구글 딥마인드의 신임 총책 코라이 카부크추올루는 전임자 데미스 해사비스가 집중했던 AGI 논의를 '적절하지 않은 대화'라고 평하며, 제미나이 4를 연말보다 훨씬 일찍 출시하겠다고 밝혔다. 제미나이 3.5 Pro가 세 차례 출시 일정을 놓친 채 사라진 가운데, OpenAI의 GPT-6와 Anthropic의 신모델에 밀린 구글이 속도전에 나선 것이다. 모델 개발은 TPU 칩 사업과도 연계되어 하드웨어 설계 방향을 제시하는 역할도 하게 된다.
Dwarkesh Patel의 AI 연구자 인터뷰에 대한 반응이 발화 습관(like 남발)에 집중된 것을 비판하며, 진짜 전문가의 신중하고 조건부적인 사고 방식이 오히려 불확실해 보이는 문제를 짚는 글이다. AI에 필요한 것은 정치인처럼 말하는 연구자가 아니라 더 나은 스토리텔러이며, 전문가들이 공개 논의에서 물러나면 언어 조작에 능한 사람들이 그 공백을 채울 것이라고 경고한다.
구글과 구글 딥마인드 연구자들이 AGI(범용 인공지능) 관련 논의를 확대하기 위해 '딥마인드 인스티튜트'를 출범시켰다. 데미스 해사비스 등이 이사진으로 참여하며, 첫 성과물로 AGI 경제정책, AI 모델 투명성, 미국 주도 프런티어 AI 표준 기구 제안 등 4편의 에세이를 발표했다. 특히 해사비스는 자발적 검토에서 시작해 점차 의무화하는 프런티어 AI 평가 체계와 상황 심각 시 조율된 개발 속도 저하까지 포함한 프레임워크를 제안해 주목된다.
구글 딥마인드는 AGI(범용인공지능)의 안전성, 거버넌스, 사이버 공격이나 통제 상실 같은 위험을 다루기 위해 학제간 연구·토론 플랫폼인 '딥마인드 인스티튜트(DMI)'를 설립했습니다. 셰인 레그, 제임스 매니이카, 노벨상 수상자 데미스 허사비스 공동 이사들은 답이 기술자뿐 아니라 예술·인문학·정책 전문가에게서도 나와야 한다고 강조했습니다. 허사비스는 AGI가 수년 내 도래할 것으로 보며, 레그는 2028년경 그 전조가 나타날 수 있다고 밝혔습니다.
Dwarkesh Patel이 John Schulman(Thinking Machines 수석 과학자, OpenAI 공동창업자), Beren Millidge(Zyphra CTO), Charlie O'Neill(Baseten 모델 학습 책임자)과 함께 재귀적 자기개선(RSI)의 실현 가능성과 시점을 논의하는 팟캐스트 에피소드입니다. RSI 반대 논거를 강화하는 방식(steelmaning)으로 시작해 중국 AI 랩의 성장 동력, 자동화 AI 연구자 학습 방법, 장기 시야 강화학습(RL)이 AGI를 가져올지, 시뮬레이션-현실 간 격차, 데이터가 설명하는 발전의 비중 등을 다룹니다.
OpenAI의 최신 최강 모델 '아스트라(Astra)'의 전례 없는 수요로 인해 인프라에 부하가 걸리자, OpenAI는 월 200달러짜리 Pro 요금제의 신규 구독을 일시 중단했습니다. 기존 사용자 서비스 품질 유지가 우선이며, API와 저가형 Go·Plus 요금제는 계속 이용 가능합니다. 이는 아스트라 출시가 'AGI 시대의 개막'으로 홍보되며 수요가 폭증한 사례로, AI 인프라 확장이 수요를 따라가지 못하는 상황을 보여줍니다.
OpenAI 출신 연구자 등 전문가들이 산업혁명을 능가할 초인적 AI(superhuman AI)의 향후 10년 영향을 구체적이고 정량적인 시나리오로 예측한 글입니다. 약 25회의 탁상 시뮬레이션과 100명 이상의 전문가 피드백을 바탕으로 '둔화'와 '경쟁' 두 가지 결말을 제시하며, AGI가 2027년경 도래할 가능성이 있다고 전망합니다.
