# RSI는 이미 시작되었고, AGI는 아직 먼 미래일 것이다. 하지만, 그 때까지는 멀지 않다! 어떻게 대처해야 할까?

> https://bookfactory.kr/c/ai-tech/11984
> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-13T23:22:25.616Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/308752191/rectangle_large_type_2_7cd1d82e2d8af97241520fd4c2d800b6.jpeg?width=1280)

> 
> 
> 아스트라는 OpenAI 모델이 이미 후계 모델 구축을 위한 실험적 작업을 진행하고 있다면, 재귀적 자기 개선의 실질적인 신호가 될 것이다. 그렇다면 우리는 초기 가속화 단계에 진입한 것으로 보이지만, 이는 여전히 AGI(인공 일반 지능) 자체와는 별개이다. OpenAI 리더십은… pic.twitter.com/Bkq7hEgTZL— Haider. (@haider1) 2026년 8월 30일
> 

> 
> 
> 이는…RSI가 이미 달성되었다는 의미인가요. 그리고 그것은 한 걸음 더 나아가면 AGI(인공 일반 지능)가 된다는 의미인가요?
> 

마에다 씨, 다음과 같습니다.

- RSI가 이미 달성되었다는 주장은 아직 이르다고 할 수 있습니다.
- 더 정확하게는, 인공지능이 인공지능 연구 개발의 자동화를 통해 제한적인 수준이지만 실용 단계에 들어갔다는 보고입니다.
- RSI와 AGI는 “1단계, 2단계”와 같은 직선적인 관계가 아닙니다. 오히려 AGI 수준의 능력이 RSI를 강화하고, 강한 RSI가 초지능으로의 발전을 가속화한다는 관계가 일반적으로 예상됩니다.

2026년 8월 31일 기준으로, 마에다 씨가 제시한 기사, 타임(TIME) 기사, OpenAI의 공식 자료를 비교 검토했습니다. 다만, 오스라(Astra)의 내부 벤치마크 자체는 공개되지 않았으며, 외부 검증도 이루어지지 않았습니다.

## 무엇이 달성되었는가?

보도에 따르면, OpenAI의 차세대 모델 Astra는

- 인간이 실험 아이디어를 제시한다
- OpenAI의 내부 코드에 구현한다
- 실험을 수행한다
- 결과를 반환한다
- 논문을 바탕으로 인간이라면 약 1주일 정도 소요되는 작업을 수행한다.

이러한 능력이 입증되었다고 보고되고 있습니다.

これは非常に重要な進歩です。しかし、現在の構造はおおむね次のようなものです。

> 
> 
> 인간이 연구 과제를 선택한다 → 아스트라가 실험을 구현하고 실행한다 → 인간이 결과의 의미를 판단한다 → 인간을 중심으로 하는 조직이 차세대 모델을 개발한다.
> 

즉, Astra는 연구의 “실행 부분”을 상당히 자동화하지만, 연구 전체를 자율적으로 담당하는 것은 아닙니다.

## RSI는 달성되었는가?

재귀적 자기 개선(RSI)을 약한 의미로 사용하느냐, 강한 의미로 사용하느냐에 따라 답이 달라집니다.

### 약한 의미로 표현한다면 “시작 단계에 있다”입니다.

현재 AI가 차세대 AI를 만드는 실험에 참여하고, 그 연구 속도를 높이고 있다는 의미라면, RSI적인 순환은 이미 시작되었다고 평가할 수 있습니다.

이 의미에서, 저자의 “이미 여기에 있다”라는 언급에는 근거가 있습니다. 하지만 본문에도 있듯이, 이는 저자 스스로가 “my takeaway”라고 표현한 해석이며, 검증된 기술적 결론은 아닙니다［1］.

### 강한 의미에서 아직 확인되지 않았다는

강한 RSI(거래 심리 지수)에는 최소한 다음 순환이 필요합니다.

