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《Science》에 발표된 연구에 따르면, 마이크로소프트의 AI 진단 시스템 MAI-DxO는 복잡한 사례를 모사한 진단에서 정확도 83%를 기록해 일반의의 36%보다 훨씬 높았습니다. 그러나 분석 결과, 성능 향상은 주로 GPT-5.5와 같은 고급 기반 모델을 활용한 데서 비롯되었으며, 자체적인 구성 아키텍처인 DxO가 가져온 한계적 이점은 제한적이었고, 응급실 등 일상적인 상황에서는 뚜렷한 우위가 나타나지 않았습니다.
마크 저커버그는 자율 AI 에이전트로 구성된 미래상을 적극적으로 추진하고 있다—뮤즈는 사용자를 대신해 쇼핑과 업무를 수행하며, 심지어 다른 사람과의 대화에서도 사용자를 대신해 AI 에이전트와 소통한다. 이러한 비전은 메타의 2026년 3분기 실적 발표 이후 주목을 받았으며, 뮤즈는 지난달 일반에 공개됐지만, 실제 기능과 대규모 도입은 아직 초기 단계에 머물러 있다.
Amazon Polly 생성 엔진이 대규모 업그레이드를 완료하여 음성의 자연스러움, 정확도 및 감정 표현 능력을 크게 향상시켰으며, 낮은 지연 시간의 스트리밍 합성을 지원합니다. 또한 14종의 생성형 음성이 추가되어 총 9개 지역을 포괄하며, 처음으로 힌디어(Arjun, Kiara)와 핀란드어(Suvi)의 생성형 음성이 범용적으로 사용 가능해졌습니다. 모든 업데이트는 API 호출이나 코드를 수정할 필요 없이 원활하게 교체 가능한 방식으로 이루어집니다.
스페인의 반려동물 관리 기업 IskayPet은 Amazon Bedrock의 관리형 지식 베이스(Managed Knowledge Bases)를 활용해, 자체 RAG 인프라를 구축할 필요 없이 스페인, 포르투갈, 프랑스 3개국과 스페인어, 포르투갈어, 프랑스어, 영어 4개 언어를 지원하는 기업급 지식 어시스턴트를 구축했으며, 소매, 수의학, 온보딩 및 구매 등 다양한 비즈니스 시나리오를 지원합니다.
AWS는 SageMaker AI의 서버리스 모델 맞춤화 기능에 ‘훈련 세션(Training Sessions)’을 추가했다고 발표했으며, 이는 오늘부터 전면적으로 이용 가능하다. 사용자는 훈련 후 로직(예: 사용자 정의 손실 함수, 보상 신호, 다단계 강화학습 등)을 직접 작성할 수 있으며, GPU 할당, 분산 실행, 장애 복구 및 체크포인트 저장은 모두 플랫폼에서 자동으로 처리된다.
아마존 세이지메이커는 트레이닝 세션(Training Sessions) API를 출시하여, 사용자가 순수 파이썬 스크립트로 SFT, RLHF, GRPO, KTO 등과 같은 맞춤형 대규모 모델 훈련 로직을 구현할 수 있도록 지원합니다. GPU 리소스 스케줄링, 장애 복구, 분산 실행 및 체크포인트 관리는 모두 서비스에서 관리합니다.
마이크로소프트 AI의 최고경영자 무스타파 술레이만은 더 버지에 따르면, 자사가 개발한 AI 진단 도구가 테스트에서 여러 질병을 진단하는 정확도가 인간 의사의 최대 4배에 달한다고 밝혔다. 이 성과는 최고 수준의 학술지인 ‘사이언스’(Science)에 게재되었으며, 마이크로소프트가 자체 구축한 벤치마크(명칭은 완전히 공개되지 않음)를 기반으로 실제 의료 사례와 응급실 데이터를 비교·평가한 결과이다.
Amazon Quick은 AWS가 제공하는 HIPAA 인증 서비스로, 의료 기관이 BAA에 서명한 전제하에 보호된 건강 정보(PHI)를 처리할 수 있도록 하며, 인증이 곧 규정 준수를 의미하는 것은 아닙니다. PHI 처리 경로, 암호화 메커니즘, 로그 정책 및 비가역적 구성 요구사항은 모두 고객의 엄격한 관리 하에 이루어져야 합니다.
AWS는 SageMaker에서 호스팅되는 Kokoro-82M 텍스트 음성 변환 모델을 활용한 기술 솔루션을 발표했으며, 양방향 WebSocket을 통해 AI 에이전트가 텍스트를 생성하는 동시에 음성을 합성함으로써 엔드투엔드 음성 응답 지연 시간을 크게 단축했습니다. 이 솔루션은 Base64-SSE와 통합 바이너리 전송이라는 두 가지 오디오 피드백 방식을 제공하며, ‘가치 검증형’(proof-of-value)으로 명시되어 아직 생산 준비 상태에 이르지 않았습니다.
