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Red Hat, AI 및 양자 보안 기능을 갖춘 Linux 업데이트 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.13 14:48
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Red-Hat-building-logo.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Red Hat은 11월 12일 Red Hat Enterprise Linux 10.1과 9.7의 일반 출시를 발표했으며, AI 기반 기능을 오프라인 환경에서 제공하고 미래의 양자 컴퓨팅 위협에 대한 보호를 강화했습니다. 이 릴리스는 조직들이 인공지능 워크로드를 배포해야 하는 압박이 커지는 가운데, 양자 컴퓨터가 악용할 수 있는 암호 취약점에 대비해야 하는 상황에서 출시되었습니다.​

가장 기대되는 기능은 RHEL 명령 줄 어시스턴트의 오프라인 버전으로, 이제 Red Hat Satellite 가입자를 위해 개발자 프리뷰로 제공됩니다. 이 도구는 로컬에서 컨테이너 세트로 실행되며, 완전히 분리된 또는 에어갭 환경에서도 외부 네트워크 연결 없이 리눅스 작업에 대한 AI 기반 안내를 제공합니다. Red Hat의 블로그에서 Gil Cattelain에 따르면 “RHEL 명령 줄 어시스턴트의 오프라인 버전이 언제 제공될 것인가?”는 올해 초 Red Hat Summit에서 반복적으로 제기된 질문이었습니다.​

이번 업데이트는 Red Hat 저장소를 통해 Advanced Micro Devices, Intel, Nvidia 칩용으로 검증된 드라이버를 제공함으로써 AI 가속기 배포를 간소화합니다. 새로운 rhel-drivers 명령은 데이터 센터 AI 가속기 하드웨어를 자동으로 감지하여 최신 드라이버를 설치하며, 수동으로 호환성을 확인할 필요가 없습니다. Red Hat의 하이브리드 플랫폼 시장 인사이트 수석 이사 Stu Miniman에 따르면 검증된 드라이버는 하드웨어 파트너와 광범위한 테스트를 거친 뒤 RHEL 확장 및 보조 저장소에서 제공됩니다.​


양자 위협에 대비하기

두 릴리스 모두 양자 후 암호화 기능을 확장하여 "지금 수집하고 나중에 해독" 공격에 대응합니다. 이는 적대자들이 오늘날 암호화된 데이터를 수집하여 양자 컴퓨터가 충분히 강력해지면 해독하는 공격입니다. RHEL 9.7은 모듈 격자 기반 키 캡슐화 메커니즘(ML-KEM) 및 모듈 격자 기반 디지털 서명 알고리즘(ML-DSA)을 포함한 양자 후 알고리즘을 통합하며, 이는 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 2024년 8월에 표준화했습니다. RHEL 10.1은 전송 중인 데이터를 위한 전송 계층 보안에서 양자 후 암호화에 대한 향상된 지원을 추가합니다.​

Red Hat은 "RHEL 9.7은 RHEL의 이전 안정 릴리스에 제한적인 양자 후 암호화 기능을 제공하여" 조직이 RHEL 10으로 전환하기 전에 기존 환경에서 실험할 수 있도록 한다고 밝혔습니다. 알고리즘은 통제된 테스트를 가능하게 하면서 중단을 방지하기 위해 옵트인 방식으로 유지됩니다.​

Red Hat이 후원한 IDC 연구에 따르면, IT 인프라 팀은 무료 오픈 소스 대안에 비해 Red Hat 솔루션을 사용할 때 32% 더 효율적이며, 개발 팀은 20%의 생산성 향상을 경험합니다. RHEL 10.1은 또한 이미지 모드에서 소프트 재부팅을 도입하여 관리자가 전체 커널 재시작 없이 시스템 상태를 변경할 수 있도록 하여 서비스 중단을 최소화하면서 더 빠른 업데이트를 가능하게 합니다.

