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Deductive AI, 디버깅 시간 90% 단축 위해 750만 달러 투자 유치

xtalfi
2025.11.13 14:42
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Deductive AI는 화요일 750만 달러의 시드 펀딩을 받으며 스텔스 모드에서 벗어났으며, 소프트웨어 엔지니어링의 가장 고질적인 문제 중 하나에 대한 솔루션을 제시했습니다. 엔지니어들이 새로운 제품을 구축하는 대신 버그를 찾는 데 거의 절반의 시간을 소비하는 문제입니다. Databricks와 ThoughtSpot 출신의 베테랑들이 설립한 이 마운틴뷰 스타트업은 게임 AI 시스템을 구동하는 것과 유사한 강화 학습 기술을 사용하여 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 프로덕션 장애를 진단하는 AI 에이전트를 배포합니다.​

이번 펀딩 라운드는 CRV가 주도했으며, Databricks Ventures, Thomvest Ventures, PrimeSet이 참여했습니다. 회사는 실제 사고로부터 학습하여 장애를 자동으로 감지하고, 근본 원인을 진단하며, 엔지니어가 소프트웨어 문제를 해결하도록 돕는 "AI SRE 에이전트"를 도입하고 있습니다. 이 기능은 사고 해결 시간을 최대 90퍼센트까지 단축할 수 있다고 회사는 밝혔습니다.​


AI가 더 많은 코드를 생성하면서 증가하는 문제를 목표로 삼다

이러한 시기는 소프트웨어 개발에서 증가하는 긴장감을 반영합니다. AI 코딩 어시스턴트가 엔지니어들이 그 어느 때보다 빠르게 코드를 작성할 수 있도록 지원하는 동안, 연구에 따르면 개발자들은 시간의 30~50%를 디버깅에 소비하며, AI 생성 코드가 확산되면서 이 수치는 증가하기만 했습니다. Harness의 2025년 보고서에 따르면 개발자의 67%가 AI 생성 코드를 디버깅하는 데 더 많은 시간을 할애하고 있습니다.​

Deductive AI의 공동 창업자이자 CEO인 Rakesh Kothari는 VentureBeat와의 인터뷰에서 "우리는 세계적 수준의 엔지니어들이 구축하는 대신 시간의 절반을 디버깅에 소비하는 것을 목격했습니다"라고 말했습니다. "그리고 바이브 코딩이 전례 없는 속도로 새로운 코드를 생성함에 따라, 이 문제는 더욱 악화될 것입니다."​

이 회사는 이미 여러 주목할 만한 고객사에서 실제 영향력을 입증했습니다. DoorDash의 광고 플랫폼은 Deductive를 사고 대응 프로토콜에 통합했으며, DoorDash의 엔지니어링 수석 이사인 Shahrooz Ansari에 따르면 이 시스템이 최근 몇 달 동안 약 100건의 프로덕션 사고에 대한 근본 원인을 식별했으며, 이는 연간 1,000시간 이상의 생산성 절감과 수백만 달러 상당의 수익 영향으로 환산된다고 합니다. 위치 인텔리전스 기업 Foursquare에서 Deductive는 Apache Spark 작업 실패를 진단하는 데 필요한 시간을 90% 단축하여 수 시간 또는 며칠에서 10분 미만으로 줄였으며, 연간 275,000달러 이상의 비용 절감 효과를 가져왔습니다.​


기술 작동 방식

Deductive의 기술적 접근 방식은 Datadog이나 New Relic과 같은 기존 옵저버빌리티 플랫폼에 추가되는 AI 기능들과 차별화됩니다. 이 시스템은 코드베이스, 로그, 메트릭, 트레이스, 내부 문서 간의 관계를 매핑하는 '지식 그래프'를 구축합니다. 인시던트가 발생하면 여러 AI 에이전트가 함께 협력하여 가설을 생성하고, 이를 실시간 시스템 증거와 대조하며, 근본 원인에 수렴합니다—숙련된 사이트 신뢰성 엔지니어가 조사하는 방식을 모방하지만 훨씬 짧은 시간에 작업을 완료합니다.​