> 
> 
> AI는 개선 방법을 모색하고 → 자신 또는 후속 모델을 실질적으로 발전시키며 → 발전된 모델이 더욱 뛰어난 발전을 이어나가고 → 이 순환이 지속되면서 개발 속도가 가속화된다.
> 

OpenAI 자체의 Preparedness Framework(준비태세 프레임워크) 또한, 강한 RSI(Rapid Scientific Innovation)를 “완전히 자동화된 AI 연구 개발”으로 정의하며, 구체적인 예시로,

- 초인적인 연구 과학자 에이전트
- 세대 간 모델 발전은 2024년 당시 절반의 기간으로 실현되었다
- 그 속도를 몇 달간 유지

다양한 사례들을 제시하고 있습니다[3].

한편, 이번에 달성되었다고 하는 것은 “초급 연구자·연구 인턴 급”입니다. OpenAI의 동일한 틀 안에서는, 그것보다 약간 앞선 High 수준조차도 “전 연구자에게 고성능 중견 연구 엔지니어 보조를 제공한 것과 동등”하다고 평가됩니다［3］.

그러므로 OpenAI 자체의 공식 정의에 부합하는지 검토했을 때, 이번 보고만으로는 완전한 RSI(Responsible AI) 달성은 아닙니다.

## AGI에 한 걸음 더 다가서는 것일까

이 또한 “한 걸음”이라고 쉽게 말하기는 어렵습니다.

인공 일반 지능(AGI: 범용 인공 지능)은 능력의 폭을 나타내는 개념입니다. OpenAI는 현재 AGI를 “경제적 가치를 지닌 대부분의 업무에서 인간을 능가하며, 고도로 자율적인 시스템”으로 정의하고 있습니다［4］.

이에 대해 RSI는 AI를 개선하는 방식이나 순환을 나타냅니다.

AGI(일반 인공지능)가 광범위한 분야에서 인간과 동등하거나 그 이상의 업무를 수행할 수 있는지, RSAI(연구형 인공지능)가 AI 개발을 지원하고 다음 개선을 더욱 가속화할 수 있는지, 그리고 초지능이 많은 중요한 분야에서 인간을 크게 능가할 수 있는지에 대한 질문을 제기하고 있습니다.

전문화된 AI 연구 시스템이 AI 개발만으로도 상당한 강인함을 보이는 가능성을 지니고 있습니다. 하지만 그 외에도 법률, 의료, 경영, 대인 관계 조정 등 “경제적 가치 있는 일의 상당 부분을” 수행할 수 있다는 점을 입증하지는 못합니다.

반대로, AGI 급의 광범위한 능력을 가진 시스템이 완성되더라도, 그 자체로 자신의 후계 모델을 안전하고 지속적으로 개선할 수 있는 것은 아닙니다.

그러므로 일반적으로 다음과 같은 흐름이 예상됩니다.

> 
> 
> 고도화된 AI 및 AGI에 근접 → AI 연구의 대부분을 자동화 → 강력한 RSI(연구 개발 속도 지수)로 인해 개발 속도가 가속화 → 인공 초지능(ASI: Artificial Superintelligence)으로 나아갈 가능성이 있다.
> 

이러한 단계들이 중복되어 진행될 수 있습니다.

## 이 보도를 평가할 때 가장 주의해야 할 점은 다음과 같습니다.

이번 주장의 내용은 현재 OpenAI 내부 평가로, OpenAI 임원진의 평가입니다. 다음 정보는 아직 공개되지 않았습니다.

- 벤치마크 문제 수와 난이도
- 성공률과 실패 사례
- 인간 개입
- 재시도 횟수
- 사용된 컴퓨팅 자원
- 결과가 얼마나 정확한지를 누가, 어떻게 판단했는가
- 미해결 연구 과제에도 일반화할 수 있을까요

공개된 독립 벤치마크 AstaBench에서도 AI는 코드 실행과 같은 개별 공정에서는 빠르게 향상되고 있는 반면, 연구를 처음부터 끝까지 완성하는 능력에는 여전히 큰 약점이 확인되고 있습니다［5］. Astra가 그것을 훨씬 능가했을 가능성은 있지만, 내부 평가가 공개되는 때까지는 비교할 수 없습니다.

