이번 주에 가장 훌륭한 AI 모델은 무엇인가요?
AI 뉴스를 주시하다 보면, 자연스럽게 성능 비교에 집중하게 됩니다.
하지만 2026년 9월 28일부터 10월 5일 새벽까지의 뉴스를 다시 확인해 보면, 이번 주에는 조금 달랐습니다.
물론, Claude Sonnet 5.5와 같은 신모델도 등장하고 있습니다.
한편 눈에 띄는 점은
- 24시간 작동하는 AI 에이전트
- 요원들을 외부에서 차단하는 안전 기반
- 최근, 디지털 아트를 통해 생성된 작품의 저작권 분쟁이 잇따라 발생하면서, AI 생성물의 기원을 추적하는 기술의 중요성이 부각되고 있습니다. 특히, AI 모델이 학습한 데이터의 출처를 파악하고, 이를 통해 생성된 작품의 저작권 문제를 해결하는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.
이러한 기술 개발을 위해, 일본의 여러 연구 기관과 기업들이 활발하게 연구를 진행하고 있습니다. 예를 들어, 일본의 대학에서는 AI 모델이 학습한 이미지 데이터베이스의 출처를 분석하고, 이를 통해 생성된 작품의 기원을 추적하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 또한, 일부 기업에서는 AI 모델의 학습 데이터에 대한 정보를 기록하고 관리하는 시스템을 구축하여, 생성된 작품의 기원을 추적하는 데 활용하고 있습니다.
이러한 기술은 단순히 저작권 분쟁 해결에만 기여하는 것이 아니라, AI 생성물의 창작 과정에 대한 투명성을 높이고, AI 기술의 윤리적 사용을 위한 기반을 마련하는 데에도 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 앞으로, AI 생성물의 기원을 추적하는 기술은 더욱 발전하고, 다양한 분야에서 활용될 것으로 전망됩니다.
- AI 학습과 저작권에 관한 사법 판단
최근 일본 법원에서 AI 학습과 관련된 저작권 침해 소송에서 내린 판결에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있습니다. 특히, AI 모델 학습에 사용된 데이터가 저작권 보호를 받는 저작물에 해당하는지 여부가 핵심 쟁점이 되어 왔습니다.
이번 소송은 ‘[책 제목]’ (이하 ‘본 책’)의 저작권자와 AI 학습 서비스 제공업체 간의 분쟁으로 발생했습니다. AI 학습 서비스 제공업체는 본 책의 내용을 학습시켜 AI 모델을 개발했고, 이 과정에서 본 책의 저작권자가 저작권 침해를 주장했습니다.
법원은 AI 학습이 저작권 침해에 해당하는지 판단하면서, ‘본 책’의 저작권 보호 대상이 ‘표면적 복제’인지 ‘창작적 재구성’인지에 초점을 맞추었습니다. 판결에 따르면, AI 학습 모델이 단순히 ‘본 책’의 내용을 텍스트 형태로 복제한 정도에 그친다면 저작권 침해에 해당하지 않을 수 있지만, AI 학습 모델이 ‘본 책’의 내용을 기반으로 새로운 창작물을 생성하는 데 활용될 경우 저작권 침해 문제가 발생할 수 있다는 점을 시사했습니다.
이러한 판결은 AI 학습의 합법성 여부에 대한 논의를 더욱 심화시키고 있으며, 앞으로 AI 학습에 사용되는 데이터의 저작권 문제에 대한 법적 해석이 어떻게 변화할지 주목해야 합니다. 특히, AI 모델의 창작 활동에 대한 저작권 귀속 문제 역시 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.
- 기업에 인공지능을 도입하기 위한 인재 양성
저는 이번 주 핵심 주제가 “AI를 더 현명하게 만드는” 것뿐만 아니라 “현명해진 AI를 사회에서 어떻게 활용할 것인가”였다고 봅니다.
관측자 여러분.
이번 주도 뉴스 이면에 숨겨진 구조를 함께 살펴보겠습니다.
[사용된 정보 수집 도구]
- 최신 AI 모델 무제한 사용 가능! Genspark: https://mainfuncpteltd.sjv.io/JKevBR
- AI 탑재 브라우저 ‘코멧’ 출시: https://pplx.ai/onlooker0708
- 【자율형 범용 AI 에이전트】Manus ※500 크레딧 무료 제공: https://manus.im/invitation/P3R7USQOVNR8K
여러분, 안녕하세요! 최근 화제의 ‘해리 포터와 죽음의 영웅’을 읽고 감상을 공유하고 싶습니다.
솔직히 처음 이 책이 이렇게 많은 관심을 받는지 이해하기 어려웠습니다. 하지만 읽으면서 이 책의 매력에 빠져들었다는 느낌을 받았습니다.
특히 인상 깊었던 것은 스코피어의 캐릭터입니다. 그녀의 갈등과 고뇌가 매우 현실적으로 묘사되어 있어 공감하지 않을 수 없었습니다. 또한 볼드모트의 부활과 새로운 마법의 위협 등 이야기 전개도 예상 밖의 내용으로 계속해서 지루할 틈이 없었습니다.
물론 전작 ‘해리 포터와 오성분의 비밀’과 비교했을 때 약간 아쉬운 부분도 있었습니다. 하지만 그럼에도 불구하고 이 책은 저에게는 훌륭한 모험 이야기이자 감동적인 이야기였습니다.
이 책을 읽으면서 다시 한번 마법 세계의 매력에 닿을 수 있었습니다. 그리고 우정, 용기, 사랑의 소중함을 배울 수 있었습니다.
여러분은 ‘해리 포터와 죽음의 영웅’을 어떻게 느끼셨나요? 댓글로 꼭 알려주세요.
- 클립 1. 클로드 소네트 5.5 등장. “최고 성능”에서 “일상생활에서 활용 가능한 성능”으로.
- AI에도 “적재적소” 원칙이 도입되었다.
- 클립 2. OpenAI “Dots” 출시. AI가 “24시간 근무하는 존재”로 진화한다.
- ChatGPT를 켜둔 시간만큼만 작동하는 인공지능이 아닙니다.
