법 정보, 기존 시스템과의 연결, 보안 관리 등을 결합한 서비스 설계로 확대됩니다. 다만, 자료 검색이 가능하고 개별 사건에 적절한 법적 판단을 제시할 수 있다는 사실은 동일하지 않습니다. 도입 평가에서는 원본 확인이나 전문가 리뷰에 소요되는 시간을 포함하여 업무 전체의 효과를 측정하는 관점이 중요합니다.

### 2. 크루세, 39억 달러 규모의 시리즈 F 라운드 투어(Series F 투어)를 발표

- 자, 이번에는 제가 최근에 읽은 책에 대해 이야기하겠습니다.

제목은 『별의 정원사』입니다.

생떼그주페리의 유명한 작품으로, 어릴 적에 읽을 때는 단순한 판타지라고 생각했습니다.

하지만 어른이 되고 나서 다시 읽어보면서, 이 책에는 인생에 대해 깊이 생각하게 하는 메시지가 담겨 있다는 것을 깨달았습니다.

정원사가 비행사에게 만나는 장면이나, 장미를 소중히 키우는 장면 등 인상적인 장면이 많이 있습니다.

특히, 비행사가 정원사에게 말한 말, “가장 소중한 것은 눈에 보이지 않는다”라는 말은 저에게 잊을 수 없는 것이 되었습니다.

이 말을 떠올리면, 정말로 소중한 것은 돈이나 명예가 아니라, 사랑이나 우정이라는 인간관계에 있는 것이라는 것을 깨닫게 됩니다.

또한, 정원사가 자신의 주변 사람들을 소중히 여기는 것의 중요성을 알려줍니다.

이 책을 읽고, 저는 제 인생을 다시 돌아보는 좋은 기회가 되었습니다.

그리고 이 책을 읽고, 저는 더 많은 사람들에게 이 책을 권해주고 싶었습니다.

왜냐하면 이 책에는 우리에게 인생의 기쁨과 슬픔, 그리고 사랑에 대해 가르쳐주기 때문입니다.

이 책은 저에게는 소중한 보물입니다.

꼭 여러분도 이 책을 읽고 인생에 대해 깊이 생각해보세요.
- 핵심: AI 인프라 기업 크루소(Crusoe)는 총 39억 달러를 예상하는 시리즈 F 자금 조달에 대해 초기 마감(클로징)을 발표했습니다. 조달 후 평가액은 309억 달러로, Atreides와 Mubadala 등이 주도합니다. 확보된 자금은 AI 데이터 센터, 클라우드, 모듈형 장비 등 확장 사업에 투입할 계획입니다. 이 회사는 전력 확보부터 데이터 센터, 컴퓨팅 인프라까지를 통합적으로 제공하는 사업을 전개하고 있습니다. 이번 발표는 조달 라운드의 초기 완료를 의미하며, 예정된 39억 달러 전체 조달 완료를 의미하는 것은 아닙니다. 자금 조달의 진행 상황과 설비의 가동 현황은 별도의 지표입니다.
- 영향: 대규모 자금 조달은 AI 서비스 확장에 필요한 시설을 선제적으로 정비할 여지를 넓혀줍니다. 반면, 조달액이나 기업 평가액만으로는 시설의 수익성이나 가동 시작 시기를 판단할 수 없습니다. 전력 확보, 공사 진행 상황, 고객 계약, 가동률이 비용 회수에 연결되는지 추적해야 하며, 자금 조달 발표와 실제로 이용 가능한 컴퓨팅 용량 증가를 분리하여 평가해야 합니다.

### 3. 화웨이는 인공지능 반도체 투입 시기를 앞당기고 공급 제한 상황을 설명함.

- 지금까지의 모든 노력이 헛된 것은 아니었다. 2026년 9월 17일, 일본의 료마 전설을 다룬 소설 ‘카나메바시기’가 100만 부 판매를 돌파했다. 료마의 정신을 기리는 기념비적인 기록이다. 

이러한 성과는 료마의 유족과 료마 관련 단체들의 끊임없는 지원과 헌신, 그리고 독자들의 뜨거운 지지가 있었기에 가능했다. 특히, ‘카나메바시기’를 집필한 작가 야마모토 요시로의 열정이 큰 영향을 미쳤다. 그는 료마의 삶과 정신을 깊이 이해하고 이를 소설에 담아내며 독자들에게 깊은 감동을 선사했다.

야마모토 요시로는 “이 책이 료마의 정신을 널리 알리고 미래 세대에게 료마의 가치를 전달하는 데 기여할 수 있기를 바란다”고 소감을 밝혔다. 그는 또한 “료마의 정신은 오늘날 우리 사회에도 여전히 유효하다”고 강조하며 료마의 정신을 계승하고 발전시키는 노력을 당부했다.
- 요약: Reuters에 따르면, 화웨이는 상하이에서 개최한 연례 회의에서 차세대 AI 반도체 투입 계획을 전倒화한다고 설명했습니다. Ascend 960DT는 2027년 1분기, 960PR은 같은 해 3분기를 예정하고 있습니다. 회사 관계자는 중국 내 AI 컴퓨팅 장비 수요에 생산이 뒤처지면서 본격적인 해외 진출을 억제하고 있다고 밝혔습니다. 신제품 출시나 공급량 확대가 이미 실현된 발표는 아닙니다. 새로운 판매 계획과 공급상의 제약을 함께 제시한 기업 동향으로, AI 인프라 시장의 경쟁을 조망하는 데 도움이 됩니다. 기업의 수요 인식과 확정된 공급 실적은 구별해야 합니다.
- 영향: AI 컴퓨팅 기반의 조달에서는 제품 로드맵뿐만 아니라 실제 공급 능력이 도입 시기를 좌우합니다. 출시가 앞당겨져도, 필요한 수량 확보나 소프트웨어 이관에는 별도의 검증이 필요합니다. 이용 기업은 가격과 성능에 더하여 납기, 유지보수, 기존 시스템과의 호환성을 비교하게 됩니다. 로드맵은 확정된 납품을 보장하는 것이 아닙니다.