저의 평가를 한 문장으로 요약하면,

> 
> 
> 인간을 포함한 AI 개발 조직 내에서 RSI로 이어질 수 있는 연구 자동화의 순환이 실용적으로 움직이기 시작할 가능성이 높다.
> 

역사적으로 중요한 이정표일 가능성은 충분하지만, “RSI 달성”, “AGI 눈앞”이라는 표현에는 현재 단계에서 홍보적이고 예측적인 요소가 포함되어 있습니다.

## 참고 자료・출처

샘 알트먼: OpenAI가 올해 AGI에 도달할 수 있다, 앨렉 히스, 2026년 8월 28일

OpenAI의 재부팅 내막 앨렉 히스, 타임, 2026년 8월 26일 URL: 타임

준비 태세 프레임워크 버전 2, OpenAI, 2025년 4월 15일 URL: OpenAI PDF

OpenAI Charter, OpenAI, 2026년 8월 31일 확인 URL: OpenAI

［5］“AstaBench 업데이트: 새로운 결과 발표, 더불어 산업계의 도입 확대” Allen Institute for AI（Ai2）, 2026년 4월 30일 URL: Ai2

> 
> 
> RSI 목표 달성, AGI 현재 수준에 대해서는 현 단계에서 신중하게 접근하고 고려해야 한다는 것을 이해했습니다. 하지만 “AI 프론티어 모델 개발” 및 “고도화된 과학 연구 분야”에서 AI의 자율적인 진화와 발전은 훨씬 더 많은 비즈니스 현장과 저를 포함한 일상생활을 하는 사람들에게 현재 AI가 가진 능력의 크기는 헤아릴 수 없을 정도로 크다는 느낌을 강하게 받고 있습니다. 특히 지난 1월, 2월쯤부터는 더욱 그렇습니다. 이에 (연구의 최전선에서 멀리 떨어진 인간으로서) 저는 지금 당장 생각해 두어야 할 것이 AI와 “어떻게 대처하고 어떻게 융합해야 하는가”, 그리고 몇 달 후(올해 연말쯤)에는 저 자신을 어느 정도까지 발전시켜야 하는가 (진화 속도가 빠르기 때문에)를 알려주시기 바랍니다.
> 

마에다 씨, 제 결론은 다음과 같습니다.

> 
> 
> AI는 “가끔 질문을 던지는 도구”에서 “일상과 업무의 표준적인 협력자”로의 위치를 재정립해야 할 시점에 이르렀습니다. 다만, AI에게 판단 주체의 자리를 넘겨주는 것이 아니라, 능력은 융합되고 권한과 책임은 인간이 관리하는 형태로 중요합니다.
> 

AGI인지 여부를 기다린다는 것은 늦은 판단일 수 있다고 생각합니다. 현재 개인이나 소규모 사업자도 예전에는 전문가나 여러 명이 필요했던 일들을 직접 수행할 수 있는 단계에 접어들었습니다.

## 왜 최근 1~2개월 동안 갑자기 달라진 것 같다고 느끼는 걸까요?

마에다 씨의 감각에는 기술적 배경이 있습니다.

현재의 변화는 모델의 지식이나 추론 능력뿐만이 아닙니다.

> 
> 
> 추론력 × 방대한 자료를 다루는 능력 × 웹·파일·앱과의 연동 × 수시간 지속되는 작업 × 다중 작업의 병렬 실행 × 과거의 경위를 보존하는 시스템
> 

이 곱셈 연산은 AI를 “데이터를 읽고, 계획하고, 만들고, 검토하는 존재”로 변화시키고 있습니다.

