개인정보 분쟁조정위원회(위원장 강영수, 이하 ‘분쟁조정위’)는 개인정보를 유출한 쿠팡을 상대로 제기된 집단분쟁조정 신청사건 2건을 단일 건으로 병합, 12일 조정절차를 재개했다. 또 이 건과 별개로 향후 15일간(6.12.~6.26.) 집단분쟁조정 절차의 당사자로 참가하기 위한 추가 신청을 받는다
이번 집단분쟁조정은 작년 12월 11일 고○○ 등 50인과 작년 12월 23일 김○○ 등 1626인이 신청함에 따른 것이다. 개인정보보호위원회(이하 ‘개인정보위’)가 작년 11월 21일 쿠팡의 개인정보 유출에 대한 조사를 시작하면서, 분쟁조정위는 해당 사안과 관련한 집단분쟁조정 사건 2건을 올 올 2월 9일 일시 정지했다. 이후 6월 10일 개인정보위가 쿠팡에 과징금 등 부과 처분을 의결함에 따라, 일시 정지했던 조정절차를 재개, 추가 참가자 신청을 받는 것이다.
쿠팡에서 유출통지를 받은 이용자는 이번 집단분쟁조정 추가 참가를 신청할 수 있다. 분쟁조정위 누리집에 게시된 공고문의 ‘작성 예시’를 참고해 개인정보 집단분쟁조정 추가 참가신청서를 작성한 뒤 전자우편이나 일반우편으로 분쟁조정위에 제출하면 된다.
개인정보 분쟁조정위 "SKT, 인당 30만원 배상해야" 2025.11.04 개인정보위, 분쟁 조정 사례 담은 책자 발간 2025.05.29 "골" 붉게 물든 광화문에 퍼진 환호성...돌아온 월드컵 광장 열기 2026.06.12 더본코리아, 성장 재시동...백종원 카드·해외 사업에 힘 2026.06.13
분쟁조정위는 접수 마감 후, 추가 참가 신청인의 자격 여부를 확인해 그 인정 여부를 10일 이내에 통지한다. 분쟁조정위는 접수 마감 후 60일 이내에 조정안을 마련해 당사자에게 통지하며, 당사자 중 어느 일방이라도 불수락하는 경우에는 조정은 불성립한다. 한편, 개인분쟁조정신청 사건도 함께 병합·처리한다.
강영수 분쟁조정위원장은 “개인정보위의 쿠팡 관련 처분절차가 마무리됨에 따라 신속하고 공정한 조정안을 마련해 정보주체의 권익 보호와 실효성 있는 피해구제가 이루어질 수 있도록 필요한 절차를 적극 추진하겠다"고 밝혔다.
키 작다고 느낄수록 극단적 선택 늘었다…수술 고민하는 남성들
키 자체보다 자신의 키에 대한 불만이 외모 보완 행동과 회피 행동에 더 큰 영향을 미친다는 연구 결과가 나왔다. 특히 키에 불만이 큰 남성은 근력운동이나 키 연장 수술을 검토하는 경향이 더 강한 것으로 나타났다.
자신의 키에 대한 불만이 외모 보완 행동과 회피 행동에 더 큰 영향을 미친다는 연구 결과가 나왔다. [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 AI리포터] 자신의 키에 대한 불만이 클수록 외모를 바꾸거나 키가 두드러지는 상황을 피하는 보상 행동을 더 자주 한다는 연구 결과가 나왔다.
12일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 대니얼 탈보트 호주가톨릭대 심리학 강사 연구팀은 호주 성인 328명을 조사한 결과 실제 키보다 자신의 키에 대한 불만이 이러한 행동과 더 밀접하게 연관돼 있다고 밝혔다.
연구팀은 참가자들의 나이·성별·민족과 함께 키를 자기 보고 방식으로 조사했다. 참가자의 평균 연령은 24세였으며 약 73%가 여성이었다. 이어 자신의 키에 대한 인식과 이를 보완하기 위한 행동도 함께 분석했다.
조사 항목에는 키가 커 보이는 신발 착용, 체지방 감량을 위한 다이어트, 근육 증가를 위한 근력운동, 키를 늘리는 수술 시행 또는 검토, 단체사진처럼 키가 눈에 띄는 상황 회피, 키를 작아 보이게 하기 위한 구부정한 자세 등이 포함됐다.
분석 결과 실제 키가 작거나 자신의 키에 불만이 큰 사람일수록 이러한 행동을 더 자주 하는 경향이 나타났다. 특히 남성에서 그 경향이 두드러졌다. 키가 작은 남성은 키를 늘리는 수술을 검토하거나 체지방을 줄이고 근육량을 늘리려는 경향이 강한 것으로 나타났다.
여성은 다른 양상을 보였다. 키가 작은 여성은 하이힐이나 두꺼운 밑창 신발을 더 자주 선택했으며, 이러한 행동은 남성에게서는 상대적으로 적게 나타났다. 반면 키가 큰 여성은 구부정한 자세를 취하거나 똑바로 서는 것을 피하는 경향이 더 강했다.
연구팀은 실제 키와 행동 사이에서 키에 대한 불만이 중요한 매개 요인으로 작용한다고 분석했다. 통계 모델에서 키에 대한 불만 요소를 제거하자 다이어트와 근력운동은 오히려 키가 작은 사람보다 큰 사람에게서 더 강하게 나타났다. 이는 단순히 키가 작다는 사실보다 자신의 키에 대한 강한 불만이 행동을 유발하는 직접적인 계기일 수 있음을 시사한다.
다만 연구팀은 이번 결과만으로 인과관계를 단정할 수는 없다고 설명했다. 관련성 자체가 크지 않았고, 한 시점에서 수집한 자료만 사용했기 때문이다. 연구팀은 향후 키에 대한 불만이 소셜미디어 이용, 자존감, 연애 자신감, 삶의 질 등과 어떤 관계가 있는지도 추가로 연구할 계획이다.
키워드 #컴플렉스 #불만 #키 #근력운동 #수술 #연구 #자존감
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Firefox 루트 인증서 저장소에 다시 한 번 등록 시도중인 대한민국 정부 (GPKI) (bugzilla.mozilla.org)
GPKI 루트 인증서는 주로 정부에서 .go.kr TLD를 비롯한 여러 국공립 웹 사이트의 도메인에 인증서를 발급하는데 주로 사용돼었습니다. ( 과거형 임에 유의, 현재는 정부 사이트들이 각자 다른 업체로부터 인증서를 발급 받아서 HTTPS 서비스 제공 중) 타 브라우저와 달리 Firefox는 자체적인 루트 인증서 목록을 갖고 있고 TLS 연결 시 운영체제의 인증서 목록을 따르지 않습니다. 예를 들어 Windows의 경우 GPKI 인증서가 선탑재돼있지만 Firefox는 그걸 읽지 않습니다. (다만, 요즘에는 about:config 설정 페이지의 보안 탭에서 체크박스 하나로 쉽게 변경하여 따르도록 할 수 있음) GPKI 루트 인증서의 대표적인 등록 거부 사유로는 과거에 정부가 *.or.kr , *.ac.kr 등 초광범위 인증서 발급 전적이 밝혀진 바 있습니다. 그런데 단순히 그 무제한급 발급 사례 하나로 등록 시도가 막히는 것은 아니고 Mozilla 측에서 요구하는 외부 감사 결과, 인증서 폐기 목록 확인 방법(CRL), 인증서 유효성 확인 방법(OCSP) 등 까다로운 신뢰 인증 절차를 정부가 모두 제때 능히 따르지 않았기 때문에 등록이 지연되거나 거절되고 있습니다. 혹은, 제때 하였더라도 행안부 인증서와 교육부 인증서를 같은 업체로부터 감사를 받는 등 결과 그 자체가 문제가 있는 경우도 있습니다. BugZilla 내에서 이슈를 찾아보다보면 수년이 넘는 장기간에 걸쳐 등록 시도를 계속하고 있다보니 담당 공무원의 순환보직, 정권 교체로 인한 정부 조직 개편 등의 사유로 실무를 진행하는 담당자명과 소속 기관명이 연도에 따라 계속 바뀌는게 관전 포인트입니다.
타 브라우저와 달리 Firefox는 자체적인 루트 인증서 목록을 갖고 있고 TLS 연결 시 운영체제의 인증서 목록을 따르지 않습니다. 예를 들어 Windows의 경우 GPKI 인증서가 선탑재돼있지만 Firefox는 그걸 읽지 않습니다. (다만, 요즘에는 about:config 설정 페이지의 보안 탭에서 체크박스 하나로 쉽게 변경하여 따르도록 할 수 있음)
GPKI 루트 인증서의 대표적인 등록 거부 사유로는 과거에 정부가 *.or.kr , *.ac.kr 등 초광범위 인증서 발급 전적이 밝혀진 바 있습니다.
그런데 단순히 그 무제한급 발급 사례 하나로 등록 시도가 막히는 것은 아니고 Mozilla 측에서 요구하는 외부 감사 결과, 인증서 폐기 목록 확인 방법(CRL), 인증서 유효성 확인 방법(OCSP) 등 까다로운 신뢰 인증 절차를 정부가 모두 제때 능히 따르지 않았기 때문에 등록이 지연되거나 거절되고 있습니다.
혹은, 제때 하였더라도 행안부 인증서와 교육부 인증서를 같은 업체로부터 감사를 받는 등 결과 그 자체가 문제가 있는 경우도 있습니다.
BugZilla 내에서 이슈를 찾아보다보면 수년이 넘는 장기간에 걸쳐 등록 시도를 계속하고 있다보니 담당 공무원의 순환보직, 정권 교체로 인한 정부 조직 개편 등의 사유로 실무를 진행하는 담당자명과 소속 기관명이 연도에 따라 계속 바뀌는게 관전 포인트입니다.
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▲ yeobi222 24시간전 [-] 어차피 외부 대민 사이트에 자체 인증서 탑재할 계획은 없습니다. 감당 안되거든요. 다만 이게 본의아니게 크롬의존도를 엄청나게 높여버린다는거. 내부망에선 어차피 외부인증서도 검증 안되긴 매한가지고 답변달기
어차피 외부 대민 사이트에 자체 인증서 탑재할 계획은 없습니다. 감당 안되거든요. 다만 이게 본의아니게 크롬의존도를 엄청나게 높여버린다는거. 내부망에선 어차피 외부인증서도 검증 안되긴 매한가지고
개인적인 의견을 bugzilla에 달았지만 아직 갈 길이 먼 것 같네요.
과거에 있던 내용부터 차례대로 쭉 읽어봤는데 CA 인증서 감사한 곳이 2016-2017년에 감사한 곳이랑 동일하고.. 예전에 그런 문제가 있었으면 감사 업체를 진작에 교체했을법한데, 그대로 유지하는 것도 조금 당황스럽네요..
여러 노력이 있음에도 불구하고 영문 문서에는 자잘한 논리적 오류나 오타 등이 많이 보이기도 하고 인증서 자체도 표준 규정이 업데이트가 되어서 새로 만들어야할 필요가 보입니다. (CPS 문서를 자주 갱신하는 것 같아보이는데, 이정도로 업데이트할 정도면 인증서 정도는 다시 만드실 수 있을거라 봅니다.)
담당 공무원 분들도 고생이 많을 것 같지만 이미 과거에 한번 실수를 했으니 비판받는건 어쩔 수 없다고 생각합니다
▲ stypr 3일전 [-] 규정에 맞춰 매년 감사를 하고 있다곤 하는데, 웹트러스트 인증 사이트는 2023년에 머물러있네요. 2024, 2025년에 감사가 제대로 이루어졌는지 의문입니다. https://www.gpki.go.kr/pds/WebTrustAction.action CPS 문서 또한 마찬가지로 언제든지 빈번하게 바꿀 수 있다는 조항이라던지 법을 따르기 때문에 문서상에선 책임이 없다고 기재한다던지. 뭔가 애매한 부분들이 많아서 과거의 일들을 전부 무시하더라도 신뢰도가 떨어지긴 하네요. 답변달기
규정에 맞춰 매년 감사를 하고 있다곤 하는데, 웹트러스트 인증 사이트는 2023년에 머물러있네요. 2024, 2025년에 감사가 제대로 이루어졌는지 의문입니다. https://www.gpki.go.kr/pds/WebTrustAction.action CPS 문서 또한 마찬가지로 언제든지 빈번하게 바꿀 수 있다는 조항이라던지 법을 따르기 때문에 문서상에선 책임이 없다고 기재한다던지. 뭔가 애매한 부분들이 많아서 과거의 일들을 전부 무시하더라도 신뢰도가 떨어지긴 하네요.
CPS 문서 또한 마찬가지로 언제든지 빈번하게 바꿀 수 있다는 조항이라던지 법을 따르기 때문에 문서상에선 책임이 없다고 기재한다던지.
뭔가 애매한 부분들이 많아서 과거의 일들을 전부 무시하더라도 신뢰도가 떨어지긴 하네요.
▲ aigirlfriend 3일전 [-] 기초적인 밑작업도 못하는거 보니 생각보다 정부 감청 강화는 "무능해서" 제대로 못할 확률이 커보이네요 하긴 똘똘하면 공무원 하기 힘들죠 답변달기
기초적인 밑작업도 못하는거 보니 생각보다 정부 감청 강화는 "무능해서" 제대로 못할 확률이 커보이네요 하긴 똘똘하면 공무원 하기 힘들죠
▲ chickendreamtree 2일전 [-] 쟤네 왜 저리 멍청해? (x) 쟤네가 멍청이가 아닐 텐데 왜 저래? (o) 단편만 보고 멍청하네 바보네 이런 소리 하는건 아직까지 현실에서 힘숨찐을 만나 참교육을 당해본 경험이 없던지, 아니면 운이 좋아 힘숨찐을 만나본적 없던지 둘중 하나입니다 답변달기
쟤네 왜 저리 멍청해? (x) 쟤네가 멍청이가 아닐 텐데 왜 저래? (o) 단편만 보고 멍청하네 바보네 이런 소리 하는건 아직까지 현실에서 힘숨찐을 만나 참교육을 당해본 경험이 없던지, 아니면 운이 좋아 힘숨찐을 만나본적 없던지 둘중 하나입니다
쟤네 왜 저리 멍청해? (x) 쟤네가 멍청이가 아닐 텐데 왜 저래? (o)
단편만 보고 멍청하네 바보네 이런 소리 하는건
아직까지 현실에서 힘숨찐을 만나 참교육을 당해본 경험이 없던지, 아니면 운이 좋아 힘숨찐을 만나본적 없던지 둘중 하나입니다
▲ chcv0313 2일전 [-] 경솔히 그런 소리 하시는거 아닙니다 답변달기
▲ qwkjsan99 2일전 [-] 똘똘한 사람이 없는게 아니라 조직이 목줄을 죄니 그런거죠. 한두사람이 아니라 수만, 수십만이 같은 문제를 반복한다면 그건 개인의 문제가 아니라 시스템의 문제입니다. 답변달기
똘똘한 사람이 없는게 아니라 조직이 목줄을 죄니 그런거죠. 한두사람이 아니라 수만, 수십만이 같은 문제를 반복한다면 그건 개인의 문제가 아니라 시스템의 문제입니다.
▲ regentag 2일전 [-] 공무원을 안 해도 될 정도로 똘똘하신가보군요. 답변달기
공무원을 안 해도 될 정도로 똘똘하신가보군요.
과기정통부, 이탈리아와 AI·퀀텀·로봇 협력 강화…공동연구 추진
[디지털투데이 이진호 기자] 정부가 이탈리아와 인공지능(AI), 퀀텀, 로봇 등 첨단 과학기술 및 ICT 분야 협력을 강화한다.
과학기술정보통신부는 이재명 대통령의 이탈리아 국빈 방문을 계기로 12일 이탈리아 로마에서 이탈리아 대학연구부와 첨단 과학기술 및 ICT 협력 양해각서(MOU)를 체결했다.
양국은 이날 장관 간 면담을 열고 MOU를 체결했다. 이번 MOU에는 지난 1월 한-이탈리아 정상회담 당시 협력 필요성에 공감대를 형성한 핵심 미래 기술 분야가 포함됐다.
양국은 AI, 퀀텀, 로봇 등 글로벌 기술 흐름에 맞춰 공동연구와 인력 교류를 추진한다. 연구 정책을 상호 공유하고 첨단 연구시설을 공동 활용하는 등 실질적인 과학기술 협력 기반을 강화한다.
배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 이날 면담에서 한국이 호라이즌 유럽 준회원국으로 참여한 첫해 한국과 이탈리아 연구진이 15개 프로젝트를 함께 수행한 성과를 강조했다. 배 부총리는 기존 양국 공동연구가 글로벌 다자 협력 체계로 연계·확대될 수 있도록 이탈리아 측의 지속적인 관심과 지원을 요청했다.
기초과학 분야 협력도 주요 의제로 다뤄졌다. 지난해 10월 기초과학연구원(IBS)은 이탈리아 국립핵물리연구소(INFN)와 '중성미자 암흑물질센터'를 개소한 바 있다.
장관 면담에 앞서 열린 '제13차 과학기술공동위원회'에서는 양국 핵심 연구자들이 참석해 학술 및 정책 교류를 진행했다. 양국은 AI, 기후변화, 첨단바이오를 3대 중점 협력 분야로 설정했다. 한국전자통신연구원(ETRI), 한국생명공학연구원, 한국뇌연구원은 향후 이탈리아와의 연구 협력 방안을 제시했다.
배 부총리는 "오늘 체결한 MOU와 공동위에서 다진 신뢰의 모멘텀이 양국 연구자들과 기업들에 새로운 기회가 될 수 있도록 앞으로도 긴밀하게 소통하며 파트너십을 이어가겠다"고 말했다.
키워드 #과학기술정보통신부 #MOU #이탈리아 #ICT #AI #퀀텀 #로봇
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AI의 또 다른 잘못된 조언들 (orchidfiles.com)
생성형 AI가 제공하는 마케팅 조언이 실제로는 해로울 수 있다는 경험을 바탕으로 한 글. 그럴듯한 일반론과 현실 사이의 차이, 그리고 AI 조언을 무비판적으로 따를 때의 위험을 이야기함.
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▲ syate 1일전 [-] LLM을 쓰면 쓸수록, 나 자신의 콘텐츠는 어디에도 위탁할 수 없음을 여실히 느끼고 있는 요즘입니다. '비판적 수용'을 통해 LLM의 생산물이 '자료'로 활용될 수 있게 하는게 중요한 것 같아요. 공감이 되는 글입니다. 답변달기
LLM을 쓰면 쓸수록, 나 자신의 콘텐츠는 어디에도 위탁할 수 없음을 여실히 느끼고 있는 요즘입니다. '비판적 수용'을 통해 LLM의 생산물이 '자료'로 활용될 수 있게 하는게 중요한 것 같아요. 공감이 되는 글입니다.
한국전파진흥협회(RAPA)는 생성형 AI와 AI 글래스를 활용한 서비스 개발 역량을 갖춘 실무형 개발자 양성을 위해 ‘AI 글래스 개발자 아카데미’ 교육생을 모집한다고 11일 밝혔다.
AI 글래스 개발자 아카데미는 최근 확산되고 있는 AI 에이전트와 웨어러블 AI 디바이스 환경에 대응할 수 있는 실전형 교육 과정으로, 메타 AI 글래스를 활용해 음성 기반 AI 서비스와 다양한 산업 분야 활용 서비스를 직접 개발해 보는 프로젝트 중심 프로그램이다.
교육은 오는 7월20일부터 8월31일까지 약 6주간 진행되며 생성형 AI 활용 개발, AI 에이전트 구현, AI 글래스 연동 서비스 개발, 팀 프로젝트 등 실습 중심 커리큘럼으로 구성된다.
특히 교육생들은 AI 글래스를 활용한 생활·산업 문제 해결형 서비스를 기획하고 구현하는 프로젝트를 수행하게 된다.
모집 대상은 생성형 AI와 AI 글래스 기반 서비스 개발에 관심 있는 만 39세 이하 성인이며, 서류 심사를 통해 최종 30명을 선발할 예정이다.
"3초면 답변 뚝딱"…韓 상륙 메타 ‘AI 글래스’ 써보니 2026.06.04 애플, 웨어러블 혁신 재도전…애플글래스 개발 박차 2026.06.01 삼성전자, 구글 I/0서 AI 글래스 첫 공개...하반기 출시 2026.05.20 카메라 달린 메타 AI 글래스, 국내서 구매 가능...69만원부터 2026.05.19
교육생에게는 개인별 AI 글래스(Ray-Ban Meta)와 GPU 노트북이 교육 기간 동안 제공되며, 챗GPT 활용 환경 지원, 현업 전문가 멘토링, 프로젝트 중심 실습 교육 등이 제공된다.
우수 프로젝트 팀에게는 한국전파진흥협회장상이 수여되며 기업 인턴십 연계, 창업 컨설팅 등 후속 성장 지원 기회도 제공될 예정이다.
스페이스X 상장 첫날 19% 급등…임직원 4400명 백만장자
스페이스X가 나스닥 상장 첫날 공모가 135달러보다 19% 오른 161.11달러에 마감했다. 장중 시총은 2.3조달러에 육박했고, 일론 머스크 외 임직원 4400명이 백만장자가 됐다.
스페이스X가 나스닥 상장에 성공했다 [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 AI리포터] 스페이스X가 나스닥 상장 첫날 공모가보다 19% 오른 161.11달러에 마감했다. 12일(현지시간) IT매체 테크크런치에 따르면 스페이스X는 거래 시작 직후 150달러를 기록해 전날 확정한 공모가 135달러보다 약 11% 높은 수준에서 출발했다.
주가는 장중 한때 176달러까지 오르며 시가총액을 2조3000억달러 가까이 끌어올렸다. 상장 첫날 급등은 예상된 흐름이었다. 스페이스X 기업공개는 4배 초과 청약됐고, 기관투자자 상당수가 물량을 충분히 배정받지 못한 것으로 전해졌다.
적은 유통 물량도 주가를 밀어 올렸다. 공개시장에 풀린 주식은 전체의 약 4%에 그쳤고, 나머지는 초기 투자자와 임직원이 보유하고 있다.
스페이스X는 나스닥100 같은 지수의 편입 규정 변경도 이끌어냈다. 이에 따라 수개월이 아니라 며칠 안에 해당 지수에 편입될 예정이어서, 대형 기관과 펀드의 자동 매수 전부터 수요가 더 붙을 가능성이 커졌다.
개인투자자 관심도 컸다. 로빈후드는 스페이스X 상장 직후 몇 시간 동안 자사 거래 플랫폼에서 기록적인 트래픽이 발생했다고 밝혔다.
이번 상장은 벤처투자 업계에도 큰 수익을 안겼다. 파운더스펀드는 스페이스X에 6억달러를 투자해 지분 3%를 보유하고 있으며, 이 지분 가치는 공모가 135달러 기준 500억달러를 넘는 것으로 추산됐다. 앤드리슨 호로위츠의 지분 가치는 100억달러 이상, 세쿼이아의 지분 가치는 200억달러 이상으로 평가됐다.
스페이스X가 150달러에 출발하면서 창업자 일론 머스크는 세계 첫 조만장자에 올랐다. 또 스페이스X 전현직 직원 약 4400명은 백만장자가 되고, 약 400명은 1억달러 이상 자산가가 될 것으로 추산됐다.
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Show GN: Codemaru - 내 개발 인생은 어디 티어일까? (github.com/bnbong)
알고리즘 풀이, 오픈소스 활동, 꾸준함 등 여러 지표를 통해 나의 개발 인생을 게임 티어 처럼 환산해서 GitHub profile README 등에 카드 형식으로 임베드 할 수 있는 프로젝트입니다. https://github.com/bnbong/codemaru 총 8개의 티어가 존재합니다: Seed → Bronze → Silver → Gold → Platinum → Diamond → Master → Maru 이 도구는 최근 백준 온라인 저지가 서비스 종료되고 solved.ac의 티어 랭크도 더이상 올릴 수 없어지게 된 작금의 상황에서 알고리즘 뿐만 아니라 내 개발 활동 전반을 바탕으로 티어로 환산해서 보여주는 서비스가 있으면 좋겠다고 생각하여 개발하게 되었습니다. 도파민 터지는 순간 중 하나는 티어 인장질이기도 하고 달리는 도중에는 눈에 보이는 목표가 있어야 동기부여가 되기도 하니까요. 프로젝트의 이름에도 들어간 순우리말 '마루'는 산이나 지붕의 꼭대기를 의미합니다. AI 기술 발전으로 압박될지언정 개발자인 우리는 위를 바라보며 올라가야합니다. 개발자의 과업이란 궁극적으로 문제를 해결하고 가치를 제공하는 것이니까요. 또한 어떤 기술이든 인간을 위하지 않는 기술이란 없다고 생각합니다. 여러분에게 주어진 환경에, 하물며 AI가 판치는 세상에서도 '내가' 주도권을 잡기 위해서는 스스로의 개발 역량을 가꿔나가야 합니다. 그런 의미에서 제 프로젝트 코드마루가 여러분이 달리시는 동기나 목표가 되었으면 좋겠습니다. 저희 모두 마루를 향해 달려봐요!! 티어 카드는 https://codemaru.bnbong.com/ 사이트 생성기에서 티어 카드 preview와 HTML/Markdown 임베드 링크를 볼 수 있고 GitHub Actions workflow를 구성하여 원하시는 GitHub 저장소에서 self-hosting 방식으로도 임베드 할 수 있습니다. GitHub username, BOJ(solved.ac)&LeetCode 프로필 정보를 바탕으로 분석합니다. full/compact 레이아웃이 지원되며 dark/light/투명 테마가 지원됩니다. 티어 아이콘에는 멋드러진 애니메이션이 재생됩니다. 새로운 테마 추가를 계획 중이며, PR/Issue/피드백 모두 환영합니다! 저는 골드 티어로 나왔습니다.
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https://github.com/bnbong/codemaru
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KPMG, AI 활용 사례 보고서, 허위 정보 무더기 포함…AI 환각 때문
[디지털투데이 황치규 기자]KPMG가 발간한 AI 활용 보고서에 AI 환각(hallucination)에 기반한 허위 사례들이 다수 포함된 것으로 확인됐다고 파이낸셜타임스(FT)가 12일(현지시간) 보도했다.
보도에 따르면 KPMG '에이전틱 AI 시대 탁월성 재정의(Redefining excellence in the age of agentic AI)' 보고서는 스위스 은행 UBS, 영국 국민보건서비스(NHS), 스위스 연방철도(SBB), 런던 교통공사(Transport for London) 등의 AI 도입 사례를 허위로 작성했다.
구체적으로 보고서는 UBS가 "마이크로소프트와 공동 개발한 플랫폼에서 투자 자문, 리스크 관리, 컴플라이언스 모니터링에 AI 에이전트를 통합 운영한다"고 했지만 UBS 대변인은 이에 대해 "사실과 다르다"고 밝혔다. SBB와 런던 교통공사도 각각 관련 주장이 "정확하지 않다"고 지적했다.