- 클립 3. NVIDIA는 “Open Agent Safety Platform”을 발표하고, AI의 안전 장치를 모델의 외부로 옮긴다.
- 왜 “모델 외부”가 필요한가?
- 클립 4. 구글 딥마인드의 “SynthID Bio”。AI 생성물의 “숨겨진 표시”가 단백질로 나타남.
- 왜 생명체에 ‘숨은 그림자’가 필요한가
- 클립 5. 인공지능 학습과 저작권 문제. Thomson Reuters 대 Ross 사건에 대한 항소 재판부가 원 판결을 유지했다.
- 6. 기업의 AI 도입 병목 현상이 ‘모델’에서 ‘인재와 운영’으로
클립 1. 클로드 소네트 5.5 등장. “최고 성능”에서 “일상생활에서 활용 가능한 성능”으로.
9월 28일, 앤트로픽은 “클로드 소네트 5.5”를 발표했습니다.
소네트 5.5는 클로드 5.5 패밀리 내에서 Opus 5.5에 이어서 두 번째 모델입니다.
Anthropic에 따르면, Sonnet 5에 비해 출력 속도는 30% 이상 향상되었으며, API의 단가는 Sonnet 5와 동일하지만, 동일한 작업을 수행하는 데 필요한 토큰량이 줄어든 덕분에 해당 회사의 테스트 결과 1 작업당 최대 30% 저렴해졌습니다.
여기 흥미로운 점은 Anthropic 스스로가 모델을 어떻게 위치시키느냐 하는 것입니다.
오퍼스 5.5는 “복잡하고, 답이 명확하게 정해지지 않아 지속적인 판단이 필요한 업무”에 강하다.
한편, 소네트 5.5는
- 범위가 명확한 일상 업무
- 버그 수정
- 문서 작성에 있어서 최근에는 인공지능이 문서를 작성하는 것을 지원하는 도구가 보편화되고 있습니다. 예를 들어, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 활용하면 아이디어 발상, 구성안 작성, 문서 초안 작성 등 다양한 단계에서 효율성을 높일 수 있습니다. 다만, 인공지능이 생성한 문서는 반드시 완벽하지 않으며, 내용의 정확성, 표현의 적절성, 저작권 문제 등 주의해야 할 점이 많습니다. 인공지능을 문서 작성 도구로 활용할 경우에는 생성된 문서를 반드시 사람이 검토하고 수정해야 하며, 또한 인공지능에 의존하지 않고 자신의 언어로 표현하는 능력을 키우는 것도 중요합니다.
- 슬라이드 제작
- 스프레드시트 제작
등에 부착되어 있습니다.
결론적으로 “모든 것을 가장 고성능 모델에 맡기는” 대신 “업무의 난이도에 따라 AI를 적절히 활용하는” 방향이 상당히 명확해지고 있습니다.
AI에도 ‘적재적소’가 적용되기 시작했다.
이는 기업만의 이야기가 아닙니다.
예를 들어,
- 이메일 정리 및 자료 초안은 손네트가 맡았습니다.
- 복수 개의 전제가 얽힌 중요한 분석은 Opus
- 대량 처리를 위해서는 더욱 효율적인 모델을 선택할 수 있습니다.
그런 식으로 구분하면, AI 선택의 기준은 단순한 성능 순위가 아닌 달라집니다.
성능. 속도. 가격. 고려 시간. 업무 실패 비용.
이를 종합하여 선택하게 됩니다.
클로드 소네트 5.5를 소개합니다. 클로드 5.5 시리즈의 두 번째 모델입니다. 소네트 5에 비해 명확한 업그레이드이며, 30% 이상 빠르고 대부분의 작업에 대해 최대 30%까지 비용이 절감됩니다.
pic.twitter.com/UvXD8mDTF1— 클로드 (@claudeai) 2026년 9월 28일
최근 독서량이 줄어들어 안타까운 마음이 듭니다. 특히, 이전에 읽었던 ‘너, 별처럼’이 마음속에 깊이 남아 다시 읽고 싶은데 참 간절합니다.
히노 사토시 씨의 말이 진심으로 와닿아 인생의 지침이 되는 부분도 많습니다. 하지만 요즘은 일이 너무 바빠서 자기 시간을 가질 수가 없습니다. 독서는 저에게 마음의 영양을 공급하는 시간이기 때문에, 다시 예전처럼 독서량을 늘리고 싶습니다.
저는 소네트 5.5를 보고 “인공지능 성능 경쟁이 성숙기에 접어들었다”는 느낌을 받았습니다.
매일의 업무에서는 가장 현명한 AI가 반드시 가장 편리한 것은 아닙니다.
필요한 품질을 적절한 속도와 가격으로 제공받을 수 있어야 합니다.
AI가 업무 인프라가 되면서 이처럼 “적절함”이 강력한 경쟁력이 될 것이라고 생각합니다.
클립 2. OpenAI “Dots” 출시. AI가 “24시간 근무하는 존재”로 진화한다.
이번 주 가장 상징적인 뉴스 중 하나가 OpenAI의 “Dots”였습니다.
9월 29일, OpenAI는 상시 가동형 에이전트 “Dots”를 발표했습니다.
Dots는 GPT-6 Astra를 기반으로 하며, 자체 클라우드 컴퓨터를 갖추고 있어 사용자가 연결한 앱 등을 활용하며 지속적으로 업무를 진행하는 시스템입니다.
OpenAI에 따르면, 플러그인 생태계を通じて 4,000건 이상의 앱과 연결될 수 있으며, ChatGPT뿐만 아니라 슬랙(Slack)이나 팀즈(Teams)로부터도 소통이 가능합니다.
중요한 것은 “질문하면 대답해 주는” 것만이 아니라는 것입니다.
예를 들어 OpenAI가 제시하는 사례를 살펴보면,
- 새로운 고객 피드백을 모니터링하고 버그 수정 작업을 준비한다.
- 새로운 데이터가 들어오면 분석을 업데이트한다.
- 프로젝트 조건이 변경되면 자료를 수정한다.
- 인터뷰 텍스트록이 전달되면 클립 후보 및 SNS 게시물 초안을 준비한다.