탄력적 GPU, 샌드박스 성장, 그리고 에이전트 클라우드의 경제성
탄력적 GPU, 샌드박스 성장, 그리고 에이전트 클라우드의 경제성
The Verge에 따르면, 유명한 모더인 Sammy Hajhamid(온라인 닉네임 pepsipu)는 닌텐도 스위치 2를 성공적으로 탈옥했다고 밝혔으며, 그의 도구 ‘ns2jb’는 OpenAI Codex의 지원을 받아 개발되었고, 한 오래된 게임을 통해 취약점을 유발했다고 한다. 시연 영상에서는 ‘마리오 카트 월드’가 시나모롤, 빨간색 분노의 새, 피터 그리핀, 마인크래프트 스티브 등 비공식 캐릭터가 포함된 수정 버전으로 실행되는 모습이 보여졌다.
마이크로소프트 보안팀은 중국 연계 해커 조직이 IT 관리 서비스 제공업체인 ConnectWise의 클라우드 백업 서비스를 해킹해 고객 애플리케이션 인증 정보를 탈취한 뒤, 오픈소스 AI 프레임워크 ARTEX를 활용해 고속 수평 이동 공격을 수행했다고 지적했습니다. 이 공격으로 평균 분당 거의 3,000회의 로그인 시도가 발생했으며, 약 2,250개의 고객 기업이 스파이 활동의 영향을 받았습니다.
AWS 블로그는 텍스트 음성 변환(TTS) 모델을 SageMaker 실시간 엔드포인트에 배포할 때, 경험적 추측을 지양하고 두 가지 실제 측정 지표인 Q_max(단일 인스턴스의 최대 지속 가능한 동시 요청 수)와 T_total(계획된 확장·축소 소요 시간)을 기반으로 한 재현 가능하고 검증 가능한 확장·축소 전략을 소개합니다.
Rescale은 AWS 엔지니어들과의 협업을 바탕으로, AI 기반 개발 라이프사이클(AI-DLC) 방법론, Strands Agents 프레임워크 및 Amazon Bedrock(Claude Opus 4.8)을 활용해, 야간 종단 간 테스트 실패를 자동으로 분류하고 라우팅하는 생산 환경에 배치 가능한 AI 테스트 분산 에이전트를 달성하는 데 5일 만에 성공했으며, 조직 내에서 이러한 인간-기계 협업 개발 패러다임을 확산시켰습니다.
라이카 애니메이션 스튜디오의 신작 ‘와일드우드’는 5년에 걸쳐 제작되었으며, 1,000명이 넘는 아티스트가 참여해 완성되었고, 전편이 전통 스톱모션 애니메이션 기법으로 제작되었습니다. 감독 겸 CEO인 트래비스 나이트는 생성형 AI가 “스튜디오의 모든 철학과 정면으로 배치된다”고 공개적으로 밝혔습니다.
우버는 전 세계 약 3만 명의 직원 모두에게 ChatGPT Work를 도입한다고 발표했으며, 연초에 진행한 천여 명 규모의 시범 운영을 전사적 적용으로 확대했다. 이 도구는 데이터 분석, 다국어 교육 자료의 현지화, 대화형 작업 보드 구축 등에 활용되고 있지만, 구체적인 사용 방식은 각 팀이 자체적으로 탐색하고 있으며 회사는 아직 구매 금액을 공개하지 않았다.
마이크로소프트 연구소는 고 표현력의 의미 기반 대화형 데이터 시각화를 구축하기 위한 전용 언어인 Flint-interactive를 발표했습니다. 이 언어는 컴파일러를 통해 사용자의 동작(예: 클릭, 필터링)을 자동으로 의미적 이벤트로 매핑하고, 고수준 연산자를 활용해 차트, 테이블, 텍스트 등 다양한 요소 간의 연동 업데이트를 구동함으로써, AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 대화형 시각화를 생성하는 데 필요한 비용과 개발 복잡성을 크게 절감합니다.
미국 연방 공시 자료에 따르면, 2024년 7월부터 9월까지 OpenAI, Anthropic 및 엔비디아는 각각 150만 달러, 210만 달러, 220만 달러를 로비 활동에 지출해, 모두 자사 역사상 분기 기준 최고액을 기록했습니다. 마이크로소프트나 구글 등 워싱턴에서 오랜 기간 활동해 온 기술 대기업들에 비하면 이 금액은 아직 중간 수준이지만, AI 기업들이 정책 형성에 더욱 속도를 내고 있음을 보여줍니다.
AI는 분명 재미있지만, 지난 30년간 우리는 수많은 나쁜 소프트웨어를 만들어 왔고 이제 우주는 우리의 죄에 대해 우리를 벌하고 있습니다. — 아르민 로나허 태그: 보안, 생성형 AI, 아르민 로나허, AI, AI 보안 연구, LLMs