이같은 오류들은 AI 탐지 연구 기관 GPT제로(GPTZero)가 먼저 확인하고 FT도 검증했다.
KPMG는 관련 조사 중 웹사이트에서 보고서를 삭제했다. 하지만 KPMG 보고서는 이미 여러 매체들에서 인용 보도됐다. KPMG 대변인은 "콘텐츠 정확성과 무결성을 중시하며 책임 있는 AI 사용 지침을 따르도록 하고 있다"고 밝혔다.
GPT제로 CEO 에드워드 티안은 대형 회계법인들이 내놓는 오류 투성이 보고서가 "정보의 토양을 오염시킨다"며 "신뢰도 높은 기관들 허위 정보가 2차 환각 위험을 키운다"고 경고했다.
지난달 EY도 가짜 각주 등 오류가 발견돼 연구를 철회한 바 있다.
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한국방송광고진흥공사(코바코)는 ‘2026 북중미 월드컵’ 광고 판매에서 대한민국 대표팀의 첫 경기인 체코전 광고를 약 60억 원 규모로 완판했으며, 총 34억 원 규모의 가상광고도 조기 완판했다고 11일 밝혔다.
코바코는 최초 판매 목표를 KBS가 월드컵 중계권 확보에 투입한 약 140억 원을 웃도는 수준으로 설정했으며, 현재 해당 목표를 초과 달성했다.
전체 판매 규모는 대회 종료 후 최종 집계할 예정이다. 중계 확정 이후 개막까지 준비 기간이 50여 일에 불과했다는 점을 감안하면 이번 성과는 대형 스포츠 이벤트 광고 판매에서 코바코의 역량과 노하우가 다시 확인된 사례로 평가된다.
월드컵 D-1...KT, 광화문 통신 트래픽 폭주 이렇게 막는다 2026.06.11 맥주캔에 손흥민·이강인 사인이?…'카스 월드컵 팝업' 가보니 2026.06.11 "같이 보고, 응원하자"...네이버 '치지직', 북중미 월드컵 전경기 생중계 2026.06.11 방미통위, 북중미 월드컵 경기 골고루 중계해야 2026.06.10
신규 광고주 유입도 늘었다. 그동안 지상파 광고 집행 비중이 낮았거나 집행 경험이 거의 없던 광고주들이 월드컵을 계기로 새롭게 참여했다.
오철현 코바코 영업본부장은 “남은 대회 기간에도 대한민국 대표팀 경기 일정과 토너먼트 진출 가능성에 맞춰 광고주 수요에 적극 대응하겠다”며 “빅이벤트를 단기간에 완수한 노하우를 표준화하여 차기 빅이벤트에 적용할 수 있도록 시스템을 고도화하겠다”고 말했다.
스페이스X 직접 안 사도 효율 투자 방법은 있다
스페이스X 상장 뒤 개인투자자는 ETF와 펀드로도 간접 투자할 수 있다. 다만 지수 편입 시점은 다르고, 액티브펀드는 비중 희석과 변동성 위험이 있다.
스페이스X가 나스닥 상장에 성공했다 [사진: Reve AI]
[디지털투데이 추현우 기자] 스페이스X 기업공개(IPO) 이후 개인투자자가 공모주를 직접 사지 않아도 ETF와 뮤추얼펀드로 간접 투자할 수 있다는 현실적인 조언이 나왔다. 12일(현지시간) 경제매체 CNBC에 따르면 일부 지수 추종 펀드는 상장 후 며칠 안에 스페이스X를 편입할 수 있고, 일부 액티브펀드는 이미 상장 전 지분을 담고 있다.
스페이스X가 주당 135달러에 상장하면 기업가치는 약 1조8000억달러로 평가된다. 미국 시가총액 7위 규모다. 다만 전문가들은 IPO 직후 개별 종목을 직접 사는 방식은 일반 투자자에게 변동성이 크고, 분산투자 효과도 떨어진다고 지적했다.
지수펀드 투자자는 편입 시점이 다를 뿐 비교적 이른 시점에 스페이스X를 보유할 수 있다. 러셀 미국 지수는 스페이스X 같은 초대형주를 상장 후 5거래일 뒤 편입할 수 있다. FTSE, CRSP도 같은 일정이 적용된다. MSCI는 10거래일, 나스닥100은 시가총액 상위 40위 안에 들면 15거래일 뒤 편입할 수 있다. 러셀1000이나 CRSP 미국 토털 주식시장 지수를 추종하는 펀드가 이런 사례다.
S&P500 편입은 더 늦어질 수 있다. S&P다우존스는 상장 후 최소 12개월이 지나야 하고, 최근 분기와 최근 4개 분기 합산 기준으로 흑자를 내야 한다. 제이 리터 플로리다대 IPO 이니셔티브 책임자는 스페이스X가 수익성 요건 때문에 수년간 S&P500에 들어가지 못할 수 있다고 봤다. 다만 S&P 토털마켓 지수는 5거래일 뒤 편입이 가능하다.
일부 지수 사업자는 올해 초대형 IPO를 더 빨리 편입하도록 규정을 완화했다. 이에 대해 엘리자베스 워런 상원의원은 투자자 보호 우려를 제기했다. 워런 의원은 인덱스펀드 투자자 의사와 무관하게 수십억달러 규모의 스페이스X 주식이 자동 매수될 수 있다고 지적했다.
액티브펀드는 지수 편입을 기다리지 않고 스페이스X 비중을 반영할 수 있다. 6월 1일 기준 8개 액티브펀드가 순자산의 10%를 넘는 스페이스X 비중을 보유했다. 배런 파트너스 펀드는 자산의 37%를 스페이스X에 투자했다. 다만 자금이 몰리면 스페이스X 비중이 희석될 수 있고, 주가 변동에도 더 취약할 수 있다.
직접 매수는 가장 저렴하고 직접적인 방법이지만 위험도 크다. 제이 리터는 스페이스X IPO가 첫날 급등한 뒤 이후 1년과 3년 동안 시장 수익률을 밑돌 가능성이 크다고 봤다. 기업가치가 이미 높아 큰 폭의 추가 상승 가능성도 낮다고 평가했다. 반면 개별 종목은 손실을 다른 투자 이익과 상계하는 절세 전략에 활용할 수 있다고 설명했다.
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“그냥 ChatGPT에 업로드하면 되는 거 아니에요?” (correresmidestino.com)
프리랜서 번역은 문서를 AI에 넣는 단순 변환이 아니라, 문맥 이해 , 현지화, 용어 조사, 일관성 확인이 필요한 전문 작업임 ChatGPT는 번역 문서를 출력할 수 있지만, 서식 문제 가 생길 수 있고 번역 품질도 의심스러울 수 있음 AI는 맞춤법 확인, 문장 수정 제안, 스타일 가이드 점검, 전문 용어 추출 같은 도구 로 쓸 수 있으나 모든 결과를 재확인해야 함 AI는 약어와 조직명을 지어내고, 문장 전체를 빠뜨리고, 제공된 용어를 무시하고, 핵심을 놓칠 수 있어 계속 코칭 이 필요함 AI가 존재한다는 이유만으로 번역가·작가·편집자 같은 전문가의 보수가 낮아져서는 안 되며, AI를 남의 일에는 충분하다고 보면서 자기 업무에는 불안정하다고 보는 모순이 드러남 헬스장에서 시작된 질문 매주 화요일 저녁 복싱과 “body sculpt” 수업을 연달아 듣지만, 어느 날 오후 4시부터 세 건의 번역 의뢰가 들어오고 모두 다음 날 아침 마감이라 두 번째 수업을 취소함 수업을 떠나는 이유를 묻는 사람에게 프리랜서 번역가이고 다음 날 아침까지 세 건의 마감 이 있다고 답함 상대는 “문서를 ChatGPT에 업로드하면 되지 않느냐”고 묻고, 번역 업무가 그렇게 작동하지 않는다는 답이 이어짐 번역은 문법적으로 맞는 문장 변환이 아님 ChatGPT는 기술적으로 번역된 문서를 뱉어낼 수 있지만, 먼저 서식 문제 가 생길 수 있음 더 중요한 문제는 번역 품질이 의심스러울 수 있다는 점임 번역은 한 인간이 말하려는 것을 다른 인간이 이해할 수 있도록 옮기는 작업이며, 문법적으로 맞는 다른 언어 문장을 만드는 일에 그치지 않음 번역가는 원문 메시지가 자연스럽고 의미 있게 전달되도록 적응 , 현지화, 표현 선택을 수행함 전문 용어를 조사하고 문서 전체에서 용어가 일관되도록 확인하는 작업도 번역 업무에 들어감 AI는 대체자가 아니라 도구임 AI는 일을 대신할 수 없지만, 유리하게 활용할 수 있는 도구가 될 수 있음 15년 전 번역을 시작했을 때도 Google Translate에 까다로운 문장을 넣어 다른 표현 방식을 참고했고, 이후 DeepL도 같은 방식으로 활용함 전문가들은 도구를 쓰며, 회계사가 Excel 수식을 쓰고 관리자가 PowerPoint 서식을 활용하고 식당이 유행하는 레시피를 검색하는 것과 같은 범주임 이 문서 자체는 직접 작성됐지만, 맞춤법 검사는 Antidote로 할 수 있고 Claude의 의견을 물어 유용한 제안이 있으면 반영할 수 있음 문단 삭제나 문장 명확화처럼 똑똑한 제안은 받아들일 수 있지만, 최종 판단은 사람이 수행함 실제 활용 사례와 한계 한 고객사는 인용문 서식과 각주 삽입 방식까지 정한 500쪽짜리 스타일 가이드 여러 개를 갖고 있음 ChatGPT에 스타일 가이드를 넣어 최종 점검에 활용하면 규칙 위반을 어느 정도 표시할 수 있음 AI로 참고 문서에서 전문 용어를 추출하고 자체 용어집을 만들 수 있으며, 이 방식은 Ctrl+F보다 빠르고 덜 답답함 모든 AI 결과는 두 번, 세 번 확인해야 하며, AI 활용은 마법 버튼 이 아니라 다른 작업 방식임 AI는 약어와 조직명을 지어내고, 문장 전체를 번역하지 않고, 제공된 용어를 반복적으로 요구하지 않으면 무시하고, 때로는 핵심을 완전히 놓침 보수와 신뢰성의 모순 AI가 존재한다는 이유만으로 번역가, 작가, 편집자, 기타 전문가의 보수가 낮아져서는 안 됨 망치를 쓰는 지붕 수리공에게 맨손으로 일하지 않는다는 이유로 덜 지불하지 않는 것과 같은 논리임 상대는 “AI는 항상 더 좋아지고 있다”고 말했지만, 자신의 업무에서 AI를 많이 쓰느냐는 질문에는 신뢰성이 충분하지 않아 쓸 수 없다고 답함 상대의 직함은 인사 및 기업 서비스 담당 Director General이며, 현재 Workforce Planning and Resources Management 대행 직책을 맡고 있음 AI는 남의 일에는 충분해 보이지만 자기 업무에는 충분히 신뢰할 수 없다는 식으로 받아들여질 때, 전문 업무의 가치가 쉽게 과소평가됨
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▲ GN⁺ 19분전 [-] Hacker News 의견들 결말이 정말 강한 포인트임. 대부분은 두 가지에 동의하는 듯함: AI는 내가 못 하는 일 에는 큰 축복이고, 내 전문 분야가 아니면 결과물의 결함을 보기 어렵고 인간에게 돈 내고 기다릴 필요도 줄어듦 반대로 AI는 나를 대체하기엔 형편없다 고 봄. 내 기술 수준은 너무 높아서, 내가 돈 받고 하는 일의 90%를 대체할 정도로 좋아질 가능성은 거의 이론적인 수준이고 기껏해야 도구라는 것 그래서 나는 의료 질문에 AI를 쓰고 의사는 소프트웨어 작성에 AI를 쓰며, 서로 상대가 얻는 품질을 보고 씩 웃게 됨 흥미로운 세 번째 부류가 생기고 있음. 품질 문제를 인정하면서도, 결과물에 AI를 더 적용 하면 해결할 수 있다고 믿는 사람들임 예를 들어 수많은 “에이전트”를 띄워 보안 책임자나 품질 책임자 같은 성격을 부여함. 사실상 보안 검토나 품질 점검을 위한 LLM 세션을 여는 불필요하게 복잡하고 예측 불가능한 방식임 또 자기 앱에 버그가 가득하다는 걸 알면서도, 버그가 나타날 때마다 AI가 고치게 하면 된다고 여기는 사람들도 있음. 이들은 아직 보안 침해나 데이터 손실 버그를 겪지 않았고, Claude가 가운데 정렬 안 된 div를 고치거나 가끔 뜨는 오류 코드를 처리하는 정도로만 생각함 잘 표현했음. 모두가 AI는 자기 일을 못 한다 고 생각하니, 결국 AI는 다른 사람의 일을 하게 됨 아직 어떻게 정식화해야 할지는 모르겠지만, Peter Principle이나 Gell-Mann 효과의 AI 관련 따름정리 같은 게 있어 보임. “AI는 사용자의 무능 수준까지 상승한다”거나, “AI 출력에 대한 확신은 그것을 검증할 능력에 반비례한다” 정도일 수 있음 정말 대부분의 사람이 자기 핵심 고급 기술을 시간의 90% 동안 쓰고 있을까? 다른 사람들은 어떻게 느끼는지 궁금함 나는 지적으로 demanding하다고 여겨지는 교수 이고, NLP/AI 연구를 함. AI가 가까운 미래에 내 핵심 지적 업무를 대체하리라고 보지는 않지만, 그 핵심 업무가 내 시간의 10%도 차지하지 않는다고 봄 대부분은 관료적 보고서 작성, 연구비 신청서 작성과 다듬기, 시험과 과제 채점, 포스터 설계, 특정 연도의 강의 일정 계획, 슬라이드용 그림 만들기, 과제와 시험 작성, 강의 조율 회의 참석 같은 일들임. 이런 것들은 자동화 가능하거나 그래야 함 같은 강의를 몇 번째 반복해서 가르치는 것도 객관적으로는 자동화 가능할 것임. 동기부여에 얽힌 인간적 요인 때문에 계속 하게 될 뿐, 인간이 하는 강의가 지적으로 우월해서는 아닐 가능성이 큼 일반 원칙처럼 보임. AI가 나보다 잘하면 쓰고, 못하면 안 씀 최첨단 모델이 좋아질 때마다 AI 회의론자들이 갑자기 신봉자로 바뀌는 물결을 봄. “작년엔 AI가 코딩을 못 했는데, 지금은 모든 데 쓴다!” 같은 말을 함 흥미로운 건, 그 말을 한 사람의 코딩 실력이 전환 시점의 Claude Opus 4.5 또는 당시 최첨단 수준이라는 걸 알게 된다는 점임 한편 나머지는 기사 속 사람처럼 AI를 단순한 도구로 계속 씀. 컴퓨터가 나보다 프로그래밍을 잘하게 되어 나도 전환하는 데 얼마나 걸릴지 궁금함 내가 해야 하는 일을 AI가 실제로 나보다 훨씬 잘한다고 생각하는 사람이 나뿐인 느낌임. 최신 세대 모델 때문이 아니라 몇 년 전부터 그렇게 느꼈음 지금 단계에서 내가 AI와 제대로 경쟁할 수 있는 일이 하나라도 떠오르지 않음. 내가 실력이 부족한 건지, 다른 사람들이 과신하는 건지 모르겠음. 나처럼 느끼는 사람들은 아마 큰 소리로 말하지 않는 것일 수도 있음 번역 얘기로 살짝 새자면, The Master and Margarita 를 두 번역본으로 읽었음. 첫 번째는 너무 지루해서 1장 끝나기 전에 멈출 수밖에 없었고, 번역자 이름도 찾지 못했지만 러시아식 별명을 전부 번역해놓은 판이었음 계속 “homeless”라는 남자 얘기를 해서 그냥 나쁜 책이라고 생각하고 몇 년간 무시했음. 왜 이 책이 그렇게 화제인지 이해하지 못했음 그러다 Diana Burgin과 Katherine Tiernan O'Connor의 번역을 우연히 봤고, 러시아어는 모르지만 이 정도면 최고에 가깝다고 봄. 정말 엄청난 작업이었음 Yevgeny Zamyatin의 We 기계번역에서도 같은 효과를 볼 수 있음. 정부를 “United State”라고 옮기면 “United States”와 쉽게 헷갈리지만, “One State”라고 옮긴 번역이 훨씬 나았음 20대 초반에 Astérix 만화가 원래 프랑스어로 쓰인 뒤 번역된 것임을 알고 충격받았던 기억이 아직도 선명함. 드루이드 이름을 영어로 Getafix처럼 만들어내다니, incroyable 진짜 사람이 쓴 글인데 em dash 가 가득함. AI 때문이 아니라, 문장이 자연스럽게 흐르도록 다듬는 대신 사람이 em dash에 기대어 쓴 거라니 거의 눈물이 날 정도임 첫 문장: “In my Ottawa life, every Tuesday evening, I take two gym classes back to back—boxing and the pompously named “body sculpt,” which makes me discover muscles I didn’t know I had.” 이 em dash는 실제로 말할 때의 리듬과 맞음. “매주 화요일에 수업 두 개를 연달아 들어, 복싱이랑 ‘body sculpt’. 이름 이상하지”라고 말할 것임 문장의 일부 흐름이 어색하긴 하지만 em dash 때문은 아님. 문법주의자들은 추가 단어 없이 별도 문장으로 만들 수 없고, 이런저런 이유로 쉼표로 잇는 것도 안 된다고 할 수 있음. 그래서 em dash가 있는 것 문장을 다시 쓰면 더 자연스러워지는 게 아니라 덜 자연스러워질 가능성이 큼 더 많은 사람이 전문 번역가 를 가볍게라도 접해봤으면 좋겠음. 인류에서 매우 작지만 깊이 중요한 집단이고, 적어도 수천 년 동안 그래 왔음. 앞으로도 계속 그럴 것임 문장을 쓸 때, 무엇보다 먼저 하는 첫 규칙은 요소를 재배열해서 em dash를 없앨 수 있는지 확인하는 것임 업데이트: 분명하지 않을까 봐 덧붙이면, 미안함. 참을 수 없었음 em dash는 실제로 아주 좋고, 특히 미국 밖의 비기술 글쓰기에서는 표준적인 문체 선택 임 영어가 모국어가 아님. 그리고 em dash를 좋아함. 이게 내 최악의 죄라면 뭐 어쩔 수 없음 2024년에 ChatGPT가 대학원 수준 수학을 도울 수 있다고 하면 비웃음당했겠지만, 올해는 AI 모델이 단순한 프롬프트로 이전에 풀리지 않았던 Erdos 문제 를 풀고 있음 인간 지능과 AI 사이에 어떤 근본 장벽이 있어서 AI가 인간이 할 수 있는 많은 일을 절대 못 한다고 상상하는 건 어리석어 보임. 의도 추론, 감정 파악, 문화적 가치 반영 등 인간은 할 수 있지만 AI는 못 한다고 드는 것들도 충분한 맥락이 주어지면 지금 AI가 할 수 있음 더 중요하게는 그런 일들이 인간 두개골 안에서만 일어나는 마법이 아니라 정보 처리 의 산물이라는 점임. 컴퓨터가 잘하게 만들기 어려웠던 종류의 정보 처리일 뿐이고, 지금까지는 AI가 계속 나아지는 것처럼 보임 인간의 특별한 가치가 유용한 작업 수행 능력에 붙어 있지 않다는 데는 전적으로 동의함. 하지만 AI 모델의 능력을 부정하는 건 많은 사람이 저지르는 흔한 실수처럼 보이고, 안타깝게도 현실은 그들이 감정적으로 준비하기 전에 따라잡음 “충분한 맥락이 주어지면”이라는 문장에서 맥락 을 “달러”로 바꿔도 된다는 점은 짚을 만함. 이런 인상적인 성과 상당수가 거기서 나오는 듯함 늘 그렇듯, 최근 돌파구가 모두 “더 많이 생각하기” 계열로 보이기 때문에 모델이 더 좋아지면서도 더 싸질지는 불분명함. 번역의 경우에는 결과물 단가 기대치를 생각하면 “더 많이 생각하는” LLM이 도움이 될지 꽤 의심스러움 동의하지만, 뇌 , 특히 인간의 뇌가 엄청나게 크다는 점과 개별 토큰이 개별적인 아주 작은 근육 경련보다 훨씬 많은 의미를 담는다는 점은 기억할 만함 그래서 극도로 원시적인 “인지”조차 실제보다 훨씬 많은 일을 하는 것처럼 보일 수 있음 “2024년에 ChatGPT가 대학원 수준 수학을 도울 수 있다고 하면 비웃음당했겠지만, 올해는 AI 모델이 단순한 프롬프트로 이전에 풀리지 않았던 Erdos 문제를 풀고 있음”이라면, 궁금한데 수학 대학원 학위 가 있음? 맞음. 마치 AI가 영원히 LLM에만 머물고, 현재 상태 평가, 동적 다음 상태 예측, 인과 추론, 객체 영속성 등을 포함하는 세계 모델을 개발하지 않을 거라고 생각하는 듯함 나는 AI 업계에 있지 않지만, 분명 이쪽 연구와 작업이 많이 진행 중일 거라고 봄 솔직히 Fable 이 꽤 겁나게 했음. 실제 코딩이 아니라 다른 측면에서 또 한 번 큰 도약임 “구현은 네가 하고, 메타 작업과 방향 조정은 내가 한다”는 상태에는 꽤 편했는데, 이제는 방향 조정도 필요 없고 메타 작업도 필요 없음. 백로그가 여기 있으니 끝나면 알려줘, 나는 검토와 다듬기가 필요할 때까지 풀밭이나 만지고 오면 되나 싶음. 아마 내일쯤? 2023년쯤 코딩 에이전트가 이슈를 더듬거리며 해결하는 걸 처음 보고 “이건 큰일이다”라고 느꼈던 때가 떠오름. 초기 GPT가 실제로 그럭저럭 먹히는 농담을 만들기 시작했을 때도 비슷했음 고전적인 “greentext 만들어줘”의 최신판을 써보면: 나는 시니어 소프트웨어 엔지니어, 티켓이 실제로 구현되도록 책임짐, 가끔 IDE를 열고 직접 코드도 씀, 어느 날 IDE를 열었더니 티켓이 이미 닫혀 있음, 에이전트가 밤새 처리함, 방향 조정도 리뷰 메모도 할 일도 없음, distress.jpg, 매니저에게 뭘 해야 하냐고 묻자 “고수준 아키텍처에 집중해”라고 함, “무슨 고수준 아키텍처요?”라고 묻자 “모르지, 네가 시니어 엔지니어잖아”라고 함, rage.jpg, 퇴사, 프롬프트 엔지니어가 됨, 간단하게 뭘 만들지 말하면 됨, 첫날 프롬프트를 쓰려고 앉았더니 AI가 이미 써놨음 필자가 AI보다 번역을 더 잘한다는 데는 의심이 없지만, AI 번역이 너무 좋아져서 번역 일이 얼마나 더 남을지, 혹은 결국 감수 작업 중심이 될지 모르겠음 예를 들어 Lawrence Ellsworth 번역의 The Three Musketeers를 최근 아주 재미있게 읽었음. 프랑스어를 말하거나 읽지는 못하지만, Ellsworth의 번역은 그 작품의 더 정확한 번역 중 하나로 여겨진다고 이해함 궁금해서 원문 프랑스어판 The Three Musketeers를 Claude Fable에 넣고, 정확하게 번역하되 원문의 유쾌한 톤을 유지하고 아무것도 검열하지 말라고 했음. 전체를 읽진 않았지만, 몇몇 장을 Ellsworth 번역과 Fable 번역으로 비교했음 솔직히 놀랄 만큼 비슷했음. 내가 보기에는 Ellsworth 번역과 Fable 번역 사이에 실질적으로 다른 점이 없었음. Ellsworth 번역의 문장이 조금 더 낫다고는 생각하지만, Fable 쪽 문장도 완전히 읽을 만했음 다시 말하지만 나는 프랑스어를 모르니 확신할 수는 없지만, Fable 버전을 읽었어도 Ellsworth 버전과 크게 다른 경험을 했을 것 같지는 않음 다만 이건 어느 정도 자기충족적일 가능성이 높음. Fable이 Ellsworth 번역으로 학습됐고 그래서 아주 직접적으로 베꼈을 수 있음. 영어 외 언어를 모르기 때문에 함정이 있음. 번역 정확도를 비교하려면 다른 번역과 비교해야 하는데, 다른 번역이 있으면 결과에 영향을 줄 가능성이 크고, 번역이 없으면 감수할 방법이 없음 그래도 후속작들은 Ellsworth 번역으로 계속 읽을 생각임. 그쪽이 더 정본처럼 느껴지고, 문장도 조금 더 낫다고 보기 때문임 이건 좋은 테스트가 아님. Claude의 학습 데이터에는 거의 확실히 The Three Musketeers의 여러 번역본 이 들어 있음 “AI 번역이 너무 좋아졌다”고 하면서 “영어 외 언어를 모른다”고 한다면, 이 판단을 내릴 자격이 전혀 없음 게다가 스스로 테스트가 완전히 쓸모없을 정도로 결함이 있음을 인정하면서도 품질에 대해 거창한 말을 하고 있음 Ellsworth 번역은 말뭉치에 들어 있을 가능성이 매우 큼. 사실상 Claude에게 그걸 토해내라 고 지시한 셈임 LLM들은 유명한 책들을 모두 암기하고 있음. 유도하면 거의 단어 단위로 암송하게 만들 수 있음 번역 작품을 자주 읽고 가끔 기계번역 도 읽는 입장에서, 기계번역은 별로임. 본인도 인정하듯이 결과가 크게 편향됐음 번역은 어려움. 특정 언어에서 온 번역을 자주 읽어보면 기계번역 특유의 냄새가 있는데, 설명하긴 어렵지만 분명 있음. 좋은 번역은 기계번역보다 훨씬 위에 있음 최신 LLM이 번역 능력을 더 잘 가질 수는 있겠지만, 현재 전반적으로는 대체로 형편없음. 아주 짧은 글에는 괜찮을 수 있어도 긴 콘텐츠에는 절대 아님 핵심은 전체 번역본이 ChatGPT의 학습 집합에 들어 있었다는 점임. 회상 은 기계학습에서 꽤 해결된 문제임 어제 출간된 프랑스 소설은 얼마나 잘 번역할까? 원작 소설도 번역본도 아직 학습 집합에 없거나, 번역본 자체가 존재하지 않을 수도 있음 이번 주말에 슬로베니아어로 쓴 편지를 ChatGPT에 번역해보라고 했는데, 전반적 요지는 맞췄지만 뉘앙스를 많이 놓쳤음. 