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마이크로소프트, 오피스 365에 앤트로픽 AI 추가

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작성자 xtalfi
작성일 09.11 00:10
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

마이크로소프트(Microsoft)는 Office 365 애플리케이션에 앤트로픽(Anthropic)의 인공지능 기술을 통합하고 있으며, 이는 오픈AI(OpenAI) 모델에만 의존하던 전략에서 벗어난 새로운 움직임입니다. 오늘 The Information에 보도된 바에 따르면, 이번 파트너십을 통해 두 회사의 기술이 마이크로소프트의 생산성 제품군 내에서 함께 작동할 예정이며, 개발자들은 앤트로픽의 최신 모델이 특정 자동화 작업에서 오픈AI를 능가할 수도 있다고 언급하고 있습니다.

 

Anthropic 모델은 사무 작업에서 뛰어난 성과를 보입니다.

 

Anthropic의 기술을 도입하기로 한 결정은 AI 기업의 최신 모델들, 특히 Claude Sonnet 4가 특정 Office 365 기능 자동화에서 우수한 성능을 보인 테스트 결과에 따른 것입니다. Microsoft의 생산성 앱용 AI 기능 개발에 참여한 개발자들은 Anthropic의 모델들이 특히 Excel에서의 재무 계산 실행 및 특정 지시 사항에 따른 PowerPoint 프레젠테이션 생성에서 뛰어남을 발견했습니다.

이번 협력은 Microsoft가 Office 365의 AI 역량을 위해 이전까지 독점적으로 의존하던 OpenAI 기술에서 처음으로 의미 있는 전환을 시도하는 것입니다. 수년간 OpenAI의 모델이 Word, Excel, Outlook, PowerPoint 전반의 Copilot 기능을 구동해왔으나, 이제 회사는 AI 포트폴리오를 다각화하여 여러 공급업체를 포함시키고 있습니다.

 

파트너십 갈등 속에서의 전략적 전환

 

이 같은 상황은 마이크로소프트와 오픈AI 간의 관계에 대한 압력이 점점 커지고 있는 가운데 벌어지고 있습니다. 소프트웨어 거대 기업인 마이크로소프트는 2019년 이후 오픈AI에 130억 달러 이상을 투자했지만, 양사의 파트너십 계약은 2030년에 만료될 예정입니다. 최근 협상에서는 지분율, 수익 분배 방식, 독점적 권리 등에 초점이 맞춰졌으며, 오픈AI는 현재 20%인 마이크로소프트의 수익 지분을 줄이고자 하는 것으로 알려졌습니다.

마이크로소프트는 자체 AI 모델인 MAI도 개발해왔으며, 이 모델들은 오픈AI와 Anthropic의 주요 모델과 비슷한 성능을 보이고 있습니다. 마이크로소프트는 8월에 MAI-Voice-1과 MAI-1-preview를 선보였는데, 이는 회사의 최초의 엔드투엔드 기반 모델로, 외부 AI 공급업체에 대한 의존도를 줄이려는 더 넓은 전략을 나타냅니다.

 

AI 모델 포트폴리오 확장

 

Anthropic의 통합은 Microsoft가 OpenAI를 넘어 인공지능 역량을 다양화하려는 광범위한 노력의 일부입니다. 이 회사는 Copilot 프레임워크 내에서 성능을 평가하기 위해 DeepSeek, Meta, xAI를 포함한 다양한 업체의 AI 모델을 테스트해 왔습니다. 이러한 다중 모델 접근법은 Microsoft가 다양한 비즈니스 분야에 맞춤형 솔루션을 제공하면서 단일 AI 공급업체에 대한 의존도를 줄일 수 있게 해줍니다.

현재 Microsoft와 OpenAI의 파트너십은 OpenAI 모델을 자사 제품 및 클라우드 인프라에 통합할 독점 권한을 포함합니다. 하지만 최근 변경으로 인해 OpenAI의 Azure 독점권이 수정되어, Microsoft가 용량 요구를 충족하지 못할 경우 OpenAI가 다른 클라우드 공급자를 사용할 수 있는 '선매권(right of first refusal)' 모델로 전환되었습니다.

Anthropic 기술의 Office 365 통합은 기업용 AI 환경이 변화하고 있음을 보여줍니다. 기업들은 점점 단일 공급업체 솔루션 대신, 유연성과 성능 최적화를 추구하고 있습니다. Microsoft와 Anthropic 모두 The Information의 보도 당시 파트너십 세부 사항에 대한 공식 입장을 내놓지 않았습니다.

