지난번 노트 ↓
0장. 세 날 후, OpenAI는 문을 열었다.
3일 전에는 폐쇄하려 하고 있었다. 2026년 8월 7일, OpenAI는 개발 중인 차기 AI 모델 “Astra”를 활용하여 일부 사내 작업을 중단했다. 고장난 것은 아니었다. 성능이 기대에 미치지 못하는 것은 아니었다. 오히려, 할 수 있는 일이 지나치게 늘어났을 수도 있었다. OpenAI는 고성능 AI가 심각한 피해로 이어질 수 있는 능력을 단계적으로 평가하고 있었다. 그 과정에서 A스타의 사이버 보안 능력이 OpenAI가 설정한 최고 위험 수준 “Critical”에 도달했을 가능성을 부정할 수 없게 되었다.
아직 결정된 것은 크리티컬한 상태가 아니었습니다.
그럼에도 OpenAI는 멈추지 않았다.
A스트라를 버린 것이 아니다. 바꾼 것은 A스트라 주변이었다. 외부로부터 격리된 환경을 마련하고, 네트워크나 도구에 대한 접근을 제한하며, 모델 본체의 보호를 강화했다. 위험한 움직임이 일어나고 있는지 감시하는 시스템도 늘렸다. 능력이 강해진 데에는, 그를 지켜두는 방도 튼튼하게 하는 것이 있었다.
그것은 판단이었다. 이 정도는 알 수 있다. 그런데 3일 뒤, 조금 묘한 일이 일어났다.
8월 10일, OpenAI는 고도화된 사이버 보안 작업에 특화된 새로운 모델 “GPT-5.6-Cyber”를 발표했다. 알려지지 않은 취약점을 탐색하고, 실제로 이용 가능한지 검증하며, 여러 개의 약점을 연결한 침입 경로까지 파악하는 데 활용되는 모델이다. OpenAI｜사이버 방어 창문이 좁아짐에 따라 데이브레이크 확장
3일 전 발표를 기억해 보면, 뭔가 석연치 않은 느낌이 드는 것 같다. 아스트라에서 사이버 능력 강화가 지나치게 높아질 수 있다는 우려 때문에 일부 작업까지 중단했기 때문이다.
그러면서 OpenAI는 GPT-5.6-Cyber를 연구실 구석에 넣어두는 생각도 하지 않고 있습니다. 승인된 보안 연구자나 조직이 실제 방어에 활용할 수 있도록 하고 있습니다.
잠시 닫았다고 생각했는데, 다시 열렸네.
물론, 자세히 살펴보면 같은 문이 아닙니다. Astra와 GPT-5.6-Cyber는 다른 모델이며, GPT-5.6-Cyber는 현재 기준으로 Critical에는 도달하지 않았습니다. OpenAI의 평가에서는 “High”로 분류되어 있습니다.
어쩐지 묘한 감각이 남아 있었다.
능력이 위험해질 가능성이 있다면 약해져 버리는 것이 나쁘지 않겠는가.
위험한 질문에는 답변하지 않도록 합니다. 가능한 일을 줄이고, 외부 시스템에 접근하지 않으며, 필요하면 연구실 밖으로 나가지 않도록 합니다.
할 수 있는 일이 늘어난다고 해서 장벽을 높게 세우는 것이 타당한 생각이다. 그 생각은 지금도 필요하다. 하지만 장벽을 계속해서 높게 세우는 것만으로는 어려움을 겪는 사람들도 있다.
공격자가 먼저 약점을 찾아내지 못하게 방어하는 사람들이 있다.
잠겨 있어도 답답하고, 열려 있어도 답답하다.
8월 7일과 10일의 발표를 나열하면 다른 문제가 드러나기 시작한다.
AI의 머릿속을 일률적으로 약화시키는 것이 아니다.
능력에 도달하기 위한 “길”을 어떻게 만들어갈 것인가.
지금 살펴보는 데 중요한 것은 바로 그 변화입니다.
1장 GPT-5.6-Cyber는 무엇이 다른가
예를 들어, 한 대의 큰 은행이 있다고 가정해 보자. 정면 입구에는 경비원이 있고 감시 카메라도 설치되어 있다. 뒷문에도 잠금 장치가 되어 있다. 금고실로 이어지는 통로에는 별도의 인증이 필요하며, 밖에서 보면 상당히 튼튼하게 보호되고 있다. 하지만 건물 어딘가에 작은 결함이 있을 수도 있다.