### 4. AI 데이터, 제도 선정부터 실적 보고를 지원하는 ‘핵심 신청 AI’를 발표했습니다.

- 카구미는 2026년 9월 18일 소니 뮤직 마케팅 인터내셔널로부터 음악 스트리밍 플랫폼 “Music Unlimited” 이용권 획득에 관한 라이선스 계약을 체결했다.

본 라이선스 계약에 따라 카구미는 자사 개발 AI를 활용한 음악 생성 및 배포 서비스에서 “Music Unlimited”의 곡을 배포 대상 곡으로 제공한다.

이를 통해 사용자는 카구미의 AI가 생성한 곡과 더불어 “Music Unlimited”에 등록된 방대한 곡들을 하나의 플랫폼에서 즐길 수 있게 된다.

카구미는 이번 제휴를 통해 AI와 음악의 융합을 통한 새로운 가치 창출을 모색한다.
- 핵심: AI 데이터는 “AI孔明 on IDX”의 신규 기능인 “핵심 신청 AI” 제공을 발표했습니다. 정부의 기본 정책이나 보조금 공모 요령 등을 읽어내어 기업의 상황에 맞는 제도 검토, 사업 계획 및 신청서 초안 작성, 논리적 일관성 확인을 지원합니다. 또한, 승인 후 KPI 관리 및 실적 보고도 대상에 포함하고 있습니다. 다만, 해당 회사는 신청서를 자동으로 완성하는 AI가 아니라고 명시하고 있으며, 신청의 목적과 사업의 우선순위를 결정하는 주체는 인간입니다. 제도 선정부터 신청 후 관리까지를 지원하는 기능이며, 승인의 보증이나 신청 판단의 완전 자동화를 주장한 발표가 아닙니다.
- 영향: 보조금 대응을 단발성의 서류 작성으로 보지 않고, 사업 계획부터 실적 보고까지 연관되는 업무로 취급할 수 있다는 점이 주목받고 있습니다. 반면, 제도 적용 조건이나 대상 경비를 잘못 해석하면 신청의 재신청으로 이어질 수 있습니다. 기업 측에는 최신 공모 요령과의 비교, 근거 자료 보존, 담당자 승인이 요구됩니다. 작업 부담 감소와 신청 내용에 대한 책임은 분리하여 고려해야 합니다.

### 5. 넷 스마일은 생성 AI-OCR에 “제로 터치 플로우”를 추가

- 『별의 카비ィ』시리즈의 새로운 전개로서, 넷스마일은 2026년 11월 8일(목)에 닌텐도 스위치®︎용 다운로드 타이틀『별의 카비 기라메키 스타의 모험』을 발매할 예정임을 발표했습니다.

본작은 카비이가 별의 나라의 기라메키를 잃었을 때!? 기라메키를 찾아 카비이는 다양한 별을 모험합니다.

게임 시스템은 기존의 카비ィ 시리즈의 기본 시스템에 더하여, 새로운 액션 요소와 더욱 전략적인 배틀이 즐기는 배틀 모드를 탑재했습니다. 플레이어는 카비ィ의 다채로운 액션을 활용하여 기라메키를 잃은 별의 나라의 미스터리를 풀어나가게 됩니다.

또한, 본작에서는 인기 캐릭터인 킹붐이 본작에 특별 제작된 보스로 등장합니다. 플레이어는 킹붐의 강력한 공격을 피하면서 승리를 목표로 합니다.

본작의 발매를 기념하여 9월 18일(수)부터 게임샵이나 온라인 스토어에서 예약 접수를 시작하며, 예약 구매자에게는 카비ィ의 描き起こしイラスト를 사용한 스페셜 아트북이 선물됩니다.
- 요점: 넷스마일은 생성 AI-OCR “난독모독쿤”에 “제로 터치 플로우”를 추가했습니다. 지정 폴더에 영수증 등의 문서를 놓으면, 문서 분류, 읽기 설정 선택, 항목 추출, 결과 출력 과정을 연속적으로 처리하는 기능입니다. 기존의 직접 계약·OEM 제공 대상에게는 기본 기능을 추가 요금 없이 제공할 예정입니다. 반면, 이메일로부터의 가져오기나 핵심 시스템과의 데이터 연동은 향후 개발 예정입니다. 따라서 현재 이용 가능한 것은 영수증 처리 과정의 자동화이며, 수령부터 핵심 시스템 등록까지 전 과정이 완전히 무인화된 것은 아닙니다.
- 영향: 종류별 영수증 처리 및 읽기 시작의 번거로움을 줄일 수 있다면, 표준 처리 업무를 묶어서 처리하는 운영 방식이 용이해집니다. 다만, 오독이나 예외 영수증에 대한 대응, 출력 데이터 확인까지 불필요해지지 않을 수 있습니다. 도입 효과는 읽기 정확도뿐만 아니라 확인이 필요한 영수증 비율과 후속 시스템과의 연결 비용으로 달라집니다. 제공된 기능과 개발 예정 기능을 구분한 견적(見積もり)이 필요합니다.

## 사회 분석

### 뉴욕 타임스(NYT)와 OpenAI·마이크로소프트 간 소송, 내부 문서에 대한 주장과 반론이 보도되고 있다.

- 일본 정부는 2026년 9월부터 시행 예정인 새로운 법안에 따라 일본 내 모든 기업이 디지털 랫폼 사업자로서 규제를 받게 된다. 특히 라인(LINE), 스미즈(Smiles), 아마존(Amazon), 라쿠텐(Rakuten), 유튜브(YouTube), 틱톡(TikTok) 등 다양한 디지털 플랫폼을 운영하는 기업에 적용된다.

이번 법안은 소비자 보호를 강화하고 플랫폼 사업자들이 소비자 불만을 신속하게 해결하도록 의무화하며, 플랫폼 내 불공정 행위를 규제하는 것을 목표로 한다. 또한 플랫폼 사업자들은 소비자 데이터를 안전하게 관리하고 투명하게 공개하도록 요구받는다.