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Anthropic의 Claude AI가 채팅창에서 직접 PDF, 파워포인트 슬라이드, 엑셀 스프레드시트, 워드 문서를 생성하고 편집할 수 있는 새로운 기능을 9일 출시했다.이 기능은 사용자가 필요한 파일을 설명하고 관련 데이터를 업로드하면 Claude가 개인용 컴퓨터 환경에서 코드를 작성해 즉시 사용 가능한 파일을 생성해준다. 파일 생성 기능은 현재 Max(월 100달러, 약 13만 8,500원), Team, Enterprise 플랜 사용자에게 프리뷰로 제공되며, Pro 사용자는 몇 주 내에 접근할 수 있게 된다. PDF 보고서를 파워포인트 슬라이드로 변환하거나 원시 데이터를 차트와 통계 분석이 포함된 완성된 문서로 변환하는 등 포맷 간 작업도 지원한다.사용자는 설정에서 "업그레이드된 파일 생성 및 분석" 기능을 활성화한 후 완성된 문서를 다운로드하거나 구글 드라이브에 직접 저장할 수 있다.
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09.10 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)과학기술정보통신부가 9일 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 착수식을 개최하며, 한국형 인공지능(AI) 개발 경쟁의 신호탄을 쏘아 올렸다. 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 ‘K-AI’ 명칭을 공식 부여받고 2000억원 규모의 정부 지원을 받아 글로벌 수준의 AI 모델 개발에 나선다.이재명 정부의 ‘AI 3대 강국’ 비전을 실현하기 위한 핵심 프로젝트로, 6개월 이내 출시된 글로벌 AI 모델의 95% 이상 성능을 목표로 설정했다. 앞으로 2027년까지 단계별 평가를 통해 최종 2개팀이 ‘K-AI 모델’을 출시할 예정이다.5개 정예팀, AI 주권 확립 의지 다져이날 착수식에는 배경훈 과기정통부 장관을 비롯해 정보통신산업진흥원 박윤규 원장, 5개 정예팀 대표들이 참석해 도전 의지를 다졌다.배 장관은 격려사를 통해 “대한민국 AI 강국 도약을 위한 사명감을 갖고 글로벌 파급력 있는 AI 모델 개발을 목표로 정예팀이 하나가 돼 역량을 집중하길 바란다”고 밝혔다. 그는 또한 “‘모두의 AI’ 생태계 확산을 위한 더 큰 도전에 임해달라”고 당부했다.5개 정예팀 대표들도 각각의 비전을 제시했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “AI 주권 확립이라는 사명감으로 대한민국의 사회·문화적 맥락을 가장 잘 이해하는 AI를 만들겠다”고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “글로벌에서 인정받은 기술력과 실행력을 바탕으로 한국 AI 기술 주도권을 확보하겠다”고 강조했다.K-AI 앰블럼 수여와 단계별 평가 체계착수식에서는 ‘K-AI’ 앰블럼 수여식도 진행됐다. 정예팀 주관기관뿐 아니라 참여기관 모두 ‘K-AI’ 앰블럼을 자율적으로 활용할 수 있게 됐다. 정부는 이를 통해 중소기업·스타트업의 자긍심 고취와 생태계 확장을 지원한다는 계획을 밝혔다.올해 말에는 5개팀을 4개팀으로 압축하는 1차 단계평가가 예정돼 있다. 평가에는 국민·전문가 심사, 벤치마크 검증, 파생 AI 모델 수 평가 등이 포함되며, 12월 말에는 대국민 컨테스트도 개최된다. 정부는 단계평가의 공정성과 전문성을 위해 평가 1개월 전 세부 추진방안을 공개할 계획이다.정부는 GPU 대여에 1500억원, 데이터 확보에 620억원, 인재 영입 비용에 250억원 등 총 2000억원이 넘는 예산을 지원한다. 각 팀에는 단계별로 엔비디아 H100 1000장 또는 B200 500~2000장이 제공된다.
