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Anthropic가 새로운 클로드 맥스 구독 플랜을 출시했습니다. 이 플랜은 월 $100에서 $200 사이로, 기존 사용자의 피드백을 반영해 사용 한도를 대폭 늘렸습니다. 특히 OpenAI와의 경쟁 속에서, 클로드 맥스는 새로운 기능과 모델에 대한 우선 접근권을 제공하며, 높은 트래픽 시에도 우선 서비스를 받을 수 있습니다. AI에 관심 있는 분들에게 흥미로운 소식이 될 것입니다!

블랙 바스타 랜섬웨어 그룹의 19만 개의 채팅 메시지가 유출되면서, 이들의 사회공학 및 취약점 활용 전략이 드러났습니다. 이 메시지는 익스플로잇 개발과 인프라 최적화에 능숙한 인력으로 구성된 조직의 내부를 보여줍니다. 특히, 남녀 간의 신뢰 편향을 이용한 사회공학 기법이 주목받고 있습니다. 이 유출은 사이버 보안 전문가들에게 새로운 전략을 마련할 기회를 제공합니다.

존 카맥은 마이크로소프트의 AI 기반 퀘이크 II 데모에 대한 비판에 맞서 AI가 컴퓨터 발전의 핵심이라고 주장했습니다. 그는 AI가 프로그래머와 디자이너에게 새로운 기회를 제공할 수 있다고 강조했습니다. 팀 스위니도 AI가 게임 개발을 혁신할 도구가 될 것이라고 동의했습니다.

메타가 Llama 4 멀티모달 AI 모델을 깜짝 공개했지만, 개발자들은 즉각적인 장애물에 부딪혔습니다. 10백만 토큰 컨텍스트 윈도우를 자랑했지만, 실제 사용에서는 메모리 제한으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. Simon Willison은 커뮤니티의 반응이 미지근하다고 전하며, 라이선스 제한이 진정한 오픈 사용을 방해한다고 지적했습니다. 미래의 개선을 기대하며, Llama 4의 다음 버전을 기다리는 목소리도 있습니다.

패스트 플럭스는 악의적인 사이버 행위자들이 IP 주소와 도메인 이름을 빠르게 변경하여 탐지를 피하는 기술입니다. NSA는 이 기술이 국가 안보에 심각한 위협이 된다고 경고했습니다. 랜섬웨어 그룹과 국가 지원 해커들이 이를 활용해 중요 인프라를 공격하고 있습니다.

구글이 Gmail에 도입한 새로운 종단간 암호화(E2EE) 서비스는 기업 사용자에게 보안과 규제 준수를 제공하지만, 진정한 E2EE는 아닙니다. S/MIME의 복잡성을 줄이고, KACL을 통해 키를 관리하여 이메일을 암호화합니다. 하지만 조직이 키에 접근할 수 있어 완전한 개인 정보 보호는 보장되지 않습니다.

AI 봇들이 위키미디어의 서버에 큰 부담을 주고 있습니다. 2024년 이후, AI 모델 훈련을 위한 데이터 수집이 급증하면서 대역폭 사용량이 50% 증가했습니다. 이는 자원을 소모하고, 기술적 및 재정적 부담을 초래합니다. 위키미디어는 책임 있는 사용을 촉구하며, 지속 가능한 접근법을 모색하고 있습니다.

AI 모델과 외부 데이터 소스를 연결하는 MCP가 OpenAI와 Anthropic을 협력하게 만들었습니다. 이 프로토콜은 AI가 다양한 데이터 소스와 원활하게 연결되도록 하여, USB-C처럼 표준화된 인터페이스를 제공합니다. Microsoft와 같은 대기업도 이를 채택하고 있으며, GitHub에는 300개 이상의 오픈 소스 서버가 공유되고 있습니다. MCP는 AI의 컨텍스트 이해를 확장하고, 벤더 종속성을 줄이며, 더 작은 AI 시스템이 외부 자원과 유연하게 상호작용할 수 있도록 돕습니다. MCP의 미래는 아직 진행 중이지만, AI 통합에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다.

DOGE가 사회보장국의 오래된 COBOL 시스템을 몇 달 만에 Java로 전환하려고 합니다. 이 급속한 전환은 6,500만 명 이상의 수혜자에게 영향을 미칠 수 있는 위험을 내포하고 있습니다. 과거 시도는 실패했으며, 이번에는 인공지능을 활용할 계획입니다. 과연 성공할 수 있을까요?

Spectral JPEG XL은 보이지 않는 빛 데이터를 효율적으로 저장하는 새로운 이미지 파일 형식입니다. 이 형식은 파일 크기를 줄여 스펙트럴 이미징을 더 실용적으로 만듭니다. 과학자와 엔지니어들은 자외선이나 적외선 같은 보이지 않는 빛을 포착하는 카메라로 방대한 데이터를 생성하고 있으며, 이를 저장하기 위한 더 나은 솔루션이 필요합니다. Spectral JPEG XL은 이러한 데이터를 압축하여 파일 크기를 10배에서 60배까지 줄일 수 있습니다. 이 기술은 특히 과학적 시각화와 고급 렌더링 분야에서 주목받고 있습니다.

