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OpenAI, 인공지능 모델 훈련을 위해 전직 은행가 100명 채용

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작성자 xtalfi
작성일 2025.10.22 16:28
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

OpenAI는 Bloomberg가 검토한 문서에 따르면, 금융 모델링 작업에 대한 인공지능 모델 훈련을 위해 JPMorgan Chase, Goldman Sachs, Morgan Stanley로부터 100명 이상의 전직 투자은행 직원들을 영입했습니다. 프로젝트 머큐리(Project Mercury)라는 코드명의 이 비밀 계획은 계약자들에게 시간당 150달러를 지급하며, IPO, 구조조정, 차입매수를 포함한 거래에 대한 금융 모델을 구축하도록 합니다.​

이 프로젝트는 OpenAI가 5,000억 달러 가치 평가에 도달했음에도 불구하고 수익성을 추구하면서 AI 기술을 전문 산업으로 확장하려는 최신 노력을 나타냅니다. 참가자들에는 Brookfield, Mubadala, Evercore, KKR과 같은 주요 기업의 전직 직원들과 Harvard 및 MIT의 MBA 학생들이 포함됩니다.

 

월스트리트의 단순 노동 자동화

 

Project Mercury는 상세한 Excel 모델 구축 및 PowerPoint 프레젠테이션 수정을 포함하여 일반적으로 주니어 뱅커들의 주당 80시간 근무를 소비하는 지루한 작업들을 자동화하는 것을 목표로 합니다. 이 이니셔티브는 월스트리트가 AI 효율성을 수용해야 한다는 증가하는 압력을 반영하며, Goldman Sachs는 최근 운영 전반에 AI를 구현하면서 추가 인력 감축을 발표했습니다.​

지원 프로세스는 대부분 자동화되어 있으며, 20분간의 AI 챗봇 인터뷰로 시작하여 재무제표 및 모델링 테스트가 이어집니다. 계약자들은 업계 표준 Excel 형식을 사용하여 주당 하나의 모델을 제출해야 하며, 피드백을 받고 수정한 후 그들의 작업이 OpenAI 시스템에 통합됩니다.​

OpenAI 대변인은 Bloomberg에 "우리는 다양한 분야에서 모델의 역량을 개선하고 평가하기 위해 다양한 전문가들과 협력합니다"라고 말하며, 전문가들은 "제3자 공급업체에 의해 채용, 관리 및 보상받습니다"라고 언급했습니다.

 

산업 전환 우려

 

이 이니셔티브는 주요 은행들이 이미 AI 통합으로 인해 채용을 제한하고 있는 시점에 등장했습니다. JPMorgan Chase는 3분기에 12%의 이익 성장을 보고했지만 직원 수는 1%만 증가했으며, CFO Jeremy Barnum은 AI 도입이 가속화됨에 따라 관리자들에게 채용을 제한하도록 지시했다고 언급했습니다.​

연방준비제도 이사인 Christopher Waller는 최근 AI로 인한 일자리 대체가 이미 발생하고 있으며, 소매업체들이 "콜센터와 IT 관련 직무에서 인력을 감축하고 있다"고 관찰했습니다. 투자은행 업계 전문가들은 전통적인 애널리스트 업무를 자동화하는 것이 숙련된 은행가를 양성하는 도제 시스템을 약화시킬 수 있으며, AI로 훈련받은 애널리스트가 고위직에 도달했을 때 잠재적으로 지식 공백을 만들 수 있다고 우려하고 있습니다.​

이 프로젝트는 월스트리트의 "pls fix" 문화를 부각시키는데, 이는 주니어 애널리스트들이 재무 모델과 프레젠테이션을 수정하는 데 수많은 시간을 소비하는 것을 의미합니다. AI가 이러한 단순 반복 작업을 줄일 것으로 기대되지만, 반복적인 수작업을 통해 학습하는 방식을 기반으로 구축된 업계에서 보상과 경력 개발에 대한 의문도 제기됩니다.​

