오픈AI가 AI 모델의 취약점을 자동으로 찾아내는 AI 해커 'GPT-레드'를 개발했다. 사람보다 더 효과적인 공격 기법을 발견해 차세대 AI의 보안 검증에 활용하고 있다.

앤트로픽이 새로운 기술을 이용해 지금까지 볼 수 없었던 LLM 내부의 기묘한 작동 과정을 한층 더 깊이 들여다봤다.

챗GPT와 클로드 등 대형언어모델(LLM)이 개방형 질문에도 비슷한 답변을 반복한다는 지적이 커지는 가운데, 호주 스타트업 스프링보드는 더 다양한 답을 내놓는 AI 모델로 창의성의 한계를 넘어서려 하고 있다.

미국 AI 스타트업 서브쿼드래틱이 AI가 방대한 문서를 처리할 때 발생하는 계산량 폭증 문제를 해결했다고 주장하며 새로운 AI 모델 '서브큐(SubQ)'를 공개했다. 독립 평가 결과도 긍정적으로 나오면서 AI 업계의 주목을 받고 있다.

구글 딥마인드가 다중 에이전트 시스템의 위험성을 연구하기 위해 1,000만 달러 규모의 연구 지원 프로그램을 출범시켰다.

일자리 변화부터 딥페이크, 반AI 여론, 과학 연구 활용까지 2026년 현재 AI를 둘러싼 핵심 이슈를 짚어본다.

클로드 코드와 같은 도구가 발전하면서 이 도구들에 코딩 작업을 맡기는 개발자들이 점점 더 늘어나고 있다. 소프트웨어 제작 방식에 중대한 변화가 일어났다.

LLM이 전 세계를 휩쓴 가운데 이제 AI 업계는 차세대 혁신 기술을 찾기 위해 분주하다. 이미 쉽게 얻을 수 있는 성과는 대부분 거둔 것처럼 보이지만, LLM 자체는 여전히 중심에 있으며, 이 기술에서 추가로 끌어낼 수 있는 가치가 여전히 많이 남아 있다.

미국 스타트업 굿파이어가 AI 모델 내부를 분석하고 조정할 수 있는 도구를 공개했다. 이 기술은 모델 훈련 과정을 디버깅 가능한 공학적 과정으로 바꾸는 것을 목표로 한다.

아무리 뛰어난 AI 시스템이라고 해도 코딩을 제외하면 실제 업무 현장에서 수익성이 확보될 정도로 자리 잡기가 쉽지 않다. AI로 수익을 창출하는 데 필요한 결정적인 한 단계란 무엇일까?