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알트먼, 개인화된 AI의 새로운 보안 위험 초래 경고

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.13 23:19
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


OpenAI CEO 샘 알트먼은 스탠퍼드 대학교 인터뷰에서 AI 보안을 다음 개발 단계의 결정적 과제로 지목하며, 점점 더 개인화되는 AI 모델이 민감한 사용자 정보를 의도치 않게 노출할 수 있다고 경고했다.[digitalinformationworld +2]

이번 주 공개된 스탠퍼드 교수 댄 보네와의 인터뷰에서 알트먼은 업계의 초점이 추상적인 안전성 논쟁에서 데이터 보호 및 조작 방지와 관련된 실질적인 보안 문제로 전환되고 있다고 설명했다. 그는 언어 모델이 더욱 강력해지고 개인화됨에 따라 공공 사용을 위한 보안이 점점 더 어려워질 것이라고 말했다.[searchenginejournal +1]


개인화는 취약점을 만든다

Altman은 현대 AI 개발의 핵심에 있는 긴장 관계를 강조했습니다: 사용자들은 ChatGPT와 같은 도구가 자신의 의사소통 스타일에 적응하고 이전 상호작용의 세부 사항을 기억하는 것을 높이 평가하지만, 바로 이러한 기능들이 AI 시스템을 사생활 기록의 잠재적 저장소로 변모시킵니다. 사용자들이 이러한 시스템을 이메일이나 쇼핑 플랫폼과 같은 외부 서비스에 연결할 때 위험은 더욱 증가합니다.[digitalinformationworld +1]

그는 보안 문제에 대한 구체적인 예를 제시했습니다: 온라인 구매를 돕는 AI 비서가 이전 대화에서 수집한 개인 의료 정보를 의도치 않게 노출할 수 있다는 것입니다. “모델들은 아직 이것을 잘 처리하지 못합니다”라고 Altman은 말하며, 인간은 일반적으로 맥락의 경계를 이해할 수 있지만 AI 시스템은 유용한 맥락과 사적인 세부 사항을 구별하는 데 어려움을 겪는다고 언급했습니다.[searchenginejournal +2]

“당신이 정말로 원하지 않는 것은 누군가가 당신에 대한 모든 것을 알고 있는 개인 모델에서 데이터를 빼내갈 수 있는 것입니다”라고 Altman은 Stanford 인터뷰에서 설명했습니다. 그는 이 문제를 완전한 신뢰성으로 해결하는 것을 “AI 보안에서 가장 어려운 목표 중 하나”라고 묘사했습니다.[youtube +2]


성장하는 분야는 전문성을 요구한다

Altman은 적대적 강건성—AI 시스템이 의도하지 않은 결과를 생성하도록 속는 것을 방지하는 능력—을 이 분야가 직면한 가장 어려운 문제 중 하나로 설명했다. 프롬프트나 데이터셋의 작은 변화가 사용자가 의도하지 않은 방식으로 결과를 바꿀 수 있다고 그는 말했다.[digitalinformationworld +1]

OpenAI 최고경영자는 학생들에게 AI 보안을 공부할 것을 권장하며, 이를 “공부하기에 가장 좋은 분야 중 하나”라고 말했다. 전통적인 기술 기업들은 오랫동안 대규모 보안 팀을 유지해 왔으며, Altman은 AI 조직들도 곧 같은 수준의 관심과 전문성이 필요할 것이라고 말했다.[searchenginejournal +2]

Altman은 또한 AI가 자신이 만드는 위험에 대한 방어를 강화할 수 있다고 강조했다. OpenAI와 다른 개발자들은 이미 AI 모델을 사용하여 소프트웨어 취약점을 탐지하고 코드를 테스트하고 있다. “그런데, 이것은 양방향으로 작동합니다”라고 그는 말하며, AI가 사이버 공격과 방어 모두에서 중요한 역할을 할 것이라고 언급했다.[youtube +2]