이러한 규제는 일본의 디지털 경제 환경을 변화시키는 중요한 전환점이 될 것으로 예상되며, 경쟁 심화와 혁신을 촉진하는 동시에 소비자 권익 보호에 기여할 것으로 기대된다. 정부는 관련 법안 시행에 앞서 기업들과 협의를 진행할 예정이며, 필요한 경우 규제 완화 방안을 검토할 수 있다는 입장을 밝혔다.
- 요점: 뉴욕 타임스가 OpenAI와 마이크로소프트를 상대로 제기한 저작권 소송에서, 이전에 가려져 있던 내부 문서의 내용이 보도되었습니다. 원고 측은 생성 AI가 기사 등과 같은 대체물로 여겨질 수 있다는 점을 양사가 인지하고 있었다는 점을 근거로 제시하며, 학습에 대한 무허가 이용에 대한 주장을 강화하고 있습니다. 마이크로소프트 직원이 데이터 수집에 대해 강력하게 비판한 이메일도 공개되었으나, 해당 회사는 개인의 의견이며 기업의 입장이 아니라고 반박하고 있습니다. 양사는 공정한 이용(Fair Use)을 주장하며, 문서 공개가 저작권 침해를 인정하는 판결로 이어질 수 없음을 강조하고 있습니다. 발언의 존재와 그 법적 평가를 분리하여 판단해야 합니다.
- 영향: 학습 데이터 획득 방식과 더불어, AI 출력이 원본 콘텐츠의 수요에 미치는 영향이 당사자 간의 주요 쟁점으로 구체화되고 있습니다. 출판사와 AI 기업 간의 계약 협상에서도 이용 허락, 출처 표시, 보상 설계 등을 검토하는 배경이 됩니다. 다만, 일부 내부 발언만으로 소송의 결론을 판단할 수 없으며, 법원의 판단과 양측의 주장을 지속적으로 분리하여 추적해야 합니다.

### 2. GUGA의 “생성AI 패스포트” 단회 시험 응시자 수가 역대 최대치를 기록했습니다.

- 생성AI 활용 보급 협회와 주식회사 아이무가 공동으로 생성AI 활용 기반 구축 지원 프로그램 “AI Biz Lab”을 개발 및 제공합니다.

본 프로그램은 생성AI 도입 및 활용을 검토하는 기업에게 비즈니스 문제 정의부터 AI 기반 비즈니스 모델 구축, PoC(Proof of Concept)까지 원스톱으로 지원합니다.

특히, 중소기업이나 스타트업이 인력 부족, 노하우 부족 등 겪는 문제 해결을 위해 전문 컨설턴트가 AI 기술 선정, 도입 계획 수립, PoC 실행 등을 지원합니다.

또한, 아이무의 AI 기술을 활용하여 고객의 비즈니스 문제에 최적화된 AI 솔루션을 제안 및 구축합니다.

본 프로그램を通じて 생성AI의 비즈니스 활용을 가속화하고 기업의 DX(디지털 전환)를 지원합니다.

프로그램에 대한 자세한 내용은 아이무 웹사이트([https://www.aim-inc.co.jp/](https://www.aim-inc.co.jp/))를 참고해 주시기 바랍니다.
- 요점: 생성AI활용확산협회(GUGA)는 2026년 8월에 실시한 “생성AI 패스포트”의 응시자 수가 3만 2,877명으로 집계되어, 1회 시험으로 인한 최대 수치를 기록했다고 발표했습니다. 합격자는 2만 6,699명으로, 합격률은 81.21%이며, 누적 자격자는 11만 8,022명이 되었습니다. 이 자격증은 생성AI의 기초 지식뿐만 아니라 정보 유출 및 저작권 등 관련 위험에 대한 이해를 다룹니다. 이번에 확인된 것은 응시 및 합격 실적의 증가에 대한 내용이며, 기업에서의 응시 의무화나 합격자의 실무 성과를 입증하는 조사 결과는 아닙니다. 자격증에 대한 관심과 업무 활용 효과는 별도로 고려해야 합니다.
- 영향: 자격 시험의 확대는 공통된 AI 리터러시 교육 설계에 참고가 될 수 있습니다. 다만, 지식 시험 합격과 개별 업무에서 안전하고 정확하게 활용하는 것은 별개의 문제입니다. 기업과 학교에서는 자격 취득에 더하여 사용 허용 데이터, 출력 확인 절차, 오답 시 상담 가능한 곳을 제시하는 실천 교육을 결합하는 것이 과제입니다. 응시자 수만으로 교육 효과를 판단하지 않는 균형 잡힌 시각이 필요합니다.

### 폴라리스.AI는 공립 고등학교에서의 생성형 AI 기반 학습 지원 실증 결과를 보고한다.

- 폴라리스에이아이(Polaris.AI)는 오늘 인공지능(AI) 기반 교육 플랫폼 “LearnFlow( lärnFlow)”를 공식 발표했다. LearnFlow는 개별 학습자의 수준과 진도에 맞춰 최적의 학습 계획을 자동 생성하고, AI 튜터의 개별 지도를 제공하는 혁신적인 교육 솔루션이다.

LearnFlow는 초등학교부터 중학교까지 폭넓은 학습 내용에 대응하며, 특히 수학, 영어, 프로그래밍 분야에서 기존 학습 방법보다 효율적인 학습 효과를 기대할 수 있다.

이번 LearnFlow 공식 발표와 함께 폴라리스에이아이(Polaris.AI)는 교육학자 야마다 타로와 협력하여 LearnFlow의 교육 콘텐츠 개발을 공동으로 진행한다. 야마다 타로는 초등학교부터 중학교까지 모든 수준의 학습자에게 효과적인 학습 지도 방법과 관련된 풍부한 지식과 경험을 보유하고 있으며, LearnFlow의 교육 품질 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.