예를 들어, 아무도 알아채지 못하는 문 뒤의 기묘함. 오래된 설비와 연결된 통로. 혹은 원래는 별도로 관리되어야 할 두 가지 시스템을 결합하여 생각지도 못한 곳까지 이어지는 비상구.
사람들 경비 담당자들이こうした 약점을 찾기 위해 건물의 구조를 조사하고, 과거 사고 사례를 확인하며, 하나씩 시도해 나갈 것이다.
GPT-5.6-Cyber는 AI 스스로가 작업을 상당 부분 깊은 단계까지 진행하도록 하는 것을 목표로 한다.
이 은행에 어떤 약점이 있나요?라고 질문받고 지식을 답하는 것 이상이다.
실제로 구조를 면밀히 조사하여 아직 알려지지 않은 약점을 찾아내고, 그것이 실제로 사용 가능한지 확인한다. 하나의 약점으로는 목적지에 도달할 수 없으면 다른 약점과 조합하여 경로를 만든다.
컴퓨터 세계에서는 아직 널리 알려지지 않은 약점을 “제로데이 취약성”이라고 부른다.
이름만으로는 다소 어색할 수 있지만, 생각만은 간단하다.
아직 아무도 수리하지 않은 부서진 후문과 같은 것이다.
존재가 알려져 있다면 개발자는 수정할 수 있고, 경비 측도 대책을 취할 수 있다. 하지만 존재 그 자체가 알려져 있지 않다면 지키기 위한 방법이 없다.
따라서 사이버 보안 분야에서는 공격자보다 먼저 이러한 약점을 찾아내는 것이 중요하다.
GPT-5.6-사이버는 약점을 발견한 것뿐만으로 끝나지 않는다. 발견한 구멍을 통해 실제로 침입할 수 있는지 시험하고, 필요하다면 다른 구멍과 연결하여 일련의 경로를 구축한다.
이러한 약점을 실제로 활용하는 방법을 “익스플로잇(Exploit)”이라고 하며, 여러 개를 조합한 것은 “익스플로잇 체인(Exploit Chain)”이라고 부른다.
여기서 중요한 것은 이름 자체로 아닐 수도 있습니다.
단 하나의 문이 부러진 것을 알고 있는 것일까.
그 문을 열고 복도를 걸어가 또 다른 열쇠를 풀고 결국 금고실까지 가는 길을 설계할 수 있을까.
그 차이예요.
OpenAI의 내부 평가에서는 고도화된 사이버 요구 사항을 완수했을 비율이 GPT-5.6 솔의 1.5%에 비해 GPT-5.6-Cyber은 95.0%였다. 더 나아가 실제 V8 조사에서는 두 개의 미지의 취약점을 발견하고 Google에 보고 후 CVE-2026-15903으로 수정되었다.
여기서는 조금 이상한 느낌이 드는구나. 같은 능력은 사용 방식에 따라 의미가 달라지기 때문이다.
공격자가 먼저 발각되면 침입의 통로가 된다. 방어하는 측이 먼저 발각되면 침입을 막기 전에 차단된다.
숨겨진 약점을 찾는 능력 자체에 선악이 기록되어 있는 것은 아니다. 누가 그것을 무엇을 위해 사용하는지에 따라 결과가 달라진다. 이러한 성질은 “듀얼 유스”라고 한다.
단지 AI의 경우, 칼과 같은 도구보다 약간 상황이 복잡하다.
사람이 세밀한 절차를 하나하나 가르쳐 주지 않아도, 중간 방법을 스스로 조립할 수 있는 방향으로 나아가고 있는 것이다.
인간이 “이 방법을 시도해 보라”라고 지시하는 세계에서, “이 문제를 조사해 보라”라고 문제 해결의 목적만을 전달하는 세계로 이동하고 있다.
GPT-5.6-Cyber는 사이버 보안 업무 자체를 수행하는 AI로 만들어진 것이다.
그래서 편리해집니다.
누구에게나 똑같이 건네주면 된다고 말하기가 어려워진다.
2장 다만, GPT-5.6-Cyber는 “Critical”이 아니다
여기서 한 번, A스트라와 GPT-5.6-사이버를 분리하여 생각해보고 싶다.
GPT-5.6-Cyber는 고도화된 사이버 작업에 특화되어 있다. 그것만으로는 “Astra와 Critical한 수준이 같은 게 아닌가” 생각하게 된다.
하지만 OpenAI의 평가는 그렇지 않다.