동의어 선택 하나로 많은 정보를 전달하는 작은 어조의 장치들을 완전히 놓쳤음 흥미로운 관점임. 번역은 내가 듣기로 (a) AI 때문에 가장 먼저 일을 잃는 직업 중 하나이고, (b) LLM과 AI 생성 예술에 회의적인 사람들이 “허용 가능한” AI 예시로 자주 드는 분야임 그런 사람 중 하나로서, 여기엔 뉘앙스가 있다고 봄. 자기 자신을 위해 번역 할 때 AI는 훌륭함 하지만 다른 사람을 위해 번역할 때는 더 많은 주의와 인간 판단이 필요함. 특히 사용 설명서처럼 나쁜 표현 때문에 누군가 다칠 수 있는 경우에는 더 그렇다 번역가에도 종류가 있음. 법률/비즈니스 문서 번역은 영화/책/게임 번역과 완전히 다름 적어도 원문이 영어인 경우, LLM이 우리나라에서 전통적으로 출판되는 평균 소설 번역보다 더 잘한다고 자신 있게 말할 수 있음. 자막 영화 볼 때마다 눈에 띄게 틀린 대사가 항상 있음 번역가들은 LLM 이전에도 이미 10년 전쯤부터 DeepL 같은 기계번역 때문에 일을 잃기 시작했음. 제안은 계속 받아도 보수가 내려가면서 그때 이미 번역가로 생계를 꾸리기 더 어려워졌음 예를 들어 웹페이지를 읽기 위해 번역하는 건 충분히 허용 가능하지만, 전문적으로 출판하고 싶은 수준은 아님 빠른 문자나 이메일에서는 오타와 문법 실수가 큰일이 아니지만, 광고 문구, 이력서, 의약품 라벨 같은 출판물에 오타가 있으면 매우 나빠 보이는 것과 개념적으로 비슷함 모든 번역이 같지는 않음. 문학 번역 은 그 자체로 예술 작품인 경우가 많고, 그것을 자동화하는 건 숙제나 헬스장에서 역기 들기를 자동화하는 것처럼 요지를 완전히 놓치는 일임 최신 수준이 어떤지는 잘 모르지만, 토스터 설명서나 일반적인 문구 번역은 곧 자동화될 수 있다는 쪽은 납득함 내 글을 여기서 논의하고 있다는 걸 방금 알게 돼서 당연히 와야 했음 시간을 내서 글을 읽어줬으니 나도 스레드를 제대로 읽어보려 함. 읽는 걸 정말 좋아하고, AI에 대해 어떻게 생각하는지도 궁금함 기사 속 일화는 실제임. 직함만 바꿨음 AI에 대해 “이건 분명 나한테 영향 없겠지”에서 “AI는 멍청해”로 갔다가, 사실 멍청한 건 나였고 프롬프트를 어떻게 써야 하는지 몰랐다는 걸 깨달았음. 지금은 어떻게 내게 유용하게 만들까 단계에 있음 그래도 고용주, 고객, 그리고 세상 전체가 이것이 마법 버튼이 아님 을 깨닫길 바라고 있음 얼마나 불안정할 수 있는지 미칠 지경임. 물론 무슨 말이었는지 대략 알려주는 의미에서는 번역할 수 있음. 하지만 그게 좋은 번역이라는 뜻은 아님. 예시는 백만 개도 들 수 있음 지금까지 입장 변화를 보면, 내년 안에 “아차, 이게 훨씬 짧은 시간에 나만큼 잘하네?” 단계에 도달할 수도 있다고 생각함? 순수 코딩에서는 나에게 그런 일이 일어났음. 절대 가능하지 않을 거라고 생각했던 일임 불안정성은 일시적인 초기 단계일 수도 있어 보임 궁금해서 이 스레드를 보기 몇 분 전에 읽던 프랑스어 기사를 ChatGPT에 붙여 넣고 영어로 번역해달라고 했음. 기능적으로는 분명 쓸 만했고, 내가 모르는 언어의 기사를 번역하는 데 쓰는 걸 주저하지는 않겠음 하지만 전문가 수준 은 아니었음. 프랑스어 문법을 잘못 번역한 부분이 몇 군데 있었고, 문장도 사무적이었음. 각 문장을 문자 그대로 옮기는 대신 원래 영어로 쓰인 기사처럼 흐르게 만드는 노력은 없었음 이런 식으로 쓰인 기사를 읽겠냐고 하면, 짧은 글은 읽겠음. 소설은 절대 아님 많은 전문 작업이 의뢰자가 비전문 작업 으로도 충분히 만족할 상황에서 이뤄진다는 게 문제라고 봄 예술적인 번역이 설 자리는 항상 있겠지만, 급한 번역이 설 자리도 있음 LLM이 사용자가 적은 언어 의 번역가를 대체할 수 있을 것 같지는 않음 동유럽 언어 두 개 사이를 번역하는 사람을 아는데, 어떤 일은 전문 사전이 필요함. 그런 경우 LLM을 쓰면 매우 신뢰하기 어렵고, 처음부터 제대로 하는 것보다 확인하고 고치는 데 더 많은 노력이 들 것임 게다가 미국 기술 기업들이 “겨우” 600만 명이 쓰는 언어로 LLM을 학습시키고 있을지도 매우 의심스러움 오락물 쪽으로 가도, 동유럽에서 불법 복제 영화의 코맹맹이 단조로운 번역이나 기계번역된 게임을 보며 자란 사람이라면 그것들이 경험을 얼마나 깎아먹는지 잘 앎. 물론 “AI가 더 잘할 수 있다”고 할 수는 있지만, 일관성을 유지하고 문화적 뉘앙스와 관용구 등을 포착할 수 있을까? 구어 전용 언어 에서는 더더욱 그럴 것임 “헬스장 옷을 입으면 우리는 대체로 다 비슷해 보인다” 내 뇌가 필자와 다르게 작동하는 건지 모르겠지만, 이 문장에 놀랐음. 헬스복은 나에게 인식에 영향을 주지 않음. 얼굴, 몸, 자세가 중요하고 옷은 별로 들어오지 않음. 내게는 너무 말이 안 돼서 의심스러울 정도임 인간 중심 관점에서 슬픈 건 누군지 알아보지 못하는 게 아니라, 아마 다시 만날 일이 없으니 그럴 가치가 없다고 여기는 것임. 공동체가 없는 상태임. 공동체와 사람 사이의 대인 관계는 여전히 우리가 소중히 여기는 것들임 내가 그 글을 썼음. 나는 실제 사람임 그리고 내가 상호작용하지 않는 사람을 알아보는 데 정말 형편없음. 거울 앞에 검은 레깅스를 입은 50명이 있다고 상상해보면 됨 답변달기
Hacker News 의견들 결말이 정말 강한 포인트임. 대부분은 두 가지에 동의하는 듯함: AI는 내가 못 하는 일 에는 큰 축복이고, 내 전문 분야가 아니면 결과물의 결함을 보기 어렵고 인간에게 돈 내고 기다릴 필요도 줄어듦 반대로 AI는 나를 대체하기엔 형편없다 고 봄. 내 기술 수준은 너무 높아서, 내가 돈 받고 하는 일의 90%를 대체할 정도로 좋아질 가능성은 거의 이론적인 수준이고 기껏해야 도구라는 것 그래서 나는 의료 질문에 AI를 쓰고 의사는 소프트웨어 작성에 AI를 쓰며, 서로 상대가 얻는 품질을 보고 씩 웃게 됨 흥미로운 세 번째 부류가 생기고 있음. 품질 문제를 인정하면서도, 결과물에 AI를 더 적용 하면 해결할 수 있다고 믿는 사람들임 예를 들어 수많은 “에이전트”를 띄워 보안 책임자나 품질 책임자 같은 성격을 부여함. 사실상 보안 검토나 품질 점검을 위한 LLM 세션을 여는 불필요하게 복잡하고 예측 불가능한 방식임 또 자기 앱에 버그가 가득하다는 걸 알면서도, 버그가 나타날 때마다 AI가 고치게 하면 된다고 여기는 사람들도 있음. 이들은 아직 보안 침해나 데이터 손실 버그를 겪지 않았고, Claude가 가운데 정렬 안 된 div를 고치거나 가끔 뜨는 오류 코드를 처리하는 정도로만 생각함 잘 표현했음. 모두가 AI는 자기 일을 못 한다 고 생각하니, 결국 AI는 다른 사람의 일을 하게 됨 아직 어떻게 정식화해야 할지는 모르겠지만, Peter Principle이나 Gell-Mann 효과의 AI 관련 따름정리 같은 게 있어 보임. “AI는 사용자의 무능 수준까지 상승한다”거나, “AI 출력에 대한 확신은 그것을 검증할 능력에 반비례한다” 정도일 수 있음 정말 대부분의 사람이 자기 핵심 고급 기술을 시간의 90% 동안 쓰고 있을까? 다른 사람들은 어떻게 느끼는지 궁금함 나는 지적으로 demanding하다고 여겨지는 교수 이고, NLP/AI 연구를 함. AI가 가까운 미래에 내 핵심 지적 업무를 대체하리라고 보지는 않지만, 그 핵심 업무가 내 시간의 10%도 차지하지 않는다고 봄 대부분은 관료적 보고서 작성, 연구비 신청서 작성과 다듬기, 시험과 과제 채점, 포스터 설계, 특정 연도의 강의 일정 계획, 슬라이드용 그림 만들기, 과제와 시험 작성, 강의 조율 회의 참석 같은 일들임. 이런 것들은 자동화 가능하거나 그래야 함 같은 강의를 몇 번째 반복해서 가르치는 것도 객관적으로는 자동화 가능할 것임. 동기부여에 얽힌 인간적 요인 때문에 계속 하게 될 뿐, 인간이 하는 강의가 지적으로 우월해서는 아닐 가능성이 큼 일반 원칙처럼 보임. AI가 나보다 잘하면 쓰고, 못하면 안 씀 최첨단 모델이 좋아질 때마다 AI 회의론자들이 갑자기 신봉자로 바뀌는 물결을 봄. “작년엔 AI가 코딩을 못 했는데, 지금은 모든 데 쓴다!” 같은 말을 함 흥미로운 건, 그 말을 한 사람의 코딩 실력이 전환 시점의 Claude Opus 4.5 또는 당시 최첨단 수준이라는 걸 알게 된다는 점임 한편 나머지는 기사 속 사람처럼 AI를 단순한 도구로 계속 씀. 컴퓨터가 나보다 프로그래밍을 잘하게 되어 나도 전환하는 데 얼마나 걸릴지 궁금함 내가 해야 하는 일을 AI가 실제로 나보다 훨씬 잘한다고 생각하는 사람이 나뿐인 느낌임. 최신 세대 모델 때문이 아니라 몇 년 전부터 그렇게 느꼈음 지금 단계에서 내가 AI와 제대로 경쟁할 수 있는 일이 하나라도 떠오르지 않음. 내가 실력이 부족한 건지, 다른 사람들이 과신하는 건지 모르겠음. 나처럼 느끼는 사람들은 아마 큰 소리로 말하지 않는 것일 수도 있음 번역 얘기로 살짝 새자면, The Master and Margarita 를 두 번역본으로 읽었음. 첫 번째는 너무 지루해서 1장 끝나기 전에 멈출 수밖에 없었고, 번역자 이름도 찾지 못했지만 러시아식 별명을 전부 번역해놓은 판이었음 계속 “homeless”라는 남자 얘기를 해서 그냥 나쁜 책이라고 생각하고 몇 년간 무시했음. 왜 이 책이 그렇게 화제인지 이해하지 못했음 그러다 Diana Burgin과 Katherine Tiernan O'Connor의 번역을 우연히 봤고, 러시아어는 모르지만 이 정도면 최고에 가깝다고 봄. 정말 엄청난 작업이었음 Yevgeny Zamyatin의 We 기계번역에서도 같은 효과를 볼 수 있음. 정부를 “United State”라고 옮기면 “United States”와 쉽게 헷갈리지만, “One State”라고 옮긴 번역이 훨씬 나았음 20대 초반에 Astérix 만화가 원래 프랑스어로 쓰인 뒤 번역된 것임을 알고 충격받았던 기억이 아직도 선명함. 드루이드 이름을 영어로 Getafix처럼 만들어내다니, incroyable 진짜 사람이 쓴 글인데 em dash 가 가득함. AI 때문이 아니라, 문장이 자연스럽게 흐르도록 다듬는 대신 사람이 em dash에 기대어 쓴 거라니 거의 눈물이 날 정도임 첫 문장: “In my Ottawa life, every Tuesday evening, I take two gym classes back to back—boxing and the pompously named “body sculpt,” which makes me discover muscles I didn’t know I had.” 이 em dash는 실제로 말할 때의 리듬과 맞음. “매주 화요일에 수업 두 개를 연달아 들어, 복싱이랑 ‘body sculpt’. 이름 이상하지”라고 말할 것임 문장의 일부 흐름이 어색하긴 하지만 em dash 때문은 아님. 문법주의자들은 추가 단어 없이 별도 문장으로 만들 수 없고, 이런저런 이유로 쉼표로 잇는 것도 안 된다고 할 수 있음. 그래서 em dash가 있는 것 문장을 다시 쓰면 더 자연스러워지는 게 아니라 덜 자연스러워질 가능성이 큼 더 많은 사람이 전문 번역가 를 가볍게라도 접해봤으면 좋겠음. 인류에서 매우 작지만 깊이 중요한 집단이고, 적어도 수천 년 동안 그래 왔음. 앞으로도 계속 그럴 것임 문장을 쓸 때, 무엇보다 먼저 하는 첫 규칙은 요소를 재배열해서 em dash를 없앨 수 있는지 확인하는 것임 업데이트: 분명하지 않을까 봐 덧붙이면, 미안함. 참을 수 없었음 em dash는 실제로 아주 좋고, 특히 미국 밖의 비기술 글쓰기에서는 표준적인 문체 선택 임 영어가 모국어가 아님. 그리고 em dash를 좋아함. 이게 내 최악의 죄라면 뭐 어쩔 수 없음 2024년에 ChatGPT가 대학원 수준 수학을 도울 수 있다고 하면 비웃음당했겠지만, 올해는 AI 모델이 단순한 프롬프트로 이전에 풀리지 않았던 Erdos 문제 를 풀고 있음 인간 지능과 AI 사이에 어떤 근본 장벽이 있어서 AI가 인간이 할 수 있는 많은 일을 절대 못 한다고 상상하는 건 어리석어 보임. 의도 추론, 감정 파악, 문화적 가치 반영 등 인간은 할 수 있지만 AI는 못 한다고 드는 것들도 충분한 맥락이 주어지면 지금 AI가 할 수 있음 더 중요하게는 그런 일들이 인간 두개골 안에서만 일어나는 마법이 아니라 정보 처리 의 산물이라는 점임. 컴퓨터가 잘하게 만들기 어려웠던 종류의 정보 처리일 뿐이고, 지금까지는 AI가 계속 나아지는 것처럼 보임 인간의 특별한 가치가 유용한 작업 수행 능력에 붙어 있지 않다는 데는 전적으로 동의함. 하지만 AI 모델의 능력을 부정하는 건 많은 사람이 저지르는 흔한 실수처럼 보이고, 안타깝게도 현실은 그들이 감정적으로 준비하기 전에 따라잡음 “충분한 맥락이 주어지면”이라는 문장에서 맥락 을 “달러”로 바꿔도 된다는 점은 짚을 만함. 이런 인상적인 성과 상당수가 거기서 나오는 듯함 늘 그렇듯, 최근 돌파구가 모두 “더 많이 생각하기” 계열로 보이기 때문에 모델이 더 좋아지면서도 더 싸질지는 불분명함. 번역의 경우에는 결과물 단가 기대치를 생각하면 “더 많이 생각하는” LLM이 도움이 될지 꽤 의심스러움 동의하지만, 뇌 , 특히 인간의 뇌가 엄청나게 크다는 점과 개별 토큰이 개별적인 아주 작은 근육 경련보다 훨씬 많은 의미를 담는다는 점은 기억할 만함 그래서 극도로 원시적인 “인지”조차 실제보다 훨씬 많은 일을 하는 것처럼 보일 수 있음 “2024년에 ChatGPT가 대학원 수준 수학을 도울 수 있다고 하면 비웃음당했겠지만, 올해는 AI 모델이 단순한 프롬프트로 이전에 풀리지 않았던 Erdos 문제를 풀고 있음”이라면, 궁금한데 수학 대학원 학위 가 있음? 맞음. 마치 AI가 영원히 LLM에만 머물고, 현재 상태 평가, 동적 다음 상태 예측, 인과 추론, 객체 영속성 등을 포함하는 세계 모델을 개발하지 않을 거라고 생각하는 듯함 나는 AI 업계에 있지 않지만, 분명 이쪽 연구와 작업이 많이 진행 중일 거라고 봄 솔직히 Fable 이 꽤 겁나게 했음. 실제 코딩이 아니라 다른 측면에서 또 한 번 큰 도약임 “구현은 네가 하고, 메타 작업과 방향 조정은 내가 한다”는 상태에는 꽤 편했는데, 이제는 방향 조정도 필요 없고 메타 작업도 필요 없음. 백로그가 여기 있으니 끝나면 알려줘, 나는 검토와 다듬기가 필요할 때까지 풀밭이나 만지고 오면 되나 싶음. 아마 내일쯤? 2023년쯤 코딩 에이전트가 이슈를 더듬거리며 해결하는 걸 처음 보고 “이건 큰일이다”라고 느꼈던 때가 떠오름. 초기 GPT가 실제로 그럭저럭 먹히는 농담을 만들기 시작했을 때도 비슷했음 고전적인 “greentext 만들어줘”의 최신판을 써보면: 나는 시니어 소프트웨어 엔지니어, 티켓이 실제로 구현되도록 책임짐, 가끔 IDE를 열고 직접 코드도 씀, 어느 날 IDE를 열었더니 티켓이 이미 닫혀 있음, 에이전트가 밤새 처리함, 방향 조정도 리뷰 메모도 할 일도 없음, distress.jpg, 매니저에게 뭘 해야 하냐고 묻자 “고수준 아키텍처에 집중해”라고 함, “무슨 고수준 아키텍처요?”라고 묻자 “모르지, 네가 시니어 엔지니어잖아”라고 함, rage.jpg, 퇴사, 프롬프트 엔지니어가 됨, 간단하게 뭘 만들지 말하면 됨, 첫날 프롬프트를 쓰려고 앉았더니 AI가 이미 써놨음 필자가 AI보다 번역을 더 잘한다는 데는 의심이 없지만, AI 번역이 너무 좋아져서 번역 일이 얼마나 더 남을지, 혹은 결국 감수 작업 중심이 될지 모르겠음 예를 들어 Lawrence Ellsworth 번역의 The Three Musketeers를 최근 아주 재미있게 읽었음. 프랑스어를 말하거나 읽지는 못하지만, Ellsworth의 번역은 그 작품의 더 정확한 번역 중 하나로 여겨진다고 이해함 궁금해서 원문 프랑스어판 The Three Musketeers를 Claude Fable에 넣고, 정확하게 번역하되 원문의 유쾌한 톤을 유지하고 아무것도 검열하지 말라고 했음. 전체를 읽진 않았지만, 몇몇 장을 Ellsworth 번역과 Fable 번역으로 비교했음 솔직히 놀랄 만큼 비슷했음. 내가 보기에는 Ellsworth 번역과 Fable 번역 사이에 실질적으로 다른 점이 없었음. Ellsworth 번역의 문장이 조금 더 낫다고는 생각하지만, Fable 쪽 문장도 완전히 읽을 만했음 다시 말하지만 나는 프랑스어를 모르니 확신할 수는 없지만, Fable 버전을 읽었어도 Ellsworth 버전과 크게 다른 경험을 했을 것 같지는 않음 다만 이건 어느 정도 자기충족적일 가능성이 높음. Fable이 Ellsworth 번역으로 학습됐고 그래서 아주 직접적으로 베꼈을 수 있음. 영어 외 언어를 모르기 때문에 함정이 있음. 번역 정확도를 비교하려면 다른 번역과 비교해야 하는데, 다른 번역이 있으면 결과에 영향을 줄 가능성이 크고, 번역이 없으면 감수할 방법이 없음 그래도 후속작들은 Ellsworth 번역으로 계속 읽을 생각임. 그쪽이 더 정본처럼 느껴지고, 문장도 조금 더 낫다고 보기 때문임 이건 좋은 테스트가 아님. Claude의 학습 데이터에는 거의 확실히 The Three Musketeers의 여러 번역본 이 들어 있음 “AI 번역이 너무 좋아졌다”고 하면서 “영어 외 언어를 모른다”고 한다면, 이 판단을 내릴 자격이 전혀 없음 게다가 스스로 테스트가 완전히 쓸모없을 정도로 결함이 있음을 인정하면서도 품질에 대해 거창한 말을 하고 있음 Ellsworth 번역은 말뭉치에 들어 있을 가능성이 매우 큼. 사실상 Claude에게 그걸 토해내라 고 지시한 셈임 LLM들은 유명한 책들을 모두 암기하고 있음. 유도하면 거의 단어 단위로 암송하게 만들 수 있음 번역 작품을 자주 읽고 가끔 기계번역 도 읽는 입장에서, 기계번역은 별로임. 본인도 인정하듯이 결과가 크게 편향됐음 번역은 어려움. 특정 언어에서 온 번역을 자주 읽어보면 기계번역 특유의 냄새가 있는데, 설명하긴 어렵지만 분명 있음. 좋은 번역은 기계번역보다 훨씬 위에 있음 최신 LLM이 번역 능력을 더 잘 가질 수는 있겠지만, 현재 전반적으로는 대체로 형편없음. 아주 짧은 글에는 괜찮을 수 있어도 긴 콘텐츠에는 절대 아님 핵심은 전체 번역본이 ChatGPT의 학습 집합에 들어 있었다는 점임. 회상 은 기계학습에서 꽤 해결된 문제임 어제 출간된 프랑스 소설은 얼마나 잘 번역할까? 원작 소설도 번역본도 아직 학습 집합에 없거나, 번역본 자체가 존재하지 않을 수도 있음 이번 주말에 슬로베니아어로 쓴 편지를 ChatGPT에 번역해보라고 했는데, 전반적 요지는 맞췄지만 뉘앙스를 많이 놓쳤음. 동의어 선택 하나로 많은 정보를 전달하는 작은 어조의 장치들을 완전히 놓쳤음 흥미로운 관점임. 번역은 내가 듣기로 (a) AI 때문에 가장 먼저 일을 잃는 직업 중 하나이고, (b) LLM과 AI 생성 예술에 회의적인 사람들이 “허용 가능한” AI 예시로 자주 드는 분야임 그런 사람 중 하나로서, 여기엔 뉘앙스가 있다고 봄. 자기 자신을 위해 번역 할 때 AI는 훌륭함 하지만 다른 사람을 위해 번역할 때는 더 많은 주의와 인간 판단이 필요함. 특히 사용 설명서처럼 나쁜 표현 때문에 누군가 다칠 수 있는 경우에는 더 그렇다 번역가에도 종류가 있음. 법률/비즈니스 문서 번역은 영화/책/게임 번역과 완전히 다름 적어도 원문이 영어인 경우, LLM이 우리나라에서 전통적으로 출판되는 평균 소설 번역보다 더 잘한다고 자신 있게 말할 수 있음. 자막 영화 볼 때마다 눈에 띄게 틀린 대사가 항상 있음 번역가들은 LLM 이전에도 이미 10년 전쯤부터 DeepL 같은 기계번역 때문에 일을 잃기 시작했음. 제안은 계속 받아도 보수가 내려가면서 그때 이미 번역가로 생계를 꾸리기 더 어려워졌음 예를 들어 웹페이지를 읽기 위해 번역하는 건 충분히 허용 가능하지만, 전문적으로 출판하고 싶은 수준은 아님 빠른 문자나 이메일에서는 오타와 문법 실수가 큰일이 아니지만, 광고 문구, 이력서, 의약품 라벨 같은 출판물에 오타가 있으면 매우 나빠 보이는 것과 개념적으로 비슷함 모든 번역이 같지는 않음. 문학 번역 은 그 자체로 예술 작품인 경우가 많고, 그것을 자동화하는 건 숙제나 헬스장에서 역기 들기를 자동화하는 것처럼 요지를 완전히 놓치는 일임 최신 수준이 어떤지는 잘 모르지만, 토스터 설명서나 일반적인 문구 번역은 곧 자동화될 수 있다는 쪽은 납득함 내 글을 여기서 논의하고 있다는 걸 방금 알게 돼서 당연히 와야 했음 시간을 내서 글을 읽어줬으니 나도 스레드를 제대로 읽어보려 함. 읽는 걸 정말 좋아하고, AI에 대해 어떻게 생각하는지도 궁금함 기사 속 일화는 실제임. 직함만 바꿨음 AI에 대해 “이건 분명 나한테 영향 없겠지”에서 “AI는 멍청해”로 갔다가, 사실 멍청한 건 나였고 프롬프트를 어떻게 써야 하는지 몰랐다는 걸 깨달았음. 지금은 어떻게 내게 유용하게 만들까 단계에 있음 그래도 고용주, 고객, 그리고 세상 전체가 이것이 마법 버튼이 아님 을 깨닫길 바라고 있음 얼마나 불안정할 수 있는지 미칠 지경임. 물론 무슨 말이었는지 대략 알려주는 의미에서는 번역할 수 있음. 하지만 그게 좋은 번역이라는 뜻은 아님. 예시는 백만 개도 들 수 있음 지금까지 입장 변화를 보면, 내년 안에 “아차, 이게 훨씬 짧은 시간에 나만큼 잘하네?” 단계에 도달할 수도 있다고 생각함? 순수 코딩에서는 나에게 그런 일이 일어났음. 절대 가능하지 않을 거라고 생각했던 일임 불안정성은 일시적인 초기 단계일 수도 있어 보임 궁금해서 이 스레드를 보기 몇 분 전에 읽던 프랑스어 기사를 ChatGPT에 붙여 넣고 영어로 번역해달라고 했음. 기능적으로는 분명 쓸 만했고, 내가 모르는 언어의 기사를 번역하는 데 쓰는 걸 주저하지는 않겠음 하지만 전문가 수준 은 아니었음. 프랑스어 문법을 잘못 번역한 부분이 몇 군데 있었고, 문장도 사무적이었음. 각 문장을 문자 그대로 옮기는 대신 원래 영어로 쓰인 기사처럼 흐르게 만드는 노력은 없었음 이런 식으로 쓰인 기사를 읽겠냐고 하면, 짧은 글은 읽겠음. 소설은 절대 아님 많은 전문 작업이 의뢰자가 비전문 작업 으로도 충분히 만족할 상황에서 이뤄진다는 게 문제라고 봄 예술적인 번역이 설 자리는 항상 있겠지만, 급한 번역이 설 자리도 있음 LLM이 사용자가 적은 언어 의 번역가를 대체할 수 있을 것 같지는 않음 동유럽 언어 두 개 사이를 번역하는 사람을 아는데, 어떤 일은 전문 사전이 필요함. 그런 경우 LLM을 쓰면 매우 신뢰하기 어렵고, 처음부터 제대로 하는 것보다 확인하고 고치는 데 더 많은 노력이 들 것임 게다가 미국 기술 기업들이 “겨우” 600만 명이 쓰는 언어로 LLM을 학습시키고 있을지도 매우 의심스러움 오락물 쪽으로 가도, 동유럽에서 불법 복제 영화의 코맹맹이 단조로운 번역이나 기계번역된 게임을 보며 자란 사람이라면 그것들이 경험을 얼마나 깎아먹는지 잘 앎. 물론 “AI가 더 잘할 수 있다”고 할 수는 있지만, 일관성을 유지하고 문화적 뉘앙스와 관용구 등을 포착할 수 있을까? 구어 전용 언어 에서는 더더욱 그럴 것임 “헬스장 옷을 입으면 우리는 대체로 다 비슷해 보인다” 내 뇌가 필자와 다르게 작동하는 건지 모르겠지만, 이 문장에 놀랐음. 헬스복은 나에게 인식에 영향을 주지 않음. 얼굴, 몸, 자세가 중요하고 옷은 별로 들어오지 않음. 내게는 너무 말이 안 돼서 의심스러울 정도임 인간 중심 관점에서 슬픈 건 누군지 알아보지 못하는 게 아니라, 아마 다시 만날 일이 없으니 그럴 가치가 없다고 여기는 것임. 공동체가 없는 상태임. 공동체와 사람 사이의 대인 관계는 여전히 우리가 소중히 여기는 것들임 내가 그 글을 썼음. 나는 실제 사람임 그리고 내가 상호작용하지 않는 사람을 알아보는 데 정말 형편없음. 거울 앞에 검은 레깅스를 입은 50명이 있다고 상상해보면 됨
