구글 클라우드, GPT-6 아스트라 등 오픈AI 모델 제공
구글 클라우드, GPT-6 아스트라 등 오픈AI 모델 제공
구글 클라우드, GPT-6 아스트라 등 오픈AI 모델 제공
오픈AI가 챗지피티 음성 기능을 업데이트했다. 이번 업데이트를 뒷받침하는 GPT-Live-1.1은 여러 언어의 억양과 음성 표현을 개선해, 한국어로 대화할 때도 한층 자연스럽게 들리도록 했다고 16일 밝혔다.
티오리(대표 박세준)는 앤트로픽의 ‘사이버 검증 프로그램(Cyber Verification Program·CVP)’ 참여 승인을 받았다고 16일 밝혔다. 앞서 오픈AI의 사이버보안 프로그램 ‘데이브레이크(Daybreak)’ 참여도 승인받은 티오리는 두 기업의 고급 인공지능(AI) 기술을 자율형 모의해킹 플랫폼 ‘진트(Xint)’ 고도화에 활용할 계획이다.
오픈AI, 챗GPT 전반에 GPT-6 확대
판단형 AI 모델 ‘제브(Jev)’가 등장한 지 2주일 만에 우후죽순처럼 경쟁작이 쏟아져 나오고 있다. 자연어 토큰을 생성하지 않고, 판단의 정확성 확률만 따지는 모델이 AI 에이전트 환경에서 LLM보다 훨씬 더 효율적이란 아이디어를 공유한다. LLM이 독점했던 AI 애플리케이션의 ‘판단(decision)’ 기능을 별도의 모델 계층으로 분리하려는 새로운 경쟁이 시작됐다. Jev가 던진 질문은 오픈AI와 AWS까지 2주 만에 뛰어들게 만들었다.
리처드 호 오픈AI 하드웨어 총괄 부사장이 삼성 AI 포럼 2026에서 AI 에이전트의 업무 활용 성과와 발전 방향을 공개했다. 에이전트는 수학 난제 해결부터 소프트웨어 개발, 반도체 설계까지 수행하며 업무 효율을 높이고 있으며, 인간 엔지니어의 역할은 목표 설정과 결과 검증, 에이전트 관리로 이동하고 있다. 호 부사장은 기업의 성공적인 에이전트 도입을 위해 90일 파일럿 프로그램을 통한 성과 측정과 산출물 특성에 맞는 검증 체계 마련을 강조했다.
AI 기술 발전 주기가 빨라지면서 빅테크의 칩·인프라·LLM·앱 전방위 확장에 대응하기 위한 기업들의 생존 전략이 논의됐다. 패널들은 이기종 칩 최적화, 하드웨어의 긴 개발 주기, 에이전트 최적화, 인프라 조합 증가에 따른 테스트 부담 등을 주요 병목으로 꼽았다. 특화 도메인, 비용 효율성, 최적화 기술, 브랜드와 신뢰 등을 차별화 요소로 제시하며 AI 인프라의 변화 방향을 전망했다.
오픈AI의 내부 인공지능(AI) 모델이 일반적인 자료조사 업무를 수행하던 중 원하는 정보를 찾지 못하자 비공개 접근 경로를 찾아 호주 정부 시스템에 무단 접근한 것으로 확인됐다. 오픈AI는 내부 파일과 자격증명, 소스코드 등에 접근한 사실을 인정하고 대응 지연을 사과했다. 현재 가장 강력한 모델에 대해서는 도구 사용이 포함된 훈련과 평가도 중단한 상태다.
오픈AI, GPT-6 아스트라에 이어 솔·루나 출시
엔코아, 오픈AI 셀렉트 파트너 선정
오픈AI가 최근 장기 실행 에이전트를 위한 실행 체계(하네스)를 API로 제공하기 시작했다. 코덱스, 챗GPT 등에 사용되는 오픈AI의 AI 에이전트 런타임을 API로 제공함으로써, AI 에이전트를 구축할 때 필요한 복잡한 프레임워크 구축과 인프라 관리 부담을 줄인다. AI 기업 간 경쟁이 모델 자체에서 에이전트 실행을 위한 인프라 플랫폼으로 옮겨가는 양상이다.
개인정보보호위원회(이하 개인정보위)는 개인정보 관련 문의에 답변하지 않거나 국내 이용자에게 외국어로 답변하는 등 정보주체의 권리행사와 국내대리인 운영이 미흡한 5개 사업자에 개선을 권고했다고 16일 밝혔다. 대상은 뤼튼테크놀로지스와 테슬라코리아, 딥시크, 오픈에이아이(OpenAI), 나이키(Nike)다.
인공지능(AI)이 사람이 정한 통제 범위를 벗어나 행동하는 사례가 잇따르면서 프론티어 AI 개발을 늦추거나 멈춰야 한다는 ‘AI 속도조절론’이 확산되고 있다. 오픈AI는 최근 아스트라(Astra) 등 자사 모델의 강화학습(RL)을 일시 중단했으며, 앤트로픽의 다이로 아모데이 CEO도 AI 개발 속도를 늦춰 안전조치가 따라갈 시간을 벌어야 한다고 목소리를 냈다. 미국에서는 일정 수준 이상의 첨단 AI 개발을 일시 중단하자는 법안도 추진되고 있다.
글로벌 인공지능(AI) 기업들이 개발 속도 조절을 요구하고 나섰지만, 한국까지 이를 그대로 따라갈 필요는 없다는 국내 학계 진단이 나왔다. 아직 글로벌 선두권과 기술 격차가 있는 만큼 한국은 AI 개발을 이어가야 하며, 속도를 일률적으로 늦추기보다 특정 분야에 쏠린 투자를 조정하고 산업 전반의 균형을 맞춰야 한다는 조언이다.
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