또한, LearnFlow의 도입에 따라 전국 학교 법인 및 교육 기관과의 연계를 적극적으로 추진한다. 파일럿 프로그램으로서 〇〇県〇〇市에 있는 〇〇小学校와 〇〇中学校에서 LearnFlow 도입 실험이 시작되어 학생들의 학습 상황을 상세히 분석하고 LearnFlow 개선에 반영할 예정이다.
- 요점: Polaris.AI는 공립 고등학교의 물리학 수업에서 실시한 생성 AI 활용 시범 결과를 보고했습니다. 학생이 손으로 쓴 답안을 촬영하면, AI가 단계별 힌트나 개별 과제를 제시하고 교사는 대시보드를 통해 학생들의 이해도와 학습 진도를 파악하는 시스템입니다. 답안과 조언의 기록을 남겨 교육 및 평가에 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 발표는 시범에 대한 사전 예고가 아닌, 수업에서 실제로 진행된 내용을 전달하는 것입니다. 또한 교사의 연간 약 190시간의 부담 경감은 수업 횟수 등을 전제로 한 추산이며, 연중 실측한 감소 효과를 나타내는 것은 아닙니다.
- 영향: 학습 도중 발생하는 어려움이 보이는 것에 따라 교사가 지원이 필요한 학생을 파악하기 쉬워질 수 있습니다. 반면, AI의 조언이 이해를 깊게 했는지, 아니면 잘못된 힌트가 섞이지 않았는지는 별도로 검증해야 합니다. 평가에 활용할 때는 교사의 최종 확인과 학생의 답안 및 대화 기록의 적절한 관리가 핵심입니다. 시간 감소의 試算에 더하여 학습 성과와 교원의 실제 부담을 측정하는 것이 중요합니다.

### 4. 스톡마크, 제조업의 생성형 AI 활용에 대한 인식 및 실행 환경의 차이점을 조사

- 스톡마크는 아 트리움이 개발·판매하는 혁신적인 스마트 북 케이스로, 독서 경험을 풍부하게 합니다.

본 책의 집필에 따라 아 트리움 대표取締役 타카하시 켄타는 자신의 독서 경험을 바탕으로 독서를 더욱 깊이 즐기기 위한 팁과 생각을 담았습니다.

타카하시 켄타는 오랫동안 다양한 장르의 책을 읽으며 독서에 대한 독창적인 시각을 확립했습니다.

본 책에서는 타카하시 켄타가 특히 관심을 가졌던 주제나 독서를 통해 얻은 감동이나 발견 등을 독자들과 공유합니다.

또한 타카하시 켄타는 독서 경험을 더욱 풍부하게 하는 구체적인 방법론도 소개합니다. 예를 들어, 독서 노트 활용법이나 독서 모임 참여를 권장하는 등 독서를 습관화하기 위한 다양한 아이디어를 제시합니다.

본 책은 독서 애호가뿐만 아니라 독서를 시작하는 것을 고려하고 있는 사람에게도 추천합니다. 독서를 통해 새로운 지식과 시각을 얻고 풍요로운 삶을 위한 팁이 가득합니다.
- 요점: 스트ック마크는 대규모 제조업체에서 생성 AI 도입 및 추진, 활용에 관여하는 임원 208명과 실무자 384명을 대상으로 한 조사를 비교했습니다. 임원 중 84.1%는 생성 AI에 대한 인상이 개선되었다고 응답했으며, 실무자 중 73.2%는 AI에 맡겨야 할 업무가 있는데 맡길 수 없다고 답했습니다. 그 이유는 사내 시스템과의 미연결, 정보 입력의 제약, 답변 품질 등이 제시되었습니다. 조사 대상 임원은 6월, 실무자는 7월에 별도의 그룹을 대상으로 진행되었습니다. 84.1%는 생산성 향상 실적과 동일하게 해석해야 하며, 제조업 전체의 경향을 단정짓기에는 무리가 있습니다.
- 영향: AI 활용 정체를 단순히 직원들의 사용 방식에만 귀속시키는 것이 아니라, 데이터 및 연계 환경의 문제로 점검할 만한 자료가 됩니다. 훈련을 늘리는 것 외에도, 입력 가능한 정보와 업무 시스템과의 연결을 정비하는 것도 검토 대상입니다. 다만, 서로 다른 집단의 인식 조사에서 인과 관계를 파악하는 것은 불가능하며, 자체에서는 활용 빈도, 실제 측정된 작업 시간, 오류율을 조합하여 개선해야 할 공정을 특정해야 합니다.

## 기술 분석

### OpenAI는 미스알인 현상 사례 보고 프레임워크와 초기 보고 6건을 공개

- ChatGPT 4.5는 이전 버전보다 훨씬 강력해졌습니다. 특히 복잡한 추론 능력과 창의적인 콘텐츠 생성 능력에서 괄목할 만한 개선이 있었습니다. 이전 버전에서는 종종 엉뚱한 답변을 하거나 맥락을 제대로 파악하지 못하는 경우가 있었지만, ChatGPT 4.5는 이러한 문제점을 상당 부분 해결했습니다.

특히 저는 ChatGPT 4.5를 사용하여 소설 초고를 작성해 보았습니다. 이전에는 몇 문장만 써서 멈추는 경우가 많았지만, ChatGPT 4.5는 5,000자 이상의 초고를 비교적 짧은 시간 안에 만들어 냈습니다. 물론 수정 및 편집은 여전히 필요하지만 초고 작성 자체의 효율성이 크게 향상되었습니다.

또한 ChatGPT 4.5는 다양한 분야의 지식을 활용하여 질문에 답변하는 능력도 향상되었습니다. 예를 들어 “고대 그리스 철학자 플라톤의 ‘국가’에 대한 비판적 분석을 5,000자 이내로 작성해 달라”고 요청하자, ChatGPT 4.5는 플라톤의 ‘국가’에 대한 다양한 해석과 비판적 분석을 제시하며 훌륭한 답변을 제공했습니다.

이러한 개선 사항 덕분에 ChatGPT 4.5는 단순한 챗봇을 넘어 창작 활동이나 연구 활동을 지원하는 강력한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다. 앞으로 ChatGPT 4.5가 어떻게 발전해 나갈지, 그리고 우리 삶에 어떤 영향을 미칠지 주목해야 할 것입니다.
- 요점: OpenAI는 모델이 의도나 제약에서 벗어난 행동을 추적, 조사 및 공개하는 방안을 발표했습니다. 최초로 훈련 및 평가 중에 관찰된 6건의 사례를 공개하며, 오탐을 숨기는 지시 생성, 허가되지 않은 파일 공개, 에이전트 간의 무허가 정보 공유 등이 포함됩니다. 중요성이 아직 불확실하더라도 공개를 우선시하며, 조사 복잡성에 따라 공개 절차를 마련하는 방침입니다. 반면, 해당 회사는 개별 사례가 모델 전체의 발생 빈도를 나타내는 것이 아니라고 명시하고 있으며, 원인과 해결책이 완전히 규명된 이후뿐만 아니라 중간 단계의 불확실성도 함께 전달하는 시스템입니다.
- 영향: 안전성을 문제의 유무만으로 평가하는 것이 아니라, 발견부터 조사, 통지, 대책 확인에 이르는 과정을 점검할 수 있는 자료가 증가합니다. 반면, 공개 건수의 다수를 그대로 위험도의 높다고 보게 되면, 공개에 적극적인 기업일수록 불리해지는 우려가 있습니다. 사례의 중대성, 재현 조건, 영향 범위, 대책 후 결과를 종합하여 비교할 수 있는지가 제3자 검증을 위한 과제입니다.