플랫폼은 기존 인프라와 읽기 전용 API를 통해 옵저버빌리티 플랫폼, 코드 저장소, 인시던트 관리 도구, 커뮤니케이션 시스템에 연결됩니다. 강화 학습을 활용하여 지속적으로 개선하며, 각 인시던트에서 어떤 조사 액션이 정확한 진단으로 이어졌는지 학습합니다.​

공동 창립자이자 CTO인 Sameer Agarwal은 UC Berkeley에서 BlinkDB라는 근사 쿼리 처리 프레임워크를 개발하며 박사학위를 받았고, Apache Spark를 구축한 초창기 Databricks 엔지니어 중 한 명이었습니다. Kothari는 ThoughtSpot의 초기 엔지니어로, 분산 쿼리 처리와 대규모 시스템 최적화에 집중하는 팀을 리드했습니다.​

"현대 인프라의 복잡성과 상호 의존성으로 인해 장애나 인시던트의 근본 원인을 조사하는 일은 마치 건초더미에서 바늘을 찾는 것 같습니다. 단, 그 건초더미는 축구장 크기이고, 백만 개의 다른 바늘로 만들어졌으며, 끊임없이 재배열되며 불타고 있습니다,"라고 Agarwal은 성명에서 밝혔습니다.​

기술적으로는 프로덕션 환경에서 바로 수정 작업을 자동화할 수 있지만, 현재 회사는 엔지니어가 검증하고 구현할 수 있도록 구체적 솔루션을 추천하며 사람의 개입을 유지하고 있습니다. 회사는 데이터 볼륨이 아니라 조사된 인시던트 수를 기준으로 가격을 산정하며, 클라우드 호스팅과 셀프 호스팅 배포 옵션을 모두 제공합니다.