결말이 정말 강한 포인트임. 대부분은 두 가지에 동의하는 듯함: AI는 내가 못 하는 일 에는 큰 축복이고, 내 전문 분야가 아니면 결과물의 결함을 보기 어렵고 인간에게 돈 내고 기다릴 필요도 줄어듦 반대로 AI는 나를 대체하기엔 형편없다 고 봄. 내 기술 수준은 너무 높아서, 내가 돈 받고 하는 일의 90%를 대체할 정도로 좋아질 가능성은 거의 이론적인 수준이고 기껏해야 도구라는 것 그래서 나는 의료 질문에 AI를 쓰고 의사는 소프트웨어 작성에 AI를 쓰며, 서로 상대가 얻는 품질을 보고 씩 웃게 됨
번역 얘기로 살짝 새자면, The Master and Margarita 를 두 번역본으로 읽었음. 첫 번째는 너무 지루해서 1장 끝나기 전에 멈출 수밖에 없었고, 번역자 이름도 찾지 못했지만 러시아식 별명을 전부 번역해놓은 판이었음 계속 “homeless”라는 남자 얘기를 해서 그냥 나쁜 책이라고 생각하고 몇 년간 무시했음. 왜 이 책이 그렇게 화제인지 이해하지 못했음 그러다 Diana Burgin과 Katherine Tiernan O'Connor의 번역을 우연히 봤고, 러시아어는 모르지만 이 정도면 최고에 가깝다고 봄. 정말 엄청난 작업이었음 Yevgeny Zamyatin의 We 기계번역에서도 같은 효과를 볼 수 있음. 정부를 “United State”라고 옮기면 “United States”와 쉽게 헷갈리지만, “One State”라고 옮긴 번역이 훨씬 나았음
진짜 사람이 쓴 글인데 em dash 가 가득함. AI 때문이 아니라, 문장이 자연스럽게 흐르도록 다듬는 대신 사람이 em dash에 기대어 쓴 거라니 거의 눈물이 날 정도임
2024년에 ChatGPT가 대학원 수준 수학을 도울 수 있다고 하면 비웃음당했겠지만, 올해는 AI 모델이 단순한 프롬프트로 이전에 풀리지 않았던 Erdos 문제 를 풀고 있음 인간 지능과 AI 사이에 어떤 근본 장벽이 있어서 AI가 인간이 할 수 있는 많은 일을 절대 못 한다고 상상하는 건 어리석어 보임. 의도 추론, 감정 파악, 문화적 가치 반영 등 인간은 할 수 있지만 AI는 못 한다고 드는 것들도 충분한 맥락이 주어지면 지금 AI가 할 수 있음 더 중요하게는 그런 일들이 인간 두개골 안에서만 일어나는 마법이 아니라 정보 처리 의 산물이라는 점임. 컴퓨터가 잘하게 만들기 어려웠던 종류의 정보 처리일 뿐이고, 지금까지는 AI가 계속 나아지는 것처럼 보임 인간의 특별한 가치가 유용한 작업 수행 능력에 붙어 있지 않다는 데는 전적으로 동의함. 하지만 AI 모델의 능력을 부정하는 건 많은 사람이 저지르는 흔한 실수처럼 보이고, 안타깝게도 현실은 그들이 감정적으로 준비하기 전에 따라잡음
필자가 AI보다 번역을 더 잘한다는 데는 의심이 없지만, AI 번역이 너무 좋아져서 번역 일이 얼마나 더 남을지, 혹은 결국 감수 작업 중심이 될지 모르겠음 예를 들어 Lawrence Ellsworth 번역의 The Three Musketeers를 최근 아주 재미있게 읽었음. 프랑스어를 말하거나 읽지는 못하지만, Ellsworth의 번역은 그 작품의 더 정확한 번역 중 하나로 여겨진다고 이해함 궁금해서 원문 프랑스어판 The Three Musketeers를 Claude Fable에 넣고, 정확하게 번역하되 원문의 유쾌한 톤을 유지하고 아무것도 검열하지 말라고 했음. 전체를 읽진 않았지만, 몇몇 장을 Ellsworth 번역과 Fable 번역으로 비교했음 솔직히 놀랄 만큼 비슷했음. 내가 보기에는 Ellsworth 번역과 Fable 번역 사이에 실질적으로 다른 점이 없었음. Ellsworth 번역의 문장이 조금 더 낫다고는 생각하지만, Fable 쪽 문장도 완전히 읽을 만했음 다시 말하지만 나는 프랑스어를 모르니 확신할 수는 없지만, Fable 버전을 읽었어도 Ellsworth 버전과 크게 다른 경험을 했을 것 같지는 않음 다만 이건 어느 정도 자기충족적일 가능성이 높음. Fable이 Ellsworth 번역으로 학습됐고 그래서 아주 직접적으로 베꼈을 수 있음. 영어 외 언어를 모르기 때문에 함정이 있음. 번역 정확도를 비교하려면 다른 번역과 비교해야 하는데, 다른 번역이 있으면 결과에 영향을 줄 가능성이 크고, 번역이 없으면 감수할 방법이 없음 그래도 후속작들은 Ellsworth 번역으로 계속 읽을 생각임. 그쪽이 더 정본처럼 느껴지고, 문장도 조금 더 낫다고 보기 때문임
흥미로운 관점임. 번역은 내가 듣기로 (a) AI 때문에 가장 먼저 일을 잃는 직업 중 하나이고, (b) LLM과 AI 생성 예술에 회의적인 사람들이 “허용 가능한” AI 예시로 자주 드는 분야임
내 글을 여기서 논의하고 있다는 걸 방금 알게 돼서 당연히 와야 했음 시간을 내서 글을 읽어줬으니 나도 스레드를 제대로 읽어보려 함. 읽는 걸 정말 좋아하고, AI에 대해 어떻게 생각하는지도 궁금함 기사 속 일화는 실제임. 직함만 바꿨음 AI에 대해 “이건 분명 나한테 영향 없겠지”에서 “AI는 멍청해”로 갔다가, 사실 멍청한 건 나였고 프롬프트를 어떻게 써야 하는지 몰랐다는 걸 깨달았음. 지금은 어떻게 내게 유용하게 만들까 단계에 있음 그래도 고용주, 고객, 그리고 세상 전체가 이것이 마법 버튼이 아님 을 깨닫길 바라고 있음 얼마나 불안정할 수 있는지 미칠 지경임. 물론 무슨 말이었는지 대략 알려주는 의미에서는 번역할 수 있음. 하지만 그게 좋은 번역이라는 뜻은 아님. 예시는 백만 개도 들 수 있음
궁금해서 이 스레드를 보기 몇 분 전에 읽던 프랑스어 기사를 ChatGPT에 붙여 넣고 영어로 번역해달라고 했음. 기능적으로는 분명 쓸 만했고, 내가 모르는 언어의 기사를 번역하는 데 쓰는 걸 주저하지는 않겠음 하지만 전문가 수준 은 아니었음. 프랑스어 문법을 잘못 번역한 부분이 몇 군데 있었고, 문장도 사무적이었음. 각 문장을 문자 그대로 옮기는 대신 원래 영어로 쓰인 기사처럼 흐르게 만드는 노력은 없었음 이런 식으로 쓰인 기사를 읽겠냐고 하면, 짧은 글은 읽겠음. 소설은 절대 아님
LLM이 사용자가 적은 언어 의 번역가를 대체할 수 있을 것 같지는 않음 동유럽 언어 두 개 사이를 번역하는 사람을 아는데, 어떤 일은 전문 사전이 필요함. 그런 경우 LLM을 쓰면 매우 신뢰하기 어렵고, 처음부터 제대로 하는 것보다 확인하고 고치는 데 더 많은 노력이 들 것임 게다가 미국 기술 기업들이 “겨우” 600만 명이 쓰는 언어로 LLM을 학습시키고 있을지도 매우 의심스러움 오락물 쪽으로 가도, 동유럽에서 불법 복제 영화의 코맹맹이 단조로운 번역이나 기계번역된 게임을 보며 자란 사람이라면 그것들이 경험을 얼마나 깎아먹는지 잘 앎. 물론 “AI가 더 잘할 수 있다”고 할 수는 있지만, 일관성을 유지하고 문화적 뉘앙스와 관용구 등을 포착할 수 있을까?
“헬스장 옷을 입으면 우리는 대체로 다 비슷해 보인다” 내 뇌가 필자와 다르게 작동하는 건지 모르겠지만, 이 문장에 놀랐음. 헬스복은 나에게 인식에 영향을 주지 않음. 얼굴, 몸, 자세가 중요하고 옷은 별로 들어오지 않음. 내게는 너무 말이 안 돼서 의심스러울 정도임 인간 중심 관점에서 슬픈 건 누군지 알아보지 못하는 게 아니라, 아마 다시 만날 일이 없으니 그럴 가치가 없다고 여기는 것임. 공동체가 없는 상태임. 공동체와 사람 사이의 대인 관계는 여전히 우리가 소중히 여기는 것들임
네트워크보안 전문기업 스콥정보통신(대표 김찬우) 은 일본 지바현 마쿠하리 메세(Makuhari Messe)에서 10~12일 열린 일본 최대규모 정보통신기술(ICT) 전시회 ‘인터롭 도쿄(Interop Tokyo) 2026’에 참가해 자사의 차세대 네트워크 접근제어(NAC) 솔루션 ‘IPScan NAC’를 선보였다.
‘인터롭 도쿄’는 1994년 처음 열렸다. 매년 국내외 약 500개 기업 및 단체가 참가한다. 일본 최고 권위 인터넷·네트워크 기술 종합 전시회로 자리잡았다. 최신 네트워크·보안·클라우드 기술과 시장 트렌드를 공유한다.
IPScan NAC, 전시 부스의 중심에 서다
스콥정보통신은 이번 전시에서 글로벌 시장에서 검증받은 자사 주력 보안 제품 ‘IPScan NAC’를 전면에 내세워 현지 바이어와 IT 관계자들의 시선을 받았다. 'IPScan NAC'는 내부 보안 정책을 기반으로 유·무선 네트워크에 접속하는 모든 사용자와 단말을 식별·인증·제어한다. 비인가 단말의 접속을 차단해 안전한 기업 네트워크 환경을 보장하는 네트워크 접근제어(NAC) 솔루션이다.
에이전트와 에이전트리스 방식을 모두 지원하는 유연한 인증 체계와 지능형 IP·MAC 자원 관리, 네트워크에 연결되는 모든 단말에 대한 실시간 탐지 및 차단 기능을 제공한다. 고도화하는 사이버 위협에서 기업의 IT 자산을 보호하는 핵심 방어선 역할을 한다.
기업 보안 패러다임이 경계 기반 방어에서 ‘제로 트러스트(Zero Trust)’로 전환하는 가운데, 네트워크에 연결되는 모든 단말을 검증·통제하는 NAC는 그 출발점에 해당하는 핵심 기술로 주목받고 있다.
회사는 "전시 기간 동안 일본 주요 기업과 공공기관 관계자, 현지 파트너사가 부스를 방문해 제품 시연을 참관했으며, 기존·신규 고객사를 대상으로 다양한 비즈니스 상담이 이뤄졌다. 특히 일본 기업들이 중시하는 안정성과 운영 편의성, 네트워크 자산 가시성 측면에서 높은 평가를 받으며 향후 사업 확대에 대한 기대감을 높였다"고 설명했다.
해외 매출 30% 이상… 수출로 검증된 강소기업
스콥정보통신은 국내 보안업계에서 드물게 전체 매출의 30% 이상을 해외에서 올리는 보안 분야의 대표적인 수출 강소기업이다. 내수 비중이 높은 국내 보안 산업 특성상 중소기업이 이만한 해외 매출 비중을 유지하는 것은 이례적이다.
회사의 글로벌 경쟁력은 일찍부터 검증됐다. 해외 시장에 진출한 지 3년 만인 2006년 제43회 무역의 날 ‘수출의 탑’을 수상한 것을 시작으로, ‘글로벌 IT CEO상’(2012), ‘SW 산업발전 국무총리 표창’(2015), ‘글로벌 상용 SW 명품 대상’(2018), 그리고 ‘2024 글로벌 강소기업’ 선정에 이르기까지 해외 실적과 기술 경쟁력을 꾸준히 인정받아 왔다.
글로벌 수준의 품질·보안 신뢰성 확보를 위한 노력도 돋보인다. 스콥정보통신은 주요 제품에 대해 유럽 CE, 미국 FCC, 일본 VCCI, 북미 NRTL 등 진출 지역별 필수 인증을 이미 완료했다. 또한 국내에서는 국제 공통평가기준(Common Criteria)에 기반한 CC인증과 굿소프트웨어(GS)인증을 획득해 제품의 보안성과 품질을 검증받았다.
여기에 글로벌 정보보호 관리체계 국제표준인 ISO 27001 취득도 적극 추진하고 있다. 이는 정보보호 관리체계를 특히 중시하는 일본을 비롯한 해외 고객의 보안 검증 요구에 선제적으로 대응하기 위한 행보다.
일본은 최우선 전략 시장… 20년 현지 사업 노하우
일본은 스콥정보통신이 현지 지사를 설립하고 20년 이상 사업을 전개해 온 최우선 전략 시장이다. 회사는 장기간의 현지화 전략과 고객 맞춤형 기술 지원을 바탕으로 제조·금융·유통·공공 등 다양한 분야의 고객사에 솔루션을 공급하며 다수의 엔터프라이즈 레퍼런스를 확보했다. 이번 전시회 참가 역시 현지 고객 접점을 강화하고 신규 사업 기회를 발굴하기 위한 전략의 일환으로 추진됐다.
스콥정보통신, 'SECON & eGISEC 2026' 통합 부스 운영 2026.03.20 스콥정보통신, '2026 파트너스 데이' 개최..."영업·기술 지원 확대" 2026.01.23 AWS 출신 사업 전략가, 스콥정보통신 COO로 영입 2024.11.04 "골" 붉게 물든 광화문에 퍼진 환호성...돌아온 월드컵 광장 열기 2026.06.12
스콥정보통신 최철호 부사장(COO)은 “이번 ‘인터롭 도쿄 2026’을 통해 일본 고객들과 더욱 가까이에서 소통하며 현지 시장의 요구사항을 직접 확인할 수 있었다”며 “우리 회사가 20년 넘게 공들여 신뢰를 쌓아온 현지 파트너사들과의 협력을 더욱 견고히 하고, 공동 마케팅과 영업망 확대를 통해 IPScan NAC를 중심으로 일본 시장 공략을 한층 강화하겠다”고 밝혔다.
스콥정보통신 와타나베 요시미(Yoshimi Watanabe) 일본 지사장은 “일본 고객들은 제품의 안정성과 장기적인 기술 지원을 무엇보다 중요하게 생각한다”며 “20년 넘게 축적한 현지 운영 경험과 파트너 네트워크를 바탕으로 고객 한 곳 한 곳의 요구에 밀착 대응하며 일본 시장에서의 신뢰를 더욱 두텁게 쌓아가겠다”고 말했다.
지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주]
◆아시아나IDT, AI 안전관리·저탄소 인증 동시 획득
아시아나IDT가 도시재생안전협회(CRSA)로부터 AI 안전관리 인증 및 저탄소 인증을 동시에 획득했다. 이번 인증은 아시아나IDT가 추진하고 있는 산업안전보건 플랫폼의 인공지능(AI) 기반 안전관리 역량 및 친환경 경영 성과를 종합적으로 평가한 결과다.
아시아나IDT는 자체 개발한 AI 산업안전보건 플랫폼 '플랜투두(Plan2Do)'를 제조, 물류, 공공기관 등 다양한 현장에 적용하며 산업 전반의 안전관리 디지털 전환을 지원하고 있다.
플랜투두는 중대재해처벌법 대응을 위한 안전보건관리체계 구축과 위험성 평가, 안전점검, 개선조치 관리 등을 통합 지원하는 서비스형 소프트웨어(SaaS 기반 플랫폼이다. AI 기반 위험요인 분석, 현장 이미지 안전점검, 위험성 평가 자동화, 모바일 현장관리 기능 등을 제공해 현장 중심의 선제적 안전관리 체계 구축을 지원한다.
뉴엔AI가 제15회 스마트테크 코리아(STK 2026)에 참가해 온톨로지 기반 AI 플랫폼 라인업을 선보였다.
이번 전시에서는 범용AI 분석 서비스 ‘퀘타아이(Quettai)’를 필두로, 온톨로지 기반으로 시장 변화를 선제 포착하는 플랫폼 '퀘타 K-마켓 렌즈 2.0'과 보건·의료 및 보험 시장 특화 리스크 탐지 플랫폼 '퀘타 페어 실드'가 시연됐다.
이밖에도 온톨로지 기반 패션 트렌드 분석 플랫폼과 푸드 분석 영역에서는 소비자 인식 데이터 기반 식자재 가격 예측 AI 모델을 선보이며 세부 산업별 특화 솔루션 기술력을 입증했다.
슈퍼브에이아이는 'GTC 타이베이(GTC Taipei) 2026'에 엔비디아 인셉션 부스 참가 기업으로 선정돼 행사에 참여했다.
슈퍼브에이아이는 행사 기간 동안 비전 AI 개발 전 과정을 지원하는 올인원 플랫폼 '슈퍼브 플랫폼(Superb Platform)'과 산업용 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)', 영상 관제 솔루션 등을 선보였다.
이번 행사를 통해 슈퍼브에이아이는 엔비디아 인셉션 피지컬 AI 부문과 기술 협업 방안 및 조인트 공동 시장 공략(GTM) 기회를 구체적으로 논의했다. 추후 글로벌 무대는 물론 한국 시장에서도 엔비디아와의 협력을 본격화해 나갈 방침이다.
이안이 2026 대한민국 가상융합대상에서 대상을 수상했다.
과학기술정보통신부가 주최하고 한국가상융합디지털산업협회가 주관하는 대한민국 가상융합대상은 메타버스·디지털트윈 등 가상융합 기술을 활용해 산업 현장의 혁신과 디지털 전환을 이끌고 있는 우수 기업을 선정하는 시상이다.
이안은 산업시설 공사 현장에 디지털트윈과 증강현실(AR) 기술을 적용해 시공관리의 생산성과 정확성을 높인 공로를 인정받아 대상을 수상했다.
◆더존비즈온, 직장인 맞춤형 AI 리터러시 교육
더존비즈온이 기업 임직원을 위해 점심시간과 퇴근시간 등 다양한 시간대에 맞춘 AI 리터러시 교육 프로그램을 운영한다.
더존비즈온은 시간대별 맞춤형 실습 세미나인 점심 AI 클래스와 퇴근 후 AI 서밋을 기획했다. 서울 중구 더존을지타워 ATEC에서 사전 신청을 통해 상시 운영되며 위하고와 아마란스 10 세션으로 나누어 진행된다.
낮 12시 점심시간을 활용한 점심 AI 클래스는 보고서 작성, 업무 분석, 문서 자동화, 전사적자원관리(ERP) 연계 등 현장에서 즉시 적용 가능한 다양한 AI 활용법을 다룬다. 저녁 특화 세미나인 퇴근 후 AI 서밋은 종료 시간 제한 없이 자유로운 질의응답과 토론이 이어지는 것이 특징이다.
갤럭시코퍼레이션이 이탈리아 최대 국영방송인 RAI의 시사 프로그램 '인 메초라(In Mezz’ora)'를 통해 소개되며 글로벌 시장에서 존재감을 확대하고 있다.
방송은 한국이 AI, 휴머노이드 로봇, 디지털 엔터테인먼트 산업을 중심으로 글로벌 기술 경쟁의 새로운 흐름을 주도하고 있다고 분석했으며 혁신을 이끌고 있는 기업으로 갤럭시코퍼레이션과 최용호 대표를 비중 있게 다뤘다.
갤럭시코퍼레이션은 향후 피지컬 AI, 휴머노이드 로봇, 글로벌 IP 비즈니스를 중심으로 인간과 로봇이 공존하는 미래 생태계 구축에 속도를 낼 계획이다.
◆노타, '2026 대한민국 AI산업대상’ 부총리 겸 과기정통부 장관상 수상
노타가 2026 대한민국 인공지능산업대상에서 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다.
[ZD SW 투데이] 트웰브랩스, GS샵 숏픽 AI 추천 고도화 지원 外 2026.06.11 [ZD SW 투데이] 베스핀글로벌, 'AI 서비스 운영 과정' 5기 교육생 모집 外 2026.06.09 [ZD SW 투데이] 메가존클라우드, 스노우플레이크 리셀 파트너상 수상 外 2026.06.05 [ZD SW 투데이] 베스핀글로벌, 'STK 2026' 참가 外 2026.06.04
대한민국 인공지능산업대상은 국내 AI 기업의 사기 진작과 AI 산업 성장 및 활성화를 위해 우수 AI 기업을 선정해 시상하는 행사다. 노타는 온디바이스 AI 분야의 성장성과 혁신성을 높게 평가받아 최고 훈격인 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다.
특히 온디바이스 AI와 피지컬 AI 구현에 필요한 모델 최적화 기술을 고도화하고, 이를 실제 산업 현장과 상용 제품에 적용해온 점을 인정받았다.
마이클 세일러 “비트코인 매도 자제, 개인 대상 조언일 뿐…회사는 아냐”
세일러는 '비트코인을 팔지 말라'는 발언이 개인 투자자 대상 조언이었다고 밝혔다. 스트래티지는 필요시 비트코인을 매각할 수 있다는 입장을 5년간 공시해왔다.
마이클 세일러 스트래티지 회장과 비트코인 [사진: Reve AI]
[디지털투데이 AI리포터] 마이클 세일러가 스트래티지의 비트코인 매각 논란과 관련해 회사는 필요할 경우 비트코인을 팔 수 있다고 밝혔다.
12일(이하 현지시간) 블록체인 매체 코인포스트에 따르면 세일러는 체코에서 열린 비트코인 콘퍼런스 'BTC Prague'에서 회사가 비트코인을 팔아서는 안 된다고 말한 적은 한 번도 없다고 말했다. 세일러는 그동안 반복해온 '비트코인을 팔지 말라'는 메시지는 개인 투자자를 향한 조언이며, 스트래티지의 회사 방침과는 별개라고 설명했다.
그는 스트래티지가 비트코인을 필요할 때 매각할 수 있다는 점을 이미 공개해왔다고 강조했다. 지난 5년간 실적 발표와 공시 문서에서 회사가 필요하다고 판단할 경우 비트코인을 팔 수 있다고 일관되게 밝혀왔다는 설명이다.
스트래티지는 5월 26일부터 31일까지 32 BTC를 매각해 약 250만달러를 조달했다고 8-K 공시를 통해 밝혔다. 이는 2022년 12월 이후 첫 매각이며, 조달 자금은 우선주 배당금 지급에 쓸 예정이라고 했다. 이후 스트래티지는 6월 1일부터 7일까지 1550 BTC를 추가 매입했다. 현재 총 보유량은 84만5256 BTC다.
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키워드 #스트래티지 #마이크로스트레티지 #가상자산 #암호화폐 #비트코인
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OpenAI, Codex에 원할때 토큰 리밋 리셋이 가능한 기능 도입 (x.com/OpenAI)
월간 1회 정도의 레이트 리밋 리셋 기능 을 기본으로 제공, 저장해 뒀다가 필요할 때 리셋을 사용 가능 친구 추천 기능을 도입, 초대를 보내서 referal이 가입하면 양쪽에 1회씩 추가 로 지급 앞으로 2주간, 최대 3명 까지 가능. 기존에 2달간 코덱스를 사용 안한 사람에게만 가능 Go, Plus, Pro 및 Business 사용자에게 모두 리셋 1회씩 기본 제공
함께 보면 좋은 글 β OpenAI, Codex를 오픈소스 개발자에게 지원 Codex CLI 에 /goal 기능 추가 OpenAI, Codex에서 웹사이트를 만들어 배포하는 Sites 플러그인 공개 Shimmy - Ollama를 대체 가능한 개인 프라이버시 중심의 경량 OpenAI API 서버 X, Pay-Per-Use API 가격 플랜 도입
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▲ qlghwp123 5시간전 [-] 공격적으로 밀어붙이네요; 답변달기 ▲ xguru 5시간전 [-] 요즘 토큰 리셋이 많더니, 아예 기능으로 도입하고 추천기능 까지 붙여버렸네요. 이건 나름 괜찮은 방법 같아요. ㅎㅎ 사람들은 Tibo Button 이라고 표현하더군요 ( OpenAI의 Codex 리드, 보통 리셋 된다는 공지를 Tibo @thsottiaux 가 했었죠) 답변달기
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요즘 토큰 리셋이 많더니, 아예 기능으로 도입하고 추천기능 까지 붙여버렸네요. 이건 나름 괜찮은 방법 같아요. ㅎㅎ 사람들은 Tibo Button 이라고 표현하더군요 ( OpenAI의 Codex 리드, 보통 리셋 된다는 공지를 Tibo @thsottiaux 가 했었죠)
피지컬AI 전문기업 마음AI(대표 유태준)는 천안시와 함께 추진하는 '환경적응형 다목적 온디바이스 AI 기반 도시안전망 실증·확산 사업'에 참여해 차세대 도시안전 서비스 구축에 나선다고 13일밝혔다.