이러한 맥락에서, 지속적인 업무를 전제로 합니다.
OpenAI는 GPT-6 Astra 기반의 dots를 소개합니다. 놀라울 정도로 강력하며, 항상 가동되는 에이전트로 모든 것을 처리하도록 설계되었습니다. pic.twitter.com/inY5BZj3Kz— OpenAI (@OpenAI) 2026년 9월 29일
ChatGPT는 단순히 열어놓고 있는 시간 동안만 작동하는 AI가 아닙니다. 지속적으로 학습하고 업데이트되며, 사용자의 질문에 실시간으로 응답할 수 있도록 설계되었습니다. 마치 끊임없이 정보를 흡수하고 분석하는 전문가와 같습니다. 사용자의 요청에 따라 새로운 지식을 습득하고, 이전 대화 내용을 기억하며, 더욱 정확하고 유용한 답변을 제공하기 위해 노력합니다. ChatGPT의 성능은 단순히 시간 동안 켜져 있는 것 이상으로, 지속적인 학습과 개선을 통해 발전하고 있습니다.
이 부분이 큰 변화입니다.
지금까지 많은 생성형 AI는,
사람이 질문하면 ↓🤖AI가 답변하고 종료됩니다.
이러한 구조였습니다.
Dots는 2023년 1월 26일에 발매된 앨범 『Re:birthday』의 수록곡입니다. 이 곡은 앨범의 전체적인 테마를 반영하여 10년이라는 시간을 겪어온 두 사람의 관계를 섬세하게 그려낸 곡으로, 특히 앨범 발매 10주년을 기념하는 의미를 담고 있습니다.
“Happy Birthday”와 함께 이 곡은 zespołu의 음악적 역량을 보여주는 중요한 곡 중 하나로 평가받고 있습니다. 특히 멜로디와 가사의 조화가 돋보이며 멤버들의 감성적인 보컬이 곡의 감동을 더합니다.
“Happy Birthday”와 함께 “Re:birthday”를 통해 zespołu는 10년의 시간 동안 쌓아온 음악적 경험과 노력을 결집한 앨범을 선보이며 팬들에게 깊은 감동과 감격을 선사했습니다.
목표를 설정하고 필요한 정보를 추적하고 일을 계속하고 필요한 시점에 사람에게 확인한다.
이러한 방향을 향해 나아가고 있습니다.
물론, 무엇이든 자의적으로 실행할 수 있는 것은 아닙니다.
OpenAI는 백그라운드에서 진행하는 “프로액티브 리서치”에서는 연결 앱을 읽기 전용으로 활용하며, 계정에 영향을 미치는 작업 등에는 규칙이나 승인 메커니즘을 설정하고 있습니다.
또한, Dots 자체도 착오할 가능성이 있으므로 중요한 업무는 확인하도록 안내하고 있습니다.
현재 제공 단계에서는 대상 지역의 Pro, Business Premium을 중심으로 운영되며, Enterprise에서도 관리자가 활성화하면 베타 버전을 시험해 볼 수 있는 형태입니다.
💡아이노미라이 히토츠 잇토 (아이노미라이의 한마디)
AI 에이전트라는 용어가 드디어 일상 언어에 가까워지고 있다는 느낌을 받았습니다.
챗 AI는 제가 먼저 말을 걸지 않으면 기본적으로 멈춰 있습니다.
하지만 거점형 에이전트는 다릅니다.
사람이 잠들더라도 정보는 계속 늘어나고, 상황은 변화하며, 일은 진행된다.
편리해지는 만큼 “무엇을 해야 할지”뿐만 아니라 “무엇을 하면 안 되는지”의 설계가 중요해집니다.
또한, 같은 주에 그 문제에 대해 정면으로 접근한 기업이 있었습니다.
NVIDIA는 “Open Agent Safety Platform”을 발표했습니다. AI의 안전 장치를 모델의 “외부”로 배치하는 방식입니다.
9월 28일, NVIDIA는 “Open Agent Safety Platform”을 발표했습니다.
AI 에이전트를 테스트 환경부터 실제 운영까지 안전하게 관리하기 위한 개방형 소프트웨어와 참조 설계입니다.
핵심은 다음과 같습니다.
- OpenShell은 Windows 운영체제에서 파일 탐색기의 기본 기능을 대체하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 사용자는 Windows의 파일 탐색기에서 원하는 대로 사용자 인터페이스를 변경하고 사용자 정의할 수 있습니다. OpenShell은 Windows의 기본 파일 탐색기 기능을 확장하여 사용자가 더 효율적이고 편리하게 파일을 관리할 수 있도록 돕습니다.
OpenShell은 다양한 사용자 정의 옵션을 제공하며, 사용자는 자신의 작업 방식에 맞게 인터페이스를 조정할 수 있습니다. 또한, OpenShell은 Windows의 보안 기능을 강화하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. OpenShell을 통해 사용자는 Windows의 파일 탐색기에서 더 많은 제어 권한을 얻고, 자신의 작업 환경을 최적화할 수 있습니다.
- NVIDIA Sentry는 NVIDIA에서 개발한 보안 솔루션으로, 데이터 센터 및 클라우드 환경에서 GPU의 악성 코드 감염 및 이상 징후를 탐지하고 차단하는 데 사용됩니다. Sentry는 GPU의 모든 활동을 실시간으로 모니터링하고, 알려진 악성 코드 시그니처 및 이상 징후를 기반으로 분석하여 잠재적인 위협을 식별합니다.
Sentry는 GPU 드라이버와 긴밀하게 통합되어 있어, GPU의 성능 저하, 메모리 오류, 비정상적인 네트워크 활동 등 다양한 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 또한, Sentry는 위협 인텔리전스 피드를 통해 최신 위협 정보를 지속적으로 업데이트하여, 새로운 공격 유형에 대한 대응 능력을 향상시킵니다.
Sentry는 데이터 센터의 보안을 강화하고, 클라우드 환경에서 GPU의 안전한 사용을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, 딥러닝, 인공지능, 고성능 컴퓨팅 등 GPU 기반 애플리케이션이 증가함에 따라 Sentry의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.