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샌프란시스코에 본사를 둔 BodyPark는 오늘 실시간 자세 교정과 적응형 코칭을 통해 일상적인 근력 운동에 전문가급 동작 인텔리전스를 제공하도록 설계된 AI 기반 피트니스 기기 ATOM을 공개했습니다.155그램의 컴팩트한 이 기기는 회사의 독자적인 DeepBody Engine을 탑재하고 있으며, 요추 자세 분석을 위한 고유한 “Lumbus” 포인트를 포함해 34개의 신체 키포인트를 추적하여 96%의 자세 추정 정확도를 제공합니다. ATOM은 근력 운동, 맨몸 운동, 기능성 피트니스 전반에 걸쳐 1,000개 이상의 운동을 인식하며, 운동 중 즉각적인 음성 기반 피드백을 제공합니다.엘리트 훈련에서 소비자 접근성으로BodyPark은 수년간 AI 피트니스 기술을 개발해왔으며, 이전에는 엘리트 운동선수들을 위한 Under Armour의 UA HOUSE 피트니스 테스트 시스템을 구동했습니다. 2021년에 설립되어 홍콩에 본사를 두고 실리콘밸리에도 거점을 둔 이 회사는 이제 ATOM을 통해 실험실 수준의 정밀도를 가정 및 체육관 사용자들에게 제공합니다.BodyPark의 창립자인 Yili Lin은 “ATOM은 휴대폰이나 스마트워치를 대체하기 위한 것이 아니라, 이들을 보완합니다”라고 말했습니다. “휴대폰은 숫자를 추적합니다. ATOM은 진정한 발전과 부상 예방의 원동력인 동작을 이해합니다.”이 기기는 160도 초광각 렌즈를 통해 전신 움직임을 포착하고 1.43인치 AMOLED 화면에 핸즈프리 반복 횟수 카운팅, SmartPath 궤적 분석, 무게중심 시각화를 포함한 실시간 지표를 표시합니다. 사용자는 설정 없이 팔 길이 거리에 ATOM을 배치하기만 하면 되므로, 홈짐, 상업용 시설 또는 야외 공간에서 휴대하여 사용할 수 있습니다.시장 모멘텀과 향후 계획ATOM은 11월 초 킥스타터에서 출시되어 3시간 만에 10만 달러를 모금했습니다. 얼리 백커들은 소매가 219달러에서 45% 할인된 119달러에 기기를 확보할 수 있으며, 전 세계 배송은 2026년 1분기로 예정되어 있습니다.Gemini, DeepSeek, Qwen을 포함한 대규모 언어 모델로 구동되는 이 기기의 멀티 에이전트 피트니스 엔진은 사용자의 성과, 피로 수준 및 이동성을 기반으로 진화하는 적응형 훈련 계획을 생성합니다. 이 기술은 2025년 250억 달러에 달할 것으로 예상되며 2033년까지 연평균 22% 성장할 것으로 전망되는 급속히 확장하는 AI 피트니스 시장에 진입합니다.
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2025.11.22 등록
HumanSignal은 대규모 언어 모델의 발전에도 불구하고 전통적인 데이터 라벨링이 아닌 AI 에이전트 평가가 프로덕션 AI 시스템 배포의 중요한 병목 현상이 되었으며, 전문 인력 평가자에 대한 수요가 증가하고 있다고 주장한다.회사의 CEO인 Michael Malyuk은 의료 및 법률 컨설팅과 같은 고위험 애플리케이션에서 기업들이 여전히 인간 전문가 평가를 필요로 한다고 보고하며, 이러한 경우 에이전트는 단순한 이미지 분류가 아닌 다단계 추론, 도구 선택 및 멀티모달 출력에 대해 평가되어야 한다.이러한 변화는 AI 에이전트 시장이 2025년 78억 4천만 달러에서 2030년까지 526억 2천만 달러로 급증할 것으로 예상되는 것과 동시에 일어나고 있으며, 2025년 6월 Meta의 Scale AI에 대한 143억 달러 투자는 데이터 라벨링 산업을 교란시키고 HumanSignal에게 경쟁 기회를 창출했다.
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2025.11.22 등록