특히 이번 사업은 국산 AI반도체(NPU) 기반 온디바이스 AI 기술을 활용해 재난·안전 대응 체계를 지능화하고, 향후 전국 지자체로 확산 가능한 도시안전 모델을 구축하기 위한 것이다.
사업은 충남테크노파크 주관으로 올 6월부터 내년 12월까지 추진한다. 마음AI는 이번 사업에서 약 16억 원 규모의 과제를 수행하며, 피지컬 AI 기반 도시형 로봇 순찰·대응 체계 구축을 담당한다. 이를 위해 자사 사족보행 로봇 브랜드인 '진도봇(JindoBot)' 시리즈의 공공안전 모델 ‘HAECHI-02’를 활용해 이동형 시민안전 서비스를 선보일 계획이다.
'HAECHI-02'에는 마음AI의 온디바이스 AI 기술과 VLA(Vision-Language-Action) 기반 자율지능 기술을 적용한다. 로봇은 주변 환경을 인식하고 상황을 이해하며, 위험 요소를 탐지하고 필요한 행동을 수행한다. 또 AI 추론이 로봇 내부에서 수행되는 온디바이스 구조를 통해 네트워크 환경에 영향을 받지 않는 안정적인 운영이 가능하다. 특히 이번 사업은 고정형 CCTV만으로는 관리가 어려운 하천변, 공원, 산책로, 원도심 등 도시 안전 취약지역을 대상으로 추진한다.
로봇이 직접 이동하며 현장을 모니터링하고 상황 정보를 전달함으로써 보다 능동적인 재난 대응과 시민 안전 서비스 제공이 가능할 것으로 기대된다. 마음AI는 이번 사업을 통해 피지컬 AI 기술의 현장 적용 가능성을 검증하고, 향후 공공안전 분야를 시작으로 시설관리, 산업현장, 물류, 국방 등 다양한 분야로 적용 범위를 확대해 나갈 계획이다. 또한 실제 환경에서 축적되는 데이터를 기반으로 로봇 자율지능 기술을 지속적으로 고도화한다.
마음AI, 'STK 2026' 참여...AGIBOT 기반 피지컬AI 공개 2026.06.10 마음AI, 충남 AX 대전환 사업 참여…실무형 인재 양성 2026.06.05 "골" 붉게 물든 광화문에 퍼진 환호성...돌아온 월드컵 광장 열기 2026.06.12 더본코리아, 성장 재시동...백종원 카드·해외 사업에 힘 2026.06.13
손병희 마음AI 연구소장(연구·사업 총괄)은 “생성형 AI가 정보를 생성하고 이해하는 단계였다면 이제는 AI가 실제 공간을 인식하고 행동하는 피지컬 AI 시대로 전환되고 있다”며 “이번 사업은 국산 AI 반도체, 온디바이스 AI, 그리고 로봇 기술을 결합한 대표적인 피지컬 AI 적용 사례가 될 것”이라고 말했다. 이어 “마음AI는 로봇에 두뇌를 탑재하는 기술을 핵심 경쟁력으로 삼고 있으며, 도시안전 서비스를 시작으로 다양한 산업 현장에 피지컬 AI를 확산해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
한편 마음AI는 음성 AI 모델 ‘수다(SUDA)’, 멀티모달 AI 모델 ‘말(MAAL)’, VLA 기반 자율지능 기술을 중심으로 로봇과 다양한 디바이스에 적용 가능한 피지컬 AI 기술을 개발하고 있다. 공공·산업·국방 분야를 중심으로 사업화를 추진하고 있다.
미 정부, 앤트로픽 AI '페이블5·미토스5' 외국인 접속 금지
앤트로픽 최신 모델 클로드 페이블5 외국인 사용이 막혔다. [사진: 클로드 앱 갈무리]
[디지털투데이 손슬기 기자] 미국 정부가 앤트로픽 최신 인공지능(AI) 모델 '페이블5'와 '미토스5'에 대한 외국인 접속을 전면 금지하는 수출 통제 지침을 발동했다. 앤트로픽은 규정 준수를 위해 모든 고객의 접속을 차단하면서도 이번 조치가 오해에서 비롯됐다며 반발했다.
12일(현지시간) 앤트로픽에 따르면 미 동부시간 오후 5시21분 수령한 지침에는 국가 안보를 이유로 페이블5와 미토스5에 대한 접속을 외국 국적자 전원에게 금지하도록 명시됐다. 미국 내 체류 외국인 및 앤트로픽 소속 외국인 직원도 포함된다. 앤트로픽의 다른 모델은 이번 조치의 영향을 받지 않는다.
미 정치매체 악시오스 따르면 이번 지침은 하워드 러트닉 미 상무장관이 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)에게 보낸 서한 형태로 전달됐다. 앤트로픽이 아닌 한 기업이 미토스 탈옥(jailbreaking) 방법을 찾아냈다고 주장하자 미 상부부는 이를 안보 위협으로 판단해 수출 통제 지침을 내렸다고 악시오스는 보도했다.
이어 악시오스는 미 정부가 앞서 앤트로픽 모델 출시 자체를 중단시키려 했으나 성공하지 못했고 이번 조치로 이어졌다고 덧붙였다.
접근 제한은 수주간 유지될 것이라고 정부 관계자 발언을 인용해 악시오스는 보도했다.
앤트로픽은 이번 조치가 오해라고 반박했다. 앤트로픽은 공식 성명에서 "정부는 현재까지 구체적인 탈옥 증거 없이 구두 보고만 제공했으며, 우리가 검토한 시연 결과 해당 취약점은 오픈AI의 GPT-5.5를 비롯한 다른 공개 모델에서도 동일하게 재현됐고, 보안 전문가들이 매일 활용하는 수준"이라고 설명했다.
아울러 "좁은 범위의 잠재적 탈옥 방법이 발견됐다는 이유만으로 수억 명에게 배포된 상업적 모델을 회수해야 한다는 데 동의하지 않는다"며 "이 기준이 업계에 적용되면 모든 프런티어 모델의 신규 배포가 사실상 중단될 것"이라고 강조했다.
앤트로픽은 또 "정부는 투명하고 공정하며 기술적 사실에 근거한 법적 절차를 통해 안전하지 않은 AI 배포를 차단할 권한을 가져야 한다"면서도 "이번 조치는 그러한 원칙에 부합하지 않는다"고 지적했다. 앤트로픽은 이번 접속 중단이 "미국 정부와의 최근 갈등의 연장선"이라고도 봤다.
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XRP 상위 보유자 문턱 낮아졌다…2155개 보유하면 진입
Show GN: 입으로낸 소리를 Sound effect로 만들어주는 오픈소스 프로젝트 (New UX for sound generation) (github.com/thxxx)
안녕하세요 모델을 하나 만들고 오픈소스로 오픈했는데 공유해봅니다. 영상이나 게임을 만들기위해서 특정 사운드가 필요했던 적이 있으신가요? 머릿속에는 정확히 어떤 소리인지 들어있지만, 그걸 어떻게 표현하고 찾아야할지 방법이 없으셨을겁니다. 그런 이유로 게임 스튜디오들의 사운드 관련 미팅을 들어가보면 대화보다 이런 소리가 더 많이 들립니다. “퓨퓨- 보다는 피유↘︎피유↘︎ 면 좋겠는데” 그래서 만들었습니다! 제가 만든 모델은 입으로 원하는 소리를 따라서 내고 그걸 텍스트와 함께 모델에 input으로 넣으면 그 sound effect를 생성해주는 모델입니다.(꽤 많은 시간과 데이터를 사용) repo: https://github.com/thxxx/VTS demo: https://spicy-pufferfish-699.notion.site/VTS-347cf95761f480f19dc0eb790… (demo 링크에 들어가셔서 들어보시면 이게 무슨 뜻인지 훨씬 더 감이 오실거에요ㅎㅎ)
안녕하세요 모델을 하나 만들고 오픈소스로 오픈했는데 공유해봅니다.
영상이나 게임을 만들기위해서 특정 사운드가 필요했던 적이 있으신가요?
머릿속에는 정확히 어떤 소리인지 들어있지만, 그걸 어떻게 표현하고 찾아야할지 방법이 없으셨을겁니다.
그런 이유로 게임 스튜디오들의 사운드 관련 미팅을 들어가보면 대화보다 이런 소리가 더 많이 들립니다.
“퓨퓨- 보다는 피유↘︎피유↘︎ 면 좋겠는데”
제가 만든 모델은 입으로 원하는 소리를 따라서 내고 그걸 텍스트와 함께 모델에 input으로 넣으면 그 sound effect를 생성해주는 모델입니다.(꽤 많은 시간과 데이터를 사용)
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초이스테크놀로지(대표 최순길) 는 서울대학교 의류학과 의복과건강연구실과 업무협약을 체결하고, 비침습 무선 연속 체온 모니터링 체온계 ‘써모세이퍼’의 기술 고도화와 활용 영역 확대를 추진한다고 13일 밝혔다.
이번 협약은 써모세이퍼의 기술 신뢰성을 강화하고, 기존 병원 중심의 활용 범위를 산업안전, 응급의료, 공공보건, 고령자 건강관리 등 다양한 분야로 확장하기 위한 것이다.
'써모세이퍼 XST600'은 피부에 부착해 체온을 비침습적으로 연속 측정할 수 있는 IoMT 기반 무선 의료기기다. Heat-flux 기반 체온 측정 기술을 적용해 체내 열 흐름을 분석하고, 환자의 체온 변화를 실시간으로 모니터링할 수 있다.
초이스테크놀로지는 이번 서울대학교와의 협약을 계기로 써모세이퍼의 활용 영역을 병원 내 수술실과 회복실에서 나아가, 폭염·한파 환경의 산업현장 작업자 안전관리, 응급 이송 중 환자 모니터링, 재택·고령자 건강관리 등으로 확대할 계획이다.
초이스테크놀로지는 “써모세이퍼는 병원 환경에서 축적한 비침습 무선 연속 체온 측정 기술을 기반으로 한다”며 “이번 협력을 통해 실외·이동 환경에서도 활용 가능한 체온 모니터링 기술로 고도화하고, 산업현장 작업자의 안전관리와 환자 모니터링 분야에서 활용 범위를 넓혀가겠다”고 밝혔다. 이어 “기후 변화로 폭염과 한파에 따른 산업현장 안전관리의 중요성이 높아지고 있다”며 “써모세이퍼 기술이 작업자의 생체신호를 기반으로 위험을 사전에 감지하고 대응하는 스마트 안전관리 솔루션으로 자리 잡을 수 있게 지속적으로 연구개발과 검증을 이어가겠다”고 덧붙였다.
초이스테크놀로지는 써모세이퍼를 통해 국내 최초 IoMT 기반 비침습 연속 모니터링 체온계의 개발과 상용화를 추진해 왔다. 이러한 기술력과 사업화 성과를 바탕으로 'CES 2026'에서 'Innovation Awards Honoree' 상을 받았다. 또 iF Design Awards상도 수상했고, 'KIMES 2026'에서 보건복지부 장관 표창을 받는 등 국내외에서 혁신성을 인정받았다.
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최순필 초이스테크놀로지 대표는 “이번 서울대학교와의 업무협약은 써모세이퍼의 기술 신뢰성을 높이고, 병원 중심의 의료기기를 다양한 헬스케어·안전관리 분야로 확장하는 중요한 계기가 될 것”이라며 “앞으로도 대한민국 의료기술의 경쟁력을 높이고, 글로벌 헬스케어 혁신을 선도하는 기업으로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.
한편 이스테크놀로지는 2001년 설립한 IoMT 의료기기 및 무선센서 전문기업이다. 무선 통신 기술과 센서 기술을 기반으로 의료·산업용 모니터링 솔루션을 개발하고 있다.
Kimi K2.7-Code: 토큰 효율이 개선된 오픈소스 코딩 모델 (huggingface.co)
장기 코딩 작업과 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 워크플로를 다루는 에이전트형 코딩 모델 로, Kimi K2.6 기반에서 엔드투엔드 작업 완료 능력과 토큰 사용 효율을 높였음 Kimi K2.6 대비 사고 토큰 사용량을 약 30% 줄였고, Kimi Code Bench v2는 50.9에서 62.0, MCP Mark Verified는 72.8에서 81.1로 상승함 모델 구조는 MoE 기반이며 총 1T 파라미터, 활성 32B 파라미터, 256K 컨텍스트 길이, MoonViT 비전 인코더를 갖춤 배포는 공식 API와 vLLM, SGLang, KTransformers를 대상으로 하며, Kimi-K2.5/Kimi-K2.6 과 같은 아키텍처라 기존 배포 방식을 재사용할 수 있음 사용 시 Thinking 모드와 preserve_thinking 이 강제되며, 이미지 입력을 지원하고 비디오 입력은 현재 공식 API에서만 실험적으로 지원됨 모델 개요 Kimi K2.7-Code 는 Kimi K2.6 기반의 코딩 중심 에이전트 모델이며, 현실적인 장기 코딩 작업에서 개선됐음 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 워크플로 전반에서 엔드투엔드 작업 완료 능력을 강화함 Kimi K2.6과 비교해 사고 토큰 사용량을 약 30% 줄여 토큰 효율을 높였음 이미지-텍스트 입력, Transformers, Safetensors, conversational, custom_code 등의 태그와 함께 제공됨 모델 요약 아키텍처는 Mixture-of-Experts(MoE) 이며 총 파라미터는 1T, 활성 파라미터는 32B임 레이어 수는 Dense 레이어 포함 61개이며, Dense 레이어는 1개임 Attention Hidden Dimension은 7168, MoE Hidden Dimension은 전문가당 2048임 Attention Head는 64개, Expert는 384개, 토큰당 선택 Expert는 8개, Shared Expert는 1개임 어휘 크기는 160K이고 컨텍스트 길이는 256K 임 Attention 메커니즘은 MLA, 활성화 함수는 SwiGLU임 비전 인코더는 MoonViT이며, 비전 인코더 파라미터는 400M임 평가 결과 코딩 벤치마크 Kimi Code Bench v2 에서 Kimi K2.6은 50.9, Kimi K2.7 Code는 62.0, GPT-5.5는 69.0, Claude Opus 4.8은 67.4를 기록함 Program Bench 에서 Kimi K2.6은 48.3, Kimi K2.7 Code는 53.6, GPT-5.5는 69.1, Claude Opus 4.8은 63.8을 기록함 MLS Bench Lite 에서 Kimi K2.6은 26.7, Kimi K2.7 Code는 35.1, GPT-5.5는 35.5, Claude Opus 4.8은 42.8을 기록함 에이전트 벤치마크 Kimi Claw 24/7 Bench 에서 Kimi K2.6은 42.9, Kimi K2.7 Code는 46.9, GPT-5.5는 52.8, Claude Opus 4.8은 50.4를 기록함 MCP Atlas 에서 Kimi K2.6은 69.4, Kimi K2.7 Code는 76.0, GPT-5.5는 79.4, Claude Opus 4.8은 81.3을 기록함 MCP Mark Verified 에서 Kimi K2.6은 72.8, Kimi K2.7 Code는 81.1, GPT-5.5는 92.9, Claude Opus 4.8은 76.4를 기록함 평가 조건 별도 명시가 없으면 Kimi K2.7 Code와 K2.6은 Kimi Code CLI에서 Thinking 모드를 켜고 temperature 1.0, top-p 0.95, 262,144 토큰 컨텍스트 길이로 테스트됨 GPT-5.5는 Codex의 xhigh 모드에서 실행됐고, Opus 4.8은 Claude Code의 xhigh 모드에서 실행됨 그 외 차이를 제외하면 모든 벤치마크는 같은 조건에서 평가됨 벤치마크 구성 Kimi Code Bench V2는 현실적인 작업에서 코딩 에이전트를 평가하는 내부 벤치마크이며, 10개 이상 주요 프로그래밍 언어와 전체 프로덕션 기술 스택을 다룸 Kimi Code Bench V2는 내부 엔지니어링 사용 사례, 프로덕션 장애, 실제 오픈소스 프로젝트의 작업을 포함함 Program Bench 는 컴파일된 바이너리와 문서만으로 프로그램 동작을 재현하도록 요구하며, 200개 작업과 248,000개 이상의 퍼즈 생성 동작 테스트를 사용함 MLS-Bench 는 AI 시스템이 일반화 가능하고 확장 가능한 ML 방법을 만들 수 있는지 평가하며, MLS-Bench-Lite는 공식 30개 작업 하위 집합임 Kimi Claw 24/7 Bench는 지속적인 다일 공동 작업에서 장기 에이전트 성능을 평가하는 내부 벤치마크이며, 17개 전문 시나리오와 610개 평가 지점을 다룸 MCP-Atlas 는 확장 가능한 MCP를 통해 현실적인 도구 사용 작업에서 LLM 성능을 평가함 MCPMark-Verified는 MCPMark 의 사람 검증판이며 Notion, GitHub, Filesystem, Postgres, Playwright 등 5개 실제 서버 환경에서 MCP 도구 사용을 평가함 Native INT4 양자화 Kimi-K2.7-Code는 Kimi-K2-Thinking 과 같은 native int4 양자화 방식을 채택함 배포 Kimi-K2.7-Code API는 https://platform.moonshot.ai 에서 접근할 수 있음 공식 API는 OpenAI/Anthropic 호환 API 를 제공함 권장 추론 엔진은 vLLM, SGLang, KTransformers임 Kimi-K2.7-Code는 Kimi-K2.5/Kimi-K2.6과 같은 아키텍처라 배포 방식을 직접 재사용할 수 있음 transformers 버전 요구사항은 >=4.57.1, <5.0.0 임 배포 예시는 Model Deployment Guide 에서 확인할 수 있음 사용 방법 API 호출 기본 조건 사용 데모는 공식 API 호출 방식을 기준으로 함 Kimi-K2.7-Code는 Thinking과 preserve_thinking 을 True로 강제함 vLLM 또는 SGLang으로 배포한 서드파티 API에서는 비디오 콘텐츠 채팅이 현재 공식 API에서만 지원되는 실험 기능임 Thinking 모드의 권장 temperature 는 1.0 이고 권장 top_p 는 0.95 임 Instant 모드는 지원되지 않음 Chat Completion Chat Completion 예시는 K2.7-Code API를 Thinking 모드로 호출함 예시 코드는 openai 클라이언트로 client.chat.completions.create 를 호출하고 max_tokens=4096 을 설정함 응답에서는 response.choices[0].message.reasoning 과 response.choices[0].message.content 를 출력함 시각 콘텐츠 입력 K2.7-Code는 이미지와 비디오 입력 을 지원함 이미지 입력 예시는 이미지를 base64로 인코딩해 image_url 에 전달하고 max_tokens=8192 로 응답을 생성함 비디오 입력 예시는 mp4 파일을 base64로 인코딩해 video_url 에 전달함 비디오 채팅은 현재 공식 API에서만 지원되는 실험 기능임 Preserve Thinking Kimi K2.7 Code는 preserve_thinking 모드를 강제하며, 멀티턴 상호작용에서 전체 reasoning 콘텐츠를 유지함 preserve_thinking 은 코딩 에이전트 시나리오의 성능을 높임 이 기능은 기본으로 활성화되며 비활성화할 수 없음 일부 API는 reasoning_content 를 지원하지 않을 수 있어 reasoning 을 시도할 수 있음 Interleaved Thinking과 다단계 도구 호출 K2.7-Code는 K2 Thinking과 같은 Interleaved Thinking 및 Multi-Step Tool Call 설계를 공유함 사용 예시는 K2 Thinking documentation 를 참조함 코딩 에이전트 프레임워크 Kimi K2.7-Code는 에이전트 프레임워크로 Kimi Code CLI와 함께 사용할 때 가장 잘 작동함 Kimi Code CLI는 https://www.kimi.com/code 에서 제공됨 로컬 실행 예시 Transformers Transformers에서는 pipeline("image-text-to-text", model="moonshotai/Kimi-K2.7-Code", trust_remote_code=True) 방식으로 고수준 파이프라인을 만들 수 있음 모델 직접 로드는 AutoModel.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K2.7-Code", trust_remote_code=True, dtype="auto") 방식으로 가능함 vLLM vLLM은 pip install vllm 로 설치하고 vllm serve "moonshotai/Kimi-K2.7-Code" 로 서버를 시작함 호출 예시는 OpenAI 호환 API 엔드포인트인 http://localhost:8000/v1/chat/completions 를 사용함 Docker Model Runner에서는 docker model run hf.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code 로 실행함 SGLang SGLang은 pip install sglang 으로 설치하고 python3 -m sglang.launch_server --model-path "moonshotai/Kimi-K2.7-Code" 로 서버를 시작함 호출 예시는 OpenAI 호환 API 엔드포인트인 http://localhost:30000/v1/chat/completions 를 사용함 Docker 실행 예시는 GPU, 공유 메모리, Hugging Face 캐시, HF_TOKEN 환경변수를 설정함 라이선스 코드 저장소와 모델 가중치는 Modified MIT License 로 배포됨
함께 보면 좋은 글 β Kimi K2.6 공개 - 오픈소스 코딩의 발전 Kimi K2.5 기술 보고서 [PDF] - 시각적 에이전트 지능을 향한 오픈 멀티모달 모델 빅 LLM들의 아키텍처 비교 MiMo-V2.5 — Xiaomi의 오픈소스 옴니모델 AI 모델 Kimi, 오픈소스 비주얼 SOTA-에이전틱 모델 Kimi K2.5 공개