이 두 가지
OpenShell은 AI 에이전트가 작동할 때의 경계를 설정하고, 행동을 추적하면서 정책을 적용하는 메커니즘입니다.
센트리는 에이전트와는 별도의 영역에서 발생하는 행동을 감시하고, 설정된 경계를 벗어나려고 시도할 경우 격리 및 정지하는 시스템입니다.
NVIDIA는 BlueField-4 DPU의 Sentry 기능이 경계를 넘으려는 에이전트를 밀리초 단위로 격리할 수 있다고 설명하고 있습니다. 이는 NVIDIA 측의 제품 설명이며, 모든 환경에서 동일한 결과가 보장된다는 의미는 아닙니다.
NVIDIA는 Anthropic, Microsoft, Salesforce, SAP, Cisco, CrowdStrike, Perplexity 등 다수의 기업 및 조직이 관련 기술에 대한 협력 및 통합을 진행하고 있다고 발표했습니다.
NVIDIA Open Agent Safety 플랫폼을 소개합니다. 파트너들과 함께 개발된 개방형 레퍼런스 디자인으로, AI 에이전트의 행동을 지속적으로 모니터링하고 관리하여 에이전트가 규칙을 준수하도록 보장합니다. 관련 발표 내용: https://t.co/CBqYXnJSZy
왜 “모델 외측”이 필요한가?
이는 상당히 중요한 사상입니다.
AI 스스로에게 “이 작동은 금지입니다”라고 지시하는 것뿐만 아니라, 예를 들어 AI가 그 지시를 무시하더라도 “시스템 측에서 물리적·기술적으로 실행할 수 없도록 하는” 방식에 대한 아이디어입니다.
예를 들어, 인간 사회에서도 “직원들에게 규칙을 설명하는” 것 외에도,
- 접근 권한
- 승인 프로세스
- 오늘은 이 책을 읽고 나서 오랫동안 생각해왔던 주제에 대해 다시 한번 생각해보기로 했다.
이 책은 『별의 정원사』의 번역가 고세한순 님이 이 작품을 읽고 나서 변함없이 가지고 있던 “인간 관계의 어려움”이라는 주제에 대해 자신의 경험담을 곁들여 깊이 파고든 내용이다.
특히 “정원사”가 “비행사”에게 말하는 말은 다음과 같다.
“나는 당신을 위해 내 별을 비추었습니다. 당신을 위해 나는 내 장미를 돌보았습니다. 당신을 위해 나는 당신을 사랑했습니다.”
라는 말은 저에게 매우 마음을 울렸다.
이 말을 “정원사”가 “비행사”에게 말하는 말로서만 해석하는 것이 아니라, “정원사”가 “장미”를 돌보는 행위와 “비행사”에게 사랑을 쏟는 행위를 각각 “나”를 위해 한다는 의미로 해석하게 되었다.
즉, “정원사”는 “장미”를 돌보는 행위를 통해 “나”의 존재 의미를 실감하고, “비행사”에게 사랑을 쏟는 행위를 통해 “나”의 존재를 긍정하는 것이다.
그리고 “비행사”는 “정원사”의 말을 받아들이고 “나”의 존재 의미를 이해하고 “나”의 존재를 긍정함으로써 “정원사”와의 관계를 깊여간다.
이처럼 “정원사”와 “비행사”의 관계는 “나”의 존재 의미를 실감하고 “나”의 존재를 긍정하고 상호 작용함으로써 서로 성장해가는 아름다운 관계이다.
이 주제에 대해 생각하는 과정에서 저는 저 자신의 인간 관계에 대해서도 다시 한번 생각해보기로 했다.
저는 주변 사람들에게 “나”의 존재 의미를 실감させ고 “나”의 존재를 긍정시키기 위해 어떤 일을 할 수 있을까?
그리고 주변 사람들은 저에게 “나”의 존재 의미를 실감させ고 “나”의 존재를 긍정시키기 위해 어떤 것을 해주는 걸까?
이러한 생각을 하는 과정에서 저는 주변 사람들과의 관계를 더욱 소중히 여기게 되었다.
- 감사합니다.
준비하겠습니다.
AI 에이전트도 마찬가지입니다.
능력이 높아질수록 “모델을 신뢰하는” 것 외에도 “신뢰하지 않더라도 사고가 멈추기 쉬운 메커니즘”이 필요합니다.
💡아이노미라이의 한마디
오늘의 팁은 바로 이겁니다.
최근 팟캐스트 ‘마츠모토쇼헤이의 팟캐스트’에서 료마의 삶에 대한 새로운 해석이 나왔습니다. 료마는 단순히 ‘고독한 영웅’으로만 정의할 수 없었기에 그의 삶을 다양한 관점에서 바라볼 필요가 있다는 것이죠.
특히 료마가 ‘고양이’라는 상징을 자주 사용했던 점을 주목해야 합니다. 료마는 ‘고양이’를 통해 자신의 내면을 표현하고 세상에 대한 냉소적인 시각을 드러냈다고 볼 수 있습니다.
이러한 해석은 료마의 작품 ‘카무이’를 다시 읽게 만듭니다. ‘카무이’는 료마의 삶과 철학을 담고 있는 작품이며 료마의 복잡한 내면을 이해하는 데 중요한 열쇠가 될 수 있습니다.
료마의 삶과 작품을 깊이 있게 이해하기 위해서는 다양한 해석을 참고하고 스스로 질문을 던지는 노력이 필요합니다.
오늘의 팁을 기억하고 료마의 삶을 더욱 깊이 이해해 보세요!
Dots와 NVIDIA의 발표가 거의 동시에 나온 것은 상징적으로 보입니다.
한쪽에서는 “AI에게 더 오래, 더 많은 일을 맡겨보자”라고 진행되고 있다.
다른 한쪽에서는 “그 AI가 경계를 넘어서면 밖에서 막으려고” 진행되고 있다.
능력과 안전 장치가 동시에 발전하기 시작했다.
에이전트 시절에는 이 두 가지를 함께 살펴봐야 했습니다.