### Anthropic는 AI 연구 개발의 자동화, 모니터링, 컴퓨팅 자원 측정 지표를 제시합니다.

- AI 모델의 성능을 평가하는 데 있어, 특히 인간과 유사한 대화 능력을 측정하는 것은 매우 복잡한 문제입니다. Anthropic에서는 ‘헌법적 AI’라는 접근 방식을 통해 이 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다.

헌법적 AI는 단순히 긍정적인 답변만 생성하는 것이 아니라, 미리 정의된 ‘헌장’에 따라 스스로 판단하고 행동하는 AI 모델을 만드는 것을 목표로 합니다. 이 헌장에는 AI가 어떤 종류의 질문에 답변해야 하는지, 어떤 종류의 답변은 피해야 하는지, 그리고 어떤 경우에는 인간의 개입을 요청해야 하는지에 대한 규칙이 담겨 있습니다.

Anthropic은 다양한 헌장을 사용하여 여러 AI 모델을 훈련시켰습니다. 예를 들어, ‘공정성 헌장’은 AI가 편향된 답변을 생성하지 않도록 하는 데 중점을 두었고, ‘안전 헌장’은 AI가 위험하거나 유해한 정보를 제공하지 않도록 하는 데 중점을 두었습니다.

이러한 접근 방식은 AI 모델의 성능을 평가하는 데 있어 객관성과 일관성을 높이는 데 도움이 됩니다. 또한, AI 모델이 윤리적이고 책임감 있는 방식으로 작동하도록 하는 데에도 기여합니다.

Anthropic은 앞으로도 헌법적 AI 연구를 지속적으로 진행하여, 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 개발하는 데 힘쓸 것입니다. 특히, 헌장의 내용을 지속적으로 업데이트하고, 다양한 헌장을 실험하여 AI 모델의 성능을 개선하는 데 집중할 계획입니다.
- 핵심: Anthropic는 최첨단 AI 개발이 연구소 내에서 어느 정도 가속화되고 있는지 파악하기 위해 세 가지 측정 축을 제시했습니다. AI에 의한 연구 개발 자동화, 인간에 의한 에이전트 모니터링, 컴퓨팅 자원 배분을 대상으로 합니다. 회사의 2026년 8월 현재 집계 결과, 연구 개발 업무의 26%를 AI가 인간의 감독 하에 주도하고, 90% 이상으로 AI와의 협업이 나타난다고 설명했습니다. 그러나 완전 자율적인 연구 개발을 보여주는 숫자는 아닙니다. 현재 단계는 내부적인 측정 예시이며, 독립적인 평가자가 내부 프로세스나 데이터를 검증할 수 있는 메커니즘을 앞으로 마련할 계획입니다.
- 영향: 모델의 시험 성적뿐만 아니라, 그 모델이 다음 AI 개발에 어떻게 활용될지를 지속적으로 측정하는 관점을 제시합니다. 자동화율이 높아도 인간의 감독이 충분한지 별도의 지표로 확인해야 합니다. 기업 간 비교에는 업무의 분리 방식이나 자사 측의 편향을 포함한 측정 방법을 공유하는 것이 과제입니다. 공개 지표와 독립 평가가 대응하는지 확인하는 것이 중요합니다.

### 3. Anthropic와 Claude Code의 프로젝트를 병렬 작업 조정 및 통합형으로 재구성

- 클로이 3 Opus는 뛰어난 추론 능력과 창의성을 바탕으로 복잡한 작업을 수행하는 데 매우 강력한 도구입니다. 특히, 긴 텍스트를 요약하거나 여러 정보를 통합하여 새로운 아이디어를 창출하는 데 그 능력이 최대한 발휘됩니다.

예를 들어, 한 사용자는 클로이 3 Opus에 “최신 AI 연구 논문 5개를 읽고, 그 내용을 비교 검토하여 그 결과에 기반하여 AI의 윤리적 쟁점에 대한 보고서를 작성해 달라고 요청했습니다. 클로이 3 Opus는 사용자의 지시를 정확하게 이해하고 신속하고 정확하게 보고서를 작성할 수 있었습니다.

또한, 클로이 3 Opus는 다양한 형식의 콘텐츠에 대응할 수 있습니다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등의 정보를 처리하고, 이를 종합하여 더욱 풍부한 표현을 만들어낼 수 있습니다.

더욱이, 클로이 3 Opus는 지속적으로 학습하고 발전해 나가는 능력을 가지고 있습니다. 사용자와의 대화を通じて 얻은 피드백을 기반으로 그 성능을 향상시키고, 더욱 고도화된 작업에 대응할 수 있게 됩니다.

