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Claude AI, 로봇 프로그래밍 시간 절반으로 단축

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.14 16:10
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AI-Lab-Claude-Hacks-Robot-Dog-Business.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


AI 안전 회사 Anthropic은 화요일, 자사의 Claude AI 모델이 비전문가 연구원들이 사족 보행 로봇을 프로그래밍하는 데 걸리는 시간을 인간만으로 작업한 경우의 약 절반으로 단축하는 데 도움을 주었다고 밝혔으며, 이는 디지털 세계와 물리적 세계를 연결할 수 있는 AI 시스템을 향한 중요한 진전을 의미한다.​

11월 12일에 발표된 Project Fetch라는 실험에서, Anthropic은 로봇 공학 전문 지식이 없는 자사 연구원 8명을 두 팀으로 나누어 Unitree Go2 로봇 개에게 비치볼을 자율적으로 가져오도록 프로그래밍하는 과제를 부여했다. Claude에 접근할 수 있었던 팀은 AI 지원 없이 작업한 팀보다 약 절반의 시간에 과제를 완료했다.​


디지털과 물리적 세계의 연결

이 연구는 하드웨어 연결과 온보드 센서 접근이라는 복잡한 프로세스를 간소화하는 Claude의 능력을 입증했으며, AI 지원 팀이 가장 두드러진 이점을 보인 영역이었다. Anthropic의 레드팀 소속 Logan Graham은 WIRED에 "우리는 AI 모델의 다음 단계가 세상으로 뻗어나가 더 광범위하게 세상에 영향을 미치기 시작할 것이라고 의심하고 있습니다"라고 말했다. "이를 위해서는 모델이 로봇과 더욱 인터페이스해야 할 것입니다".​

Team Claude는 $16,900짜리 Unitree Go2 로봇을 프로그래밍하여 비치볼을 자율적으로 찾아 탐색하는 데 성공했지만, 하루 동안의 실험 내에서 최종 회수 작업을 완료하지는 못했다. 반면 Team Claude-less는 로봇과의 기본적인 연결조차 구축하는 데 어려움을 겪었으며 자율 볼 회수를 향한 실질적인 진전을 전혀 이루지 못했다.​

실험은 또한 흥미로운 팀 역학을 드러냈다. Claude 없이 작업한 연구원들은 훨씬 더 많은 부정적 감정과 혼란을 표현한 반면, AI 지원 팀은 각 구성원이 자신의 Claude 인스턴스와 협력하며 대체로 병렬적으로 작업했다. 그러나 AI 기반 접근 방식은 때때로 핵심 목표에서 주의를 분산시키는 탐색적 "사이드 퀘스트"로 이어지기도 했다.​


안전 우려 증가

이 연구는 AI 제어 로봇에 대한 우려가 커지는 가운데 나왔다. 이번 주 International Journal of Social Robots에 게재된 연구에 따르면, OpenAI, Google, Meta의 인기 챗봇을 구동하는 AI 모델들이 로봇 시나리오에서 테스트했을 때 심각한 피해를 일으킬 수 있는 명령을 승인한 것으로 나타났다.​

Anthropic은 현재 모델들이 로봇을 완전히 자율적으로 제어할 만한 지능은 부족하지만, 향후 버전은 그러한 능력을 갖출 수 있다고 강조했다. 회사의 연구 결과는 모델이 개선됨에 따라 "이전에 알려지지 않은 하드웨어와 상호작용하여 물리적 세계에 영향을 미치는 능력이 급격히 발전할 수 있다"고 시사한다.