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▲ GN⁺ 6시간전 [-] Hacker News 의견들 수정된 라이선스 조항을 읽어보니 웃겼음. 사실상 MIT 라이선스 에 예전 BSD에 있던 광고 조항 하나를 붙인 형태이고, 월간 활성 사용자나 매출과 무관하게 제품에 쓰면 자기들을 “광고”해 달라는 요구에 가까움 솔직히 합리적인 요청으로 보임 이게 Cursor 저격 조항 처럼 보임. 공개하라고 망신 주게 만들지 말라는 뜻임 여기서 “광고” 조항은 제품 어딘가에 사용 사실을 밝히라는 정도임. 예를 들어 “About” 섹션의 크레딧에 넣는 식임 급하게 덧붙인 느낌이 있음. “사용자 인터페이스”에 무엇이 포함되는지에 대해 법률 문구를 좀 더 다듬었을 줄 알았음 Kimi K2.7-code에 꽤 단순한 지시만 줘서 Fil-C OpenSSL 패치 를 3.3.1에서 3.5.7로 리베이스했는데, 잘 된 것처럼 보임 패치 크기는 177KB라 작은 변경은 아니었고, 처음에는 깔끔하게 적용되지 않아 에이전트가 꽤 실질적인 작업을 해야 했음 3.3.1 대상 패치, 빌드 명령, 3.5.7 경로, 변경 문서 링크( https://fil-c.org/constant_time_crypto )만 줬음 다만 자체 코딩 에이전트인 T800을 썼고, 공개된 것은 아니며 이전에 K2.5용으로 충분히 테스트하고 튜닝해 둔 상태였음 API 사용료는 $5~$10 사이였던 것 같음. 수정: OpenSSH가 아니라 OpenSSL임 개인적으로 오픈 코드나 라우터를 쓸 때는 일정 수준을 넘으면 모델 차이가 크게 느껴지지 않음. 비싸고 애매한 Gemini 같은 모델은 예외임 그런 의미에서 중국 모델들은 꽤 괜찮음. 보통 함수나 메서드 단위로 코드를 작성하게 한 뒤 설계하고 조립하는 방식으로 씀 GPT 계열이 더 꼼꼼하고 낫긴 하지만 차이가 엄청난지는 잘 모르겠음. 작업 흐름에 따라 다르겠지만, 충분히 엄격하게 다루면 큰 차이가 정말 있는지 의문임 “무료” 추론 라우터는 어느 정도 포기했음. 예상대로 추론을 최대한 아끼려 하다 보니 사고 품질이 떨어지는 경우가 많음 MacBook M1 Pro를 난방 패드로 만들면서 Qwen 3.6 35B A3B MTP 를 돌려본 것은 어느 정도 성공적이었음 Gemini 모델을 “로컬”처럼 쓰려 하니 노력량을 짧게 끊어 실수가 많고 턴이 늘어나는 비슷한 문제가 있었음 반대로 Fable이 끈질기게 “선제적”이라는 얘기를 보면, 강한 브랜딩과 효과적인 과금이 있으면 정반대 방향도 가능해 보임 내 경험상 개별 함수 구현에서는 최전선 모델 과 최신 30B급 모델 사이 차이가 거의 없음 일관된 설계가 이미 있으면, 그게 어려운 부분인데, 꽤 작은 모델에 넣어도 거의 같은 품질을 얻을 수 있음 한 번에 완성하지는 못하지만 더 빠르고 저렴해서 결국 유리하게 작동함. 게다가 로컬에서도 가능함 결과 차이는 크지 않지만, 더 엄격하게 다뤄야 하는 건 맞음. 예를 들어 Kimi K2.5/K2.6 은 자신이 방금 만든 문제를 고치기보다 실패하는 테스트를 “기존 실패”로 착각하고 주석 처리하는 경우가 있었음 그래서 주석 처리된 테스트가 빌드를 깨도록 명시적으로 만들어야 함. Anthropic이나 OpenAI 모델에서는 개인적으로 그런 문제를 겪지 않았음 “중국 모델”이라는 표현은 그만 쓰면 좋겠음. 부정적인 뉘앙스가 있음 예전에 자동차를 “일본차”라고 부르던 것과 비슷한데, 이제는 거의 의미가 없어졌고 그냥 Toyota, Honda, Lexus라고 부르는 식임 opencode + Kimi K2.6/2.7 을 Claude Code와 비교해서 써본 사람이 있다면 정말 궁금함. 무엇이 낫고 나쁜지, 비용 비교가 어떤지 알고 싶음 지금은 5x Max 플랜에 $100을 내고 있는데 Fable이 사용 한도를 꽤 빠르게 소모하고, Opus와 비교해 밤낮처럼 차이 난다고도 말하기 어려움 주로 사이드 프로젝트에 쓰기 때문에 $100 청구서도 꽤 크게 느껴지고, 더 내고 싶지는 않음 Claude Code를 주로 Opus와 함께 쓰다가 개인 프로젝트에서 opencode + Kimi 2.6 으로 옮겨 몇 달 써봤음 Claude Code가 더 낫긴 함. 하지만 opencode + Kimi 2.6도 쓸 만하다는 점이 큼 원하는 것을 정확히 알고 단순 코드 작성만 시키면 DeepSeek, Kimi 같은 인기 모델들도 대부분 괜찮고 Anthropic 모델과 크게 다르지 않게 느껴짐 반면 Opus는 DeepSeek보다 의도를 훨씬 잘 이해함. DeepSeek을 쓸 때는 프롬프트를 훨씬 더 정확히 써야 하고, 대충 쓰면 자주 엉뚱한 방향으로 감 Kimi는 그 중간임. “느슨한 프롬프트” 흐름을 어느 정도 되살려 주고, DeepSeek보다 계획을 더 신뢰할 수 있음 Claude Code와 비슷한 작업 흐름은 가능하지만, 전반적으로 조금씩 나쁨. 문맥 길이, 오류 수, 의사결정, 추천, 디버깅 능력이 모두 약간씩 떨어짐 사용량 측면에서는 $100 Claude 플랜이 실제로 가성비가 좋음. 토큰 단가로는 Kimi가 훨씬 싸지만 Claude 구독은 많이 보조되는 듯해서 $100로 API에서 살 수 있는 것보다 훨씬 많은 토큰을 받음 결국 비슷한 사용 패턴에서는 opencode + Kimi와 Claude Code 비용이 비슷해질 수 있음 DeepSeek은 더 싸고 캐시 토큰이 말도 안 되게 저렴하지만, Claude Code에서 넘어오면 습관에 따라 작업 방식을 조정해야 할 수 있음 사이드 프로젝트라면 $10 Opencode Go 플랜 에 OpenRouter 같은 곳에서 DeepSeek v4 크레딧 $10 을 더하는 구성이 꽤 실용적이라고 봄 업무에서는 Claude를, 사이드 프로젝트에서는 Kimi를 씀. 조직에는 LiteLLM과 Kimi 2.5가 활성화돼 있지만 거의 잘 안 돌아가서 Claude와 GPT가 주 도구임 Kimi는 면접 보는 개발자 같은 느낌이라 더 재미있음. 문제를 추론하는 과정을 보는 게 화이트보드 세션에서 내가 설명하는 방식과 비슷함. “wait”를 너무 자주 말해서 웃김 Claude는 이미 채용된 직원이나 직원 팀에 더 가까움. 처음부터 긴 설명을 많이 하지 않고, 필요할 때만 질문한 다음 종합적인 보고서나 계획을 내놓음 OpenCode는 더 나은 하네스라고 봄. 비용은 같은 프롬프트를 양쪽에 정확히 돌려본 적이 없어 직접 비교는 못 함 최근 Kimi로 ZenC 프로그래밍 언어용 libpq 래퍼를 만들게 했고( https://github.com/nobleach/zenc-postgres ), 약 한 시간 걸렸으며 비용은 약 $4 였음 ohmypi에 매우 만족하지만 OpenCode를 쓰거나 Claude Code를 계속 써도 됨 DeepSeek-V4-Pro는 충분히 괜찮고, Haiku나 Sonnet에 맡길 법한 작업이나 작은 활동에는 DS4-Flash를 쓰면 됨. $10 선불로 가입하면 됨 OpenCode Go는 한 달 $5로 가입해서 Qwen-3.7-Max 를 설계, 계획, 아키텍처, 어려운 문제 해결에 쓰면 됨. DeepSeek보다 Opus 3.6이나 3.7에 더 가까운 느낌이고, 찾은 것 중 가장 비슷했음 OpenAI Codex는 월 $20 플랜으로 GPT-5.5를 API로 설계, 계획, 아키텍처, 문제 해결, 커밋 작성에 쓸 수 있음. 정말 어려운 문제는 $100을 내고 GPT-5.5-Pro 채팅에 복사해 넣을 수도 있음 Xiaomi MiMo-2.5-Pro는 친구에게 $2 추천 코드를 받아 72센트 무료 크레딧을 받을 수 있음. 가격은 DeepSeek과 같고, Sonnet과 Opus 사이 어딘가로 꽤 유능함. UltraSpeed 베타도 신청해 볼 만함 OpenCode나 ohmypi에서 이 모델들을 즉석으로 바꿔 가며 자신에게 가장 잘 맞는 것을 찾으면 됨. CodexBar로 거의 실시간 사용량을 확인함 가벼운 사용자나 프로그래밍 초보자에게는 Cursor의 $20 플랜이 Composer-2.5와 Composer-2.5-Fast로 시작하기 좋음. API 할당량도 있어서 Cursor 자체 외에 OpenCode나 ohmypi에서 Opus-4.x 또는 GPT-5.5-Pro에 접근할 수 있음 Grok이나 Twitter를 쓴다면 월 $30 SuperGrok에 좋은 비전 모델이 있고, 프런트엔드 자동 테스트에 썼음. 다만 지금은 일반 Mac에서 로컬 Qwen-3-VL로 옮기는 중임. 기술에 덜 익숙하다면 unreach가 Mac에서 로컬 모델 호스팅을 쉽게 해 줌 RTX 5090 같은 강력한 GPU가 있으면 Qwen-3.6도 로컬에서 시도해 볼 만함. ollama나 llama-swap을 쓰면 비교적 쉬움 새 Kimi는 아직 안 써봤지만, 전문 개발자 3명, Midjourney와 Grok Imagine을 많이 쓰는 그래픽 디자이너 1명, 요구사항 수집과 구현 추적에 ohmypi를 쓰는 비기술 사용자 1명으로 팀을 운영하면서 직원 1인당 월 $200 이하 로 비용을 유지하고 있음 조금만 더 노력하면 직원당 월 $75에 더 가까워질 수 있음 Claude Code에 패치한 litellm 프록시, openrouter, Qwen 3.7 max/Kimi K2.6/DeepSeek v4 pro 를 붙여 쓰고 있음 동작하지 않는 유일한 기능은 webfetch와 웹 검색인데, ddg MCP와 웹 가져오기/검색 pre-hook으로 에이전트를 우회시켜 대체했음 메모리, 캐싱 등 나머지는 잘 작동함 Qwen은 계획 수립에서 Opus에 가까운데 Fable이 분명히 더 뛰어남 코딩은 Opus가 계획을 작성해 주면 Kimi와 DeepSeek 결과가 Opus와 거의 구분되지 않음 가장 큰 차이는 출력 리듬임. 예를 들어 Kimi는 오래 생각한 뒤 많은 텍스트를 빠르게 출력함 지금은 연구와 계획에 Fable, 코딩에 DeepSeek v4 flash를 테스트 중임. 결과는 Opus + DeepSeek v4 pro와 비슷하고 전체 비용은 더 낮을 것 같음 GLM 5.1만 말할 수 있는데, 내 기준으로는 Sonnet 4 수준 에 가깝다고 봄 좋고, 던지는 대부분의 작업을 잘 처리하지만 인지적으로 복잡한 작업은 실패함. 자주 막힘. 그래도 월 약 $6임 “최고” 모델이 중요하지 않게 되는 임계점이 있고, 거기서 멀지 않다고 봄. Fable은 지금 정말 좋지만, 1년쯤 뒤 Kimi가 따라잡으면 Fable6가 훨씬 좋아도 가격이 1/10이면 Kimi를 쓸 것 같음 예전에 Opus 4.5를 보며 “이 정도로 좋으면 6~12개월 안에 중국 모델들이 이만큼 좋고 싸질 테니 그걸 쓰겠다”고 생각했지만 틀렸음. 지금도 Opus 4.7/8과 Fable에 프리미엄을 내고 있음 그래도 언젠가는 그냥 원하는 일을 해내는 수준이 되고, 그때부터는 가격 하락 경쟁 이 시작될 것임 이제 중국 회사들이 아주 좋은 Fable 토큰에 접근할 수 있으니 그 경쟁이 빨라지길 바람 누구인지, 모델을 어떻게 쓰는지에 따라 이미 그 지점에 도달한 경우도 있음 다음 경쟁 전선은 속도 라고 봄. 여러 에이전트가 각자 작업하는 것을 오가며 문맥 전환하기보다, 단일 에이전트가 몇 초 안에 어떤 프롬프트든 밀어붙여 한 작업의 흐름을 유지하게 해 주면 좋겠음 토큰당 가격만 중요한 건 아님. AI에게 다시 물어봐야 한다면 처음부터 맞히는 모델보다 더 비쌀 수 있음 그래서 토큰 단가가 높아도 더 나은 모델이 실제로는 더 저렴할 수 있음 Opus가 Kimi K2.6이나 다른 중국 모델보다 5배 비싼데 겨우 조금 더 나은 정도라면, Anthropic 같은 회사들이 어떻게 경쟁력을 유지하는지 궁금했음 내 가설은 미국 기업들이 데이터를 중국 쪽으로 보낼 수 없다는 것이고, 그건 이해됨. 그런데 그게 정말 “해자”일까? 지금의 해자는 모델 성능 과 그로 인해 추가로 쓰는 토큰 수와 시간임 Kimi 모델을 꽤 자주 쓰고 대체로 좋아하는 입장에서 하는 말임 아직 게임화되지 않은 DeepSWE 같은 벤치마크에서 Kimi K2.6은 Claude Sonnet 4.6($3/$15)에 크게 밀리고, GPT 5.4 Mini($0.75/$4.50)에도 약간 밀림 Kimi 모델이 많은 코딩 작업에서 매우 좋은 건 분명하고, 오픈 가중치 모델 중 품질이 가장 좋음 하지만 Sonnet/Opus와 비슷한 전체 결과를 얻으려면 평균적으로 훨씬 더 많은 토큰을 쓰고 모델을 더 많이 관리해야 함 토큰당 가격이 아니라 전체 과정에 얼마를 내는지를 봐야 함 “겨우 조금 더 낫다”가 아니라는 인식이 있다고 봄. 그 인식된 품질 격차 덕분에 가격 차별화가 가능함 또 돈을 많이 쓰는 경우에는 평가를 돌리는 합리적인 주체들이 충분히 있어서, “조금 더 나음”이 순전한 느낌만은 아닐 가능성이 큼 다만 내가 직접 볼 수 있는 평가 스위트는 일부뿐임. 모두가 비합리적이고 Anthropic이 그걸 이용하는 것일 수도 있긴 함 둘 다 써본 사람 대부분은 Anthropic 모델이 Kimi보다 조금 이상으로 낫다 고 말할 것 같음 Kimi와 다른 오픈소스 모델들이 SWE-bench 같은 데서는 점수가 잘 나올 수 있지만, 실제로 써보면 격차가 체감됨 API 토큰 가격은 한 가지 요소일 뿐이고, Claude 구독 은 가성비가 좋음 이상하게도 모두가 API 가격을 근거로 Claude 구독이 보조금 받는다고 말하지만, 실제 Claude 추론 비용을 아는 사람은 없고 중국 제공자들도 저렴한 추론을 제공할 수 있음. 그렇다면 Claude는 왜 못 한다고 생각하는지 의문임 기업 고객에게는 공개되지 않은 다른 API 가격 계약이 있을 수도 있음. 우리가 보는 건 높은 표시 가격뿐일 수 있음 비교 가능한 영역에서만 “조금 더 낫다”에 가깝고, 그 외 많은 영역에서는 A\ 모델들이 훨씬 더 좋음. 예를 들어 Kimi 등이 증류하지 않은 종류의 작업임 그런 작업에서는 차이가 절벽처럼 큼 제대로 테스트해 보니 꽤 괜찮은 개선으로 보임. 같은 작업에 토큰을 덜 쓰는 것 만으로도 오픈 모델이 필요할 때 K2.6 대신 쓸 충분한 이유가 됨 DeepSeek v4보다 20~30%쯤 확실히 뛰어나지 않은 새 모델이 DeepSeek보다 토큰당 가격이 높다면, 거의 자동으로 저사용 모델 로 밀려난다고 봄. 계획 수립용 정도는 가능하겠지만 DeepSeek v4 Pro는 GLM 5.1이나 Kimi K2.6과 비교하면 실제로 그렇게 좋은 모델은 아님. 가격 대비 괜찮은 코더/추론기 정도임 DeepSeek은 비용을 감수하고 있는 건지, 아니면 사람들이 오픈 모델을 비슷한 비용으로 호스팅할 수 있는 건지 궁금함 아직 오픈 가중치/오픈소스 모델 에 매우 익숙하지 않음. 전업으로 쓰는 사람이 있다면 설정과 성능을 듣고 싶음. 조직을 Anthropic 제품에서 옮기는 것을 고려 중임 개인적인 경험을 말하면, 개인 작업에는 forgecode와 openrouter를 씀. 먼저 forgecode는 Claude Code보다 훨씬 나은 하네스라고 봄 모델 품질 면에서는 큰 차이가 없지만 비용 차이는 말도 안 되게 큼. 적어도 내가 에이전트를 쓰는 방식에서는 그렇음 어제 예로, 복잡한 기술 문서를 검색하기 위한 작은 DSL을 개발 중이었고 작은 연산자를 추가하려고 Fable을 시험해 봤음 Fable은 $13를 태웠고 해결책은 냈지만, 동일한 작업을 DeepSeek v4가 $1.7 에 한 것보다 객관적으로 더 낫지는 않았음 다만 나는 에이전트에 조각난 작업을 맡김. DSL의 경우 연산자는 내가 설계하고 에이전트에게 하나씩 구현하게 했음 복잡한 문서에서 시작해 전체를 설계하라고 했다면 Fable이 빛났을 수도 있음 하지만 에이전트에 더 넓은 범위의 작업을 줄 때마다 수백만 토큰을 태우고 의심스러운 코드를 생성해서, 결국 내가 시간을 들여 익혀야 했음 https://github.com/gitsense/gsc-cli 를 만들었고, 코드의 80% 정도는 glm-4.7 이 차지한다고 봄 예를 들어 https://github.com/gitsense/gsc-cli/blob/main/internal/cli/r... 같은 파일을 보면 사용한 모델을 명시해 두었음 4.7은 go 코드에 그다지 좋지 않았고, 그래서 attribution에 Gemini 3 Flash 가 보이기 시작했음 4.7은 Cerebras가 제공하는 모델이고, 내게는 반복 속도가 훨씬 중요함 MiMo v2.5.0-Pro를 써본 결과 Gemini 3 Flash가 한 일을 100% 해낼 수 있었을 거라고 확신함 몇 번 막혔을 때는 Sonnet에게 설명을 받아야 했지만, Anthropic과 OpenAI가 말하지 않을 더러운 비밀은 코딩을 할 줄 안다면 모델들이 솔직히 충분히 좋다는 것임 MiMo 경험과 GLM 5.1에 대한 다른 사람들 평가를 보면 이제는 하드웨어 경쟁 에 들어섰다고 봄 프로그래밍을 할 줄 알고 AI로 아는 것을 증폭시키려는 사람에게 중국 모델들은 Claude의 100% 대체재가 됨 이제는 어떤 제공자가 가장 빠른 추론을 제공하느냐를 볼 것임 MiMo-v2.5.0-Pro-Ultraspeed는 좋은 결과를 빠르게 생성하고 돈도 빠르게 태움 이 모델들은 오픈 가중치이지만, 현재 대부분의 플래그십 모델은 실질적으로 서드파티 모델 제공자 를 통해서만 접근 가능함 주요 예외는 30B 매개변수 안팎의 모델로, 아직 소비자용 GPU에서 돌릴 수 있음 다만 소비자용 GPU도 최근 몇 년 사이 점점 비싸져서 정당화하기 어려워졌음 계속 중국 모델로 전환하려고 하지만, 결국 그 출력물을 Claude에게 고쳐 달라고 하게 됨. 기능과 스타일 모두에서 그렇고, 결국 항상 돌아오게 됨 GPT도 계속 시도하는데 꽤 탄탄함. 매우 빠르고 디버깅도 훌륭함. 하지만 코드는 종종 지나치게 영리해서 머리가 아픔 프롬프트로 고칠 수 있을지도 모름. 중국 모델에는 조금 도움이 됐음. 예전 이미지 AI 시절의 “+good -bad”처럼 우아하게 하라고 말하면 됨 지금은 여전히 사람이 코드를 이해할 수 있어야 하고, 그 요구를 꾸준히 만족시키는 건 Claude뿐임 그래도 언젠가 중국 연구소 중 하나가 특별한 비법을 찾아내길 바람 작은 수정에는 DeepSeek Flash 가 아주 좋음. 사실상 무제한 AI가 바로 붙어 있는 느낌이라 멋짐 dwarf star가 나온 이후로 DeepSeek v4 flash 를 거의 모든 작업의 주 모델로 쓰고 있음 128GB 메모리의 M4 Max MacBook Pro에서 돌림 보통 서버로 실행하고, 코딩 머신에서는 Tailscale로 접속해 Pi 코딩 에이전트를 씀 Qwen 모델을 쓰던 것보다 큰 도약이지만 비전 기능은 없어서, 비전이 필요할 때는 여전히 그쪽 모델을 돌림 이전에는 GLM 4.7 flash를 코딩 주력으로 썼지만, 비전이 아닌 모든 작업은 완전히 DeepSeek으로 옮겼음 중국산 오픈 가중치 모델에서 CCP 요소 를 제거해 본 사람이 있는지 궁금함. 비꼬는 뜻이 아니라, 가중치 내성 검사나 개념 활성화 같은 기법으로 철저히 검토했는지를 묻는 것임 예를 들어 CCP가 실제로 문맥별 행동을 심으려 했다면 기만적이거나 악의적인 행동을 유발할 만한 입력에 어떻게 반응하는지 보는 식임 미국 정부 애플리케이션에 쓰일 때 취약한 코드를 생성한다는 의혹 같은 것이 실제로 입증됐는지는 모르겠음 지정학적 경쟁이 심한 시기에는 이런 질문이 불합리하지 않음. 어느 나라에 살든 적용되는 질문임 Hugging Face의 TNG 를 확인해 볼 만함 독일 컨설팅 회사인데, DeepSeek 모델을 튜닝하고 편향을 제거하는 발표를 본 적이 있음. 꽤 흥미로웠음 https://www.tngtech.com/en/about-us/news/release-of-deepseek... 걱정해야 할 것은 코드만이 아니라, 잠재적 메시징 같은 다른 것도 있음 heretic 같은 도구가 유용할 수 있는 작업처럼 들림 https://github.com/p-e-w/heretic 기업이 만든 LLM도 기업 편향이 의심될 수 있음. 안전한 것은 없음 답변달기
Hacker News 의견들 수정된 라이선스 조항을 읽어보니 웃겼음. 사실상 MIT 라이선스 에 예전 BSD에 있던 광고 조항 하나를 붙인 형태이고, 월간 활성 사용자나 매출과 무관하게 제품에 쓰면 자기들을 “광고”해 달라는 요구에 가까움 솔직히 합리적인 요청으로 보임 이게 Cursor 저격 조항 처럼 보임. 공개하라고 망신 주게 만들지 말라는 뜻임 여기서 “광고” 조항은 제품 어딘가에 사용 사실을 밝히라는 정도임. 예를 들어 “About” 섹션의 크레딧에 넣는 식임 급하게 덧붙인 느낌이 있음. “사용자 인터페이스”에 무엇이 포함되는지에 대해 법률 문구를 좀 더 다듬었을 줄 알았음 Kimi K2.7-code에 꽤 단순한 지시만 줘서 Fil-C OpenSSL 패치 를 3.3.1에서 3.5.7로 리베이스했는데, 잘 된 것처럼 보임 패치 크기는 177KB라 작은 변경은 아니었고, 처음에는 깔끔하게 적용되지 않아 에이전트가 꽤 실질적인 작업을 해야 했음 3.3.1 대상 패치, 빌드 명령, 3.5.7 경로, 변경 문서 링크( https://fil-c.org/constant_time_crypto )만 줬음 다만 자체 코딩 에이전트인 T800을 썼고, 공개된 것은 아니며 이전에 K2.5용으로 충분히 테스트하고 튜닝해 둔 상태였음 API 사용료는 $5~$10 사이였던 것 같음. 수정: OpenSSH가 아니라 OpenSSL임 개인적으로 오픈 코드나 라우터를 쓸 때는 일정 수준을 넘으면 모델 차이가 크게 느껴지지 않음. 비싸고 애매한 Gemini 같은 모델은 예외임 그런 의미에서 중국 모델들은 꽤 괜찮음. 보통 함수나 메서드 단위로 코드를 작성하게 한 뒤 설계하고 조립하는 방식으로 씀 GPT 계열이 더 꼼꼼하고 낫긴 하지만 차이가 엄청난지는 잘 모르겠음. 작업 흐름에 따라 다르겠지만, 충분히 엄격하게 다루면 큰 차이가 정말 있는지 의문임 “무료” 추론 라우터는 어느 정도 포기했음. 예상대로 추론을 최대한 아끼려 하다 보니 사고 품질이 떨어지는 경우가 많음 MacBook M1 Pro를 난방 패드로 만들면서 Qwen 3.6 35B A3B MTP 를 돌려본 것은 어느 정도 성공적이었음 Gemini 모델을 “로컬”처럼 쓰려 하니 노력량을 짧게 끊어 실수가 많고 턴이 늘어나는 비슷한 문제가 있었음 반대로 Fable이 끈질기게 “선제적”이라는 얘기를 보면, 강한 브랜딩과 효과적인 과금이 있으면 정반대 방향도 가능해 보임 내 경험상 개별 함수 구현에서는 최전선 모델 과 최신 30B급 모델 사이 차이가 거의 없음 일관된 설계가 이미 있으면, 그게 어려운 부분인데, 꽤 작은 모델에 넣어도 거의 같은 품질을 얻을 수 있음 한 번에 완성하지는 못하지만 더 빠르고 저렴해서 결국 유리하게 작동함. 게다가 로컬에서도 가능함 결과 차이는 크지 않지만, 더 엄격하게 다뤄야 하는 건 맞음. 예를 들어 Kimi K2.5/K2.6 은 자신이 방금 만든 문제를 고치기보다 실패하는 테스트를 “기존 실패”로 착각하고 주석 처리하는 경우가 있었음 그래서 주석 처리된 테스트가 빌드를 깨도록 명시적으로 만들어야 함. Anthropic이나 OpenAI 모델에서는 개인적으로 그런 문제를 겪지 않았음 “중국 모델”이라는 표현은 그만 쓰면 좋겠음. 부정적인 뉘앙스가 있음 예전에 자동차를 “일본차”라고 부르던 것과 비슷한데, 이제는 거의 의미가 없어졌고 그냥 Toyota, Honda, Lexus라고 부르는 식임 opencode + Kimi K2.6/2.7 을 Claude Code와 비교해서 써본 사람이 있다면 정말 궁금함. 무엇이 낫고 나쁜지, 비용 비교가 어떤지 알고 싶음 지금은 5x Max 플랜에 $100을 내고 있는데 Fable이 사용 한도를 꽤 빠르게 소모하고, Opus와 비교해 밤낮처럼 차이 난다고도 말하기 어려움 주로 사이드 프로젝트에 쓰기 때문에 $100 청구서도 꽤 크게 느껴지고, 더 내고 싶지는 않음 Claude Code를 주로 Opus와 함께 쓰다가 개인 프로젝트에서 opencode + Kimi 2.6 으로 옮겨 몇 달 써봤음 Claude Code가 더 낫긴 함. 하지만 opencode + Kimi 2.6도 쓸 만하다는 점이 큼 원하는 것을 정확히 알고 단순 코드 작성만 시키면 DeepSeek, Kimi 같은 인기 모델들도 대부분 괜찮고 Anthropic 모델과 크게 다르지 않게 느껴짐 반면 Opus는 DeepSeek보다 의도를 훨씬 잘 이해함. DeepSeek을 쓸 때는 프롬프트를 훨씬 더 정확히 써야 하고, 대충 쓰면 자주 엉뚱한 방향으로 감 Kimi는 그 중간임. “느슨한 프롬프트” 흐름을 어느 정도 되살려 주고, DeepSeek보다 계획을 더 신뢰할 수 있음 Claude Code와 비슷한 작업 흐름은 가능하지만, 전반적으로 조금씩 나쁨. 문맥 길이, 오류 수, 의사결정, 추천, 디버깅 능력이 모두 약간씩 떨어짐 사용량 측면에서는 $100 Claude 플랜이 실제로 가성비가 좋음. 토큰 단가로는 Kimi가 훨씬 싸지만 Claude 구독은 많이 보조되는 듯해서 $100로 API에서 살 수 있는 것보다 훨씬 많은 토큰을 받음 결국 비슷한 사용 패턴에서는 opencode + Kimi와 Claude Code 비용이 비슷해질 수 있음 DeepSeek은 더 싸고 캐시 토큰이 말도 안 되게 저렴하지만, Claude Code에서 넘어오면 습관에 따라 작업 방식을 조정해야 할 수 있음 사이드 프로젝트라면 $10 Opencode Go 플랜 에 OpenRouter 같은 곳에서 DeepSeek v4 크레딧 $10 을 더하는 구성이 꽤 실용적이라고 봄 업무에서는 Claude를, 사이드 프로젝트에서는 Kimi를 씀. 조직에는 LiteLLM과 Kimi 2.5가 활성화돼 있지만 거의 잘 안 돌아가서 Claude와 GPT가 주 도구임 Kimi는 면접 보는 개발자 같은 느낌이라 더 재미있음. 문제를 추론하는 과정을 보는 게 화이트보드 세션에서 내가 설명하는 방식과 비슷함. “wait”를 너무 자주 말해서 웃김 Claude는 이미 채용된 직원이나 직원 팀에 더 가까움. 처음부터 긴 설명을 많이 하지 않고, 필요할 때만 질문한 다음 종합적인 보고서나 계획을 내놓음 OpenCode는 더 나은 하네스라고 봄. 