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09.09 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)플로리다 대학교의 연구진은 전기 대신 빛을 이용해 인공지능 작업을 수행하는 광자 컴퓨터 칩을 개발했으며, 이는 기존 전자 프로세서보다 최대 100배 더 높은 에너지 효율을 달성했습니다. 이 획기적인 발전은 머신 러닝 모델이 점점 더 많은 전력을 소모하면서 전 세계 전력망에 부담을 주고 있는 AI 컴퓨팅의 에너지 위기를 해결하는 데에 기여합니다.이 칩은 AI 시스템이 이미지, 동영상, 텍스트에서 패턴을 인식할 수 있게 하는 기본 계산인 합성곱 연산을, 실리콘 위에 직접 각인된 레이저 빛과 미세 렌즈를 활용해 수행합니다. 테스트에서 프로토타입은 손으로 쓴 숫자를 98% 정확도로 분류하는 데 성공했으며, 기존 전자 칩과 성능이 동일한 수준임에도 불구하고 에너지 소비는 현저히 감소했습니다.혁신적인 광학 구조“거의 제로 에너지로 핵심 머신러닝 연산을 수행한다는 것은 미래 AI 시스템을 위한 혁신적인 도약입니다.”라고 플로리다대학교 반도체 광전자공학 Rhines 기금 교수이자 수석 연구원인 Volker J. Sorger가 말했습니다. “이것은 앞으로 AI의 역량을 지속적으로 확대해 나가기 위해 매우 중요합니다.”이 칩은 표준 반도체 공정을 통해 제조된 두 세트의 소형 프레넬 렌즈를 통합하고 있습니다. 이 렌즈는 등대에 사용되는 것과 동일한 유형이지만 인간 머리카락보다 더 얇게 축소되었습니다. 머신러닝 데이터는 칩 위에서 레이저 빛으로 변환되어 이러한 렌즈를 통해 수학적 변환을 거친 뒤, 다시 디지털 신호로 변환됩니다.“이러한 형태의 광학 계산을 칩에 적용하고 AI 신경망에 활용한 것은 이번이 최초입니다.”라고 Sorger 교수 연구실의 연구 부교수이자 이번 연구의 공동 저자인 Hangbo Yang은 밝혔습니다. 해당 논문은 9월 8일 Advanced Photonics에 발표되었습니다.파장 다중화의 장점광자 방식은 파장 다중화(wavelength multiplexing)를 통해 추가적인 이점을 제공합니다. 이를 통해 서로 다른 색상의 레이저를 사용하여 여러 데이터 스트림을 동시에 처리할 수 있습니다. 양(Yang)은 “우리는 동시에 여러 파장, 즉 색상의 빛이 렌즈를 통과하게 할 수 있습니다.”라고 설명했습니다. “이것이 바로 광자 기술의 주요 이점입니다.”이러한 역량은 훈련 시 소규모 도시 수준의 전기를 소비하는 현대 AI 시스템의 막대한 계산 요구를 해결합니다. 데이터 센터는 이미 상당한 글로벌 에너지 소비를 차지하며, 이 중 상당 부분은 전자 서버를 냉각하는 데만 사용되고 있습니다.산업 통합 경로상업적 도입에 적합한 시점으로 보입니다. 주요 반도체 제조업체인 엔비디아를 포함해 이미 AI 시스템에 광학 요소를 도입하고 있습니다. 엔비디아는 2025년 3월, 차세대 네트워킹 스위치에 실리콘 포토닉스 및 코-패키지드 옵틱스를 사용할 예정이며, 2026년 배포를 계획하고 있다고 발표했습니다.플로리다 대학교의 연구는 플로리다 반도체 연구소, UCLA, 조지 워싱턴 대학교와 협력하여 해군 연구실의 지원을 받았습니다. 소르거는 "가까운 미래에 칩 기반 광학이 우리가 일상적으로 사용하는 모든 AI 칩의 핵심 요소가 될 것입니다"라고 예측했습니다. "그리고 광학 기반 AI 컴퓨팅이 그 다음입니다."
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09.09 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)여러 기관의 교육자들과 연구자들은 인공지능이 학생 학습에 미치는 영향에 대해 경고음을 울리고 있으며, 새로운 연구 결과에 따르면 AI 도구에 크게 의존하는 학생들 사이에서 비판적 사고 능력과 독해력 저하가 우려스럽게 나타나고 있습니다.칠레대학교와 교황청 가톨릭대학교의 전문가들은 ChatGPT와 같은 언어 모델이 교육적 기회를 제공하는 반면, 광범위한 사용이 깊이 있는 독서 훈련을 크게 감소시킬 수 있다고 경고했습니다. 그들은 이 능력을 이해, 비판적 사고, 글쓰기 능력 발전에 필수적인 것으로 간주합니다. 