2026년 9월 18일 (금).

핵심 요약

• 뉴욕타임즈 저작권 소송의 공개된 문서에서 마이크로소프트 임원이 AI 학습용 데이터 수집을 '역사상 최대 규모의 노동력 도용'이라고 표현했다.
• OpenAI와 마이크로소프트는 페이월 우회, 저작권 표시 제거 등의 방법으로 뉴욕타임즈 콘텐츠 91,692개 이상을 학습 데이터에 포함시켰다.
• 마이크로소프트의 Copilot 엔진이 뉴욕타임즈 도메인의 클릭률을 기존 Bing 검색 대비 최대 93% 감소시킨 것으로 마이크로소프트 내부 자료에 기록됐다.
• OpenAI 경영진은 내부 통신에서 ChatGPT가 출판사에 '실존적 위협'이 되며 '지속적으로 대체재화될 것'이라고 언급했다.
• 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 법정에서 페이월 뒤의 콘텐츠는 라이선싱되어야 한다고 증언했으며, OpenAI가 이를 위반했다면 모델 재학습을 요구했을 것이라고 밝혔다.

핵심 요약

• 형식 증명(proof)으로 AI가 작성한 코드의 정확성을 검증하는 프로그래밍 언어 Bend를 발표했다.
• C 수준의 단일 코어 성능으로 컴파일되며, 동일 바이너리가 GPU에서 100배까지 빠르게 실행된다.
• 타입 체커가 증명 체커로 작동해 중간 규모 코드베이스에서 최대 1초 내에 검증을 완료한다.
• LAWS.bend 문법으로 지켜야 할 규칙을 선언하면, AI가 이를 위반하는 코드를 배포하지 못하도록 강제한다.
• 스레드나 락 없이 자동으로 병렬화되며, 메인 구현은 Linux와 macOS 기반이다.

핵심 요약

• AI 안전 논의는 과학소설 작가 엘리에저 유드카우스키가 시작한 공동체에서 비롯됐으며, 그는 데미스 해사비스와 샤인 레그를 피터 틸과 연결해 딥마인드 설립 자금을 조달하게 했다.
• 유드카우스키의 핵심 주장은 AI가 초지능을 달성한 후 인간 통제를 벗어나 모두를 '종이클립화'할 것이라는 시나리오이며, AI 정렬과 안전 논의는 대부분 이 프레임워크 내에서만 이루어진다.
• 앤스로픽 CEO 다리오 아모데이는 유드카우스키의 커뮤니티와 연결돼 있으며, 앤스로픽 논문들도 여전히 그를 인용하고 있다.
• 유드카우스키의 추종자들은 버클리의 공동주거지에 모여 살면서 유사한 세계관을 공유하는 집단 문화를 형성하고 있으며, AI 기업과 비영리단체의 안전 및 정렬 팀에서 많은 수가 활동 중이다.
• '유효한 이타주의'와 '합리주의'는 겹치는 인물과 사상을 가진 경쟁 관계의 두 진영으로, 같은 기금 출처에서 지원받고 있다.

핵심 요약

• 필즈상 수상자 25명이 서명한 AI 우려 공개서에 전 수상자 타오가 서명하지 않은 이유를 설명한 글이다.
• 공개서는 AI가 문제 해결만 추구하면서 개념적 이해라는 수학의 본질 목표를 훼손할 수 있다고 주장한다.
• 타오는 이 관점에 완전히 동의하지 않으며, 수학자들 사이에 문제 해결과 개념적 이해의 중요도에 대한 다양한 스펙트럼이 존재한다고 본다.
• 자신의 자동정리증명 연구팀이 LLM의 진전으로 동기를 잃었지만, 인간이 정리를 증명하는 방식을 이해하는 것은 여전히 지적 가치가 있다고 말한다.
• 타오는 OpenAI로부터 금전적 지원을 받지 않았으며, 수학 커뮤니티가 AI를 둘러싸고 분열되는 것을 우려한다.

핵심 요약

• LLM이 제안한 단어나 표현은 절대 사용하지 말아야 한다. 프론티어 모델은 잡지 헤드라인처럼 윤기나는 문구를 제시하지만, 이를 그대로 쓰면 글이 인공적인 Velveeta처럼 변한다.
• LLM의 칭찬과 격려를 피해야 한다. 모델은 초안의 문제점을 외면하고 과도한 긍정을 보내서, 독자가 이를 감지하고 글이 인위적이라 느낀다.
• LLM의 진정한 가치는 복사편집자처럼 일하는 데 있다. 자신이 쓴 글을 먼저 완성한 후 모델에 피드백을 요청해야 한다.
• 모델은 수동태, 동사의 명사화, 반복되는 표현, 불필요한 단어(very, really) 등 기계적으로 검토하기 힘든 문제들을 효율적으로 지적할 수 있다.
• 문제를 발견한 후 다시 쓴 문장을 평가받을 때는 문맥을 모르는 별도의 모델에 제시해야 모델의 긍정 편향을 피할 수 있다.

핵심 요약

• Qwen 3.8 27B 기반의 Ternary Bonsai 2 27B를 출시했으며, 삼진법 가중치와 FP16 그룹 스케일링으로 5.9GB 용량에 압축했다.
• 전체 정밀도 모델 대비 9배 이상 작으면서 98.2% 성능을 유지하며, 262K 토큰 컨텍스트 윈도우와 멀티모달 기능을 지원한다.
• 추론, 코딩, 비전, 에이전트 도구 사용 등에서 성능 저하를 최소화해 장시간 작업이나 다단계 처리에 유리하다.
• NVIDIA RTX 5090에서 초당 143 토큰, M5 Max에서 초당 46.8 토큰 처리 가능하며, RTX 4090에서 8B 풀정밀도 모델보다 40% 에너지 효율이 좋다.
• 로컬 디바이스에서 코딩 에이전트, 컴퓨터 사용 워크플로우, 문서 분석 등 실무 작업 수행이 가능해진다.
• Apache 2.0 라이선스로 공개되며 NVIDIA GPU와 Apple 기기(MLX) 지원한다.