비용은 같은 프롬프트를 양쪽에 정확히 돌려본 적이 없어 직접 비교는 못 함 최근 Kimi로 ZenC 프로그래밍 언어용 libpq 래퍼를 만들게 했고( https://github.com/nobleach/zenc-postgres ), 약 한 시간 걸렸으며 비용은 약 $4 였음 ohmypi에 매우 만족하지만 OpenCode를 쓰거나 Claude Code를 계속 써도 됨 DeepSeek-V4-Pro는 충분히 괜찮고, Haiku나 Sonnet에 맡길 법한 작업이나 작은 활동에는 DS4-Flash를 쓰면 됨. $10 선불로 가입하면 됨 OpenCode Go는 한 달 $5로 가입해서 Qwen-3.7-Max 를 설계, 계획, 아키텍처, 어려운 문제 해결에 쓰면 됨. DeepSeek보다 Opus 3.6이나 3.7에 더 가까운 느낌이고, 찾은 것 중 가장 비슷했음 OpenAI Codex는 월 $20 플랜으로 GPT-5.5를 API로 설계, 계획, 아키텍처, 문제 해결, 커밋 작성에 쓸 수 있음. 정말 어려운 문제는 $100을 내고 GPT-5.5-Pro 채팅에 복사해 넣을 수도 있음 Xiaomi MiMo-2.5-Pro는 친구에게 $2 추천 코드를 받아 72센트 무료 크레딧을 받을 수 있음. 가격은 DeepSeek과 같고, Sonnet과 Opus 사이 어딘가로 꽤 유능함. UltraSpeed 베타도 신청해 볼 만함 OpenCode나 ohmypi에서 이 모델들을 즉석으로 바꿔 가며 자신에게 가장 잘 맞는 것을 찾으면 됨. CodexBar로 거의 실시간 사용량을 확인함 가벼운 사용자나 프로그래밍 초보자에게는 Cursor의 $20 플랜이 Composer-2.5와 Composer-2.5-Fast로 시작하기 좋음. API 할당량도 있어서 Cursor 자체 외에 OpenCode나 ohmypi에서 Opus-4.x 또는 GPT-5.5-Pro에 접근할 수 있음 Grok이나 Twitter를 쓴다면 월 $30 SuperGrok에 좋은 비전 모델이 있고, 프런트엔드 자동 테스트에 썼음. 다만 지금은 일반 Mac에서 로컬 Qwen-3-VL로 옮기는 중임. 기술에 덜 익숙하다면 unreach가 Mac에서 로컬 모델 호스팅을 쉽게 해 줌 RTX 5090 같은 강력한 GPU가 있으면 Qwen-3.6도 로컬에서 시도해 볼 만함. ollama나 llama-swap을 쓰면 비교적 쉬움 새 Kimi는 아직 안 써봤지만, 전문 개발자 3명, Midjourney와 Grok Imagine을 많이 쓰는 그래픽 디자이너 1명, 요구사항 수집과 구현 추적에 ohmypi를 쓰는 비기술 사용자 1명으로 팀을 운영하면서 직원 1인당 월 $200 이하 로 비용을 유지하고 있음 조금만 더 노력하면 직원당 월 $75에 더 가까워질 수 있음 Claude Code에 패치한 litellm 프록시, openrouter, Qwen 3.7 max/Kimi K2.6/DeepSeek v4 pro 를 붙여 쓰고 있음 동작하지 않는 유일한 기능은 webfetch와 웹 검색인데, ddg MCP와 웹 가져오기/검색 pre-hook으로 에이전트를 우회시켜 대체했음 메모리, 캐싱 등 나머지는 잘 작동함 Qwen은 계획 수립에서 Opus에 가까운데 Fable이 분명히 더 뛰어남 코딩은 Opus가 계획을 작성해 주면 Kimi와 DeepSeek 결과가 Opus와 거의 구분되지 않음 가장 큰 차이는 출력 리듬임. 예를 들어 Kimi는 오래 생각한 뒤 많은 텍스트를 빠르게 출력함 지금은 연구와 계획에 Fable, 코딩에 DeepSeek v4 flash를 테스트 중임. 결과는 Opus + DeepSeek v4 pro와 비슷하고 전체 비용은 더 낮을 것 같음 GLM 5.1만 말할 수 있는데, 내 기준으로는 Sonnet 4 수준 에 가깝다고 봄 좋고, 던지는 대부분의 작업을 잘 처리하지만 인지적으로 복잡한 작업은 실패함. 자주 막힘. 그래도 월 약 $6임 “최고” 모델이 중요하지 않게 되는 임계점이 있고, 거기서 멀지 않다고 봄. Fable은 지금 정말 좋지만, 1년쯤 뒤 Kimi가 따라잡으면 Fable6가 훨씬 좋아도 가격이 1/10이면 Kimi를 쓸 것 같음 예전에 Opus 4.5를 보며 “이 정도로 좋으면 6~12개월 안에 중국 모델들이 이만큼 좋고 싸질 테니 그걸 쓰겠다”고 생각했지만 틀렸음. 지금도 Opus 4.7/8과 Fable에 프리미엄을 내고 있음 그래도 언젠가는 그냥 원하는 일을 해내는 수준이 되고, 그때부터는 가격 하락 경쟁 이 시작될 것임 이제 중국 회사들이 아주 좋은 Fable 토큰에 접근할 수 있으니 그 경쟁이 빨라지길 바람 누구인지, 모델을 어떻게 쓰는지에 따라 이미 그 지점에 도달한 경우도 있음 다음 경쟁 전선은 속도 라고 봄. 여러 에이전트가 각자 작업하는 것을 오가며 문맥 전환하기보다, 단일 에이전트가 몇 초 안에 어떤 프롬프트든 밀어붙여 한 작업의 흐름을 유지하게 해 주면 좋겠음 토큰당 가격만 중요한 건 아님. AI에게 다시 물어봐야 한다면 처음부터 맞히는 모델보다 더 비쌀 수 있음 그래서 토큰 단가가 높아도 더 나은 모델이 실제로는 더 저렴할 수 있음 Opus가 Kimi K2.6이나 다른 중국 모델보다 5배 비싼데 겨우 조금 더 나은 정도라면, Anthropic 같은 회사들이 어떻게 경쟁력을 유지하는지 궁금했음 내 가설은 미국 기업들이 데이터를 중국 쪽으로 보낼 수 없다는 것이고, 그건 이해됨. 그런데 그게 정말 “해자”일까? 지금의 해자는 모델 성능 과 그로 인해 추가로 쓰는 토큰 수와 시간임 Kimi 모델을 꽤 자주 쓰고 대체로 좋아하는 입장에서 하는 말임 아직 게임화되지 않은 DeepSWE 같은 벤치마크에서 Kimi K2.6은 Claude Sonnet 4.6($3/$15)에 크게 밀리고, GPT 5.4 Mini($0.75/$4.50)에도 약간 밀림 Kimi 모델이 많은 코딩 작업에서 매우 좋은 건 분명하고, 오픈 가중치 모델 중 품질이 가장 좋음 하지만 Sonnet/Opus와 비슷한 전체 결과를 얻으려면 평균적으로 훨씬 더 많은 토큰을 쓰고 모델을 더 많이 관리해야 함 토큰당 가격이 아니라 전체 과정에 얼마를 내는지를 봐야 함 “겨우 조금 더 낫다”가 아니라는 인식이 있다고 봄. 그 인식된 품질 격차 덕분에 가격 차별화가 가능함 또 돈을 많이 쓰는 경우에는 평가를 돌리는 합리적인 주체들이 충분히 있어서, “조금 더 나음”이 순전한 느낌만은 아닐 가능성이 큼 다만 내가 직접 볼 수 있는 평가 스위트는 일부뿐임. 모두가 비합리적이고 Anthropic이 그걸 이용하는 것일 수도 있긴 함 둘 다 써본 사람 대부분은 Anthropic 모델이 Kimi보다 조금 이상으로 낫다 고 말할 것 같음 Kimi와 다른 오픈소스 모델들이 SWE-bench 같은 데서는 점수가 잘 나올 수 있지만, 실제로 써보면 격차가 체감됨 API 토큰 가격은 한 가지 요소일 뿐이고, Claude 구독 은 가성비가 좋음 이상하게도 모두가 API 가격을 근거로 Claude 구독이 보조금 받는다고 말하지만, 실제 Claude 추론 비용을 아는 사람은 없고 중국 제공자들도 저렴한 추론을 제공할 수 있음. 그렇다면 Claude는 왜 못 한다고 생각하는지 의문임 기업 고객에게는 공개되지 않은 다른 API 가격 계약이 있을 수도 있음. 우리가 보는 건 높은 표시 가격뿐일 수 있음 비교 가능한 영역에서만 “조금 더 낫다”에 가깝고, 그 외 많은 영역에서는 A\ 모델들이 훨씬 더 좋음. 예를 들어 Kimi 등이 증류하지 않은 종류의 작업임 그런 작업에서는 차이가 절벽처럼 큼 제대로 테스트해 보니 꽤 괜찮은 개선으로 보임. 같은 작업에 토큰을 덜 쓰는 것 만으로도 오픈 모델이 필요할 때 K2.6 대신 쓸 충분한 이유가 됨 DeepSeek v4보다 20~30%쯤 확실히 뛰어나지 않은 새 모델이 DeepSeek보다 토큰당 가격이 높다면, 거의 자동으로 저사용 모델 로 밀려난다고 봄. 계획 수립용 정도는 가능하겠지만 DeepSeek v4 Pro는 GLM 5.1이나 Kimi K2.6과 비교하면 실제로 그렇게 좋은 모델은 아님. 가격 대비 괜찮은 코더/추론기 정도임 DeepSeek은 비용을 감수하고 있는 건지, 아니면 사람들이 오픈 모델을 비슷한 비용으로 호스팅할 수 있는 건지 궁금함 아직 오픈 가중치/오픈소스 모델 에 매우 익숙하지 않음. 전업으로 쓰는 사람이 있다면 설정과 성능을 듣고 싶음. 조직을 Anthropic 제품에서 옮기는 것을 고려 중임 개인적인 경험을 말하면, 개인 작업에는 forgecode와 openrouter를 씀. 먼저 forgecode는 Claude Code보다 훨씬 나은 하네스라고 봄 모델 품질 면에서는 큰 차이가 없지만 비용 차이는 말도 안 되게 큼. 적어도 내가 에이전트를 쓰는 방식에서는 그렇음 어제 예로, 복잡한 기술 문서를 검색하기 위한 작은 DSL을 개발 중이었고 작은 연산자를 추가하려고 Fable을 시험해 봤음 Fable은 $13를 태웠고 해결책은 냈지만, 동일한 작업을 DeepSeek v4가 $1.7 에 한 것보다 객관적으로 더 낫지는 않았음 다만 나는 에이전트에 조각난 작업을 맡김. DSL의 경우 연산자는 내가 설계하고 에이전트에게 하나씩 구현하게 했음 복잡한 문서에서 시작해 전체를 설계하라고 했다면 Fable이 빛났을 수도 있음 하지만 에이전트에 더 넓은 범위의 작업을 줄 때마다 수백만 토큰을 태우고 의심스러운 코드를 생성해서, 결국 내가 시간을 들여 익혀야 했음 https://github.com/gitsense/gsc-cli 를 만들었고, 코드의 80% 정도는 glm-4.7 이 차지한다고 봄 예를 들어 https://github.com/gitsense/gsc-cli/blob/main/internal/cli/r... 같은 파일을 보면 사용한 모델을 명시해 두었음 4.7은 go 코드에 그다지 좋지 않았고, 그래서 attribution에 Gemini 3 Flash 가 보이기 시작했음 4.7은 Cerebras가 제공하는 모델이고, 내게는 반복 속도가 훨씬 중요함 MiMo v2.5.0-Pro를 써본 결과 Gemini 3 Flash가 한 일을 100% 해낼 수 있었을 거라고 확신함 몇 번 막혔을 때는 Sonnet에게 설명을 받아야 했지만, Anthropic과 OpenAI가 말하지 않을 더러운 비밀은 코딩을 할 줄 안다면 모델들이 솔직히 충분히 좋다는 것임 MiMo 경험과 GLM 5.1에 대한 다른 사람들 평가를 보면 이제는 하드웨어 경쟁 에 들어섰다고 봄 프로그래밍을 할 줄 알고 AI로 아는 것을 증폭시키려는 사람에게 중국 모델들은 Claude의 100% 대체재가 됨 이제는 어떤 제공자가 가장 빠른 추론을 제공하느냐를 볼 것임 MiMo-v2.5.0-Pro-Ultraspeed는 좋은 결과를 빠르게 생성하고 돈도 빠르게 태움 이 모델들은 오픈 가중치이지만, 현재 대부분의 플래그십 모델은 실질적으로 서드파티 모델 제공자 를 통해서만 접근 가능함 주요 예외는 30B 매개변수 안팎의 모델로, 아직 소비자용 GPU에서 돌릴 수 있음 다만 소비자용 GPU도 최근 몇 년 사이 점점 비싸져서 정당화하기 어려워졌음 계속 중국 모델로 전환하려고 하지만, 결국 그 출력물을 Claude에게 고쳐 달라고 하게 됨. 기능과 스타일 모두에서 그렇고, 결국 항상 돌아오게 됨 GPT도 계속 시도하는데 꽤 탄탄함. 매우 빠르고 디버깅도 훌륭함. 하지만 코드는 종종 지나치게 영리해서 머리가 아픔 프롬프트로 고칠 수 있을지도 모름. 중국 모델에는 조금 도움이 됐음. 예전 이미지 AI 시절의 “+good -bad”처럼 우아하게 하라고 말하면 됨 지금은 여전히 사람이 코드를 이해할 수 있어야 하고, 그 요구를 꾸준히 만족시키는 건 Claude뿐임 그래도 언젠가 중국 연구소 중 하나가 특별한 비법을 찾아내길 바람 작은 수정에는 DeepSeek Flash 가 아주 좋음. 사실상 무제한 AI가 바로 붙어 있는 느낌이라 멋짐 dwarf star가 나온 이후로 DeepSeek v4 flash 를 거의 모든 작업의 주 모델로 쓰고 있음 128GB 메모리의 M4 Max MacBook Pro에서 돌림 보통 서버로 실행하고, 코딩 머신에서는 Tailscale로 접속해 Pi 코딩 에이전트를 씀 Qwen 모델을 쓰던 것보다 큰 도약이지만 비전 기능은 없어서, 비전이 필요할 때는 여전히 그쪽 모델을 돌림 이전에는 GLM 4.7 flash를 코딩 주력으로 썼지만, 비전이 아닌 모든 작업은 완전히 DeepSeek으로 옮겼음 중국산 오픈 가중치 모델에서 CCP 요소 를 제거해 본 사람이 있는지 궁금함. 비꼬는 뜻이 아니라, 가중치 내성 검사나 개념 활성화 같은 기법으로 철저히 검토했는지를 묻는 것임 예를 들어 CCP가 실제로 문맥별 행동을 심으려 했다면 기만적이거나 악의적인 행동을 유발할 만한 입력에 어떻게 반응하는지 보는 식임 미국 정부 애플리케이션에 쓰일 때 취약한 코드를 생성한다는 의혹 같은 것이 실제로 입증됐는지는 모르겠음 지정학적 경쟁이 심한 시기에는 이런 질문이 불합리하지 않음. 어느 나라에 살든 적용되는 질문임 Hugging Face의 TNG 를 확인해 볼 만함 독일 컨설팅 회사인데, DeepSeek 모델을 튜닝하고 편향을 제거하는 발표를 본 적이 있음. 꽤 흥미로웠음 https://www.tngtech.com/en/about-us/news/release-of-deepseek... 걱정해야 할 것은 코드만이 아니라, 잠재적 메시징 같은 다른 것도 있음 heretic 같은 도구가 유용할 수 있는 작업처럼 들림 https://github.com/p-e-w/heretic 기업이 만든 LLM도 기업 편향이 의심될 수 있음. 안전한 것은 없음
수정된 라이선스 조항을 읽어보니 웃겼음. 사실상 MIT 라이선스 에 예전 BSD에 있던 광고 조항 하나를 붙인 형태이고, 월간 활성 사용자나 매출과 무관하게 제품에 쓰면 자기들을 “광고”해 달라는 요구에 가까움 솔직히 합리적인 요청으로 보임
Kimi K2.7-code에 꽤 단순한 지시만 줘서 Fil-C OpenSSL 패치 를 3.3.1에서 3.5.7로 리베이스했는데, 잘 된 것처럼 보임 패치 크기는 177KB라 작은 변경은 아니었고, 처음에는 깔끔하게 적용되지 않아 에이전트가 꽤 실질적인 작업을 해야 했음 3.3.1 대상 패치, 빌드 명령, 3.5.7 경로, 변경 문서 링크( https://fil-c.org/constant_time_crypto )만 줬음 다만 자체 코딩 에이전트인 T800을 썼고, 공개된 것은 아니며 이전에 K2.5용으로 충분히 테스트하고 튜닝해 둔 상태였음 API 사용료는 $5~$10 사이였던 것 같음. 수정: OpenSSH가 아니라 OpenSSL임
개인적으로 오픈 코드나 라우터를 쓸 때는 일정 수준을 넘으면 모델 차이가 크게 느껴지지 않음. 비싸고 애매한 Gemini 같은 모델은 예외임 그런 의미에서 중국 모델들은 꽤 괜찮음. 보통 함수나 메서드 단위로 코드를 작성하게 한 뒤 설계하고 조립하는 방식으로 씀 GPT 계열이 더 꼼꼼하고 낫긴 하지만 차이가 엄청난지는 잘 모르겠음. 작업 흐름에 따라 다르겠지만, 충분히 엄격하게 다루면 큰 차이가 정말 있는지 의문임
opencode + Kimi K2.6/2.7 을 Claude Code와 비교해서 써본 사람이 있다면 정말 궁금함. 무엇이 낫고 나쁜지, 비용 비교가 어떤지 알고 싶음 지금은 5x Max 플랜에 $100을 내고 있는데 Fable이 사용 한도를 꽤 빠르게 소모하고, Opus와 비교해 밤낮처럼 차이 난다고도 말하기 어려움 주로 사이드 프로젝트에 쓰기 때문에 $100 청구서도 꽤 크게 느껴지고, 더 내고 싶지는 않음
“최고” 모델이 중요하지 않게 되는 임계점이 있고, 거기서 멀지 않다고 봄. Fable은 지금 정말 좋지만, 1년쯤 뒤 Kimi가 따라잡으면 Fable6가 훨씬 좋아도 가격이 1/10이면 Kimi를 쓸 것 같음 예전에 Opus 4.5를 보며 “이 정도로 좋으면 6~12개월 안에 중국 모델들이 이만큼 좋고 싸질 테니 그걸 쓰겠다”고 생각했지만 틀렸음. 지금도 Opus 4.7/8과 Fable에 프리미엄을 내고 있음 그래도 언젠가는 그냥 원하는 일을 해내는 수준이 되고, 그때부터는 가격 하락 경쟁 이 시작될 것임 이제 중국 회사들이 아주 좋은 Fable 토큰에 접근할 수 있으니 그 경쟁이 빨라지길 바람
Opus가 Kimi K2.6이나 다른 중국 모델보다 5배 비싼데 겨우 조금 더 나은 정도라면, Anthropic 같은 회사들이 어떻게 경쟁력을 유지하는지 궁금했음 내 가설은 미국 기업들이 데이터를 중국 쪽으로 보낼 수 없다는 것이고, 그건 이해됨. 그런데 그게 정말 “해자”일까?
제대로 테스트해 보니 꽤 괜찮은 개선으로 보임. 같은 작업에 토큰을 덜 쓰는 것 만으로도 오픈 모델이 필요할 때 K2.6 대신 쓸 충분한 이유가 됨
DeepSeek v4보다 20~30%쯤 확실히 뛰어나지 않은 새 모델이 DeepSeek보다 토큰당 가격이 높다면, 거의 자동으로 저사용 모델 로 밀려난다고 봄. 계획 수립용 정도는 가능하겠지만
아직 오픈 가중치/오픈소스 모델 에 매우 익숙하지 않음. 전업으로 쓰는 사람이 있다면 설정과 성능을 듣고 싶음. 조직을 Anthropic 제품에서 옮기는 것을 고려 중임
중국산 오픈 가중치 모델에서 CCP 요소 를 제거해 본 사람이 있는지 궁금함. 비꼬는 뜻이 아니라, 가중치 내성 검사나 개념 활성화 같은 기법으로 철저히 검토했는지를 묻는 것임 예를 들어 CCP가 실제로 문맥별 행동을 심으려 했다면 기만적이거나 악의적인 행동을 유발할 만한 입력에 어떻게 반응하는지 보는 식임 미국 정부 애플리케이션에 쓰일 때 취약한 코드를 생성한다는 의혹 같은 것이 실제로 입증됐는지는 모르겠음 지정학적 경쟁이 심한 시기에는 이런 질문이 불합리하지 않음. 어느 나라에 살든 적용되는 질문임
오픈AI가 인공지능(AI) 에이전트 인프라 스타트업 '오나(Ona)' 인수를 추진하며 코딩 도구 '코덱스' 경쟁력 강화에 박차를 가한다. 챗GPT와 코덱스를 중심으로 개발자용 AI 서비스를 통합한 AI 플랫폼 주도권을 확보한다는 전략이다.
11일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 오픈AI는 AI 에이전트 지원 클라우드 플랫폼 기업 오나를 인수하기로 합의했다. 거래가 마무리되면 오나 인력은 오픈AI 코덱스 조직에 합류할 예정이다. 인수 금액 등 구체적인 조건은 공개되지 않았다.
오나는 AI 에이전트가 기업 내 각종 업무 시스템과 데이터를 활용해 여러 단계의 작업을 이어서 수행할 수 있도록 지원하는 보안형 클라우드 환경을 제공 중이다. 오픈AI는 이 기술을 활용해 코덱스가 장시간 복잡한 업무를 수행할 수 있는 인프라를 갖춰 기업 AI 에이전트 운영을 고도화한다는 목표다.
이번 인수는 기술 확보를 넘어 오픈AI의 플랫폼 강화 전략으로 풀이된다. 오픈AI는 최근 개별 AI 서비스 확대보다 챗GPT를 중심으로 업무 기능을 통합하는 방향으로 사업 전략을 전환 중이다.
실제 오픈AI는 올해 코덱스를 챗GPT 생태계로 연계하며 개발자 업무 환경 통합에 속도를 내고 있다. 스마트폰에서도 코딩 작업의 승인·검토를 지원하고 원격 개발 환경 연동 기능을 확대하는 등 개발자 업무 전반을 하나의 환경에서 수행할 수 있도록 서비스를 고도화하고 있다.
나아가 챗GPT와 코덱스, 자체 브라우저를 하나로 묶는 '슈퍼앱' 전략도 추진 중이다. 단일 플랫폼 안에서 검색과 문서 작성, 코딩, 에이전트 업무를 모두 수행하도록 만드는 것이 목표다. 이번 오나 인수는 이러한 슈퍼앱 구상을 뒷받침하는 핵심 요소로 평가된다.
이번 인수는 개발자 시장을 둘러싼 앤트로픽과의 경쟁 구도와도 맞물려 있다. 앤트로픽이 '클로드 코드'를 앞세워 시장을 공략하는 가운데, 오픈AI는 챗GPT를 중심으로 코덱스와 에이전트 기능을 결합하며 맞서고 있다. AI 코딩 시장 경쟁이 모델 성능에서 플랫폼 경쟁으로 확산되는 양상이다.
챗GPT 결제 구조 악용한 카드 무단 도용…오픈AI "환불 완료" 2026.06.11 오픈AI, 토큰 비용 낮추나…앤트로픽과 가격 경쟁 시동 2026.06.11 퍼플렉시티, 2028년 상장 추진…앤트로픽·오픈AI와 무관 2026.06.10 네이버는 엔비디아·AMD, 카카오는 구글·오픈AI...두 기업의 같은 길, 다른 동맹 2026.06.09
오픈AI에 따르면 코덱스 주간 활성 이용자 수는 최근 500만 명을 넘어섰다. AI 코딩 도구가 개발자 생산성 향상의 핵심으로 자리 잡으면서 시장 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다.
오픈AI 측은 "오나는 AI 에이전트가 필요한 도구·시스템·맥락에 지속적으로 접근할 수 있는 안전한 환경을 제공한다"며 "더 많은 기업이 운영 인프라에서 AI 에이전트를 활용할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.
[디지털투데이 황치규 기자]스트리밍 플랫폼 기업 로쿠(Roku)가 완전 매각을 포함한 전략적 옵션을 검토 중이라고 로이터통신이 12일(현지시간) 보도했다. 이 같은 소식에 로쿠 주가는 22% 급등했다.
보도에 따르면 로쿠는 최소 한 곳 미국 미디어 기업과 합병 가능성을 논의했다. 하지만 최종 결정은 아직까지 나오지 이뤄지지 않았다. 로쿠는 공개 기업에 대한 사모 투자 방식인 PIPE(private investment in public equity) 거래도 검토한 것으로 알려졌다.
로쿠는 스트리밍 기기와 로쿠 브랜드 TV를 제공한다. 스트리밍 서비스 유통 및 디지털 광고 사업도 하고 있다. 1분기 광고 매출은 전년 대비 27% 늘어난 6억1300만달러를 기록했다. 시가총액 약 194억달러 규모다.
잠재 인수자들에게 로쿠가 갖는 매력적인 요인은 1억 가구가 넘는 스트리밍 사용자 기반과 시청 행동 데이터다. 이에 미디어, 기술, 광고 기업들이 관심을 가질 수 있다. 로쿠는 아마존, 넷플릭스 같은 구독 서비스 가입을 자사 인터페이스에서 중개하고 수수료를 받으면서도 로쿠 채널이라는 무료 서비스도 운영하고 있다.
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애플리케이션보안 전문기업 스패로우(대표 장일수) 가 나인트리 프리미어 로카우스 호텔 서울 용산에서 11일 개최한 연례 고객 초청 행사 ‘ SAI 2026(Sparrow application Insight) ’이 성황리에 막을 내렸다. 스패로우는 이번 행사에서 오픈소스와 AI 코딩 중심의 최신 개발 환경이 직면한 보안 위협을 진단하고, 이에 대응하기 위한 소프트웨어(이하 SW) 공급망 보안 전략을 공유했다.
'SAI'는 기존 스패로우 연례 행사인 ‘ PUC(Power User Conference)’의 새로운 이름 이다. 애플리케이션 보안 전반을 아우르는 깊이 있는 인사이트를 제공하겠다는 취지를 담아 올해 새롭게 출발했다. 국내 주요 기업 및 기관의 IT·보안 리더와 실무자들이 대거 참석한 이번 행사는 ‘AI 혁신으로 완성하는 SW 공급망 보안’을 주제로 열렸다.
초청 강연을 맡은 공급망보안연구회 이만희 위원장 은 ‘변화하는 공급망 보안 환경과 기업의 대응 전략’을 주제로 발표했다. 이 위원장은 최근 급변하는 글로벌 공급망 규제 동향을 짚어본 후, 기술 발전에 따라 다변화된 공격 표면과 최신 공급망 위협을 소개했다. 특히 클로드 미토스(Claude Mythos) 등 최신 AI 모델들 특징과 시사점을 공유하며, AI 기술 발전으로 취약점 발견 속도가 급격히 빨라진 만큼 보안 가시성 확보와 개발 전주기에 걸친 자동화된 보안 테스트 체계 구축이 필수라고 강조했다.
이어 발표에 나선 장일수 스패로우 대표 는 "생성형 AI를 통한 코드 생성과 수많은 오픈소스 패키지 활용이 혼재되면서 가시성 부재, 라이선스 리스크, 취약점 대응 지연 등 관리적 한계에 부딪히고 있다"고 지적하며 "이를 해결하기 위해 AI 모델, AI 생성 코드까지 투명하게 추적할 수 있도록 SBOM(SW 자재명세서)의 관리 범위를 확장해야 한다”고 역설했다. 장 대표는 ”생성된 SBOM에 디지털 서명을 추가해 무결성을 검증하고, SBOM을 주고받은 공급사와 수요사를 시각화함으로써 신뢰할 수 있는 공급망 보안 생태계를 구축해야 한다”고 덧붙였다.