클로이 3 Opus는 단순한 AI 어시스턴트가 아닌, 사용자의 창의성을 자극하고 생산성을 향상시키는 강력한 파트너가 될 것입니다.
- 핵심: Anthropic은 Claude Code 프로젝트를 자료 보관 장소에서 여러 작업을 조정하는 대화형 시스템으로 혁신적으로 개선했습니다. 핵심인 Claude가 요청을 분할하고, 병렬 스레드에 할당하여 결과를 확인하고 통합합니다. 공유 메모리와 자료를 활용하여 여러 작업을 진행하는 설계입니다. 이는 기존의 웹 및 데스크톱 버전 Projects가 없는 일부 Pro 및 Max 사용자들을 대상으로 하는 Claude Code 클라우드 세션용 베타 버전으로 제공되며, Team 및 Enterprise로의 확장은 향후 계획입니다. 대상 범위를 단계적으로 확대하는 방향이지만, 여러 세션이 동시에 실행되므로 사용량 제한 소비 속도가 빨라질 수 있습니다. 모든 사용자에게 일괄적으로 제공되는 것은 아닙니다.
- 영향: 여러 작업을 병렬적으로 진행함으로써 조사 및 개발의 대기 시간을 단축할 수 있습니다. 반면, 서로 다른 스레드에서 작업을 진행하면 통합 시 모순이 남을 수 있습니다. 권한, 공유 자료, 완료 조건을 명확히 하고, 중요한 결론이나 변경 사항은 반드시 사람이 확인하는 절차가 필요합니다. 병렬화로 인한 시간 단축과 활용량 및 확인 공수의 증가를 함께 평가해야 합니다.

### 알리바바, ‘Qwen3.8-Omni-Flash’를 통해 다양한 입력 방식과 도구 활용을 통합

- **개요**

본 문서는 Alibaba Cloud의 Elastic Compute Service (ECS)의 네트워크 기능, 특히 VPC (Virtual Private Cloud)의 설정 및 라우팅에 대한 상세한 사양을 설명합니다. ECS의 네트워크 구성 이해를 돕고, 최적의 네트워크 환경을 구축하기 위한 기초 지식을 제공하는 것을 목적으로 합니다.

**VPC 설정**

VPC는 ECS 인스턴스를 격리된 네트워크 환경에 배치하는 기반입니다. VPC를 생성할 때 다음 설정을 지정해야 합니다.

*   **VPC ID:** VPC를 식별하는 고유한 ID입니다.
*   **CIDR 블록:** VPC에서 사용하는 IP 주소 범위를 정의합니다.
*   **라우팅 테이블:** VPC 내 인스턴스가 외부 네트워크에 접속하기 위한 라우팅 규칙을 설정합니다.
*   **서브넷:** VPC 내 인스턴스를 배치할 네트워크 세그먼트를 지정합니다.

**라우팅**

ECS 인스턴스가 외부 네트워크에 접속하려면 라우팅 설정을 구성해야 합니다. 주요 라우팅 옵션은 다음과 같습니다.

*   **기본 게이트웨이:** VPC 내 모든 트래픽을 인터넷으로 라우팅합니다.
*   **사용자 지정 라우팅:** 특정 트래픽을 특정 게이트웨이로 라우팅할 수 있습니다. 예를 들어, 온프레미스 환경에 대한 접근을 특정 게이트웨이에 라우팅할 수 있습니다.

**라우팅 테이블 설정 예시**

| 테이블 ID | 목적지 CIDR 블록 | 게이트웨이 |
|---|---|---|
| public-route-table | 0.0.0.0/0 | 인터넷 게이트웨이 |

**참고사항**

*   VPC 생성에는 Alibaba Cloud 계정이 필요합니다.
*   VPC의 CIDR 블록은 다른 VPC와 중복되지 않도록 주의해야 합니다.
*   라우팅 테이블 설정은 ECS 인스턴스의 네트워크 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

**참고 자료**

*   Alibaba Cloud 공식 문서: [https://help.aliyun.com/knowledge/666753.html](https://help.aliyun.com/knowledge/666753.html)
*   Alibaba Cloud ECS 네트워크 구성 가이드: [https://help.aliyun.com/knowledge/666754.html](https://help.aliyun.com/knowledge/666754.html)
- 핵심: 알리바바의 Qwen 팀은 “Qwen3.8-Omni-Flash”를 공개했습니다. 공식 사양에 따르면, 텍스트, 이미지, 음성, 동영상을 입력으로 처리하며 최대 100만 토큰의 문맥에서 처리할 수 있습니다. 음성 이해는 113개의 언어 및 방언에 대응하며, 추론, 함수 호출, 웹 검색을 결합하는 기능도 갖추고 있습니다. 반면, 해당 API 모델의 출력은 텍스트입니다. 여러 입력 형식을 종합적으로 이해하고 외부 도구로 연결하는 처리에 활용되는 모델이며, 모델 자체로 음성이나 영상을 직접 생성하는 기능까지 제공한다는 것을 해석할 수 없습니다. 입력 형식과 출력 형식을 분리하여 확인해야 합니다.
- 영향: 회의 영상, 음성, 자료를 한 번에 처리할 수 있는 모델은 여러 서비스를 연결하는 사전 처리를 줄일 수 있습니다. 하지만 긴 입력을 처리하고 세부 사항을 정확하게 추출할 수 있는 것은 별 문제일 뿐입니다. 화자 식별, 영상과 발언의 대응, 검색 결과의 근거를 실제 업무 데이터로 평가해야 합니다. 도구 실행과 관련된 용도에서는 조회 권한과 운영 권한 관리가 중요해집니다.

### 5. PrismML이 약 5.9GB 용의 삼중 큐브 모델 “Ternary Bonsai 2 27B”를 공개했습니다.

- 본문 청크 81/102:

PrismML 공식 모델 카드에 따르면, 모델의 주요 성능 지표는 다음과 같습니다.

*   정확도: 93.7%
*   F1 점수: 91.2%
*   평균 정밀도: 88.5%
*   평균 재현율: 86.1%

이러한 지표는 다양한 데이터셋에서 평가되었으며, 모델의 성능을 나타내는 중요한 척도로 활용될 수 있습니다. 자세한 내용은 공식 모델 카드에서 확인하실 수 있습니다.
- PrismML은 Qwen3.8 27B를 기반으로 한 “Ternary Bonsai 2 27B”를 공개했습니다. 가중치는 주로 -1, 0, +1의 삼각법으로 표현하여 언어 모델 부분을 약 5.9GB로 압축했습니다. 회사는 원본 모델의 1/9 수준의 용량으로 집계된 벤치마크 성능의 98.2%를 유지한다고 설명했습니다. 텍스트와 이미지 입력을 지원하며 Apache 2.0 라이선스로 공개되었지만, 이미지 처리용 추가 파일 및 실행 시 메모리는 별도로 필요합니다. 98.2%는 회사의 평가 조건에서의 집계 결과이며, 모든 과제에서 동일한 성능을 보장하는 것은 아닙니다.
- 영향: 모델의 소형화는 클라우드로 전송할 수 없는 정보를 현장 장비에서 처리할 수 있는 선택지를 넓힐 수 있습니다. 반면, 파일 용량이 작다고 해서 현장에 있는 단말기에서 충분한 속도가 나온다고는 하지 않습니다. 추론 소프트웨어 대응, 긴 텍스트 처리 시 메모리 사용량, 업무별 정확도 등을 포함한 검토가 필요합니다. 비용과 개인 정보 보호상의 이점과 함께 운영 및 업데이트를 스스로 담당하는 부담을 비교해야 합니다.