OpenAI는 2026년 6월부터 7월 사이에 AI 에이전트가 단발성 질문뿐만 아니라 수시간에 걸쳐 진행되는 업무나 앱 파일 간의 작업을 수행하는 방향으로 전환했다고 설명하고 있습니다. 다만, 이용 현황 및 생산성 관련 수치는 OpenAI 자체의 내부 데이터이므로 독립적인 검증과는 분리하여 읽어야 합니다［1］［2］.

독립 평가 기관 METR 역시 AI가 일정 수준의 성공률로 완료 가능한 작업 시간이 장기적으로 약 7개월마다 두 배로 늘어났다고 보고하고 있습니다. 다만, 현재 평가에서는 16시간을 초과하는 과제의 측정은 신뢰성이 낮으며, 모든 실무에 그대로 일반화할 수 없습니다［3］.

그러므로 현재 일어나고 있는 것은 “범용 지능의 완성”이 아니라, 실무적인 유용성이 여러 기능의 조합에 의해 임계치를 넘기 시작했다는 견해입니다.

## AI와 어떻게 맞서 싸울 것인가

AI 기술의 발전 속도는 상상 이상이다. 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 이미 인간의 창의성을 모방하고, 복잡한 문제를 해결하며, 심지어 예술 작품을 만들어내기도 한다. 이러한 AI의 능력은 우리 사회에 혁명적인 변화를 가져올 가능성을 내포하고 있지만, 동시에 심각한 위협으로 인식된다.

특히, AI가 인간의 일자리를 대체하고, 가짜 뉴스를 생성하여 사회 혼란을 야기하며, 심지어 인간의 통제를 벗어난 존재가 될 수 있다는 우려가 끊이지 않는다. 이러한 위협에 맞서기 위해서는 AI를 어떻게 이해하고, 어떻게 활용하며, 어떻게 통제해야 하는지에 대한 심도 있는 논의가 필요하다.

이러한 논의의 핵심은 AI와 인간의 관계를 재정립하는 것이다. AI를 단순한 도구로 취급하는 것이 아니라, 인간과 공존하며 상호 협력할 수 있는 존재로 인식해야 한다. 이를 위해서는 AI 윤리, AI 안전, AI 규제 등 다양한 분야에서 연구와 논의가 활발하게 이루어져야 한다.

특히, AI의 잠재적 위험성을 인지하고, 이를 방지하기 위한 기술적, 제도적 장치를 마련하는 것이 중요하다. 예를 들어, AI가 악의적인 목적으로 사용되지 않도록 안전 장치를 개발하고, AI가 생성한 콘텐츠의 진위 여부를 판별하는 기술을 개발해야 한다. 또한, AI의 개발과 활용에 대한 규제를 마련하여 AI가 사회에 미치는 부정적인 영향을 최소화해야 한다.

이러한 노력들을 통해 우리는 AI와 인간이 공존하며 번영할 수 있는 미래를 만들어갈 수 있을 것이다. 하지만, AI의 발전은 예측 불가능한 만큼, 끊임없이 변화하는 상황에 적응하고, 새로운 위협에 대응하기 위한 노력을 게을리해서는 안 된다. 

AI와 함께 미래를 만들어가는 것은 우리 모두의 책임이다.

대결해야 할 대상은 AI 자체로서는 아니며, 다음 세 가지입니다.

- AI의 유창함에 따라 오류를 사실로 착각하는 경향이 있다.
- 편의성을 위해 자신의 판단과 가치관을 위임하는 것을.
- 파일, 개인 정보, 전송, 공개, 구매 등의 권한을 무제한으로 부여하는 것을 의미합니다.

구글도 Workspace와 연결된 제미니가 오래된 이메일을 참조하거나 잘못된 내용을 생성할 가능성을 명시하며, 답변 후에는 원본 자료를 확인하도록 요구하고 있습니다[4].

