EU 인공지능 법안 시행
2024년 8월 1일부터 시행된 EU의 인공지능 법안은 위험 기반 규제를 도입하였습니다. 이 법은 법 집행에서의 특정 AI 사용 금지와 같은 첫 번째 마감일을 6개월 후에 적용할 예정입니다. 또한, 고위험 AI 시스템은 EU 데이터베이스에 등록되어야 하며, 투명성 요구사항을 충족해야 합니다.
EU 인공지능 법안 시행
2024년 8월 1일부터 시행된 EU의 인공지능 법안은 위험 기반 규제를 도입하였습니다. 이 법은 법 집행에서의 특정 AI 사용 금지와 같은 첫 번째 마감일을 6개월 후에 적용할 예정입니다. 또한, 고위험 AI 시스템은 EU 데이터베이스에 등록되어야 하며, 투명성 요구사항을 충족해야 합니다.
메타, 미래 언어 모델 훈련을 위해 더 많은 컴퓨팅 파워 필요
메타는 Llama 4 모델 훈련을 위해 10배 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하다고 밝혔습니다. 이는 Llama 3에 비해 상당한 증가이며, 미래 모델은 더욱 많은 자원을 요구할 것으로 예상됩니다. 이를 위해 메타는 경쟁사에 뒤처지지 않기 위해 사전에 용량을 확보하려고 합니다.
OpenAI, 미국 AI 안전 연구소와 협력 발표
OpenAI의 CEO Sam Altman이 다음 주요 AI 모델의 조기 접근권을 미국 AI 안전 연구소에 제공하기로 했다고 발표했습니다. 이는 AI 안전을 간과하고 새로운 AI 제품 출시에만 집중한다는 비판에 대응하기 위한 것으로 보입니다. 이 협력은 AI 안전 및 보안 지침을 개발하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
메타, 인도에서 AI 사용량 가장 많아
메타의 CFO 수잔 리는 인도가 메타 AI 사용량이 가장 많은 시장이라고 밝혔습니다. 인도에서는 몇 달 전에 출시된 이후 수십억 건의 질문이 처리되었습니다. 메타는 AI 챗봇을 미국에서 처음 출시한 후 인도를 포함한 12개국 이상에 제공했습니다. 이 AI는 다양한 문화적 도전에 직면했으며, 이를 해결하기 위해 영어 이외의 여러 언어를 지원하게 되었습니다.
마크 저커버그, 인도가 메타 AI 사용의 가장 큰 시장임을 밝히다
마크 저커버그는 인도가 메타의 AI 사용에 있어 가장 큰 시장이라고 언급했습니다. 인도에서는 몇 달 전에 출시된 이후 수십억 건의 질문이 AI를 통해 처리되었습니다. 또한, 메타는 인도 시장에 맞게 AI를 조정하는 데 몇 가지 문화적 도전을 겪었으며, 이를 개선하기 위해 여러 언어 지원을 도입했습니다.
구글, 안전에 중점을 둔 새로운 ‘오픈’ AI 모델 출시
구글이 '더 안전하고', '더 작으며', '더 투명한' 새로운 생성 AI 모델인 Gemma 2 2B, ShieldGemma, Gemma Scope를 출시했습니다. 이 모델들은 기존의 생성 AI 모델보다 개선된 점을 자랑하며, 사용자의 안전과 편의를 도모합니다.
미국 연방 차원에서 AI 로비 활동이 강화되다
2024년 상반기에 AI 이슈로 연방 정부에 로비하는 그룹 수가 459개에서 556개로 증가했습니다. 특히 OpenAI와 Anthropic 같은 주요 AI 스타트업들이 로비 활동과 지출을 대폭 늘렸습니다. 이러한 변화는 대통령 선거를 앞두고 AI 규제에 대한 후보들의 입장이 엇갈리면서 더욱 두드러지고 있습니다.
저작권국, 의회에 AI 기반 모방 금지법 '긴급 필요' 호소
미국 저작권국은 AI가 저작권 영역에 미칠 영향에 대한 보고서를 발표하고, AI로 인한 모방 행위를 규제할 새로운 법안의 긴급한 필요성을 강조했습니다. 이 법안은 무단 디지털 복제물의 배포나 제공에 대한 책임을 명확히 하고, 개인의 평생 동안 보호를 제공할 것을 제안하고 있습니다.
ChatGPT에 대해 알아야 할 모든 것
ChatGPT는 2022년 11월에 출시된 이후 글로벌 현상이 되었습니다. 최근 OpenAI는 GPT-4o를 출시하며 음성 및 시각 기능을 추가했으며, 다양한 기업과의 파트너십을 통해 제품을 확장하고 있습니다. 또한, 다양성, 안전성, 저작권 문제에 대한 노력도 진행 중입니다.
아이폰에서 애플 인텔리전스 활성화 방법
2024년 6월 세계 개발자 회의에서 발표된 새로운 애플 인텔리전스 기능들이 iOS 18.1 개발자 베타 버전을 통해 제한적으로 출시되고 있습니다. 이 기능을 사용하려면 언어 설정을 미국 영어로, 지역 설정을 미국으로 맞추고, 설정 앱의 Siri 메뉴에서 애플 인텔리전스 대기 목록에 가입해야 합니다.