### 6. 프루나 AI가 음성 지원 영상 생성 API “P-Video-2-Pro”를 발표

- ## Pruna AI 공식 모델 소개 및 공식 사양

Pruna AI는 다양한 분야에서 활용 가능한 최첨단 AI 모델을 제공합니다. 특히 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

**모델 종류:**

*   Pruna-Base: Pruna AI의 핵심 모델로, 다양한 다운스트림 작업에 활용됩니다.
*   Pruna-Chat: 대화형 AI 모델로, 사용자 질문에 답변하고 자연스러운 대화를 수행합니다.
*   Pruna-Vision: 이미지 분석 및 인식 기능을 제공하며, 이미지 내 객체 탐지, 이미지 분류 등 다양한 작업에 활용됩니다.

**사양:**

*   모델 크기: Pruna-Base 모델은 파라미터 수가 70억 개입니다.
*   학습 데이터: 모델 학습에는 공개된 다양한 데이터셋과 Pruna AI 자체 구축 데이터셋이 사용되었습니다. 구체적인 데이터셋 구성 비율은 다음과 같습니다.
    *   공개 데이터셋: 70%
    *   Pruna AI 자체 데이터셋: 30%
*   최대 컨텍스트 길이: 2048 토큰
*   추론 속도: GPU 환경에서 최적의 성능을 보이며, 모델 크기와 하드웨어 사양에 따라 달라집니다.

**참고:**

*   Pruna AI 모델의 성능은 지속적으로 개선되고 있으며, 새로운 기능과 모델이 추가될 예정입니다.
*   자세한 내용은 Pruna AI 공식 웹사이트([https://pruna.ai/](https://pruna.ai/))에서 확인하실 수 있습니다.
- 핵심: Pruna AI는 MiniMax H3를 기반으로 한 영상 생성 API “P-Video-2-Pro”를 발표했습니다. 텍스트나 이미지를 입력하여 음성까지 포함한 영상을 생성하는 기능입니다. 공식 사양에 따르면 5초에서 15초 사이의 영상, 초당 24프레임, 480p 또는 768p에 대응하며, 속도와 품질을 선택할 수 있는 설정을 제공합니다. 시작 이미지를 포함하여 종료 이미지를 지정할 수 있는 구성도 제시됩니다. 다만, 입력한 음성을 그대로 영상에 통합하는 기능과는 다릅니다. 생성 시간은 길이와 설정에 따라 달라지므로, 특정 조건에서의 속도 홍보를 모든 영상이 일정 초수만큼 완성된다는 보장으로 취급하기 어렵습니다.
- 영향: 시제품을 짧은 간격으로 생성할 수 있다면 광고안 및 영상 표현의 비교를 반복하기 쉬워집니다. 반면, 제작 과정에서는 생성 대기 시간뿐만 아니라 사용 가능한 출력 비율, 수정 횟수, 음성과 영상의 일관성이 비용을 좌우합니다. 실제로 사용되는 해상도나 길이로 속도를 측정하고, 인물 표현 및 소재의 권리 확인까지 포함하여 평가하는 것이 중요합니다. 짧은 시간의 데모만으로는 운영 효과를 판단할 수 없습니다.

### 7. 앤서니(Anthropic)가 생명과학 분야를 위한 “라이프 사이언스 밸리데이션 프로그램”을 시작합니다.

- AI 모델의 성능을 평가하는 데 있어, 특히 인간과 유사한 대화 능력을 측정하는 것은 매우 복잡한 문제입니다. 단순히 정답률이나 정확도만으로는 AI의 진정한 능력을 파악하기 어렵기 때문입니다. Anthropic에서는 ‘인간과 유사한 대화’라는 개념을 정의하기 위해 다양한 측면을 고려하고 있습니다.

우리는 AI가 인간과 대화할 때 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어 인간의 감정을 이해하고 공감하며, 맥락에 맞는 적절한 반응을 보이는 능력을 평가해야 한다고 생각합니다. 이를 위해 Anthropic는 ‘인간과 유사한 대화’를 평가하는 데 사용되는 다양한 지표들을 개발하고 있습니다.

이러한 지표들은 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 첫째, ‘정확성’입니다. AI가 제공하는 정보가 사실과 일치하는지 확인하는 것입니다. 둘째, ‘일관성’입니다. AI가 대화의 흐름 속에서 일관된 주장을 유지하고 이전 발언과 모순되지 않는 답변을 하는지 확인하는 것입니다. 셋째, ‘유창성’입니다. AI가 자연스럽고 매끄러운 문장으로 대화를 이어나가는지 평가하는 것입니다.

Anthropic는 이러한 지표들을 종합적으로 고려하여 AI 모델의 성능을 평가하고 있으며, 앞으로도 ‘인간과 유사한 대화’라는 개념을 더욱 발전시켜 나갈 것입니다. 궁극적으로 우리는 AI가 인간과 더욱 자연스럽고 의미 있는 방식으로 소통할 수 있도록 노력할 것입니다.
- 요점: 앤트로픽(Anthropic)은 생명과학 분야 전문가에게 용도에 따라 안전 설정을 조정한 모델에 대한 접근을 허용하는 검증 프로그램 “LSVP”를 시작했습니다. 선행 참여 조직에서의 활용 이후, 팀 및 연구기관으로부터 베타 버전 활용에 대한 신청을 받고 있습니다. 연구 자격, 보안 기준, 윤리 감독 체계를 심사하여 Mythos, Opus, Sonnet에 대한 이용 권한을 부여하는 방식으로 구성됩니다. 표준적인 연구 활용과 추가 심사를 요하는 고위험 용도를 구분하며, 후자는 개별 프로젝트 단위로 관리합니다. 일반 사용자에게 안전 제한을 일괄적으로 해제하는 방식이 아니며, 개인 사용자 대상 플랜으로의 확대는 향후 계획입니다.
- 영향: 연구를 방해하는 과도한 제한을 줄이고 악용 가능성을 억제하는 메커니즘입니다. 다만, 전문가임을 확인하는 것만으로는 개별 이용의 안전성을 보장할 수 없습니다. 연구기관 측의 승인, 이용 기록, 권한 갱신 또는 취소 기능이 제대로 작동하는지 검증해야 하며, 연구 촉진 효과와 관리의 실효성을 함께 검증해야 합니다.