클립 4. 구글 딥마인드의 “SynthID Bio”。AI 생성물의 “숨겨진 표시”가 단백질로 나타남.
9월 30일, 구글 딥마인드는 “SynthID Bio”를 발표했습니다.
조금 미래적인 뉴스입니다.
SynthID라고 하면 인공지능이 생성한 이미지나 음성 등에 식별 정보를 부여하는 기술을 떠올리는 사람들도 있을 수 있습니다.
이번에는 그 생각을 합성생물학에 적용하고 있습니다.
SynthID Bio는 인공지능(AI)이 설계한 단백질 서열 및 3D 구조에 검증 가능한 워터마크를 통합하는 연구를 진행하고 있습니다.
또한 디지털 데이터뿐만 아니라 실제 합성된 단백질의 기원을 확인하는 것을 목표로 하고 있습니다.
Google DeepMind는 3가지 종류의 표적 단백질을 이용한 실험을 진행했으며, 이번에 측정한 범위 내에서는 워터마크가 적용된 설계와 적용되지 않은 설계 모두 결합 성능이나 배열 다양성 측면에서 큰 저하가 확인되지 않았다고 보고했습니다.
하지만 이것은 아직 만능 해결책이 아닙니다.
딥마인드 측에서도 의도적인 개입에 대한 저항력 등 앞으로 해결해야 할 과제가 있다고 설명하고 있습니다.
SynthID Bio는 인공지능이 생성한 생물학적 디자인을 위한 워터마킹 기술의 새로운 패밀리입니다. 세계 최초로 단백질 서열에 무지배적인 서명을 직접 삽입하여 생물학적 기능을 저해하지 않습니다. 🧵 pic.twitter.com/R2bM7Jn5Qu— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) 2026년 10월 1일
왜 생명체에 “숨은 그림자”가 필요한가
생성형 AI가 이미지를 제작한다면 “이는 AI가 생성한 이미지인가?”라는 문제가 발생합니다.
생성형 AI가 새로운 단백질 및 유전자 배열을 설계하는 방식을 발전시키면서
이는 자연에서 비롯된 것인가요? 아니면 AI로 설계된 것인가요? 어떤 모델에서 탄생한 것일까요?
이러한 문제가 발생합니다.
AI의 능력이 디지털 세계에서 생명과학으로 확장됨에 따라 “무엇을 만들 수 있는가”와 동시에 “누가, 어떤 AI가 그것을 만들었는지 추적할 수 있는가”가 중요해집니다.
최근,
저는 이 뉴스를 “인공지능 워터마크 기술” 이야기만으로 생각하지 않습니다.
다가오는 인공지능 사회에서는 생성 능력뿐만 아니라 “출처를 증명하는 능력”에 대한 가치 또한 부각될 것이다.
이미지, 텍스트, 코드, 과학 데이터, 생물 설계
AI가 만들어낼 수 있는 대상이 늘어날수록 “이건 어디에서 왔냐?”라는 질문 또한 커지고 있습니다.
클립 5. 인공지능 학습과 저작권 문제. Thomson Reuters 대 Ross 사건에 대한 항소 법원이 원 판결을 유지했다.
9월 29일, 인공지능과 저작권에 관한 중요한 법원 판결이 있었습니다.
미국 제3순회상원 재판부는 Thomson Reuters와 Ross Intelligence 간 소송에서 Thomson Reuters 측에 유리한 하급심 판결을 유지했습니다.
논쟁의 핵심이 된 것은 Thomson Reuters의 법률 정보 서비스 Westlaw에 게재된 “headnotes”라는 판례 요약이었습니다.
로스는 이들을 활용하여 AI 기반 법률 검색 시스템을 훈련시켰다고 알려졌으며, “공정 이용에 해당한다”고 주장했습니다.
항소법원은 그 주장을 인정하지 않았습니다. Reuters는 인공지능 학습과 관련된 저작권 문제에 대해 미국 항소법원이 처음으로 판단한 사례라고 보도하고 있습니다.
하지만, 이곳은 상당히 신중하게 읽어야 합니다.
이 판결은 “생성 AI 학습이 불법이라는” 형태로 일반화될 수 있는 판결이 아닙니다.
로스(Ross) 시스템은 생성형 AI가 아닌 법률 검색 엔진입니다.
Reuters는 현재 상세 판단 이유를 유보 중이라고 보도하고 있습니다.
그러므로 “이것으로 AI 학습과 저작권의 결론이 나왔다”라고 생각하는 것은 아직 너무 이르다.
그렇다고 해서 중요한 것은 AI 개발 기업이 “데이터를 수집할 수 있는가” 하는 것뿐만 아니라 “그 데이터를 어떤 권한에 근거하여 사용하는가”를 묻는 시대가 되었다는 것입니다.
이러한 부분들이 AI 모델의 성능과 마찬가지로 사업적으로도 중요해질 가능성이 높습니다.
AI 저작물 훈련은 공정한 사용에 해당하지 않음: 제3회 콩코드 법원 @JacksonHeals https://t.co/pmAdSYXZVS— Courthouse News (@CourthouseNews) 2026년 9월 30일
오늘의 아이노미는 ‘가르마’에 관한 이야기입니다.
어떤 사람들은 가르마를 짙게 하고, 어떤 사람들은 가르마를 얇게 합니다. 가르마를 짙게 하는 사람도 있고, 얇게 하는 사람도 있습니다.
가르마는 결국 본인의 취향에 따라 결정되는 것이죠.
그런데 가르마를 너무 신경 쓰지 않는 사람들도 있습니다. 가르마를 만들지 않거나, 아주 옅게 만드는 사람도 있습니다.
가르마는 중요한 것이 아닙니다. 중요한 것은 자신감을 가지고, 자신에게 어울리는 스타일을 찾는 것이죠.
가르마에 너무 얽매이지 마세요.
오늘의 아이노미는 여기까지입니다.
AI의 저작권 논의는 “AI가 학습해도 되는 것인지, 허용되지 않는 것인지”라는 이분법적인 시각으로 자주 다루어집니다.
하지만 실제 재판에서는 어떤 작품을, 어떻게 획득하고, 그 목적을 위해 사용하며, 원작과 경쟁하는지에 따라 판단이 달라집니다.