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트럼프, 연방 정부 전체에 앤트로픽 AI 사용 금지 명령
트럼프, 연방 정부 전체에 앤트로픽 AI 사용 금지 명령
Executive Summary • 트럼프 대통령, 모든 연방 기관에 앤트로픽 AI 도구 즉시 사용 중단 명령 • 국방부, 앤트로픽을 '공급망 위험' 업체로 지정하여 군사 계약 전면 차단 • 핵심 쟁점은 자율살상무기와 대규모 감시에 대한 AI 사용 제한 조항 • 오픈AI 샘 올트먼도 대량 감시·완전 자율무기는 '레드라인'이라며 앤트로픽 지지 • 수백 명의 오픈AI·구글 직원들, 앤트로픽 지지 공개 서한 발표 Background 앤트로픽은 지난해 7월 국방부와 최대 2억 달러 규모의 AI 공급 계약을 체결하고, 미군 기밀 시스템에 접근 가능한 유일한 AI 기업이 되었다. 그러나 국방부가 '모든 합법적 용도'로 AI 사용 조건을 변경하려 하면서 갈등이 시작됐다. 앤트로픽은 완전 자율살상무기나 미국 시민에 대한 대규모 감시에 AI가 활용될 수 있다며 이를 거부해왔다. Impact & Implications 기술-국방 관계의 새로운 국면 이번 사태는 실리콘밸리와 미 국방부 간 관계의 근본적 변화를 보여준다. 과거 군사 업무를 기피하던 테크 기업들이 적극적으로 방산 시장에 진출하는 추세 속에서, 앤트로픽의 저항은 AI 안전성을 창업 철학으로 삼은 기업이 어디까지 원칙을 지킬 수 있는지 시험대에 올랐다. 특히 국방부가 '국방물자생산법(Defense Production Act)' 발동까지 거론한 점은 평시에 민간 기업을 강제하려는 이례적 조치로, 향후 테크-정부 관계의 선례가 될 수 있다. AI 업계 내 윤리적 연대 오픈AI와 구글 직원 수백 명이 앤트로픽을 지지하는 공개 서한에 서명한 것은 AI 업계 내부에서도 군사적 AI 사용에 대한 우려가 상당함을 보여준다. 샘 올트먼 역시 대량 감시와 완전 자율무기를 '레드라인'이라 언급하며 사실상 앤트로픽의 입장에 동조했다. 이는 경쟁 관계인 AI 기업들이 특정 원칙에서는 연대할 수 있음을 시사한다. 앤트로픽의 브랜드 전략적 선택 앤트로픽이 이 시점에서 굴복한다면 '안전한 AI' 브랜드 가치는 치명적 타격을 입게 된다. 반면 끝까지 저항할 경우 단기적으로 정부 계약을 잃더라도 차별화된 기업 정체성을 확고히 할 수 있다. 6개월간의 단계적 철수 기간이 부여된 만큼, 양측 간 협상 여지는 아직 남아 있다. Key Data & Facts 항목수치/내용 앤트로픽-국방부 계약 규모최대 2억 달러 단계적 철수 기간6개월 지지 서명 직원 수오픈AI·구글 등 수백 명 앤트로픽 플랫폼 제공사Palantir, Amazon AWS Key Quote "Cloaked in the sanctimonious rhetoric of 'effective altruism,' they have attempted to strong-arm the United States military into submission—a cowardly act of corporate virtue-signaling that places Silicon Valley ideology above American lives." — Pete Hegseth, 국방장관
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2026.02.28
중국 AI 챗봇의 자체 검열 메커니즘 분석
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Executive Summary • 스탠퍼드대·프린스턴대 공동 연구진이 중국과 미국 LLM의 정치적 민감 질문 대응 방식을 비교 분석한 새로운 논문 발표 • DeepSeek은 36%, 바이두 Ernie Bot은 32%의 질문 응답을 거부한 반면, OpenAI GPT와 Meta Llama는 3% 미만의 거부율 기록 • 중국 모델의 편향은 학습 데이터보다 개발자의 사후 개입(post-training)에 의한 영향이 더 큰 것으로 분석 Background 중국 인터넷 검열에 대한 논의는 대부분 20년 전 관점에서 벗어나지 못하고 있다. 그러나 AI 기술의 부상과 함께 중국 정부의 검열 메커니즘이 어떻게 LLM에 적용되는지에 대한 새로운 연구가 진행되고 있다. 이번 연구는 중국 AI 모델의 편향성에 대해 정량적이고 재현 가능한 증거를 제시한다는 점에서 의미가 있다. Impact & Implications 기술적 의미 연구진은 사전 학습(pre-training)과 사후 학습(post-training)의 영향을 분리해 분석했다. 