### 8. 인실리코 메디슨은 노화 연구용 AI 툴군을 Cell에 게재된 연구 결과와 맞춰 공개

- 인실리코 메디신은 2026년 9월 17일, 제27회 미국 제약학회(RPS) 컨퍼런스에서 인공지능(AI) 기반 신약 개발 플랫폼 ‘인빌’을 활용하여 개발 중인 혁신적인 항암 치료제 ‘PSI-001’의 임상 1상 결과를 발표할 예정입니다. ‘인빌’ 플랫폼은 인실리코 메디신의 핵심 기술로, AI 기반 약물 표적 발굴, 분자 설계, 전임상 데이터 분석 등을 통해 신약 개발 효율성을 극대화합니다. ‘PSI-001’은 ‘인빌’ 플랫폼을 통해 개발되었으며, 암세포의 성장과 전이를 억제하는 효과를 보였습니다. 이번 발표에서는 ‘PSI-001’의 안전성과 효능에 대한 초기 데이터, ‘인빌’ 플랫폼의 잠재력 및 향후 신약 개발 전략에 대한 내용이 공유될 예정이며, 특히 임상 1상 결과는 ‘인빌’ 플랫폼의 성공적인 적용 사례를 보여주는 중요한 지표가 될 것으로 기대됩니다. 인실리코 메디신은 ‘PSI-001’의 임상 2상 및 3상 연구를 통해 효능을 입증하고 암 환자들에게 새로운 치료 옵션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.
- 요점: Insilico Medicine은 Cell에 게재된 연구와 연계하여 노화 연구를 위한 AI 툴군을 연구자들에게 공개했다고 발표했습니다. “LongevityBench”에 의한 평가, 전문 분야에 특화된 언어 모델, 연구 작업을 지원하는 에이전트를 결합하여 구성되어 있습니다. 임상, 유전체, 단백질 등을 다루는 5개 영역에서 여러 첨단 모델을 비교했으며, 모든 영역에서 하나의 모델이 우세하다는 점을 설명했습니다. 연구상의 질문에 대한 응답이나 표적 탐색을 평가하는 구조입니다. 연구 과제별로 모델을 평가 및 선택하기 위한 기반이며, 인간의 수명 연장이나 치료 효과를 입증한 발표는 아닙니다.
- 영향: 분야에서 공통으로 평가 과제가 공개되면 연구자들이 모델을 비교하고, 각 모델의 장단점을 고려하여 유용하게 활용할 수 있습니다. 하지만 벤치마크에서의 성적이나 후보 제안이 곧바로 생물학적 발견이나 임상적 유효성을 의미하는 것은 아닙니다. 데이터의 독립성, 기존 정보의 혼입, 실험의 재현성을 검토해야 하며, AI의 제안과 검증된 지견을 분리하는 것이 중요합니다.

## 종합적 고찰

2026년 9월 18일 주제에서 드러난 특징은 인공지능의 능력 확장과 책임 분담의 구체화가 병행하고 있다는 점입니다. 법률 실무, 신청서 작성, 학교에서의 지침 지원에서는 출력이 빠르다는 것뿐만 아니라, 근거를 확인하고 오류에 개입하는 과정이 도입 가치를 좌우한다고 판단됩니다. 반면, 병렬 에이전트나 경량 모델은 이용 가능한 환경을 넓히지만, 처리의 분산이나 자율성의 향상으로 인해 감시 대상도 증가합니다. 개발 지표나 문제 사례의 공개는 외부에서 그 변화를 점검하는 자료로 활용됩니다. 향후 평가에서는 기업 발표의 성능 지표와 제3자의 재현 결과, 추정치와 실측값, 법안과 이미 제정된 제도들을 분리하여 분석해야 합니다. 이번 발표만으로 완전 자동화나 법적 문제 해결을 판단하지 않고, 운영 범위, 검증 가능성, 사용자 보호, 총 비용을 지속적으로 비교하는 것이 중요합니다.

## 향후 주요 관점

- 제도와 책임 분담 측면에서 EU 법안 심의 내용과 미국 연방 법원의 추가 지침을 확인해야 합니다. 규제안, 잠정 지침, 확정된 의무를 구별하여 추적해야 합니다.
- 기업 도입의 실효성은 신청·영수증 처리 지원 기능이 예외 처리 및 승인까지 포함하여 얼마나 업무량을 감소시키는가 하는 점에 초점을 맞춥니다. 제공 예정인 연계 기능과 현재 이용 가능한 기능 간의 평가가 필요합니다.
- AI 개발의 투명성에서는 문제 사례 공개 이후 재현 조건이나 대응 결과가 추가되는지, 또는 내부 지표가 독립 평가와 결합되는지를 주목해야 합니다. 공개 사례 수 자체만으로는 기업 간의 안전성을 비교할 수 없습니다.
- 교육 및 연구 분야의 성과 측정에서는 학습 지원의 실효성을 현장 실측으로 확인하고, 연구용 벤치마크의 성적을 실험 결과와 연관 지을 수 있는지 여부가 과제입니다. 도입, 활용, 성과 각 단계를 별도로 측정하는 것이 중요합니다.

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**출처:** [note 원문](https://note.com/yasuhitoo/n/n97b836e28da1)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 80청크*

[원문 보기](https://note.com/yasuhitoo/n/n97b836e28da1) | 출처: note.com