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(퍼플렉시티가정리한기사)Valve는2025년11월11일부터12일까지세가지새로운게임제품을발표하며,이는SteamDeck이후회사의가장야심찬하드웨어진출로평가받고있습니다.SteamFrame독립형VR헤드셋,SteamMachine거실용콘솔,그리고새롭게디자인된SteamController모두SteamOS로구동되며,2026년초에출시될예정입니다.다만,회사는아직가격이나구체적인출시날짜는공개하지않았습니다.​이번발표는Valve가성공적인SteamDeck을넘어하드웨어생태계를확장하려는가운데이루어진것으로,SteamOS기반기기에대한소비자의수요를보여주었습니다.스팀프레임,PC스트리밍으로무선VR제공스팀프레임은밸브가밸브인덱스이후6년만에VR로복귀한것을의미합니다.이무선헤드셋은듀얼2,160x2,160LCD디스플레이,팬케이크렌즈,최대110도의시야각을제공합니다.퀄컴의스냅드래곤8Gen3프로세서와16GBRAM으로구동되며,배터리스트랩을포함해기기무게는435g입니다.​유선인덱스와달리,스팀프레임은독립형으로작동하거나포함된Wi-Fi6E동글을통해PC게임을무선으로스트리밍할수있습니다.헤드셋에는아웃-포커스트래킹을위한바깥쪽네개의카메라,포비에이티드스트리밍을위한시선추적,그리고모노크롬패스스루기능이포함되어있습니다.확장포트는향후업그레이드를지원하며,추후에는풀컬러패스스루카메라등도탑재될수있습니다.​밸브는스팀프레임의가격이$1,000인덱스키트보다낮을것으로예상하고있지만,가격은아직결정되지않았습니다.​스팀머신,거실게임을겨냥하다SteamMachine은6코어AMDZen4CPU와세미커스텀28컴퓨트유닛RDNA3GPU를6.39x6.14x5.98인치큐브에탑재하고있습니다.16GBDDR5RAM과8GBGDDR6VRAM을갖춘이시스템은Valve에따르면SteamDeck성능의6배를제공하며AMD의FSR업스케일링을사용하여60fps로4K게이밍을지원합니다.​이콘솔은DisplayPort1.4,HDMI2.0,이더넷및USB포트를갖추고있으며,3D프린팅커스터마이징을위해설계된마그네틱전면패널이있습니다.내장안테나는최대4개의SteamController를동시에지원합니다.​새로운컨트롤러가기존제품의단점을해결하다새롭게디자인된스팀컨트롤러는스팀덱에서성공적으로사용된트랙패드를유지하면서두번째엄지스틱을추가했습니다.엄지스틱에는터널자기저항(TMR)기술이적용되어스틱드리프트를방지하도록설계되었습니다.이컨트롤러는자이로작동을위한정전식그립감지기능,네개의지정가능한그립버튼,그리고35시간이상의배터리수명을제공합니다.​자사VR게임계획없음하드웨어출시에도불구하고,Valve는SteamFrame출시시점이나그이후에자사개발VR게임이개발중이지않음을확인했습니다.이는Index출시직후2020년에Half-Life:Alyx를출시했던회사의이전행보와대조적입니다.​세가지제품모두현재SteamDeck이출시되는지역에서구매가능하며,여기에는미국,캐나다,영국,독일,프랑스,호주,일본,대한민국,대만,홍콩이포함됩니다.
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(퍼플렉시티가정리한기사)월요일에발표된동료검토연구에따르면,생성형AI도구가조직의의사결정목표브레인스토밍에도움을줄수있지만인간의개입없이는불완전하고중복된결과를생성하며,이는복잡한분석작업에서AI의한계를강조한다.