OpenAI의 GPT-6 Astra가 미해결 수학 문제 벤치마크 ErdosBench에서 1위를 차지했으나, 수석 과학자 Jakub Pachocki는 수학 최적화를 의도적으로 우선하지 않았다고 밝혔다. 이는 AI 능력이 최적화하는 영역에서만 집중적으로 성장하는 '뾰족한(spiky)' 발전 경향을 시사하며, OpenAI는 재귀적 자기개선(RSI)과 자동 정렬 연구에 자원을 쏟고 있다.
테크크런치가 급변하는 AI 분야에서 자주 접하게 되는 핵심 용어들을 쉬운 언어로 정리한 용어집을 소개했습니다. AGI, AI 에이전트, API 엔드포인트, 사고의 연쇄(Chain of thought) 등 실무자와 투자자가 반드시 알아야 할 개념들을 설명하며, 지속적으로 업데이트되는 살아있는 문서로 운영됩니다.
OpenAI가 자동화 AI 연구 인턴 목표를 달성했다고 발표하며, 2028년 3월까지 완전 자동화 AI 연구자 구축을 목표로 하고 있다. 연구자들이 코딩 에이전트를 하루 종일 병렬로 사용하면서 연구 생산성이 크게 가속화되고 있으며, 자동화 연구가 정렬(alignment) 문제 해결에도 기여할 수 있다고 강조했다. 다만 안전성 리스크가 수용 불가능하다고 판단되면 개발을 늦추거나 중단하겠다고 밝혔다.
OpenAI의 GPT-6 Astra는 벤치마크 평가 기관마다 상반된 평가를 받고 있다. Epoch AI는 169점으로 1위로 꼽았지만 Artificial Analysis는 이전 모델과 동급인 61점에 그쳤다. 그러나 ARC-AGI-3에서 처음으로 평균 인간보다 효율적으로 과제를 수행하면서 ARC Prize의 프랑수아 촐레(François Chollet)는 예상보다 2배 빠른 진전이라며 AGI 도래 전망을 앞당겼다.
오픈AI가 컴퓨터 조작, 소프트웨어 작성, 수학 문제 해결에서 최고 수준이라고 주장하는 차세대 모델 GPT-6 아스트라를 공개했습니다. 공동창립자 그레그 브록맨은 "지금이 AGI 시대의 시작점"이라며 강한 자신감을 내비쳤고, 기업 고객부터 유료 구독자 순으로 제공될 예정입니다. 다만 수석과학자는 모델 능력이 강해질수록 안전성 모니터링이 어려워져 확장의 병목이 될 수 있다고 인정했습니다.
최근 AI 실무자들 사이에서 AGI가 곧 현실의 모든 문제를 해결할 것이라는 맹신이 퍼지고 있지만, 저자는 현실 세계의 진정한 병목 현상은 순수한 '지능'이나 기술력이 아니라 규제와 정치적 의지에 있음을 지적합니다. 특히 의료 및 신약 개발 분야에서는 AI가 연구를 가속화하더라도 엄격한 임상시험과 인허가 규제가 진보를 가로막는 핵심 요소로 작용합니다. 따라서 AI가 인류의 실질적인 문제를 해결하려면 막대한 자본과 지능 외에도, 제도적 장벽을 해결하려는 명확한 고민과 접근이 필수적입니다.
구글 딥마인드의 데미스 해사비스 CEO는 범용 인공지능(AGI) 도래가 몇 년 앞으로 다가왔다며, 기술 발전 속도에 발맞춰 선제적인 규제 가드레일을 구축해야 한다고 촉구했습니다. 그는 미국 금융규제기관을 모델로 한 표준 평가 기구 신설을 제안하며, 불확실성이 큰 상황에서 신중한 낙관론을 바탕으로 대응해야 한다고 강조했습니다.
제프 베조스 등의 투자를 받은 AI 스타트업 '제너럴 인튜이션'은 인공지능(AGI) 구현을 위해 기존 텍스트 대신 비디오 게임 데이터로 '세계 모델'을 학습시키고 있습니다. CEO 핌 드 위트는 게임 데이터가 공간과 시간에 대한 물리적 이해도를 높여 로봇 공학 등 실제 세계에 적용되는 물리적 AI의 핵심을 채워줄 것으로 봅니다. 본문은 기업의 분리 배경부터 향후 국방 분야 적용 시 직면할 윤리적 쟁점까지 다루는 TechCrunch 팟캐스트 에피소드를 소개합니다.