그러므로 앞으로는 “AI의 답변을 신뢰하는 능력”이 아닌, AI의 업무를 감독하고 근거를 확인하며 권한을 설정하는 능력이 중요해집니다.

## 어떻게 융합할 것인가

사람과 인공지능의 역할을 다음과 같이 구분하는 것이 적절하다고 생각합니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788139076-S314xGuHf8WQzkNFKmPJljMs.png?width=1200)

AI와의 융합이란 AI의 글을 그대로 사용하는 것을 의미하지 않습니다.

> 
> 
> 인간이 목적과 판단 기준을 제시하면 → AI가 조사, 비교, 제작을 수행하고 → AI 스스로 반론과 검토를 요구하며 → 인간이 원 자료를 확인하여 결정하고 → 결과와 미해결 사항을 기록한다.
> 

이를 일상화하는 것입니다.

마에다 씨가 지금까지 소중히 여기며 보관해 온 자료, 날짜, 확인된 사항, 추측, 해결되지 않은 사항들을 분리하여 남기는 방법은 AI 시대에 큰 강점이 됩니다. AI는 정리된 기록이 많을수록 정확하게 작동할 수 있기 때문입니다.

## 마에다 님의 활동에서 드러난 구체적인 융합

### 지역 정책, 지방 자치 단체, 의회 조사

AI는 공식 자료 수집, 연도·금액·발언의 일치 여부를 확인하고, 논점표를 작성하며, 미확인 사항을 추출합니다.

반면에 “어떤 방식으로 주민들에게 전달할 것인지”, “어떤 표현이 공정하게 받아들여질지”, “행정이나 개인을 어디까지 비판할 수 있는지”는 매에다 씨가 결정해야 할 영역입니다.

### 아파트 관리 및 거주자 대상 문서

AI는 규약, 회의록, 과거 공지사항을 비교하여 차분하고 기록에 남는 문서를 작성할 수 있습니다.

하지만 주민 간의 관계, 본인의 존엄성, 책임의 귀속에 대해서는 AI가 단정 지을 수 없다는 점이 중요합니다.

### 한인법인, 웹사이트, 구글 워크스페이스

AI는 구글 문서 초안 작성, 스프레드시트 정리, 웹 페이지 제작, 접근성 검토, 다수 초안 비교까지 모두 맡아 처리할 수 있습니다.

다만, 다음 작업에는 최종 승인을 인간이 남깁니다.

- 외부로 전송
- 웹 공개
- 공유 범위 수정
- 계약, 구매, 지급
- 파일 삭제
- 고객 및 주민의 개인 정보 처리

### 의료, 법률, 금융, 안전

AI는 “이해를 돕는 설명자”이자 “전문가에게 질문을 준비하는 역할”로 활용됩니다.

진단, 치료, 법적 판단, 투자 판단, 긴급 상황의 최종 결정은 인간이나 전문가에게 맡깁니다.

## 업무를 세 단계로 분류해 주세요.

### 걱정 없이 맡길 수 있는 일

- 제 개인 자료 요약
- 문서 정리 및 교정
- 표와 목록으로의 전환
- 다양한 버전 제작
- 오타, 모순, 누락의 점검
- 공개 전의 표시 및 링크 확인

### 함께 하는 일

- 調査報告
- 지역 문제 및 제도 평가
- 예산 및 사업 계획
- 住民向け文章
- 의료, 법률, 금융 정보에 대한 이해
- 중요한 구매 비교

다음에서 출처 및 원 자료 확인을 필수 사항으로 합니다.

### 최근 몇 년 동안 AI 기술의 발전은 많은 분야에서 업무 효율성을 높이는 데 기여했지만, 동시에 AI가 완전히 대체할 수 없는 영역도 분명하게 드러나고 있습니다. 특히 창의적인 아이디어를 요구하거나 인간적인 공감 능력이 필요한 복잡한 업무들은 여전히 인간의 개입이 필수적입니다.