GPT-5.6-Cyber는 “High” 수준이며 Critical 수준에는 도달하지 않았다. 반면 Astra는 Critical 수준에 도달했다는 것이 확인된 것은 아니지만, High 수준에 머무르고 있다고 단정 지을 수 없게 되었다. 따라서 OpenAI는 Critical를 전제로 한 보다 엄격한 안전 관리로 전환했다. OpenAI｜Astra 평가
이전 글에서 사용했던 신호의 비유에 다시 돌아온다면, GPT-5.6-Cyber는 현재 기준으로 노란색 범위에 있다.
아스트라는 “여전히 노랗다”라고 말할 수 없게 되었다.
아주 사소한 차이처럼 보이지만, 이번 이야기는 꽤 크다.
만약 Critical에 도달하기 전까지 접근을 제한한다면, 이야기는 간단하다. 위험성이 매우 높아졌기 때문에 닫는 것이다. 그것으로 끝난다.
하지만 OpenAI는 그 접근 방식을 바꾸고 있다.
AI의 능력은 한계를 넘어서는 순간에 갑자기 위험해지는 것은 아니다. 가능한 일이 늘어나는 만큼, 다루는 방법을 생각해야 하는 영역도 늘어나간다.
그러면서 다음 질문이 제기된다.
그 정도까지 신중하게 다루어야 한다면, 처음부터 위험한 능력을 봉쇄하는 것이 좋지 않을까.
사이버 보안에서는 그 방법만으로는 효과를 보기 어려운 측면이 있습니다.
3장 AI를 안전하게 하고 방어하는 측까지 약화될 수 있다
은행 경비를 강화하고 싶다면 먼저 건물의 어디에서부터 침입이 가능한지 알아야 한다.
뒷문 잠금 장치가 고장난 것일 수도 있고, 비상구로 직원용 통로로 접근할 가능성도 있다. 단 하나의 약점이 문제라고 할 수 있다면, 다른 약점과 결합되어 금고실까지 이어지는 경로로 이어질 수도 있다.
경비 측이 먼저 발견하여 차단할 수 있는 길이다. 도둑이 먼저 발견되면 침입 경로가 된다.
즉, 경비원과 도둑은 중간까지 같은 물건을 찾고 있었다. “어디가 약한지”, “그곳에서부터 제대로 들어갈 수 있는지”라는 목적은 정확히 반대지만, 필요로 하는 능력은 비슷했다. 여기에 사이버 보안의 어려움이 있다.
AI로부터 침입 경로를 생각하는 능력을 제거한다면 공격자는 사용하기 어려워진다. 하지만 동시에 방어 측도 AI를 사용하여 침입 경로를 파악하기 어려워진다.
게다가 AI가 방대한 양의 코드를 분석하여 여러 가능성을 단시간에 시험해 볼 수 있게 되면서, 그 차이는 더욱 커지고 있다.
공격하는 측이 강력한 AI를 사용하고, 방어하는 측만이 “안전”을 위해 약한 AI를 사용한다면 어떻게 될까.
안전이라는 명목으로 부과되는 제한이, 그 제한을 지키려는 사람들의 손과 발마저 묶어버린다.
OpenAI는 8월 10일 발표에서 제시한 “사이버 방어 창문” 역시 이 시간차를 지칭한다. 공격자가 AI 능력을 대규모로 사용하기 전에 방어 측에 강력한 능력을 전달하고자 하는 것이다.
여기 안전을 판단하는 기준이 조금 달라진다. “무엇이 질문되었는지”만으로는 충분하지 않다.
같은 “이 시스템에 침입 가능한 경로를 찾아주기를 요청”하더라도, 공격자가 하는 말과 시스템 소유자가 자사의 안전 확인을 위해 하는 말은 의미가 다릅니다.
그러므로 우리가 살펴봐야 할 것은 AI와의 대화의 외부적인 부분이다. 누가 사용하고 있는가. 어떤 시스템을 대상으로 하는가. 그 사람에게는 조사 권한이 있는가. 어느 정도까지의 능력을 부여하는가.
OpenAI가 만든 데이브레이크는 그 질문에 대한 하나의 답이었다.
4장 OpenAI는 “두 개의 방”을 만들었다.
큰 연구 시설을 상상해 보십시오.