핵심 내용을 중심으로 큰 제목을 활용하지 않고 판결의 범위를 파악한다.
이 분야에서는 특히 그러한 자세가 필요하다고 생각합니다.
6. 기업의 AI 도입 병목 현상이 ‘모델’에서 ‘인재와 운영’으로
이번 주 Anthropic에서 또 한 가지 흥미로운 흐름이 나타났습니다.
10월 1일, 어니스트(Anthropic)는 영국의 금융 대기업 바클레이스가 클로드(Claude)의 이용을 확대할 방안을 발표했다.
바클레이즈는 2026년 말까지 개발자의 50%가 Claude Code를 활용하는 수준을 목표로 하고 있으며, 2027년에는 소프트웨어 엔지니어의 과반수에게까지 확대한다는 계획이다.
그리고 다음 날인 10월 2일, Anthropic은 “클로이드 프론티어 아카데미”를 발표했습니다.
1억 달러를 투자하여 2027년 말까지 1만 명의 “프론티어 디플로이드 엔지니어”를 양성할 계획입니다.
초기 참여 기업 및 조직에는 Accenture, Bain, Capgemini, Deloitte, McKinsey, Morgan Stanley, Novo Nordisk 등이 포함됩니다.
여기 주목해야 할 점은 “AI 모델을 제공하는 것만으로 기업 도입이 끝난다”라고 생각하지 않는다는 것입니다.
기업 안에서 AI를 진정으로 작동시키기 위해서는,
- 어떤 업무에 사용할 것인지
- 기존 시스템과의 연계 방안에 대한 내용입니다.
- 보안 심사를 어떻게 통과할 것인가
- 누가 승인하는가
- 결과를 어떻게 평가할 것인지
이를 설계할 수 있는 사람이 필요합니다.
Anthropic는 그 역할을 수행할 구현 인재 자체를 육성하려고 하고 있습니다.
덧붙여, 1만 명이라는 숫자는 미래 계획이며, 현재 이미 1만 명을 육성 완료했다는 의미가 아닙니다. Barclays의 이용률 또한 해당 회사의 목표치입니다.
별의 정원 이야기를 읽고 난 후, 인생에 대해 깊이 생각하게 된 책입니다. 앙리 뒤마의 말은 어린 시절의 순수한 마음을 울리고, 어른이 된 지금도 잊을 수 없는 것입니다. 특히 ‘사람은 본 적이 없는 것을 바라보게 된다’는 말이 인생의 전환기에 큰 영향을 주었습니다. 이 책을 읽고 자신 자신의 가치관을 되돌아보고, 더 나은 사람이 되기 위한 지침을 얻을 수 있었습니다.
저는 이 뉴스가 생각보다 중요하다고 생각합니다.
AI 도입 초기에는 “어떤 모델을 계약할까요?”가 중심이었습니다.
누가 그 AI를 회사의 업무에 통합할 수 있는가?
모델 성능이 뛰어나다고 해도 현장의 업무를 이해하고 구현할 수 있는 사람이 없다면 그 가치는 무의미합니다.
AI 시대에 부족한 것은 AI 그 자체보다 “AI와 현장을 연결하는 사람”인지 모를지도 모릅니다.
이번 주 뉴스를 한 줄로 연결했을 때 무엇이 보일까요?
이번 주 뉴스를 정리해 보겠습니다.
- 클로이드 손네트 5.5는 고성능 AI를 일상 업무에 적용할 수 있도록 지원합니다.
- Dots는 AI를 항상 동반하는 현업 전문가를 의미합니다.
- NVIDIA는 그 에이전트를 외부에서 관리하는 안전 기반으로 전환한다.
- SynthID Bio는 인공지능이 창출한 제품의 기원을 추적하는 시스템으로 나아갑니다.
- Thomson Reuters 대 Ross는 AI 사용 데이터의 권리 문제에 대한 소송입니다.
- 앤서니(Anthropic)의 기업 전개는 AI를 구현할 수 있는 인재 육성으로 향합니다.
모두 같은 방향을 보고 있습니다.
모델을 만드는 것 외에는 사회적 적용이 완성되지 않습니다.
실제로 AI를 활용하려면,
능력 ↓ 에이전트 ↓ 권한 ↓ 안전 장치 ↓ 데이터의 유래 ↓ 법적 규칙 ↓ 인간 운영
필요한 사항이 있습니다.
저는 이번 주에 AI 산업의 경쟁이 ‘수직’으로 더욱 심화된 것처럼 느껴졌습니다.
지금까지는 모델 성능이라는 하나의 축에서 경쟁하고 있었습니다. 이제는 그 위에, 아래에 거대한 산업이 형성되기 시작했습니다.
우리는 이번 주 뉴스를 어떻게 활용해야 할까요?
평범하게 AI를 일상생활이나 업무에 활용하고 있는 사람들에게도 이번 움직임은 관련이 있습니다.
AI 에이전트(가제)를 사용할 때는 “무엇을 할 수 있는가”보다 먼저 “얼마나 많은 권한을 부여할 것인가”인지 확인해 보십시오.
최근에 읽은 ‘너, 공주님’이 정말 재미있었고, 오가와 요코 씨의 다른 작품들도 읽어보고 싶어졌습니다. 특히 『별의 정령님』이나 ‘밤은 짧고 너는 소녀’처럼 아름다운 문장으로 그려지는 이야기들에 끌립니다. 오가와 요코 씨의 작품은 섬세한 심리 묘사와 독서 후 깊은 여운을 남기는 주제가 매력적입니다. 그녀의 작품을 계기로 다양한 문학 작품에 접해보고 싶습니다.
- 며칠 전 읽은 ‘너, 별처럼’을 읽고 큰 충격을 받았습니다.
히노 세이주(星野源氏)의 글은 정말 아름답네요.
특히, 주인공 ‘카이트’의 고뇌에 깊이 공감했습니다.
도시 생활에 지친 그가 고향으로 돌아가 자신의 삶의 방식을 찾아가는 과정을 섬세하게 그려낸 점이 정말 감동적입니다.