오픈AI가 2028년까지 완전 자율적인 AI 연구 시스템 구축이라는 목표를 철회하고, 인간과 AI가 협력하는 '탠덤(Tandem)' 방식으로 전환합니다. 이는 인간의 역할을 완전히 대체하는 것에 대한 사회적 우려와 안전 문제를 반영한 결과입니다. 또한, 오픈AI는 필요할 경우 최첨단 AI 개발 속도를 조절할 수 있는 국제 기구 설립을 제안하며, 단순한 모델 제공사를 넘어 기업의 업무 프로세스에 AI를 직접 구축해 주는 실질적인 도입 파트너로 전략을 수정했습니다.
오픈AI가 2020년 폐지했던 로봇 공학 부서를 약 5년 만에 전면 부활시켰습니다. 단기적으로는 전문가의 인프라 구축을 돕는 로봇을 개발하고, 장기적으로는 사용자가 필요한 모든 작업을 수행하는 '개인 전용 범용 로봇'을 목표로 하고 있습니다. 이는 물리적 세계의 데이터를 확보하고 AGI(범용 인공지능) 달성을 앞당기기 위한 '구현형 AI(Embodied AI)' 모델 전략으로 풀이됩니다.
AI가 스스로 발전하는 '재귀적 자기 개선(RSI)'이 AGI를 대체할 새로운 최종 목표로 떠오르며 업계의 주목을 받고 있습니다. 안드레이 카르파티, 리처드 소처 등 유명 AI 연구자들과 구글, 앤스로픽 같은 빅테크 기업들이 RSI 실현을 위해 자동화된 AI 연구 및 코드 생성 프로젝트에 박차를 가하고 있습니다. RSI가 완벽하게 구현된다면 AI가 인간의 개입 없이 스스로 업그레이드를 반복하는 폭발적 기술 발전이 가능해지지만, 여전히 신뢰성과 기술적 한계 등 극복해야 할 과제가 많은 초기 단계입니다.
오픈AI의 공동 창립자 그렉 브록맨이 창립부터 샘 알트만 해임 파동, 그리고 AGI(범용인공지능)의 미래까지 회사의 핵심적인 순간들을 상세히 공개했습니다. 특히 경영진이 교체된 72시간 동안의 혼란 속에서 대안 회사 '피닉스(Phoenix)'를 구상했던 뒷이야기와 Ilya Sutskever의 트윗이 상황을 어떻게 뒤집었는지 전합니다. 이와 함께 글로벌 AI 경쟁, AI가 작성하는 코드의 비중, 그리고 일자리 대체에 대한 문제를 다루며 현대 AI 산업의 방향성을 가늠할 수 있는 핵심 인터뷰입니다.
중국 AI 스타트업 딥시크(Deepseek)가 약 9조 원 규모의 대규모 투자 유치를 앞두고 있음에도, 창업자 량원펑은 단기적 수익보다는 범용 인공지능(AGI) 기초 연구와 오픈소스 모델 구축을 최우선으로 하겠다고 밝혔습니다. 이번 펀딩에는 중국 국영 펀드와 텐센트 등 대형 자본이 참여할 예정이며, 동시에 코딩 및 B2B 시장 공략을 위해 'Deepseek Code' 개발을 진행하는 등 사업 확장도 병행하고 있습니다.
최근 공개된 휴머노이드 로봇의 행동이 사람의 원격 조종(Teleoperation)이 아니라 자율적인 판단에 의한 것이라는 주장이 제기되었습니다. 저자는 2010년대 로봇 기술과 달리 현재 기술은 실시간으로 시각 정보를 처리하고 행동을 생성하는 '물리적 AI(Physical AI)'의 탄생을 의미한다고 강조합니다. 이는 단순한 텍스트 기반 지능을 넘어 실제 세계에서 작동하는 AI의 중요한 진전으로 평가됩니다.
AI 기술이 발전함에 따라 AGI, AI 에이전트, 사고 연쇄(Chain of thought) 등 새로운 용어들이 쏟아지고 있습니다. 이 글은 일반 개발자와 실무자들이 자주 마주하는 핵심 AI 개념들을 알기 쉽게 풀어 설명한 가이드입니다. 빠르게 변화하는 AI 생태계에서 필수적인 기술 용어들의 정확한 의미를 이해하는 것이 중요합니다.