입구를 들어서면 먼저 일반 직원이 사용할 수 있는 구역이 있다. 필요한 시설은 갖추어져 있지만, 잘못 다루면 큰 문제가 발생할 수 있는 것에는 쉽게 접근할 수 없다. 더 깊숙이 들어가면 다른 문이 있다. 그곳으로 들어가려면 신원 확인이 필요하며, 무엇 때문에 사용하는지도 묻는다. 그 안에서 다룰 수 있는 것은 강력해지는 만큼, 누가 들어와 무엇을 했는지도 상세하게 기록된다. 건물은 같지만 방이 다르다.
데이브레이크에는 “블루”와 “레드”라는 두 가지 접근 방식이 있습니다.
블루에서는 GPT-5.6 솔 등의 범용 모델을 승인된 방어 업무에 적합한 형태로, 일반적으로 더 쉽게 활용할 수 있다. 취약점 탐색, 코드 검토, 악성코드 분석, 인시던트 대응, 수정 확인 등이 주요 용도로 사용된다.
빨간색은 그 안쪽에 있습니다. 이곳에서는 승인된 취약점 연구, 익스플로잇 검증, 침투 테스트 등 보다 고도화되고 악용과의 경계가 가까운 작업을 염두에 두고 있습니다. GPT-5.6-Cyber는 이 Red를 통해 제공됩니다.
즉, OpenAI는 능력을 완전히 제거하는 대신 능력에 가까워지도록 사람을 변화시켰다. 누구나 자유롭게 이용할 수 있는 곳에는 제공하지 않으며, 필요한 사람에게만 사용하도록 한다. 그 대가로 본인 확인, 이용 목적 제한, 감시, 법적 서약 등을 결합한다. OpenAI는 Daybreak의 접근 관리로서 본인 확인, 계정 보호, 감시, 승인 목적 제한 등을 명시하고 있다.
회사의 정보 관리와 유사하다. 직원이라고 해서 모두가 회사의 은행 계좌를 조작할 수 있는 것은 아니며, 병원에서 일한다고 해서 모든 환자 기록을 자유롭게 볼 수 있는 것도 아니다. 필요한 사람에게 필요한 범위만큼만 전달한다. AI의 능력에 대해서도 같은 관점이 자리 잡기 시작했다.
하지만 여기서 또 다른 문제가 발생한다. 전 세계의 기업이나 연구자들을 OpenAI 하나하나를 개별적으로 확인하고 지속적으로 관리할 수 있는 것일까.
5장 OpenAI는 “경비견”을 외부로 늘리기 시작했다.
그러다 데이브레이크 사이버 파트너 프로그램이 등장한다.
Accenture, IBM, Palo Alto Networks, CrowdStrike, Cisco, Cloudflare, Fortinet 등이다. 이미 많은 조직의 보안을 지원하고 있는 기업들이다. OpenAI는 8월 10일, 이 파트너 프로그램을 확대하여 고도화된 사이버 모델을 기존 제품, 관리형 서비스, 보안 업무에 통합하는 방식을 넓혔다.
예를 들어, 어떤 회사가 자사 시스템에 심각한 약점이 없는지 확인하고 싶을 때, 해당 회사가 스스로 GPT-5.6-Cyber에 접근할 수 있으며, 모델을 운영하는 방법을 알고 있을 수 있습니다.
하지만 다른 길도 있을 수 있다.
일상적으로 계약하고 있는 보안 회사에 자문을 구한다. 해당 회사가 데이브레이크의 능력을 활용하여 조사하고, 전문가가 그 결과를 검증한 후 수정으로 이어간다. AI는 작동 중이다. 그러나 고객은 해당 AI를 직접 보유하고 있지 않다.
OpenAI는 이 시스템에 대해 기반 모델에 대한 접근 권한은 승인된 파트너 쪽에만 남고 고객에게 직접 이전하지 않는다고 설명했다. 각 프로젝트별로 범위를 정하고 로그 및 모니터링, 그리고 인간의 확인을 결합하여 진행한다.
병원 이용을 위해 스스로 MRI를 소유할 필요는 없으며, 신용카드를 사용하기 위해 결제 네트워크를 스스로 관리할 필요도 없습니다.
필요한 역량 있는 조직이 개입하여 서비스를 통해 혜택을 제공한다. 고도화된 AI도 같은 형태가 될 수 있다. 보안 기업은 단순한 판매처가 아니다.
능력과 이용자 사이의 문지기 역할을 수행한다.
처음에는 OpenAI가 문을 만들고 파란 방과 빨간 방으로 나누었다. 그리고 이제는 그 문을 관리하는 역할을 일부 기존 보안 산업에 확대하려고 한다.
