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나텔라, '논쟁의 사슬' 추론을 사용하여 크리켓 AI 코딩

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작성자 이수
작성일 2025.12.12 17:49
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마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 목요일, 자신이 추수감사절 연휴 동안 크리켓을 분석하는 맞춤형 인공지능 애플리케이션을 코딩했다고 밝혔으며, 인도에 175억 달러를 투자한다는 회사의 발표와 함께 벵갈루루에서 열린 개발자 행사에서 이 도구를 시연했다.​

나델라가 "생각의 사슬(chain of thought)"이 아닌 "논쟁의 사슬(chain of debate)"이라고 부르는 방식을 사용하여 구축한 이 애플리케이션은 여러 대규모 언어 모델을 협의체로 활용하여 결정을 논의하고 합의에 도달하도록 한다. 그는 이 도구를 사용하여 역대 인도 테스트 크리켓 XI를 선정했으며, 서로 다른 AI 모델들이 어떻게 협력하여 복잡한 결정을 종합할 수 있는지 보여주었다.​

 

다중 모델 AI 위원회가 크리켓 선발을 결정하다

Deep Research AI 앱은 전 OpenAI 연구원 Andrej Karpathy의 LLM Council 개념에서 영감을 받은 프레임워크를 활용하는데, GPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Grok을 포함한 여러 모델이 "평의회 구성원" 역할을 하고 의장 모델이 그들의 집단적 추론을 종합합니다. "시스템은 합의 영역, 토론, 추론 체인 등 모든 것을 생성했습니다. 환상적이었습니다"라고 Nadella는 Bengaluru 행사에서 말했습니다. "저는 Copilot 팀에서 일하고 싶었습니다".​

AI 시스템은 Sunil Gavaskar, Virender Sehwag, Rahul Dravid, Sachin Tendulkar, Virat Kohli, Kapil Dev, Ravichandran Ashwin, Jasprit Bumrah를 포함한 합의된 선택을 식별했으며, VVS Laxman의 클러치 퍼포먼스와 Anil Kumble 또는 Zaheer Khan 중 누구를 선택할 것인지에 대한 논쟁적인 토론을 진행했습니다. 가장 치열한 심의는 Kohli와 Mahendra Singh Dhoni 사이의 주장 선택에 집중되었으며, 최종적으로 Kohli가 선택되었습니다.​

 

크리켓 투자가 AI 혁신을 만나다

시애틀 오르카스 프로 T20 크리켓 팀을 공동 소유하고 있으며 영국 런던 스피릿의 49% 지분을 1억 8,200만 달러에 인수한 컨소시엄의 일원이었던 나델라는 이 앱이 Microsoft Copilot에 통합될 것이라고 말했다. 그는 X에 이 앱을 "여러 모델과 의사결정 프레임워크를 활용한 심층 연구를 위해" 만들었으며 "이것을 '논쟁의 연쇄'로 생각하라...다음 목적지는 Copilot!!"이라고 게시했다.​

이 시연은 나델라의 인도 방문 중에 이루어졌으며, Microsoft는 아시아에서 최대 규모의 투자인 175억 달러를 향후 4년간 AI 및 클라우드 인프라 확장, 기술 교육 이니셔티브, 그리고 전국적인 운영에 투자하겠다고 약속했다. 회사는 2026년 중반까지 하이데라바드에 새로운 데이터 센터 지역을 개설할 계획이며, Cognizant, Infosys, TCS, Wipro와의 파트너십을 통해 총 20만 개 이상의 Copilot 라이선스를 배포할 것이라고 발표했다.​

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네이버클라우드가 텍스트·이미지·음성을 단일 모델에서 통합 학습하는 국내 첫 네이티브 옴니모달 AI 모델 ‘하이퍼클로바X SEED 8B Omni’와 추론형 모델 ‘32B Think’를 과학기술정보통신부의 독자 AI 프로젝트 첫 성과로 29일 오픈소스 공개했다.32B Think 모델은 올해 수능 문제 풀이에서 국어·수학·영어·한국사 전 과목 1등급을 달성하고 영어·한국사 만점을 기록했으며, 글로벌 AI 평가 벤치마크에서 주요 해외 모델과 유사한 성능을 보였다.네이버클라우드는 기존 인터넷 문서 중심 학습을 넘어 현실 세계 맥락 데이터 확보에 집중하며, 검색·커머스·공공·산업 등 다양한 분야에서 활용 가능한 AI 에이전트를 단계적으로 확장할 계획이다.
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구글이오픈소스모델인'젬마3(Gemma3)'의내부작동원리를분석할수있는도구인'젬마스코프2(GemmaScope2)'를출시하며AI의'블랙박스'현상을규명하기위한연구결과를공개했습니다.이도구모음은인공지능이탈옥이나환각증상을보이거나아첨하는태도를취할때내부의어떤기능이활성화되고네트워크를통해어떻게전달되는지를실시간으로추적하여AI의안전성과정렬상태를정밀하게검사할수있도록돕습니다.특히모든레이어에포함된'트랜스코더'기술을통해인공지능내부에서정보가어떻게전파되고계산되는지그구체적인경로를파악할수있게함으로써,AI모델의신뢰도를높이고윤리적인행동제어를가능하게하는데기여할것으로기대됩니다.
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