연구자들은 AI 도구가 교실에서 점점 더 널리 보급됨에 따라 학생들이 진정한 학습에 필요한 인지적 고투를 우회할 수 있다고 경고하고 있습니다.연구 결과 인지 저하가 나타나다MIT 미디어 랩의 최근 연구는 이러한 우려를 구체적으로 입증하고 있습니다. 18세부터 39세까지의 참가자 54명을 대상으로 한 연구에서, 연구진은 EEG 스캔을 사용해 참가자들이 SAT 스타일의 에세이를 작성할 때의 뇌 활동을 관찰했습니다. 이들은 ChatGPT, 구글 검색, 또는 디지털 도구 없이 세 가지 방법을 사용했습니다. 결과는 매우 뚜렷했습니다—ChatGPT를 사용한 참가자들은 가장 낮은 수준의 뇌 활동을 보였으며, "신경, 언어, 행동적 수준에서 일관되게 저조한 성과"를 나타냈습니다.몇 달에 걸쳐 진행된 실험에서 ChatGPT 사용자는 점점 더 기술에 의존하게 되었으며, 결국 복사-붙여넣기를 활용하는 전략으로 치달았습니다. 논문의 주저자인 나탈리야 코스미나는 아직 발달 중인 뇌에 대한 심각한 우려를 표하며, "GPT 유치원"과 같은 기획에 대해 경고했습니다.이와 유사하게, 타르투대학교 컴퓨터 과학 연구소의 연구진도 231명의 프로그래밍 학생을 대상으로 한 조사에서 우려스러운 연관성을 발견했습니다. 학생들은 주로 AI를 코드 디버깅이나 예제 이해에 활용했으나, 챗봇을 더 자주 사용하는 학생들이 오히려 학업 성취도가 낮은 것으로 드러났습니다. 마리나 렙 교수는 "AI는 학습을 지원해야지 대체해서는 안 된다"며, AI를 무분별하게 사용할 경우 중요한 역량 개발에 악영향을 미칠 수 있다고 강조했습니다.독해 점수 지속적으로 역사적 하락세이러한 결과는 읽기 능력에서 나타나는 전국적인 우려스러운 추세와 일치합니다. 2024년 국가 교육 성취도 평가(NAEP)는 4학년과 8학년 모두의 읽기 점수가 2019년 수준보다 5점 하락했음을 밝혔으며, 8학년 학생들은 지난 30년 중 가장 낮은 점수를 기록했습니다. 특히 가장 우려되는 점은 성취도가 가장 낮은 학생들에서 급격한 하락이 나타나 성취 격차가 더욱 벌어졌다는 점입니다.일부 교육자들은 이러한 하락이 AI가 읽기 습관에 미치는 영향과 직접적으로 관련이 있다고 보고 있습니다. 교사들은 AI가 생성한 요약에 지나치게 의존하는 학생들이 실제 텍스트에 대한 참여도가 낮아져 이해력과 기억력 저하로 이어진다고 보고합니다. 이러한 “깊은 읽기 능력 저하”로 인해 학생들은 콘텐츠를 대충 훑어보는 데 그치며, 복잡한 자료를 이해하는 데 필요한 분석적 사고력을 제대로 기르지 못하고 있습니다.광범위한 교육적 영향그 영향은 개별 교실을 훨씬 넘어섭니다. RAND Corporation이 2024년에 실시한 설문조사에 따르면 미국 전역의 영어 교사의 약 40%가 AI 도구를 자신의 교육에 도입했다고 합니다. 이러한 도구들은 효율성과 접근성을 제공하지만, 교육자들은 학생들이 AI가 생성한 정보를 그대로 받아들이고 독립적인 추론 능력을 기르지 못하는 것에 대해 우려하고 있습니다.다양한 저널에 발표된 연구들은 이러한 우려를 뒷받침합니다. National Science Teaching Association에서 강조한 연구에 따르면 AI 도구를 자주 사용하는 학생들은 비판적 사고 점수가 더 낮게 나타나며, 이는 분석적으로 사고하고 독립적으로 문제를 해결하는 능력이 약화될 수 있음을 시사합니다. 또 다른 조사에서는 글쓰기 과제에 AI를 완전히 의존할 경우 정확성이 25.1% 감소했고, AI 보조 읽기에서는 수행 능력이 12% 감소했습니다.교육자들이 직면한 과제는 필수적인 인지 발달을 보존하면서 AI의 이점을 어떻게 활용할지 결정하는 것입니다. 한 연구자가 지적했듯이, 교육 시스템은 "글로벌 AI 실험의 주요 실험실 중 하나"가 되었으며 학생들의 지적 발달이 그 균형에 달려 있습니다.
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09.09 등록
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