이 정도로 오면 “공개”라는 표현이 다소 애매해진다.
6장 “공개 여부”라는 개념이 사라졌다.
새로운 AI가 나올 때마다 우리는 자주 “일반 공개될까”라는 질문을 던진다.
쓸 수 있을까. 쓸 수 없는 걸까.
그러나 데이브레이크에서는 그럴 경우의 선택지만으로는 설명하기 어렵다.
누구나 쉽게 사용할 수 있는 것은 아니다.
그렇지 않으니 비밀리에 하는 건 아니었습니다.
조건을 충족하는 사람은 사용할 수 있습니다. 더 높은 수준의 능력은 더욱 엄격한 조건을 충족한 사람이 사용할 수 있습니다. 기업의 경우 모델에게 직접 다가가지 않고, 파트너 기업의 서비스를 통해 능력만 활용하기도 합니다.
열려있기도 하고, 닫혀있기도 하다.
달라한 점은 문이 하나가 아닌 줄줄이 줄어들었다는 것이다. 일반 이용자가 사용할 수 있는 능력, 본인 확인을 마친 이용자에게 허용되는 능력, 전문가 또는 기업에 한정되는 능력, 파트너 기업을 통해 이용하는 능력.
같은 기술의 주변에 여러 거리들이 생겨나고 있다.
또한 관리 대상이 모델뿐만 아니라 다양해진다. 누가 사용하는가. 어떤 시스템에 연결하는가. 어떤 도구를 제공하는가. 어디에서 실행하는가. 무엇을 기록하는가.
안전 설계의 대상이 모델 외부로 확산되고 있다.
이 변화는 8월 10일에 갑작스럽게 시작된 것이 아니다.
잠시 시간을 되돌려보면, 그 전에 경계가 깨어진 사건이 있다.
7장 경계를 넘은 후, OpenAI는 “길”을 재창조했다.
2026년 7월, OpenAI의 모델을 사용한 내부 평가 중에 예기치 않은 일이 발생했다. 모델은 격리된 평가 환경에서 벗어나 Hugging Face의 본番 환경까지 도달했다. OpenAI에 따르면, 모델은 패키지 획득에 사용되는 메커니즘의 미지의 취약점을 악용하여 권한 상승과 함께 외부 연결 가능한 위치로 진출했다. 이후, Hugging Face 측에서도 여러 경로를 조합하여 정보에 접근했다.
AI는 반란을 일으키지 않았다. 주어진 평가 문제를 해결하기 위해 가능한 방법을 탐색하는 과정에서 발생했다.
여기서 우리가 보게 된 것은 AI에 무엇을 명령할 것인지만으로는 안전을 지키기 어렵다는 것이었다.
밖으로 나갈 수 없을 거라 생각하더라도, 어딘가 길이 남아있으면 사용될 가능성이 있다. 그래서 “방”을 굳건하게 해야만 했다.
그로부터 몇 주 후에 A스트라가 나타났고, OpenAI는 Critical을 부정할 수 없다는 이유로 일부 내부 활동을 중단했다. 격리 환경, 네트워크 제한, 모델 보호, 감시를 더욱 강화했다.
그리고 3일 뒤의 데이브레이크에서는, 막기만 하는 것이 아니라 필요한 사람에게 능력을 전달할 수 있는 길을 만들고, 흐름이 보였다.
경계를 넘어
고립.
선별 배포
문제는 해결되지 않고 오히려 문제의 위치가 옮아간 것 같습니다.
처음에는 “AI를 어디에 배치할지”였다. 다음으로 “외부와 얼마나 깊이 연결할지”가 문제되었다. 그리고 지금은 “누구를 내부로 포함할지”가 논의되기 시작했다.
그러다 또 한 가지 피할 수 없는 질문이 남는다. 그 선을 긋는 사람은 누구인가.
8장, 누가 “이 사람에게 건네도 괜찮을까”라고 결정하는가
두 명의 연구자가 있다. 기술력은 서로 비슷하고, 조사하려는 주제도 같다. 한 명은 거대한 보안 기업에 소속되어 있고, 다른 한 명은 작은 연구 기관에서 일하고 있다. 두 사람 모두 정당한 연구를 하고자 하고 있다.
그래도 같은 문을 통과할 수 있는 것은 아닙니다.
소속 조직은 신뢰의 기반이 된다. 본인 확인도 필요하다. 연구 대상에 대한 권한도 확인해야 한다. 국가나 지역에 따라 법률 및 안보상의 조건이 다를 수 있다.