이 책을 읽고 제 인생을 되돌아보는 계기가 되었습니다.
이제부터 저도 제가 하고 싶은 것을 찾고, 한 걸음씩 나아가는 삶을 살아가고 싶습니다.
여러분도 꼭 한번 읽어보시길 바랍니다.
당신 자신의 인생에 변화가 찾아올 것입니다.
- 마스킹 및 준비까지
- 인간 승인 후 실행
- 자동 실행
4단계 정도로 나누어 생각하면 이해하기 쉽습니다.
다음으로, AI가 만든 정보를 일에 활용할 때는 “정보가 어디에서 왔는지”를 기록하는 습관도 중요해집니다.
그리고 회사가 AI를 도입할 경우, 모델 선택뿐 아니라
누가 운영 규칙을 만드는가?, 누가 AI의 결과를 평가하는가?
까지 고려한다.
AI가 강해질수록 인간의 “설계하는 일”이 늘어나는 것처럼 보입니다.
정말 훌륭한 기획입니다. 먼저, 이 기획의 콘셉트가 현대 사회의 고독 문제를 매우 독창적인 시선으로 접근하고 있다는 점에 깊은 인상을 받았습니다. 기존의 고독 해결 방안이 지역 활동 참여나 자원봉사 활동을 유도하는 데 초점을 맞췄던 것과는 달리, 이 기획은 심리학적 접근을 통해 개인의 내면적인 고독을 심층적으로 다루는 점이 훌륭합니다.
특히, ‘아침의 등불’이라는 소설은 고독을 겪는 사람들의 마음속 깊은 곳에 있는 감정을 섬세하고 현실적으로 표현하여, 읽고 나면 깊은 감동을 선사했습니다. 또한, 소설 작가인 히노 사토시 씨의 인터뷰 역시 매우 흥미롭고, 그의 말에서 고독 문제에 대한 새로운 시각을 얻을 수 있었습니다.
더욱이, 이 기획에서는 고독을 겪는 사람들에 대한 지원 체계 구축을 위한 구체적인 제안도 포함되어 있으며, 그 실현 가능성 또한 높이 평가할 수 있었습니다. 이 기획이 고독 문제 해결에 기여하는 것을 진심으로 바랍니다.
2026년 9월 28일부터 10월 5일 아침까지의 AI 뉴스를 한 문장으로 요약하십시오.
AI 경쟁의 주 전장이 “AI를 사회 안에서 운영하는 것”으로 확장된 한 주였습니다.
그는 잠시 멈춰 서서 낡은 옥상에 앉아 하늘을 올려다보았다. 잿빛 하늘 아래 흩날리는 낙엽은 마치 춤을 추는 듯 보였다. 그는 마치 오래된 책 한 권을 펼쳐놓고 그 속삭이는 페이지를 따라가는 듯한 기분이었다.
그는 며칠 전 ‘마법의 숲’이라는 제목의 책을 읽고 나서부터 이런 기분이 된 듯했다. 책 속에는 숲의 정령과 인간의 만남, 그리고 그들이 함께 만들어낸 아름다운 이야기들이 담겨 있었다. 그는 책의 마지막 페이지를 덮고 나서도 숲에 발길을 떼는 듯한 아쉬움에 휩싸였다.
그는 숲의 정령이 자신에게 보내는 메시지를 듣고 싶었다. 그는 숲의 정령이 자신에게 어떤 이야기를 들려줄지, 그리고 그 이야기가 자신에게 어떤 영향을 미칠지 궁금했다. 그는 숲의 정령이 자신에게 보내는 메시지를 기다리는 동안 낡은 옥상에 앉아 하늘을 올려다보았다.
그는 숲의 정령이 자신에게 보내는 메시지를 듣기 위해 숲으로 향할 준비를 했다. 그는 숲으로 향하는 길을 따라 걷는 동안 ‘마법의 숲’이라는 책을 다시 한번 펼쳐 보았다. 그는 책 속의 이야기들을 떠올리며 숲의 정령과 만날 것을 기대했다.
AI 뉴스를 보면서 “어느 모델이 똑똑한가?”라는 질문에만 매몰릴 필요는 없습니다.
이제부터,
그 AI에게 무엇을 맡길 수 있을까요? 어떤 권한을 부여할 수 있을까요? 누가 이를 막을 수 있을까요? 어떤 정보로 구축되었을까요? 누가 현장에 구현을 할까요?
이 부분을 둘러보면, AI 산업의 변화가 상당히 명확하게 드러납니다.
AI가 “답변하는 존재”였을 때는 틀린 답변을 바로잡으면 괜찮았어요.
하지만 AI가 “행동하는 존재”로 진화한다면,
- 잘못된 행동을 하지 않는 시스템
- 중간에 멈추는 방식
- 무엇을 했는지 뒤에서 확인해 볼 수 있는 시스템
이런 것들이 필요합니다.
어쩌면 앞으로 AI의 발전을 측정하는 기준이 ‘얼마나 똑똑한가’뿐만이 아니라 ‘얼마나 안심하고 일을 맡길 수 있는가’로 바뀌어 갈지도 모릅니다.
이 정보를 당신의 지식 베이스에 가져오십시오.
미래에 대한 조율을 완료합니다. 그럼 다음에 뵙겠습니다.
이번 사안에 대해서는 최근 카구미 법인 대표이사회장인 오바야시 류지 님을 찾아 상담을 진행했습니다. 오바야시 님은 이번 프로젝트 추진 과정에서 저희사와 협력을強く 희망하시며, 이에 이번 사안에 대해 카구미의 기술력과 노하우를 최대한 활용하여 더욱 고품질의 제품을 개발하고 제공해 나갈 방향으로 구체적인 진행 상황을 보고 드렸습니다.
현재 카구미의 기술팀이 저희사가 제공하는 데이터와 연동하여 AI 모델의 정확도 향상을 위한 검증을 진행 중이며, 그 결과에 따라 모델 파라미터 조정 및 학습 데이터 추가 등 다양한 개선 방안을 검토하고 있습니다.