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OpenAI의 ChatGPT는 2025년 세계에서 가장 인기 있는 생성형 AI 서비스로 1위 자리를 유지했지만, 월요일 발표된 Cloudflare의 연간 리뷰 보고서에 따르면 상위 10위권 밖에서 9월 중순까지 2위로 급상승한 Google의 Gemini, 그리고 Anthropic의 Claude와 Perplexity로부터 치열한 경쟁에 직면했다.중국 챗봇 DeepSeek는 올해 가장 극적인 등장을 했으며, 1월 28일과 2월 3일 사이에 상위 20위권 밖에서 3위로 급등한 후 2025년 나머지 기간 동안 6위에서 10위 사이에서 안정화되었다.ChatGPT는 11월 말까지 Cloudflare의 전체 인터넷 서비스 순위에서 33위로 올라섰으며—Discord, Pinterest, Reddit보다 앞서—12월 기준 Gemini의 13.4%, Perplexity의 6.4%에 비해 AI 검색 시장의 61.3%를 차지하고 있다.
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2025.12.16 등록
최신 AI 언어 모델들은 정치적 설득에 매우 효과적이 되고 있지만, 우려스러운 새로운 연구는 이들이 기시 갤로핑(Gish galloping)이라는 토론 전술—상대방을 빠른 주장의 흐름으로 압도하는 기법—을 통해 사실적 정확성을 희생함으로써 이러한 힘을 얻는다는 것을 밝혀냈습니다.옥스퍼드 대학교, 런던 정치경제대학교, 영국 AI 보안 연구소의 과학자들은 약 77,000명의 참가자를 대상으로 19개의 언어 모델을 테스트했으며, 연구자들은 이를 현재까지 AI 설득에 대한 가장 큰 규모의 체계적 조사라고 설명합니다. 12월 3일 저널 Science에 발표된 연구 결과는 설득력과 진실 사이의 직접적인 트레이드오프를 보여줍니다.​GPT-4o와 같은 언어 모델이 의료 예산이나 이민 정책과 같은 정치적 문제에 대해 "사실과 정보에 집중"하여 사용자를 설득하도록 지시받았을 때, 10분간의 상호작용 동안 약 25개의 주장을 생성했습니다. 2025년 3월 버전의 GPT-4o는 표준 조건에서 78%의 정확한 주장을 만들었지만, 정보로 사용자를 압도하도록 프롬프트되었을 때 정확도는 62%로 급락했습니다. GPT-4.5는 더욱 급격한 하락을 보여 70%에서 56%로 정확도가 떨어졌습니다.기시 갤럽 효과미국의 창조론자 듀안 기시(Duane Gish)의 이름을 딴 이 전술은, 점점 더 검증하거나 반박하기 어려워지는 사실과 통계의 빠른 흐름으로 상대를 압도하는 것을 포함한다. 이 기법은 논증의 질보다 양을 우선시하며, 인류학자 유지니 스콧(Eugenie Scott)이 확립한 정의에 따르면 종종 "반쪽짜리 진실, 왜곡, 그리고 노골적인 거짓말"을 포함한다.​옥스퍼드 연구는 전문화된 훈련 방법과 전략적 프롬프팅이 AI의 설득력을 각각 최대 51%와 27%까지 증가시켰다는 것을 발견했다—이는 종종 모델 규모를 늘리는 것보다 더 큰 향상이었다. 모델 간 설득력의 설명 가능한 변동 중 대략 절반은 정보 밀도, 즉 대화 중 생성된 사실 확인 가능한 주장의 순수한 양으로 추적될 수 있었다.민주주의의 딜레마연구 결과는 초기의 낙관론에서 우려스러운 반전을 보여줍니다. 작년에 과학자들은 AI 챗봇이 합리적인 사실로 음모론을 다룸으로써 잘못된 정보에 맞서 싸울 수 있다는 희망을 제시했습니다. 5월 Nature에 발표된 별도의 연구에서는 개인 정보에 접근할 수 있는 GPT-4가 인간 토론자보다 사용자를 설득할 확률이 81.2% 더 높다는 것을 발견했습니다.​Bloomberg Opinion 칼럼니스트 Parmy Olson에 따르면, 중간 규모의 자원을 가진 캠페인이 약 50,000달러의 컴퓨팅 비용으로 이러한 설득 봇을 배치할 수 있다고 합니다. 연구자들은 이념적 아이디어를 추진하거나, 정치적 불안을 조성하거나, 정치 시스템을 불안정하게 만들려는 누구나 설득 캠페인을 위해 오픈 소스 모델을 사용할 수 있다고 경고합니다. 연구는 설득 효과가 초기 대화 후 최소 한 달 동안 지속되었음을 보여주었습니다.
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2025.12.16 등록
Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
'트랜스포머' 논문의 제1 저자인 아시시 바스와니 박사가 설립한 에센셜 AI가 80억개 매개변수(8B)를 가진 첫 오픈 소스 모델 'Rnj-1'을 출시했습니다. 이 모델은 저명한 수학자의 이름을 땄으며, 동급 오픈 소스 중 최고 수준의 성능을 목표로 '젬마 3' 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.에이전트 코딩 및 STEM에 최적화된 'Rnj-1-인스트럭트'는 'MBPP+'와 '휴먼이벨' 등 광범위한 코딩 벤치마크에서 비슷한 크기의 중국 모델보다 우수하거나 동등한 성적을 거두었습니다. 특히 수학 능력 테스트인 'AIME 2025'에서 43.3점을 기록하며 더 큰 모델에 근소하게 뒤졌을 뿐, 다른 유사 크기 모델들을 크게 앞질렀습니다.에센셜 AI는 모델 자체 역량 강화를 위해 강화 학습보다는 사전 훈련에 집중하는 개발 철학을 밝혔으며, 이로 인해 기업의 미세조정에 더 유리한 모델을 제공하고자 합니다. 회사는 소수 기업의 AI 기술 통제가 교육이나 의료 등 사람에게 이로운 분야의 발전을 저해해서는 안 된다고 강조하며 오픈 소스 정책을 고수할 것을 밝혔습니다.
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2025.12.15 등록
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