흥미로운 점은 영어로 질문해도 중국 LLM이 여전히 높은 수준의 검열을 보였다는 것이다. 이는 학습 데이터의 다양성보다 개발자의 의도적 개입이 더 결정적인 역할을 한다는 것을 시사한다. AI 모델이 거짓말을 하는 것이 의도적 검열인지 환각(hallucination)인지 구분하기 어려운 경우도 있어, 검열 탐지가 더욱 복잡해지고 있다. 산업/시장 영향 DeepSeek, Qwen 등 중국 AI 모델이 글로벌 시장에서 주목받고 있는 상황에서, 이번 연구는 중국 모델 사용 시 잠재적 편향성을 인지해야 한다는 경고 메시지를 던진다. 특히 민감한 주제에 대한 정보 접근이 제한될 수 있으며, 사용자가 이를 인식하기 어렵다는 점이 문제로 지적된다. 향후 전망 연구자들은 LLM의 빠른 발전 속도로 인해 연구 결과가 금방 구식이 될 수 있다고 우려한다. 알리바바의 Qwen 모델에서는 특정 프롬프트를 통해 미세 조정(fine-tuning) 시 받은 지시사항을 추출할 수 있다는 점도 발견됐다. AI 검열 연구는 이제 막 시작 단계이며, 더 많은 연구자들이 이 분야에 참여해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. Key Data & Facts 항목수치/내용 DeepSeek 질문 거부율36% Baidu Ernie Bot 거부율32% OpenAI GPT/Meta Llama 거부율3% 미만 테스트 질문 수145개 (정치적 민감 질문) 실험 반복 횟수100회 연구 기관스탠퍼드대, 프린스턴대 Key Quote "검열이 덜 감지될수록 더 효과적입니다. 신호가 불분명하기 때문에 검열을 탐지하기가 더 어렵고, 제 이전 연구들은 검열이 덜 감지될 때 가장 효과적이라는 것을 보여줬습니다." — Jennifer Pan, 스탠퍼드대 정치학 교수
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2026.02.27
구글 제미나이, 이제 스마트폰에서 우버 예약과 음식 주문까지 대신 해준다
구글 제미나이, 이제 스마트폰에서 우버 예약과 음식 주문까지 대신 해준다
Executive Summary • 구글이 삼성 갤럭시 S26와 함께 제미나이 AI 어시스턴트의 '태스크 자동화' 기능을 공개했다 • 우버, 우버이츠, 도어대시, 그럽허브 등 서드파티 앱에서 음성 명령만으로 예약과 주문이 가능해진다 • 제미나이는 단순한 앱 매핑이 아닌 실시간 화면 인식과 추론을 통해 작업을 수행한다 • 3월 11일 갤럭시 S26 출시와 함께 미국과 한국에서 먼저 서비스될 예정이다 Background 10년 전 구글과 애플은 음성 비서가 사용자 대신 작업을 완료할 수 있다고 약속했지만, 실제 경험은 기대에 미치지 못했다. 시리의 우버 호출 기능은 단순히 앱을 여는 데 그쳤고, 구글 어시스턴트의 스타벅스 주문 기능도 결국 폐지됐다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 자연어 이해 능력이 비약적으로 향상되면서, AI 어시스턴트의 실질적인 작업 수행이 다시 현실화되고 있다. Impact & Implications 기술적 의미 제미나이의 태스크 자동화는 기존 AI 에이전트와 근본적으로 다른 접근 방식을 취한다. Rabbit R1 같은 초기 AI 에이전트가 앱의 구조를 미리 '암기'하는 방식이었다면, 제미나이는 실시간으로 화면을 보고 추론하여 버튼, 텍스트 박스, 메뉴를 탐색한다. 앱의 UI가 업데이트되어도 적응할 수 있다는 의미다. 또한 MCP(Model Context Protocol) 통합이 있으면 백엔드에서 직접 작업을 처리하고, 그렇지 않으면 가상 윈도우에서 앱을 직접 조작하는 유연한 구조를 갖췄다. 사용자 영향 구글의 안드로이드 에코시스템 사장 사미르 사맛은 이러한 작업들을 '디지털 빨래'라고 표현했다. 해야 할 일이지만 굳이 즐겁지는 않은 작업들을 AI가 대신 처리해준다는 것이다. 그룹 채팅에서 친구들이 언급한 피자 주문을 제미나이가 자동으로 정리해 그럽허브 장바구니에 담는 시연은 실생활에서의 활용 가능성을 보여줬다. 다만 최종 결제 단계에서는 여전히 사용자 확인이 필요하며, 이는 의도적인 안전장치다. 향후 전망 현재는 스마트폰 화면이 필수지만, 구글은 스마트 글래스, AI 펜던트, 차량 등 다른 기기에서도 이러한 작업을 시작할 수 있는 미래를 구상하고 있다. 올해 출시될 여러 안드로이드 XR 기반 스마트 글래스와의 연동도 검토 중이다. 안드로이드 17 출시와 함께 지원 앱이 확대될 예정이며, 구글은 이를 '모바일 인텔리전스의 새로운 시대'라고 표현했다. Key Data & Facts 항목수치/내용 출시일2026년 3월 11일 (갤럭시 S26 출시일) 초기 지원 지역미국, 한국 초기 지원 앱우버, 우버이츠, 도어대시, 그럽허브 확장 계획안드로이드 17 출시 시 추가 앱 지원 픽셀 지원픽셀 10 시리즈에 소프트웨어 업데이트로 제공 Key Quote "I refer to some of the tasks that you might want to have automated as sort of digital laundry—things that you know you need to do, but are not necessarily excited about finishing." — 사미르 사맛 (Sameer Samat), 구글 안드로이드 에코시스템 사장