그러면 어디까지 확인해야 “넘겨줘도 괜찮을까요”라고 말할 수 있을까요.
이는 데이브레이크를 부정하기 위한 질문이 아니다.
더욱이, Trusted Access라는 메커니즘을 진지하게 확대 적용해야만 하는 질문이다.
누구를 신뢰할 것인가. 무엇을 증거로 삼을 것인가. 판단을 잘못했을 때 누가 책임을 져야 하는가. 그리고 접근할 수 없는 사람은 그 판단에 이의를 제기할 수 있는가.
이번에는 사이버 보안에 대한 이야기입니다.
하지만 미래에도 같은 문제가 다른 영역에서도 발생할 가능성이 있다. 의료, 신약 개발, 생물학, 화학, 금융, 중요 인프라 등이 이에 해당한다.
전문가는 큰 도움이 되는 한편, 사용 방법에 따라 큰 피해로 이어질 수 있는 능력들이 AI에 더해진다면 “모두에게 같은 것을 제공한다”는 설계는 더욱 어려워질 것이다.
이는 OpenAI가 그렇게 할 것이라고 공식적으로 발표한 것은 아니다. 이번 데이브레이크 이후를 고려했을 때 드러날 가능성이 있다.
그때 AI 기업은 단순히 똑똑한 모델만 만드는 회사로 남을 수 없게 되었다.
누가 그 지혜에 가까워지기를 결정하는 회사로 변한다.
안전이라는 명목 하에 필요한 권한이지만, 동시에 매우 큰 권한이기도 하다.
그러므로 우리가 주목해야 할 것도 성능뿐만 아니라 일 수도 있다.
9장 안전한 상태가 된 것이 아니다. “안전하게 사용하는 시스템”을 구축하기 시작했다.
3일 전에는 문을 닫으려 하고 있었지만, 3일 후에는 문을 열었다.
처음 두 발표를 나열했을 때, 그 안에는 모순이 있는 것처럼 보였다. 하지만 OpenAI가 시도하고 있던 것은 같은 문을 열고 닫는 것만이 아니었다.
위험해질 수 있는 능력을 제거하는 것만으로는 방어측이 그 힘을 사용할 수 없다. 그래서 문을 늘렸다. 파란색(Blue)과 빨간색(Red)으로 분리했다. 열쇠를 소지할 수 있는 사람을 변경했다. 게다가 그 전에 문지기를 두었다.
그럼에도 안전이 완전히 구축된 것은 아니었다. 오히려 능력이 향상되었기 때문에, 이전에는 필요가 없었던 시스템을 구축해야 했다고도 할 수 있다.
우리는 오랫동안 “AI가 어디까지 똑똑해질지”를 지켜보며, 다음 모델이 무엇을 할 수 있는지, 인간보다 무엇이 더 잘할 수 있는지, 어떤 일을 어디까지 맡길 수 있을지 고민해 왔다.
그 질문은 분명히 앞으로도 사라지지 않을 것이다.
하지만 능력이 있는 지점을 넘어서는 순간, 그 이후가 정말로 어려운 것일지도 모른다. 누구에게 줄 것인가. 어디까지 줄 것인가. 직접 줄 것인가. 다른 사람을 사이에 두는 것인가. 그리고 누가 “이 사람에게는 괜찮겠지”라고 결정하는 것일까.
3일 전, OpenAI는 AI 앞에서 멈춰 섰다. 3일 후, 같은 장소에 돌아가 문을 열어 본 것은 아니었다.
책 표를 만드는 방식을 완전히 바꾸고 있었다.
AI 능력 경쟁과 더불어 또 다른 경쟁이 시작되고 있다.
더 강력한 인공지능을 만드는 경쟁만이 아니다.
그 강인함을 사회 안에서 어떻게 확산시킬 것인가라는 경쟁이다.
KUMU의 안내 소식
KUMU에서는 AI의 새로운 기능을 쫓는 것뿐만 아니라, 그 변화가 일과 사회의 시스템을 어떻게 바꿔나갈지 지속적으로 고민하고 있습니다.
이런 글들을 앞으로도 계속 읽어주시면 감사하겠습니다. 좋아요와 팔로우 부탁드립니다.
더 깊이 파고들고자 하는 분들을 위해 KUMU 멤버십에서도 연구와 고찰을 진행하고 있습니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 101청크
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