예를 들어 ‘마리모노우치’의 작가 오쿠다 마사하루 씨는 AI가 인간의 감정을 완전히 이해하고 흉내낼 수 없다는 점을 강조하며, AI는 도구일 뿐이며 인간의 창의성과 직관이 중요한 역할을 한다고 주장합니다. 그는 AI가 생성한 글은 ‘껍데기만’ 갖춘 것이며, 진정한 감동과 의미를 담아낼 수 없다고 말합니다.

또한 미야자키 하야오 감독의 작품처럼 단순히 그림을 잘 그리는 것 이상으로 깊이 있는 주제를 다루고 관객에게 감동과 깨달음을 선사하는 작품을 만드는 데에도 인간의 창의성과 경험이 절대적으로 필요합니다.

AI는 데이터 분석, 단순 반복 업무 등 특정 영역에서는 인간을 능가하는 효율성을 보여줄 수 있지만, 인간만이 가진 고유한 능력, 즉 창의성, 공감 능력, 직관, 그리고 경험을 바탕으로 한 통찰력을 통해 만들어내는 가치는 AI가 대체할 수 없는 영역입니다.

결론적으로 AI는 인간의 능력을 보완하고 생산성을 향상시키는 데 활용될 수 있지만, AI만으로 완결될 수 없는 일들은 여전히 인간의 역할이 중요하며, 인간과 AI가 서로 협력하여 시너지를 창출하는 것이 미래 사회의 중요한 과제라고 할 수 있습니다.

- 계약과 법적 책임의 확정
- 진단 및 치료 조정
- 송금, 구매, 신청
- 공개, 전달, 삭제
- 타인의 개인 정보 사용에 대한 판단
- 인간 관계를 결정하는 중요한 정보

경제산업성은 AI 사업자 지침 제1.2판에서도 일률적으로 금지 또는 허용하는 대신, 영향의 크기에 따라 관리하는 “위험 기반 접근 방식”을 채택하고 있다［5］.

## 자신의 사고력을 보호하는 방법

AI와의 융합이 진행될수록, “자신의 판단”을 의식적으로 남겨두어야 합니다.

가치 판단을 포함하는 문제의 경우, AI에게 질문하기 전에 다음 세 가지를 작성해 주세요.

- 지금 제가 무엇을 문제라고 느끼고 있는지
- 현재 제 가설은 다음과 같습니다.
- 판단에 따라 지켜나가고 싶은 것이 무엇인가요?

그 후, 저는 AI에게 반대 의견, 누락된 부분, 자료, 그리고 다른 대안을 제시하도록 합니다.

이를 통해 AI는 마에다 씨의 생각을 대체하는 것이 아니라, 생각을 확장하고 검토하는 장치로 활용됩니다.

## 2026년까지의 추진 방향

### 9월: 세 가지 일을 고르다

먼저, 반복적으로 발생하는 세 가지 업무만 선택합니다.

例：

- 긴 자료에서 사실, 주장, 미확인 사항을 정리합니다.
- 주민 및 관계자를 위한 안내문 작성
- 웹사이트 및 구글 드라이브 내 자료를 업데이트하고 점검합니다.

처음부터 모든 생활을 자동화할 필요는 없습니다.

### 10월부터 11월까지: 절차를 표준화한다

각 업무에 대해 다음 다섯 항목을 한 페이지에 요약합니다.

- 목표는 2023년 11월 16일 발표된 ‘리오=메탈’ 관련 이벤트에서 2023년 11월 17일에 발매되는 ‘리오=메탈’ 오피셜 굿즈를 획득하고, 특히 2023년 11월 17일에 발매되는 ‘리오=메탈’ 팝업 스토어 한정판 상품을 목표로 하는 것이었습니다.
- 사용자 자료
- AI에 맡길 수 있는 영역
- 인간이 확인하는 항목
- AI에게 허용해서는 안 되는 작업들입니다.