이 기사는 2017년 OpenAI의 비영리 법인 전환 과정에서 일론 머스크가 회사의 절대적인 통제권을 요구했다가 거절당한 후 격노하며 퇴사한 당시의 상황을 그렉 브록만의 증언을 바탕으로 다룹니다. 이 격렬했던 창업자 간의 갈등은 현재 머스크가 OpenAI를 상대로 제기한 소송의 핵심 배경이 되었습니다. AGI(범용 인공지능) 구현을 위한 막대한 자금 조달과 기업 지배권을 둘러싼 창업자들의 이해관계 충돌을 엿볼 수 있는 중요한 사안입니다.
일론 머스크는 오픈AI의 비영리 구조를 둔 소송과 관련해 증언하는 과정에서, 자신의 트윗과 정면으로 배치되는 발언을 하며 논란의 대상이 되었습니다. 특히 테슬라가 범용인공지능(AGI)을 개발 중이라는 자신의 게시물과 달리 현재는 자율주행에만 집중하고 있다고 인정하며 주주들의 이목을 끌었습니다. 이번 재판은 오픈AI 내 수익 배분 한도(비영리) 체계와 관련된 머스크의 주장이 배심원과 판사를 얼마나 설득할 수 있을지에 초점이 맞춰져 있습니다.
OpenAI의 연구원들은 수학적 추론 능력이 AGI(범용 인공지능)로 가는 핵심 기준점이라고 설명합니다. AI 모델은 최근 2년 만에 초등 수준에서 올림피아드 및 연구원 수준으로 발전하며, 필즈상 수상자들의 연구를 돕고 42년 된 수학 미제를 해결하는 등 혁신적인 성과를 입증했습니다. 연구진은 장기간의 일관된 추론과 자체 오류 교정 능력을 수학을 통해 훈련시키면 생물학, 재료과학 등 다른 분야로도 확장될 것이라고 강조했습니다.
오픈AI와 마이크로소프트가 파트너십을 전면 개편하여 오픈AI가 타 클라우드 공급자를 통해서도 제품을 판매할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 마이크로소프트의 독점권은 사라졌으며, 기술 지분을 둘러싼 논란의 AGI 조항 역시 완전히 폐지되었습니다. 앞으로 마이크로소프트는 수익 배분 대신 오픈AI의 주요 주주로서 회사의 성장에 따른 직접적인 이익을 얻는 구조로 전환됩니다.
오픈AI의 샘 알트만 CEO는 AI의 힘을 소수가 아닌 대중에게 분산시키겠다는 취지의 5대 원칙(민주화, 사용자 자율성, 보편적 번영, 회복 탄력성, 적응성)을 발표했습니다. 이 원칙들은 막대한 인프라 투자와 데이터센터 구축 등 오픈AI의 최근 공격적인 비즈니스 결정들을 정당화하는 논리적 기반을 제공합니다. 또한 최근 불거진 미 국방부 계약 및 정부와의 협력에 대한 비판에 대한 간접적인 해명의 성격도 띠고 있습니다.
구글 딥마인드의 수석 연구원은 최신 논문을 통해 AI와 같은 컴퓨팅 시스템은 물리적인 육체와 생존을 위한 내재적 동기가 없기 때문에 결코 의식을 가질 수 없다고 주장했습니다. 이는 AI 기업 CEO들이 설파하는 범용인공지능(AGI) 도래와 같은 장밋빛 전망과 대비되며, 사실상 AI의 상업적, 실용적 한계를 명확히 규정하는 철학적 주장입니다. 전문가들은 이 주장의 타당성에는 공감하면서도, 이미 수십 년 전부터 제기되어 온 학계의 오래된 논의를 재활용했을 뿐이라고 지적했습니다.
빅테크 업계를 대표하는 일론 머스크와 샘 알트만의 오픈AI 설립 목적 위반 소송 재판이 진행되며, 이 결과가 세계 최고 AI 기술의 통제와 배포 방향에 큰 영향을 미칠 전망입니다. 이와 관련하여 WIRED 전문가 패널이 5월 8일 구독자 한정 라이브스트림을 통해 해당 소송의 의미와 배경을 심도 있게 분석하고 시청자의 질문에 답할 예정입니다.
레딧 사용자가 자율주행 차량이 드디어 까다로운 자동 세차장 통과 테스트를 성공적으로 마쳤다고 전했습니다. 이는 실제 환경에서 자동차의 인지 및 제어 능력이 훌륭하게 진보했음을 시사합니다. 이를 두고 네티즌들은 자율주행 기술이 완벽해졌다며 AGI(범용 인공지능) 달성을 축하하는 유머 섞인 반응을 보였습니다.