오라클이 두 건의 데이터 유출에 대해 침묵을 지키고 있습니다. 첫 번째 유출은 오라클 헬스에서 발생했으며, 두 번째는 오라클 클라우드에서 발생한 것으로 알려졌습니다. 특히, 환자 데이터와 인증 데이터가 유출되었다는 점에서 많은 관심을 끌고 있습니다. 오라클은 아직 공식 입장을 밝히지 않았습니다.

Gemini 해커들이 컴퓨터 생성 잡담을 활용해 더 강력한 공격을 할 수 있게 되었습니다. 새로운 공격 기법인 Fun-Tuning은 알고리즘을 통해 프롬프트 주입을 더욱 효과적으로 만듭니다. 이 방법은 Gemini 모델의 보안 취약점을 노리며, 65%에서 82%의 성공률을 기록했습니다. Google은 이 공격에 대한 방어를 우선시하고 있지만, AI 시스템의 유용성과 보안 간의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

OpenAI의 4o 이미지 생성 기능은 AI 이미지 생성의 새로운 장을 열었습니다. 이 기능은 정확한 텍스트 렌더링과 유연한 이미지 수정을 가능하게 하며, 미디어 조작과 저작권에 대한 논의를 촉발할 것으로 예상됩니다. 하지만, 속도와 복잡한 프롬프트 처리에 한계가 있어, 기술 발전과 함께 윤리적 고려가 필요합니다.

VMware가 지멘스를 상대로 소송을 제기했습니다. 지멘스가 라이선스 없이 수천 개의 VMware 제품을 다운로드하고 배포했다고 주장합니다. 이 사건은 미국 델라웨어 법원에 제출되었으며, VMware는 배심원 재판과 손해 배상을 요구하고 있습니다. 이 사건은 브로드컴 인수 이후 VMware가 직면한 여러 라이선스 논란 중 하나입니다.

AI 크롤러가 오픈 소스 프로젝트에 심각한 부담을 주고 있습니다. 개발자 Xe Iaso는 Amazon의 AI 크롤러로 인해 Git 저장소 서비스가 불안정해지자, 'Anubis'라는 맞춤형 방어 시스템을 도입했습니다. 일부 프로젝트는 트래픽의 97%가 AI 봇으로부터 발생하며, 이는 비용 증가와 서비스 불안정을 초래합니다. 방어를 위한 새로운 도구들이 개발되고 있지만, AI 기업의 자제가 없다면 이 문제는 더욱 심각해질 것입니다.

유럽은 미국 클라우드 서비스에 대한 의존도를 줄이려는 움직임을 보이고 있습니다. 트럼프 행정부의 정책으로 인해 개인정보 보호와 데이터 접근에 대한 우려가 커지면서, 유럽의 클라우드 기업들이 주목받고 있습니다. Exoscale과 Elastx 같은 유럽 업체들은 고객 문의가 증가하고 있으며, EU-US 데이터 공유 협정과 CLOUD Act에 대한 우려가 이러한 변화를 촉진하고 있습니다. 유럽은 기술적 독립을 위해 유럽 우선 접근 방식을 강화하고 있습니다.

알렉스넷 소스 코드가 공개되었습니다! 2012년 AI 분야에 혁신을 가져온 이 컨볼루션 신경망은 이미지 분류의 정확성을 크게 향상시켰습니다. 이 프로젝트는 딥러닝의 가능성을 보여주었고, 이후 음성 합성과 언어 모델 등 다양한 분야에 영향을 미쳤습니다. 창시자들은 현재 OpenAI와 같은 혁신적인 프로젝트에 참여하고 있습니다.

Cloudflare가 AI 크롤러를 막기 위해 'AI 미로'라는 새로운 기능을 발표했습니다. 이 기능은 허가 없이 데이터를 수집하는 AI 봇을 가짜 콘텐츠로 유인해 자원을 낭비하게 만듭니다. AI Labyrinth는 과학적 사실을 기반으로 한 콘텐츠를 생성해 잘못된 정보를 피하면서도 봇을 속입니다. 이 방법은 AI 크롤러의 적응력에 대한 도전이 될 수 있습니다. 환경적 영향도 고려해야 할 문제로 떠오르고 있습니다.

Anthropic가 AI 비서 Claude에 웹 검색 기능을 추가했습니다. 이제 Claude는 최신 정보를 온라인에서 검색할 수 있습니다. 이 기능은 현재 미국의 유료 사용자에게 미리보기로 제공되며, 향후 더 넓은 범위로 확장될 예정입니다. Microsoft Copilot과 ChatGPT와 경쟁하기 위해 도입된 이 기능은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 하지만, 인용 정확성에 주의가 필요합니다.

AI가 밈 유머에서 인간을 능가한다는 연구 결과가 나왔습니다. AI가 만든 밈이 평균적으로 더 유머러스하고 창의적이며 공유 가능성이 높았지만, 가장 뛰어난 개별 밈은 여전히 인간이 만들었습니다. AI와 인간의 협업이 가장 창의적이고 공유 가능한 밈을 만들어냈다는 점도 흥미롭습니다. AI의 강력한 성능은 방대한 인터넷 데이터 학습 덕분이지만, 인간의 밈은 개인 경험을 반영해 특히 재미있습니다. AI와 인간의 밈 창작 경쟁, 과연 누가 승리할까요?