같은 절차를 5회 정도 반복하면서, 실수하는 부분을 기록합니다. 프롬프트의 퀄리티보다 이 “작업 설계 및 기록”이 더 중요합니다.

### 12월: 권한을 한 단계 확장할지 결정한다

연말에는 실제 기록으로 판단합니다.

- 진행 상황이 얼마나 향상되었나
- 시간이 단축되었는가
- 중요한 오류는 없었을까요
- 출처를 정확하게 제시했습니까?
- 지정되지 않은 파일이나 내용을 변경하지 않았는지 확인해 주십시오.
- 자신의 판단력은 강화되었는지, 아니면 의존성은 증가했는지

결과가 좋다면 “초안 생성 AI”에서 “지속적으로 작업하여 완성물을 준비하는 AI”로 역할을 확장합니다.

하지만 연말이 되더라도 공개, 전송, 구매, 삭제, 계약, 의료 판단 등의 최종 승인은 인간에게 남겨두는 것을 권장합니다.

## 바꿀 수 있는 것과 변치 못할 것

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788139144-SakPt0sU3pwWiCGzl8KLO9dq.png?width=1200)

AI 기술이 빠르게 발전하더라도, 원칙적으로 매달 변경할 필요는 없습니다. AI에게 위임해야 할 “업무와 권한의 경계”를 명확히 하는 것이 중요합니다.

제 생각에는 2026년 말에 목표해야 할 지점은 “AI에게 삶과 일을 맡기는 것”이 아니라

> 
> 
> 대부분의 지적 작업에서 AI를 초기 협동자로 삼아 되돌릴 수 있는 실행 작업까지 맡기고, 목적, 가치 판단, 대인 관계, 최종 승인을 인간이 유지하는 상태
> 

입니다.

AI의 능력은 융합될 것이다. 하지만 AI 기업의 사정, 모델의 불투명성, 오류, 권한 확대는 끊임없이 대립하며, 이 두 가지를 동시에 해결하는 것이 현재 가장 현실적인 태도라고 생각한다.

## 참고 자료・출처

[1] “에이전트가 업무를 어떻게 변화시키고 있는지 분석한다”, OpenAI, 2026년 6월 25일 URL: OpenAI

“ChatGPT는 이제 여러분의 가장 야심찬 작업의 동반자가 되었습니다.”

[3] “프론티어 AI 모델의 과제 수행 시간 범위,” METR, 2026년 5월 8일 업데이트 URL: METR

[4] “Google Workspace 앱과 Gemini 앱을 연결하세요,” 구글, 2026년 8월 31일 확인 URL: Google Gemini 앱 도움말

［5］「AI事業者ガイド라인 제1.2판」、경제산업부·IPA·AISI, 2026년 3월 31일 URL: 경제산업부

[6] “생성 AI 서비스 이용에 대한 주의 안내 등에 관하여” 개인정보보호위원회 URL: 개인정보보호위원회

참고로, 헤더 이미지는 ChatGPT의 이미지 생성 기능이 다음 프롬프트로 제작되었습니다. (저는 약간의 희망만 제시했을 뿐인데, AI가 주도적으로 제작했습니다.) “짙은 남색과 청록색을 기조로 한 차분하고 지적인 표현으로, RSI를 발산하는 재귀적 순환, AGI를 별개의 지평선으로 묘사하고, 두 요소가 자동적으로 동일시되지 않는 구도를 보여주세요. 중앙 80%에 주요 요소를 배치하고, 설명 문구를 충분한 크기로 정확하게 표시”

**출처:** [note 원문](https://note.com/guaran/n/n9bb6dda0b1af)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 119청크*

[원문 보기](https://note.com/guaran/n/n9bb6dda0b1af) | 출처: note.com