​AmericanUniversity의JaySimon과ManagementCenterInnsbruck의JohannesUlrichSiebert연구진은GPT-4o,Claude3.7,Gemini2.5,Grok-2가생성한목표세트를이전에발표된6개연구의전문의사결정분석가들이개발한것과비교했다.DecisionAnalysis저널에발표된연구결과는AI가개별적으로합리적인목표를자주생성했지만,전체적으로는완전성과일관성이부족했다고밝혔다.​"AI는무엇이중요할수있는지나열할수있지만,무엇이진정으로중요한지구별하는것은아직할수없다"고저자들은썼다.각AI생성세트는완전성,분해가능성,중복성을포함한가치중심사고의9가지기준으로평가되었다.이도구들은명시적으로피하라는지시에도불구하고"수단목표"를자주포함했다.​전문가검증필요가치중심사고의개척자인랄프키니(RalphKeeney)는AI가만든목록에대해"두목록모두대부분의개인이만들수있는것보다낫지만,"근본적인목표만을포함하지않는한어떤것도양질의의사결정분석에사용해서는안된다고언급했습니다.​연구진은결과개선을위해고급프롬프트전략을테스트했습니다.연쇄적사고(chain-of-thoughtreasoning)와전문가의비평-수정(critique-and-revise)방법을결합하자,AI의출력이상당히향상되어더욱집중적이고논리적으로구조화된목표집합이생성되었습니다.​"생성형AI는여러기준에서좋은성과를보입니다."라고사이먼(Simon)은말했습니다."하지만여전히일관성있고중복되지않는목표집합을생산하는데어려움을겪고있습니다.인간의사결정분석가가AI가산출하는결과를정제하고검증하는데필수적입니다".​AI협업에대한더광범위한시사점이연구는창의적이고분석적인작업에서AI의한계에대한증가하는증거와일치합니다.Wharton의11월연구에따르면ChatGPT가개별아이디어의질을향상시켰지만,그룹이더유사한아이디어를생성하도록하여혁신에필수적인다양성을감소시켰습니다.StanfordGraduateSchoolofBusiness의연구자들은또한인간의사결정자를염두에두고설계된알고리즘이순수하게예측적인시스템보다더나은성과를보인다는것을입증했습니다.​이연구는목표가필수적이고,분해가능하며,완전하도록보장하기위해AI브레인스토밍과전문가개선을통합한4단계하이브리드모델로결론을내립니다."우리의연구결과는GenAI가전문가의판단을대체하는것이아니라보강해야한다는것을분명히합니다"라고Siebert는말했습니다."인간과AI가함께작업할때,그들은더나은의사결정을위해서로의강점을활용할수있습니다".
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11.13 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)Amazon은2025년11월12일4세대EchoShow8스마트디스플레이를출시했으며,이는제품출시이후가장큰디자인변경이자회사의AlexaPlus대화형AI어시스턴트에대한조기액세스와함께출하되는첫번째제품입니다.​​새로운EchoShow8은더얇은베젤과이전쐐기모양모델에서벗어난플로팅디스플레이디자인을갖춘8.7인치HD터치스크린을특징으로합니다.179.99달러의가격으로책정된이기기는이전모델보다30달러인상되었지만AI가속기능을갖춘Amazon의맞춤형AZ3Pro칩으로구동되는업그레이드된내부사양이포함되어있습니다.​AlexaPlus,대화형AI를제공하다가장주목할만한추가기능은AlexaPlus로,깨우기단어를반복해서말하지않아도다회차대화가가능한Amazon의생성형AI기반어시스턴트입니다.Amazon에따르면,업그레이드된어시스턴트는정보를보다자연스럽게제공하고,이전대화의맥락을기억하며,레스토랑예약이나식료품주문과같은작업을완료할수있습니다.​AlexaPlus는일반사용자의경우월$19.99이지만AmazonPrime회원에게는무료입니다.얼리액세스기간에는EchoShow기기에우선제공되며,어시스턴트는점진적으로다른호환기기로확대됩니다.