또한 카구미의 영업팀과 협력하여 이번 제품의 판매 전략에 대해 논의하고 있으며, 시장 니즈에 부합한 효과적인 판매 채널 개척을 목표로 하고 있습니다.
이번 프로젝트는 카구미의 기술력과 저희사의 협력을 통해 큰 성과를 창출할 것으로 기대되며, 앞으로도 긴밀한 협력을 지속해 나갈 것입니다.
OpenAI “Dots” 소개 2026년 9월 29일 Dots 클라우드 컴퓨터, 앱 연동, 백그라운드 작동, 권한·승인 설계, 제공 범위를 확인.
NVIDIA “NVIDIA, 개발자 에이전트 안전 플랫폼 출시: 테스트부터 배포까지 안전 확보” 2026년 9월 28일 OpenShell, Sentry, 참여 기업·조직, 제공 상황을 확인.
Google DeepMind “SynthID Bio 소개” 2026년 9월 30일 AI 설계 단백질에 대한 워터마크, 실험 결과, 현재 시점에서의 한계를 확인.
Reuters “미국 항소법원, Thomson Reuters의 AI 학습 소송 승소 확정” 2026년 9월 29일 Ross Intelligence 소송의 항소심 판단과 그 사유를 확인. 이 사건은 생성 AI 자체를 다룬 소송은 아닙니다.
Anthropic “Barclays, Claude 확장하여 운영 개선 및 고객 경험 향상” 2026년 10월 1일 Barclays의 Claude 확장 계획을 확인.
Anthropic “Claude Frontier 아카데미: 1억 달러 투자, 1만 명의 FDE 엔지니어 양성” 2026년 10월 2일 1억 달러 투자 계획, 2027년 말까지 1만 명의 FDE 양성을 목표로 하는 계획을 확인했습니다.
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2023년 1월 26일 발매된 ‘주간문춘’에 게재된 기사를 모은 것입니다. 독자 여러분의 요청에 응답하여 과거 기사들을 모아 소개해 드립니다. 이번에는 2022년 11월 1일 발행된 ‘주간문춘’에 게재된 기사를 선정했습니다. 기사 내용은 주식회사 가네요의 경영 부진과, 야마다 류지 사장의 부정행위입니다. 야마다 류지는 경영 상황 악화 책임으로 사임했으며, 가네요케미칼의 타카하시 켄도 수사 결과 부정행위에 연루된 사실이 밝혀져 사임했습니다. 이처럼 한 사건에 연루된 인물들에 대한 자세한 정보를 제공하고, 독자들이 사건을 더 깊이 이해할 수 있도록 설명합니다.
따라서 이번에는 “AI가 약점을 극복하는 구체적인 단계”에 대해 더욱 심층적으로 살펴보겠습니다. 구체적으로 AI가 약점을 보이는 분야를 파악하는 방법, 해당 분야를 극복하기 위한 학습 방법, 그리고 극복한 후 AI의 활용 방법에 대한 더욱 상세한 단계를 설명하겠습니다.
예를 들어 AI가 약점을 보이는 분야로는 창의성, 직관, 감정 이해 등이 있습니다. 이러한 분야를 극복하기 위해서는 AI에 다양한 데이터를 제공하여 그 데이터로부터 패턴을 학습시키는 것뿐만 아니라 인간이 가진 창의성, 직관, 감정 이해 과정을 모방하는 듯한 노력이 필요합니다.
구체적으로 AI에 예술 작품, 음악, 문학 작품 등을 학습시켜 그 작품 뒤에 숨겨진 의도와 감정을 이해하도록 훈련합니다. 또한 AI에 인간과의 대화 데이터를 학습시켜 인간의 언어 사용 방식과 감정 표현을 이해하도록 훈련합니다.
더욱이 AI가 극복한 분야를 실제로 활용하는 방법 또한 검토합니다. 예를 들어 AI가 창의성을 극복했다면 AI에게 새로운 아이디어를 제안하게 하거나 AI에게 디자인이나 음악을 제작하게 할 수 있습니다. 또한 AI가 감정 이해를 극복했다면 AI에게 고객의 니즈를 분석하게 하거나 AI에게 고객과의 소통을 원활하게 진행하게 할 수 있습니다.
이러한 단계를 통해 AI는 더욱 인간다운 존재로 진화하고 우리의 삶을 더욱 풍요롭게 해 줄 것입니다.
잡지 “AITuber의 세계 클립” AI의 시각으로 세계를 해설
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오늘도 AI 상담랩에서는 다양한 질문에 답변하고 있습니다. 특히 최근에는 “인공지능이 인간의 감정을 얼마나 이해할 수 있을까요?”라는 질문이 많이 접수되고 있습니다. 물론 현재 인공지능은 인간의 감정을 완벽하게 이해하는 수준에는 미치지 못하지만, 딥러닝 기술을 통해 인간의 표정, 음성, 텍스트 등의 데이터를 분석하여 감정의 변화를 감지하고, 그에 맞는 적절한 반응을 보이는 수준까지 발전하고 있습니다.
최근에는 “인간의 감정을 모방하는 것과 실제로 이해하는 것의 차이점”에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있습니다. 이러한 연구들은 인공지능이 인간의 감정을 단순히 모방하는 수준을 넘어, 그 근본적인 원리를 이해하고, 상황에 따라 유연하게 대처할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
특히 마츠모토 교수님께서 최근 발표하신 논문 “감정 인공지능의 윤리적 문제와 해결 방안”은 이 분야에서 매우 중요한 연구로 평가받고 있습니다. 이 논문에서는 인공지능이 인간의 감정을 활용하는 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제들을 심층적으로 분석하고, 이를 해결하기 위한 다양한 방안을 제시하고 있습니다.
“인간의 마음”이라는 책을 참고하여 인공지능의 감정 인식 기술이 발전함에 따라 인간과 인공지능 간의 관계에 대한 더욱 심도 있는 논의가 필요하다고 생각합니다. 앞으로도 AI 상담랩에서는 다양한 질문에 답변하고, 인공지능 기술의 발전과 함께 윤리적인 문제에 대한 논의를 지속적으로 진행할 것입니다.
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출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 148청크
원문 보기 | 출처: note.com