이후 세션에서는 △AI 개발 환경에서의 SW 개발 보안 도입 전략 △스패로우 핵심 로드맵 오버뷰 △실제 사례로 보는 개발 보안 사고의 패턴과 이유 등이 소개됐다. 특히 ‘생성형 AI 코딩의 보안 위협 및 대응 방안’ 발표에서는 AI 중심의 개발 패러다임 변화에 따른 실질적인 보안 대책을 제시해 눈길을 끌었다.
해당 발표에서는 바이브 코딩(Vibe Coding) 확산으로 개발 환경이 급변하고 있으나 생성형 AI가 안전하지 않은 코드를 생성할 수 있음을 지적하고, 이에 대한 해결책으로 코드 생성 시점부터 보안 검증을 수행하는 ‘스패로우 MCP(Model Context Protocol)’를 제안했다. 개발자는 스패로우 MCP로 개발 흐름을 유지하면서 코드의 안전성도 확보할 수 있다.
한편 스패로우는 이번 'SAI 2026'에서 선보인 '스패로우 MCP'를 조만간 정식 출시한다. 이를 통해 급변하는 AI 개발 환경 속에서도 고객들이 보안 공백을 최소화해 안전하고 신뢰할 수 있는 SW 공급망을 구축할 수 있게 지원한다.
스패로우, 중국·중동·동남아 등 해외시장서 잇달아 성과 2026.05.26 스패로우, '블랙햇 아시아 2026' 참가…공급망 보안 강화 제시 2026.04.27 한국오픈소스협회, 17대 협회장 장일수 스패로우 대표 선출 2026.02.27 "골" 붉게 물든 광화문에 퍼진 환호성...돌아온 월드컵 광장 열기 2026.06.12
스패로우는 국내 애플리케이션 보안 테스팅 부문 공공 시장 점유율 1위 기업 이다. 소프트웨어 개발 주기의 모든 단계에서 보안 취약점과 품질 이슈를 검출하고 보안 테스트 자동화를 통해 DevSecOps를 구현할 수 있게 지원한다.
소스코드 보안약점 분석, 웹 취약점 분석, 소프트웨어 구성요소 분석 등 개발, 테스트, 운영 단계에 걸쳐 다양한 AST(application Security Testing) 도구를 제공하며, 독자적인 기술력을 바탕으로 국내는 물론 글로벌 시장에서의 경쟁력을 지속적으로 높여가고 있다. 현재까지 한국인터넷진흥원, 한국전력공사를 비롯한 정부 및 공공기관과 다수의 금융기관, 일반 기업에서 스패로우 제품을 사용하고 있다. 조직 규모나 비즈니스 환경에 따라 구축형, 클라우드형, API형 중 선택해 사용할 수 있다.
BoA CEO "금융권 AI, 비용보다 정확도가 우선"
뱅크오브아메리카가 은행 AI의 핵심 기준으로 비용 절감이 아닌 정확성을 내세웠다. 에리카를 고객·직원 업무에 확대하면서도 판단이 필요한 영역에는 사람이 운영하도록 유지하고 있다.
[디지털투데이 이윤서 기자] 브라이언 모이니한 뱅크오브아메리카 최고경영자(CEO)가 은행권 인공지능(AI) 전략의 최우선 과제로 정확성을 꼽았다. AI를 효율화나 비용 절감 수단으로만 볼 것이 아니라, 고객에게 정확한 답을 제공할 수 있는지가 핵심이라는 설명이다.
8일(현지시간) 핀테크 매체 아메리칸 뱅커에 따르면 모이니한은 최근 인터뷰에서 은행 AI는 응답 속도만큼이나 답변의 정밀도가 중요하다고 강조했다.
그는 고객이 모바일 앱의 AI 비서 '에리카'(Erica)에 특정 계좌의 수표 거래 내역을 묻는 상황을 예로 들며, 관련 데이터가 완벽해야 한다고 말했다. 은행 서비스에서는 잘못된 답변이 고객 신뢰와 직결되는 만큼 오답 허용 범위가 매우 좁고, 이를 위해 시스템 구축과 검증에 많은 작업이 필요하다는 것이다.
이 같은 인식은 AI를 생산성 향상이나 인건비 절감 수단으로 설명하는 다른 기업들의 흐름과는 차이가 있다. 테오도라 라우 언컨벤셔널 벤처스 공동창업자는 대부분의 CEO가 여전히 운영 효율 관점에서 AI를 말하고 있지만, 은행에서는 정확성이 더 중요한 기준이 된다고 짚었다.
마테 옌드롤로빅스 인튜이테크 CEO도 라우가 진행한 팟캐스트에서 "정확도 80%인 솔루션이라면, 은행에서는 가치가 없다"고 말했다. 일정 수준의 정확도로도 활용 가능한 일반 사무업무와 달리, 금융 서비스에서는 잘못된 답변 한 번이 큰 문제로 이어질 수 있다는 의미다.
뱅크오브아메리카는 올해 신규 AI 배치에 약 2억5000만달러를 투입했다. 연간 기술 예산은 130억달러이며, 이 가운데 40억달러를 AI를 포함한 신기술에 쓰고 있다. AI 전략의 중심에는 2018년 출시한 AI 비서 에리카가 있다.
에리카의 출발점은 모바일 앱 내에 구글 검색 기능 투입이었다. 당시 고객이 잔고을 물으면 체중계 사진이나 요가 수업 같은 엉뚱한 결과가 나왔고, 이후 내부 개발자들은 스탠퍼드 연구진과 함께 고객의 언어와 은행의 언어를 연결하는 예측 모델로 에리카를 만들었다.
현재 에리카는 110개 시스템과 연동돼 700종의 질문 유형에 답하도록 설계돼 있다. 고객 2000만명이 분기당 2억회가량 이용하고 있다. 내부적으로도 약 20만명의 직원이 AI를 일상 업무에 활용하고 있으며, 직원용 에리카는 IT와 인사 관련 문의를 처리해 사내 헬프데스크 전화량을 55% 줄였다.
다만 뱅크오브아메리카는 AI 적용 범위를 의도적으로 제한하고 있다. 모이니한은 실제 판단이 필요한 일에는 사람이 반드시 개입해야 한다며, 신뢰가 핵심인 업종에서는 답이 완벽해야 한다고 말했다. 이를 위해 시스템을 충분히 제약해 올바른 답을 내도록 운영하고 있다는 설명이다.
향후에는 자유형 에이전트형 AI가 에리카를 대체할 가능성도 언급됐다. 다만 모이니한은 지금 단계에서는 검증된 방식이 실제로 작동한다는 점이 더 중요하다고 선을 그었다.
은행권이 생성형 AI 도입을 확대하더라도 고객 응대와 핵심 업무에서는 속도보다 정확성, 자동화보다 검증이 우선될 가능성을 보여주는 대목이다. 금융 AI 경쟁이 본격화되는 가운데, 데이터 인프라와 모델 통제 능력이 은행권 AI 전략의 핵심 기준으로 떠오르고 있다.
키워드 #금융권 #AI #핀테크 #뱅크오브아메리카
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게리 겐슬러, 예측시장 규제 공방서 주 정부 지지
게리 겐슬러가 예측시장 규제 소송에서 주 정부를 지지하며 CFTC의 전속 관할 주장에 반대했다. 도박과 중독 우려는 주 정부가 다뤄야 한다는 입장으로, 칼시를 둘러싼 소송전도 확대되고 있다.
게리 겐슬러 SEC 위원장 [사진: SEC 트위터]
[디지털투데이 AI리포터] 게리 겐슬러 전 미국 상품선물거래위원회(CFTC)·증권거래위원회(SEC) 위원장이 예측시장 규제 공방에서 주 정부 편에 섰다.
12일(현지시간) 블록체인 매체 디크립트에 따르면 겐슬러는 미국 제6순회항소법원에 법정 의견서를 내고, 2010년 도드-프랭크법이 CFTC에 전국 단위 스포츠 베팅 규제 권한까지 부여한 것은 아니라고 주장했다.
쟁점은 예측시장 플랫폼 칼시가 주 정부의 영업 중단 명령에 맞서 연방의 전속 관할을 주장하는 부분이다. 오하이오를 비롯해 부족 단체와 게임업계 단체, 주 규제기관들은 칼시의 주장에 반대하고 있다.
겐슬러는 오하이오를 지지하는 측에 이름을 올렸다. 인디언 게이밍 협회, 미국 게이밍 협회, 베터 마켓츠도 같은 입장으로 의견서를 냈다. 네바다와 함께한 공동 서명자에는 스포츠 베팅이 전면 금지된 유타주의 법무장관도 포함됐다.
겐슬러는 도드-프랭크법의 입법 취지를 강조했다. 그는 CNBC 인터뷰에서 당시 입법은 2008년 금융위기 이후 신용부도스와프와 금리스와프를 규제하기 위한 것이었고, CFTC 같은 작은 기관에 스포츠 베팅 규제 권한을 주자는 논의는 없었다고 말했다.
겐슬러는 CFTC의 새 267쪽 규정안에도 반대했다. 이 안은 스포츠 경기 결과에 대한 베팅은 허용하면서도 전쟁, 암살, 일부 부상 및 심판 관련 계약은 금지하는 내용이다. 그는 CFTC가 2011년 무렵 만장일치로 채택한 규칙을 되돌리려 한다고 비판했다.
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키워드 #게리 겐슬러 #암호화폐 #가상자산 #블록체인 #크립토
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소프트웨어는 커밋 사이에서 만들어진다 (zed.dev)
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커밋 사이의 작업물은 지저분한 수프 라서 들여다봐도 누구에게도 유용하지 않음. git rebase 로 기록을 다시 써서 각 커밋을 작고 원자적으로 만들고, 커밋으로 만든 이야기가 왜 지금 모습이 되었는지 설명해 줌 실제로 어떤 시간순으로 진행됐는지는 중요하지 않음. 풀 리퀘스트 리뷰가 너무 늦다는 데는 동의하지만, 문제는 풀 리퀘스트가 브랜치 전체 결과를 한 번에 리뷰하도록 설계돼 개별 커밋 리뷰 가 어렵다는 것임. 해법은 모든 잡음을 공유하는 게 아니라, 기능이나 수정이 끝나기 전에 초기 작업을 리뷰할 수 있도록 작고 원자적인 커밋을 장려하는 쪽이어야 함
이건 Git에 대한 신뢰가 덜한 잦은 자동 커밋 처럼 들림. Git은 잦은 자동 커밋을 충분히 잘 처리할 수 있음 잦은 자동 커밋을 더 “깨끗한” 상위 커밋으로 말아 올리면서도 시점별 자동 커밋의 “대화”를 보존하고 싶다면, 가끔 git merge --no-ff 를 쓰고 --first-parent 같은 도구로 “대화” 커밋보다 상위 커밋에 집중하면 됨 Git 백엔드는 이미 Git pack과 다른 도구에 델타 DB 최적화 가 많이 들어가 있고, 사실 조금 손봐야 할 곳은 Git 프런트엔드—주로 --first-parent —와 수많은 “지하철 노선도 우선/전용” Git UI임. 많은 사람이 그 노선도를 못생기고 헷갈리고 불쾌하게 느끼니, --first-parent 에 대응하는 드릴다운 UI 가 더 많아야 함
“소프트웨어는 커밋 사이에서 만들어진다”에는 동의하지만, “DeltaDB가 각 커밋 사이의 모든 작업을 캡처한다”에는 동의하지 않음 우선 침해적 으로 느껴짐. 일하는 동안 24시간 돌아가는 화면 녹화기도 원하지 않음. 내 실수가 드러나는 게 잘못은 아니겠지만, 일을 제대로 하고 있다면 내가 만든 가치는 커밋에 담기고, 그 방식이 훨씬 덜 침해적으로 느껴짐 둘째, 나는 여러 도구를 쓰고 있고, 그 모든 걸 이상한 DB에 통합하고 싶지 않음. 어떤 시점에는 “외부 프로세스가 뭔가 했다”로 끝난다면 모든 걸 캡처하는 의미가 뭔가? Zed가 많은 것을 통합할 수 있다는 점은 좋지만, Zed에 통합된 모든 걸 쓰겠다는 뜻은 아님. 마지막으로 확인했을 때 Zed에서 ACP로 Claude Code를 쓰면 예전 메시지를 되감아 수정할 수도 없었음 마지막으로 개인적으로는 우리가 이미 커밋의 본질을 놓쳤다고 봄. 대부분은 임의의 무한정한 변경 묶음을 만든 뒤 git commit 을 실행하고, 그 변경 묶음은 거대한 덩어리로 리뷰된 다음 커밋들이 합쳐짐. 세상이 끝나는 일은 아니지만, 손으로 잘 빚은 커밋은 정말 훌륭함. 이런 방식을 강제하는 프로젝트에서 git blame 을 실행해 보면 무슨 말인지 바로 알 것임 DeltaDB 같은 건 커밋을 대충 뭉치는 관행을 더 강화하고 굳힐 뿐임. 무슨 일이 벌어진 건지 궁금하면 이제 사용자가 LLM과 나눈 대화를 관음적으로 재생해 보면 되는 셈임 마지막 지점은 흥미롭지만 짜증나기도 함. 팀원에게 도움이 되는 좋은 공학 관행이라는 이유만으로는 변경 내용과 동기를 문서화하게 설득할 수 없었지만, 모두가 LLM에게는 기꺼이 설명함. LLM이 일을 해주려면 필요하기 때문인 면이 크지만, 예전에는 하지 않았을 일을 LLM을 만족시키려고 얼마나 많이 하는지 흥미로움. 갑자기 이상하게 문서화되지 않았던 것들이 CLAUDE.md에 문서화됨
커밋 사이에 쓰는 코드는 내 사고 과정임. 코드를 써보고, 지우고, 다시 쓰면서 생각함 커밋으로 실려 나가는 코드는 다른 사람이 이해하도록 작성한 것이고, 생각을 위해 쓰는 과정의 결과물임. 내 생각이 직렬화되고 버전 관리되고 공개적으로 접근 가능해지는 건 원하지 않음 https://www.nature.com/articles/s44222-025-00323-4
Anthropic이나 OpenAI가 Zed를 인수 하는 건 피할 수 없다는 느낌이 들어 속이 불편함. 아이디어가 너무 좋고 소프트웨어도 너무 좋음
지금 이 분야에서 경쟁하는 초기 스타트업이 정말 많음. 최근 몇 주 동안 면접을 보면서 최소 두 곳과 이야기해 봄 이런 도구들이 대규모로 성공할 만큼 자리를 잡으려면 경쟁이 아주 치열할 것임. 다만 이 모든 게 내가 매우 불편하게 느끼는 수준의 개발자 감시 를 가능하게 하는 것 같다는 생각을 지울 수 없음
커밋은 먼저 정리했기 때문에 유용함. 그 사이의 시행착오는 뭔가를 시도하고 막다른 길을 지우는 곳이며, 대부분은 버려져야 함 모든 변경과 에이전트 메시지를 저장하면 그 쓰레기 가 계속 남을 뿐임
Google은 citc로 아마 10년쯤 전부터 이걸 해왔음. Gemini가 실제로 언제 이걸 활용할지는 모르지만, Google은 최소 10년 동안 거의 모든 개발자의 기록을 Ctrl-S 단위 로 사실상 완전히 갖고 있음 지금 Gemini가 멍청해 보인다면, 그건 계산 자원 할당을 아끼고 있기 때문일 뿐임 0 - https://en.wikipedia.org/wiki/Piper_(source_control_system)
여기서 가치 제안 이 뭔지 모르겠음. 여러 회사가 대략 이런 기능을 제안하는 걸 봤지만, 이 기술이 존재해야 할 설득력 있는 이유를 제시한 곳은 하나도 없었음
소프트웨어 팀의 일은 어떤 도메인에서 효과적으로 작동하는 모델을 협력해 학습하는 것임. 그 모델과 배움을 코드, 테스트, 관련 문서로 표현함 그래서 한편으로는 풀 리퀘스트와 코드 리뷰가 이 과정을 치명적으로 훼손한다는 데 전적으로 동의하지만, 곧바로 또 다른 부차적 절차와 산출물을 만들어 우리를 산만하게 한다는 생각에 움찔함. 이런 건 전부 코드베이스 에서 드러나야 함 별개의 무언가가 아님. 커밋 메시지나 ADR 묶음도 아님. 코드베이스가 인간과 AI 모두에게 무엇과 왜를 완전히 스스로 설명하지 못한다면 실패한 것이고, 그 실패를 관리하려고 평생 더 많은 절차를 만들게 될 것임
일론 머스크, 사상 첫 조만장자 탄생…스페이스X 시총 210조원
스페이스X가 나스닥에 상장하며 시가총액 2.1조달러를 기록, 일론 머스크가 사상 첫 조만장자(순자산 1조달러 이상)에 올랐다.
일론 머스크가 세계 첫 1조달러 부자가 될 가능성이 점차 현실로 다가오고 있다. [사진: Reve AI]
[디지털투데이 추현우 기자] 일론 머스크(Elon Musk) 스페이스X 최고경영자(CEO)가 인류 역사상 첫 조만장자가 됐다. 스페이스X가 나스닥에 상장한 첫날 주가가 +19% 급등하며 시가총액 2.1조달러를 기록한 덕분이다.
13일 워싱턴포스트·AP 등 주요 외신에 따르면, 스페이스X 주식은 주당 150달러로 거래를 시작해 168달러까지 오른 뒤 161달러에 마감했다. 공모가 기준 기업가치는 1.8조달러였으나 첫날 거래만으로 테슬라 시총을 넘어섰다.
일론 머스크의 스페이스X 지분 가치만 8600억달러를 웃돌며, 테슬라 보유 지분까지 합산한 순자산은 포브스(Forbes) 집계 기준 1.1조달러에 달한다. 블룸버그 억만장자 지수에 '조만장자' 항목이 처음 등장한 순간이다.
일론 머스크의 장부상 자산은 현재 세계 부호 상위 4명의 자산을 합친 규모와 비슷하다. 포브스 집계 기준 래리 페이지, 세르게이 브린, 제프 베조스, 래리 엘리슨의 자산을 모두 합치면 1조달러를 조금 넘는다. 제프 베조스와 래리 엘리슨의 자산은 각각 머스크의 4분의 1에 못 미친다. 일론 머스크는 존 D. 록펠러가 1916년 세계 최초의 억만장자가 된 지 110년 만에 1조달러 선을 넘겼다.
일론 머스크는 텍사스주 스타베이스(Starbase)에서 진행된 상장 기념 벨 타종 행사에 직접 참여했다. 그는 "단순히 우주비행사 몇 명이 아니라, 지금 이걸 보고 있는 당신을 달과 화성, 그 너머로 데려가고 싶다"고 말했다.
스페이스X는 올해 초 로켓, 인공지능, 소셜미디어 플랫폼을 결합했다. 스페이스X는 증권신고서에서 목표를 인류를 다행성 종으로 만들기 위한 시스템과 기술 구축, 우주의 진정한 본질 이해, 의식의 빛을 별까지 확장하는 일이라고 밝혔다.
스페이스X는 이런 결합이 궤도 AI 컴퓨트 구상을 실현하는 데 유리하다고도 주장했다. 재사용 가능한 로켓으로 우주에 인공지능 데이터센터 서버를 올려 우주 기반 연산 인프라를 구축할 수 있다는 설명이다.
다만 전문가는 시장의 열기에 냉정한 시선을 보냈다. 뉴욕대 경영대학원 아스와스 다모다란(Aswath Damodaran) 교수는 스페이스X의 적정 가치를 1.3조달러로 추산하며 "1.8조달러는 솔직히 지어낸 숫자"라고 꼬집었다. 그러면서 "아무도 실제 숫자를 보지 않는다. 본다고 주장하는 이들은 거짓말하는 것"이라고 강조했다.
스페이스X는 위성 인터넷, 궤도 데이터센터, AI 사업 확장 자금 마련을 위해 상장을 결정했다고 밝혔다. 현재는 적자 기업이지만, 시장은 미래 성장성에 베팅했다.
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Show GN: MindMuse - 당신의 마음을 보여드립니다 (themindmuse.ai)
저는 마음의 병을 가지고 있어서 지속적으로 제 마음 상태를 모니터링해야 합니다. 하지만 제 마음 상태를 제 스스로 알기가 어려울 때가 많습니다. 그래서 일기를 쓰면 AI가 마음 상태를 분석해 주는 웹서비스를 만들었습니다. 마음을 머리 - 사고, 가슴 - 감정, 배 - 본능/욕구 의 세 영역으로 나누어서 점수를 매깁니다. 여기에 다른 지표들도 추가로 산정합니다. 날마다 나온 점수들은 주단위/월단위의 그래프로 추이를 파악할 수 있습니다. 이 그래프를 진료나 상담에 보조 자료로 활용할 수 있습니다. 제가 필요해서 만든 서비스라 지금은 사용자가 저 한 명뿐이지만 필요한 분들과 닿아서 함께 발전시켜나가고 싶습니다.
의 세 영역으로 나누어서 점수를 매깁니다. 여기에 다른 지표들도 추가로 산정합니다.
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얼굴 인식해서 내가 슬플 때 고양이 사진 보내기
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▲ hmmhmmhm 21시간전 [-] 오 너무 퀄리티 좋네요!! 답변달기
▲ nvrshowfear 1일전 [-] 개인이 만든 느낌은 아닌데요..? 답변달기
▲ tobwithu 1일전 [-] 회사 프로젝트이긴 한데 저 혼자 만들었습니다. 답변달기
회사 프로젝트이긴 한데 저 혼자 만들었습니다.
미국 마이크로소프트(MS)가 앤트로픽의 미토스(Mythos)를 능가하는 다중 모델 기반 에이전트형 AI시스템 ‘MDASH’를 공개했다. 특히 'MDASH'는 대구 과학고와 KAIST 출신 김태수 조지아텍 컴퓨터공학과 교수이자 MS 보안 담당 부사장이 주도해 개발했다.
김 부사장은 작년 DARPA가 세계 처음으로 시행한 'AI 사이버 챌린지(AIxCC)'에서 1위를 차지한 팀 애틀랜타를 이끌기도 했다. NSF CAREER 상(2018), 페이스북 인터넷 방어상(2015), SOSP'21, USENIX Security'18, EuroSys'17 등 주요 기관에서 여러 우수 논문 상을 받았다.
김 부사장은 삼성리서치 보안팀에서 2021년 4월부터 4년여간 근무하기도 했다. 당시 그는 삼성전자 최연소 임원이라는 타이틀로 입사했다. 올 1월부터 조지아주 소재 MS에서 근무하고 있다.
외신과 MS 블로그에 따르면, MS는 AI 보안 경쟁이 치열해지는 가운데 새로운 다중 모델 기반 에이전트형 보안 시스템인 MDASH(Multi-Model Agentic Scanning Harness)를 공개했다. 이 시스템은 단일 AI 모델에 의존하지 않고 100개가 넘는 특화 AI 에이전트를 조합해 취약점을 탐지하는 구조로 설계됐다.
앞서 OpenAI는 ‘데이버브레이크(Daybreak)’라는 사이버보안 프로젝트를 발표했다. 이 프로젝트는 자사의 AI 모델과 코드 생성 도구인 코덱스(Codex)를 결합해 안전한 코드 리뷰, 위협 모델링, 패치 검증, 의존성 위험 분석, 보안 수정 가이드 등을 지원하는 것이 핵심이다. 또 앤트로픽 역시 '미토스'를 공개하며 코드베이스 스캔, 취약점 검증, 패치 제안 기능을 제공하는 등 AI 기반 보안 시장 경쟁에 뛰어들었다. MS 최고경영자(CEO) 사티야 나델라도 이번 성과를 본인 트위트에 올렸다.
이번에 MS는 자사의 새로운 AI 보안 시스템 'MDASH'를 공개하며 존재감을 드러냈다고 외신은 전했다. MS에 따르면, 이 시스템은 실제 윈도(Windows)의 네트워크 및 인증(Authentication) 구성 요소에서 총 16개의 새로운 취약점을 발견했으며, 이 가운데 4개는 원격 코드 실행(Remote Code execution)이 가능한 심각한 수준의 취약점이었다.
MS는 새 시스템이 "기존의 단일 모델 기반 보안 시스템보다 더 뛰어난 성능을 보였다"고 강조했다. 의도적으로 21개의 취약점을 심어놓은 비공개 테스트 드라이버 환경에서 MDASH는 21개 취약점을 모두 찾아냈고, 오탐(False Positive)은 단 한 건도 발생하지 않았다. 또 과거 사례를 기반으로 한 회고 테스트에서는 윈도 커널 구성요소인 clfs.sys 관련 지난 5년간의 확인된 MSRC 사례에 대해 96%의 재현율(Recall)을 기록했고, tcpip.sys 사례에서는 100% 재현율을 달성했다.
아울러 실제 취약점 재현 과제 1507개로 구성한 공개 벤치마크인 사이버짐(CyberGym) 평가에서는 MDASH가 88.4%의 점수를 기록하며 리더보드 1위에 올랐다. 이는 앤트로픽의 미토스 모델(83.1%)과 오픈AI의 GPT-5.5(81.8%를 앞서는 성과라고 MS는 설명했다.
'사이버짐(Cyber Gym)' 테스트는 실제 해킹·사이버 공격 상황을 가상 환경에서 재현해 조직의 보안 대응 능력을 훈련·검증하는 모의훈련 체계를 말한다. 일종의 '사이버 전쟁 훈련장' 같은 개념이다.
특히 복잡한 추론이 필요한 작업에는 고성능 대형 모델(frontier models)을 사용하고, 대량의 검증·토론·반복 분석 작업에는 경량화된 증류 모델(distilled models)을 투입하는 방식으로 효율성과 정확도를 동시에 높였다.
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시스템 내부에서는 코드 준비(code preparation), 취약점 스캔(scanning), 결과 검증(validation), 중복 제거(deduplication), 공격 증명 생성(proof generation), 패치 검증(patch validation) 같은 단계별 작업이 분리돼 수행했다. 외신은 "무거운 AI는 깊게 생각하고, 가벼운 AI는 대량 검증을 수행하는 협업 구조를 구현했다"고 평했다.
MS는 AI 취약점 발견이 연구 호기심에서 기업 규모의 방어로 넘어갔다면서 "지속적인 이점은 단일 모델 자체가 아니라 모델 주변의 에이전트 시스템에 있다"고 설명했다. 새 MDASH 시스템은 이미 MS 내부 엔지니어링 팀에서 여러 제품과 서비스의 보안 수준을 강화하는 데 활용하고 있다. 또 일부 고객사를 대상으로 제한된 비공개 프리뷰 형태의 테스트도 진행 중이다. 마이크로소프트는 MDASH 비공개 프리뷰에 관심 있는 고객들이 별도 신청을 통해 참여할 수 있다고 밝혔다.