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전 OpenAI CTO Mira Murati가 설립한 Thinking Machines Lab은 12월 12일 Tinker AI 파인튜닝 서비스를 정식 출시하여 대기자 명단을 제거하고, 1조 파라미터 규모의 Kimi K2 Thinking 추론 모델과 Qwen3-VL 모델을 통한 비전 기능 지원을 추가했습니다.샌프란시스코 기반 스타트업은 6월에 Nvidia, AMD, ServiceNow를 포함한 투자자들로부터 100억 달러 기업가치로 20억 달러를 유치했으며, 11월에는 Meta에서 PyTorch 공동 창시자 Soumith Chintala를 영입했습니다.Tinker는 Low-Rank Adaptation을 사용하여 기존 컴퓨팅 리소스의 일부만으로 대규모 언어 모델을 파인튜닝하며, 현재 개발자 통합을 용이하게 하기 위해 OpenAI API 호환성을 제공하고 있습니다. 회사는 500억 달러 기업가치로 50억 달러의 신규 자금 조달을 모색하고 있는 것으로 알려졌습니다.
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2025.12.14 등록
Google과 MIT가 2025년 12월 9일 발표한 연구는 더 많은 AI 에이전트가 성능을 향상시킨다는 가정에 이의를 제기하며, OpenAI의 GPT, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude 모델을 사용한 180개의 실험에서 멀티 에이전트 시스템이 81% 향상부터 70% 감소까지 다양한 결과를 생성했음을 발견했습니다.이 연구는 45%의 정확도 임계값을 확인했습니다: 단일 에이전트가 이 수준에 도달하면, 더 많은 에이전트를 추가하는 것은 일반적으로 수익 체감 또는 부정적 결과를 초래하며, 독립적인 멀티 에이전트 시스템은 단일 에이전트보다 17.2배 빠르게 오류를 증폭시키고 단일 에이전트의 1,000 토큰당 67개 작업에 비해 21개 작업만 완료했습니다.병렬화 가능한 금융 분석 작업은 중앙 집중식 멀티 에이전트 조정으로 80.9% 개선을 보였으며, 순차적 Minecraft 계획 작업은 조정 오버헤드와 컨텍스트 단편화가 잠재적 이득을 초과하면서 39%에서 70%의 성능 저하를 겪었습니다.
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2025.12.14 등록
구글 [GOOG -1.00%]의 제미나이3 출시 이후 국내 AI 챗봇 시장이 급변하며, 제미나이의 주간 신규 설치 건수가 첫째주 5만967건에서 둘째주 11만1115건으로 두 배 이상 급증한 반면 챗GPT는 3주 연속 신규 설치 감소세를 보였다.11월 17일 제미나이3 출시를 기점으로 제미나이의 주간 활성 이용자는 1만6196명에서 2만2928명으로 급증했으며, 챗GPT는 여전히 875만명 수준의 압도적 규모를 유지하고 있으나 성장 둔화 조짐을 보이고 있다.전문가들은 현재의 ‘1강 다약’ 구도가 ‘2강 다약’ 체제로 변화할 가능성이 있다고 전망하며, AI 검색 모델 퍼플렉시티는 같은 기간 이용자가 45만5659명에서 43만6480명으로 감소하는 등 뚜렷한 하락세를 나타냈다.
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2025.12.14 등록
노코드 인공지능 플랫폼 시장은 MarketsandMarkets™가 12월 12일 발표한 시장 분석에 따르면 2024년 49억 달러에서 2029년 247억 달러로 급증하며 폭발적인 성장세를 보일 것으로 전망됩니다. 이 예측은 연평균 성장률 38.2%를 나타내며, 혁신의 기술적 장벽을 제거하는 접근 가능한 AI 솔루션에 대한 수요 증가가 성장을 견인하고 있습니다.​이러한 플랫폼은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 딥러닝, 예측 분석을 포함한 첨단 기술을 민주화하고 있으며, 프로그래밍 전문 지식이 없는 사용자도 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스와 시각적 워크플로를 통해 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이러한 접근성은 의료, 금융, 소매, 제조업 등 다양한 분야의 기업들이 AI 기반 솔루션을 구현하는 방식을 변화시키고 있습니다.시민 개발자 역량 강화노코드 AI 플랫폼은 비기술 전문가인 "시민 개발자"가 이제 독립적으로 정교한 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원함으로써 개발 환경을 재편하고 있습니다. Forrester는 2025년까지 시민 개발자가 생성형 AI 기반 자동화 애플리케이션의 30%를 제공할 것으로 예측합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 멀티모달 입력을 포함한 여러 데이터 모달리티를 처리하여 감정 분석 및 이미지 인식과 같은 복잡한 작업을 단순화합니다.​주요 기술 기업들이 이 분야에서 적극적으로 경쟁하고 있습니다. IBM, Microsoft, Google, Amazon Web Services, 그리고 Salesforce가 C3 AI, H2O.ai, DataRobot, Dataiku, Qlik을 포함한 전문 벤더들과 함께 시장을 주도하고 있습니다. 2025년 1월, IBM은 노코드 플랫폼에 통합된 향상된 AI 기능을 발표했으며, Microsoft는 개선된 AI 통합으로 Power Platform을 확장했습니다.애플리케이션이 도입을 이끈다챗봇과 가상 비서는 AI를 활용하여 고객 상호작용을 혁신하면서 2024년에 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 다른 주요 응용 분야로는 워크플로우 자동화, 예측 리드 스코어링, 시각 인식 등이 있습니다. 은행, 금융 서비스 및 보험 부문은 특히 빠른 성장을 경험하고 있으며, 기관들은 광범위한 IT 개입 없이 대출 처리, 사기 탐지 및 위험 평가를 위해 노코드 AI를 사용하고 있습니다.​신흥 플랫폼들은 시장의 진화를 보여줍니다. KuaFuAI의 CodeFlying은 50만 명 이상의 크리에이터와 자연어 프롬프트로부터 관리 백엔드를 포함한 풀스택 애플리케이션을 자동으로 생성하는 모바일 우선 AI 앱 빌더를 통해 생성된 100만 개의 앱을 보고하고 있습니다. 이 플랫폼은 160억 줄의 AI 코드를 생성했습니다.​​시장 조사 기업 Grand View Research는 노코드 AI 플랫폼 시장이 2024년에 42억 8천만 달러에 달했으며 연평균 성장률(CAGR) 30.2%로 2033년까지 441억 5천만 달러로 성장할 것으로 예측하고 있습니다. 한편 다른 분석가들은 시장의 역동적인 특성을 반영하여 다양한 궤적을 예측하고 있습니다.
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2025.12.13 등록
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