​Omnisense플랫폼이스마트홈기능을강화합니다EchoShow8은카메라,Wi-Fi레이더,온도센서,초음파를결합한Amazon의센서융합플랫폼인Omnisense를도입합니다.이기술은누군가방에들어오거나환경조건이변화할때루틴이작동하도록합니다.​이기기는비디오통화를위한자동프레이밍및3.3배줌기능을갖춘13메가픽셀카메라와함께,3세대대비2배의베이스를제공하는맞춤형2.8인치우퍼를특징으로하는업그레이드된오디오를포함합니다.또한Matter,Thread,Zigbee,Wi-Fi6E및Bluetooth5.3을지원하는스마트홈허브로도기능합니다.​프라이버시트레이드오프가우려를불러일으키다그러나아마존은이전EchoShow8모델에기본으로제공되던물리적카메라셔터를제거하고,대신전자식카메라및마이크제어방식을선택했습니다.이러한변경은렌즈위의물리적커버를선호했던프라이버시옹호자들로부터비판을받았습니다.​아마존은또한EchoShow8과함께EchoShow11을출시했으며,이제품은10.95인치FullHD디스플레이를탑재하고$219.99의가격으로판매됩니다.두기기모두현재AlexaPlus얼리액세스가포함되어구매가능합니다.
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11.13 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)오늘RoyalSocietyOpenScience에발표된연구에따르면,짧은훈련세션만으로도사람들의AI생성가짜얼굴식별능력이극적으로향상될수있다고합니다.Reading,Greenwich,Leeds,Lincoln대학의과학자들은단5분간의교육만으로도뛰어난얼굴인식능력을가진개인들의탐지정확도가20%포인트이상증가했다는것을발견했습니다.​이연구는664명의참가자를대상으로실제인간얼굴과가장진보된얼굴생성시스템중하나인StyleGAN3로생성된얼굴을구별하는능력을테스트했습니다.훈련없이는얼굴인식테스트에서평균보다훨씬높은점수를받는사람들인"슈퍼인식자"조차도가짜얼굴을41%의확률로만올바르게식별했으며,일반적인능력을가진참가자들은겨우31%만식별했습니다.두그룹모두무작위추측으로기대되는50%보다낮은성과를보였습니다.​간단한훈련이결과를낳는다비정상적인머리카락패턴과잘못된치아개수와같은일반적인컴퓨터렌더링실수를강조하는5분간의교육세션후,탐지율이상당히향상되었다.슈퍼인식자들은64%의정확도를달성했으며,일반참가자들은51%에도달했다.​레딩대학교의수석연구원인KatieGray박사는"컴퓨터로생성된얼굴은실질적인보안위험을초래한다"고말했다."이들은가짜소셜미디어프로필을만들고,신원확인시스템을우회하며,위조문서를생성하는데사용되어왔다.우리의교육절차는간단하고실행하기쉽다."​감지의증가하는도전연구결과에따르면사람들은실제인간얼굴보다AI가생성한얼굴을더사실적이라고판단하는경우가많은것으로나타났습니다.훈련은슈퍼인식자와일반관찰자모두에게동일한영향을미쳤으며,이는슈퍼인식자가단순히렌더링오류를더잘발견하는것이아니라합성얼굴을식별할때다른시각적단서를사용할수있음을시사합니다.​이연구에서StyleGAN3를사용한것은이전소프트웨어를사용한초기연구와비교했을때도전과제였으며,참가자들은이전연구보다성능이낮은경향을보였습니다.향후연구에서는훈련효과가시간이지나도지속되는지,그리고슈퍼인식자의능력이인공지능탐지도구를어떻게보완할수있는지를조사할예정입니다.​연구결과는짧은훈련과슈퍼인식자의타고난능력을결합하면온라인신원확인과같은실제문제를해결하는데도움이될수있음을시사하며,점점더정교해지는합성얼굴에대한실용적인인간방어수단을제공합니다.
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