이 기사의 핵심 주장은, AI 산업이 소수의 빅테크 기업들(예: Nvidia, Microsoft, Google, OpenAI, Anthropic) 간의 거대하고 복잡하게 얽힌 파트너십, 투자, 그리고 클라우드 계약들로 인해 사실상 하나의 ‘거대한 기계(Blob)’로 변했다는 데 있습니다. 이 구조는 기존에 AI의 이윤 중심 독점화를 막기 위해 세워졌던 원래의 취지와는 거리가 있습니다.이 ‘Blob’은 전통적인 담합(카르텔)과는 다릅니다. 분명 개발사 간의 경쟁은 여전히 치열하지만, 하이퍼스케일 AI 개발과 데이터센터 구축에 필연적으로 막대한 비용이 들기 때문에, 이 거대 기업들은 서로 의존적일 수밖에 없습니다. 즉, 각 사가 독립적으로 AI를 개발하기에는 너무 방대한 리소스가 필요해서, 결과적으로 모두가 서로 얽혀 있는 구조가 만들어졌다는 점이 핵심입니다.이러한 상황에서, AI 산업은 자본과 기술력이 집약된 소수 플레이어에 의해 사실상 지배되고 있으며, 미국 정부와 해외 자본(사우디, 아부다비 등)까지 여기에 큰 영향력을 미치고 있다는 점도 지적되고 있습니다. 만약 AI 버블이 꺼진다면 그 파장은 이 ‘Blob’ 전체에 미칠 수밖에 없다는 경고도 담고 있습니다.
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2025.11.22 등록
미국의 주요 기술 기업들이 인공지능 인프라 구축 자금 조달을 위해 올해 1,200억 달러 이상의 부채를 발행했으며, 이는 전통적인 현금 자금 조달 모델에서 전례 없는 전환을 의미하고 투자자들의 시장 안정성과 투자 수익 실현 여부에 대한 우려를 제기하고 있습니다.9월 이후, 4개의 주요 “하이퍼스케일러” 기업들이 약 900억 달러의 공개 채권을 발행했습니다: Alphabet은 250억 달러, Meta는 300억 달러, Oracle은 180억 달러, 그리고 Amazon은 3년 만에 처음으로 미국 달러 채권을 발행하여 150억 달러를 조달했습니다. Microsoft만이 최근 채권 시장 활용을 자제했습니다. Meta가 10월에 최대 규모의 데이터센터 프로젝트를 위해 Blue Owl Capital과 체결한 270억 달러의 사모 금융 계약을 포함하면, 하이퍼스케일러들의 총 부채 발행액은 지난 5년간 평균 280억 달러에서 급증했습니다.Wellington Management Company의 포트폴리오 매니저인 Brij Khurana는 “시장은 AI 자금 조달이 사모 신용 시장이나 잉여 현금 흐름에서 나올 가능성이 낮다는 것을 인식하게 되었습니다. 공개 채권 시장에서 조달해야 할 것입니다”라고 말했습니다. “자금이 주식에서 채권으로 이동해야 할 수도 있다는 인식이 있습니다.”시장 압력이 가중되다부채 급증은 미국 투자등급 신용 스프레드 상승에 기여했으며, 9월 중순 74bp에서 11월 중순 84bp로 확대되었습니다. 알파벳과 메타는 최근 발행에서 기존 부채 대비 약 10-15bp 높은 금리를 지불했으며, 이는 투자자들의 신중한 태도를 반영합니다.오라클은 특히 면밀한 조사를 받았으며, 30년 만기 채권은 10월 이후 약 8% 하락하여 달러당 65센트에 거래되고 있습니다. S&P 글로벌 레이팅스는 예상되는 자본 지출과 부채 발행으로 인한 신용 프로필 악화를 이유로 오라클의 전망을 부정적으로 하향 조정했습니다. 바클레이스 애널리스트들은 오라클의 신용등급이 정크본드 영역에 근접할 수 있다고 경고했습니다.블룸버그 인텔리전스에 따르면, 5대 AI 투자 기업들은 2025년에 총 1,080억 달러의 기록적인 부채를 조달했으며, 이는 이전 9년 평균의 3배 이상입니다.버블 우려 재부상AI 자본 지출은 2024년 2,000억 달러 이상에서 2027년까지 6,000억 달러에 달할 것으로 예상되며, 순부채 발행은 2026년에 1,000억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 차입 급증에도 불구하고 UBS는 계획된 자본 지출의 약 80-90%가 여전히 현금 흐름에서 나올 것으로 추정합니다.부채 우려는 시장 변동성에 기여했습니다. 11월 19일 엔비디아의 강력한 실적 발표 이후, 주식은 처음에 상승했다가 급격히 반전되었으며, 나스닥은 11월 20일 2.2% 하락 마감했습니다. S&P 500은 AI 투자가 지출을 정당화할 만큼 충분한 수익을 창출할 수 있는지에 대한 의문이 커지면서 이번 달 3% 하락했습니다.모건스탠리웰스 매니지먼트의 최고 투자 책임자인 리사 샬렛(Lisa Shalett)은 “한때 단순했던 이야기가 이제 훨씬 더 복잡해지고 있다”고 말했습니다.
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2025.11.22 등록
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