AI 분야의 이번 주 소식: 기업들, AI 투자 대비 효과에 회의적
Gartner는 2025년까지 기업의 AI 프로젝트 중 약 1/3이 데이터 품질 문제와 비즈니스 가치 부족으로 중단될 것으로 예측합니다. AI 도구 사용으로 인한 생산성 저하가 보고되고 있으며, 기술적 문제도 여전히 해결되지 않고 있습니다. 이러한 이슈들로 인해 기업들은 AI 기술에 더 많은 것을 기대하고 있습니다.
Neura, 인간형 로봇 4NE-1 공개
독일의 로봇 제조업체 Neura가 인간형 로봇 4NE-1을 선보였습니다. 이 로봇은 다리미질과 상자 옮기기 등 다양한 활동을 하는 모습이 담긴 비디오에서 확인할 수 있습니다. Neura는 Nvidia의 로봇 개발 도구를 조기에 접근한 몇 안 되는 회사 중 하나로, 이번 파트너십을 통해 인간형 로봇의 한계를 넘어서려는 목표를 가지고 있습니다.
테지, AI 기반 채용 스타트업, 900만 달러 투자 유치
테지는 채용 관리자를 돕기 위한 AI 에이전트를 개발 중인 초기 단계 스타트업입니다. 이 회사는 이력서 검토, 면접 일정 조정, 후보자에게 이메일 발송 등을 자동화하여 채용 프로세스 전반을 혁신하려고 합니다. 또한, 테지는 채용 과정에서의 편향을 줄이기 위한 노력도 기울이고 있습니다.
리프, 농장 데이터의 '플레이드'가 되다
리프는 뉴욕에 기반을 둔 스타트업으로, 분산되고 활용하기 어려운 농장 데이터를 표준화하고 중앙집중화하는 인프라를 구축하고자 합니다. 이 회사는 농장의 비구조화된 데이터를 표준화하여 API로 로드함으로써, 고객들이 데이터를 더 잘 활용할 수 있도록 돕습니다. 최근에는 $11.3백만의 투자를 유치하여 제품 개선과 상업 팀 확장에 나섰습니다.
Sybill, AI 비서로 11백만 달러 투자 유치
Sybill은 영업 대표를 위한 AI 비서를 개발한 스타트업으로, Greycroft가 주도한 시리즈 A에서 11백만 달러를 유치했습니다. 이 AI는 회의록과 이메일을 분석하여 맥락에 맞는 통찰과 요약을 제공하며, 영업 활동의 효율성을 높이는 데 큰 도움을 줍니다.
Checkly, 20백만 달러 투자 유치로 개발자들의 앱 및 API 모니터링 지원 강화
Checkly는 개발자들이 앱의 성능과 다운타임을 파악할 수 있도록 돕는 합리적인 가격의 모니터링 도구를 제공합니다. 이 회사는 최근 20백만 달러의 시리즈 B 투자를 유치했으며, 이 자금은 제품 개발, 팀 확장, 뉴욕에 위성 사무소 개설에 사용될 예정입니다.
OpenAI, 미국 AI 정책을 형성할 수 있는 상원 법안 지지
OpenAI가 미국 의회에서 검토 중인 세 개의 AI 관련 법안을 지지했습니다. 이 법안들은 AI 모델에 대한 기준을 설정하고, AI 연구 및 교육 자원을 위한 연방 장학금을 제공하는 내용을 담고 있습니다. OpenAI는 이러한 지지가 AI의 안전한 개발과 배포를 보장하는 데 정부의 역할이 중요하다고 믿습니다.
OpenAI, ChatGPT의 고도화된 음성 모드 출시
OpenAI가 ChatGPT의 고도화된 음성 모드를 출시하여, 사용자들이 GPT-4o의 극사실적인 오디오 응답을 경험할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 처음에는 스칼렛 요한슨의 목소리를 닮았으나, 요한슨이 사용을 거부하자 OpenAI는 데모에서 해당 목소리를 제거했습니다. 이제 안전 조치를 강화한 후 점진적으로 출시되고 있습니다.
에어테이블, AI 역량 강화를 위해 스타트업 돕트 인수
에어테이블이 AI 기반의 제품 온보딩 경험을 제공하는 스타트업 돕트를 인수했습니다. 이번 인수는 에어테이블의 AI 중심 전략의 일환으로, 사용자가 소프트웨어를 더 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 돕트 팀은 에어테이블 내 AI 그룹에 합류하여 추가 AI 기능 개발에 참여할 예정입니다.
AI 모델의 '멍청해짐' 위험성
최근 'Nature'에 발표된 연구에 따르면, AI 모델이 멍청해지고 심지어 붕괴될 위험이 있다고 합니다. 이는 '모델 붕괴' 현상으로, 입력과 출력이 동일해져 쓰레기 같은 결과를 낳는 것을 말합니다. 이러한 문제는 AI가 실제 데이터와의 연결을 잃어버릴 때 더욱 심각해질 수 있습니다.