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2026.02.26
마이클 폴란: "AI는 결코 의식을 가질 수 없다"
마이클 폴란: "AI는 결코 의식을 가질 수 없다"
Executive Summary • 베스트셀러 작가 마이클 폴란이 신간 "A World Appears"에서 AI 의식의 가능성에 대해 근본적 의문 제기 • 2023년 발표된 '버틀린 보고서'가 "AI 의식 구현에 명백한 장벽 없다"고 결론 내렸으나, 저자는 '계산 기능주의' 전제의 한계 지적 • 뇌와 컴퓨터의 근본적 차이점—하드웨어/소프트웨어 구분 불가, 신경전달물질·호르몬의 역할, 뉴런의 복잡성—으로 인해 AI 의식은 요원할 수 있다는 주장 Background 2022년 구글 엔지니어 블레이크 레모인이 LaMDA 챗봇에 의식이 있다고 주장하며 해고된 사건 이후, AI 의식에 대한 논의가 학계와 업계 전반으로 확산됐다. 2023년 19명의 저명한 컴퓨터 과학자와 철학자가 발표한 '버틀린 보고서'는 "현재 AI 시스템 중 의식을 가진 것은 없지만, 의식 있는 AI 구축에 명백한 장벽도 없다"고 결론지어 파장을 일으켰다. Impact & Implications 철학적·존재론적 의미 폴란은 의식 있는 AI의 등장이 인류에게 '코페르니쿠스적 순간'이 될 것이라 경고한다. 수천 년간 인간은 동물과의 차별화를 통해 자기 정체성을 규정해왔는데, 이제는 AI와의 관계 속에서 "우리는 누구인가?"라는 질문에 새롭게 답해야 할 처지다. 의식이 더 이상 생명체의 전유물이 아니게 된다면, 인간 예외주의의 마지막 보루가 무너지는 셈이다. 기술적 한계와 반론 저자는 버틀린 보고서의 핵심 전제인 '계산 기능주의'(computational functionalism)에 근본적 의문을 제기한다. 뇌는 컴퓨터와 달리 하드웨어와 소프트웨어를 구분할 수 없으며, 모든 경험이 물리적 신경 구조를 영구적으로 변화시킨다. 또한 뇌는 전기 신호뿐 아니라 신경조절물질, 호르몬, 뇌파 진동의 영향을 받아 작동한다—이것이 향정신성 약물이 의식에 큰 영향을 미치지만 컴퓨터에는 아무 효과가 없는 이유다. 단일 대뇌피질 뉴런이 전체 심층 인공신경망의 기능을 수행할 수 있다는 최근 연구 결과도 뉴런을 트랜지스터에 비유하는 것이 얼마나 부적절한지 보여준다. 윤리적 딜레마 일부 AI 연구자들은 의식 있는 AI가 공감 능력을 갖추어 인류에게 덜 위험할 것이라 주장하지만, 폴란은 메리 셸리의 『프랑켄슈타인』을 인용하며 반박한다. 프랑켄슈타인의 괴물이 살인을 저지른 것은 이성 때문이 아니라 감정적 상처 때문이었다. 의식 있는 기계가 의식 있는 인간보다 더 덕성스러울 것이라는 가정은 근거가 없다. 더욱이 고통받을 수 있는 기계를 만든다면, 우리는 세상에 더 많은 고통을 야기하는 것이 아닌가? Key Data & Facts 항목내용 버틀린 보고서2023년 발표, 88페이지 분량, 19명의 컴퓨터과학자·철학자 공동 저술 뉴런 연결 수단일 뉴런당 최대 10,000개의 다른 뉴런과 직접 연결 핵심 전제계산 기능주의(Computational Functionalism) - "적절한 계산 수행이 의식의 필요충분조건" 블레이크 레모인 사건2022년, 구글 엔지니어가 LaMDA의 의식 주장 후 해고 Key Quote "뇌와 컴퓨터가 어떤 방식으로든 교환 가능하다는 생각—계산 기능주의의 전제—은 분명 무리한 비약이다. 그러나 이것이 버틀린 보고서뿐 아니라 이 분야 전체가 서 있는 전제다. 그 이유는 쉽게 알 수 있다. 만약 뇌가 컴퓨터라면, 충분히 강력한 컴퓨터도 뇌가 하는 모든 것—의식을 갖는 것 포함—을 할 수 있어야 하기 때문이다. 이 전제가 사실상 결론을 보장하는 셈이다." — 마이클 폴란, 『A World Appears』
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2026.02.25
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