최신 AI 뉴스를 한눈에.

전자상거래 AI 모델 이미지의 가격이 실사 촬영의 4분의 1에도 못 미치며, 산업 생태계가 빠르게 형성되고 있다

전자상거래 플랫폼에서 AI 모델 이미지가 점차 보편화되고 있지만, ‘왜곡’과 ‘핏감 판단 어려움’으로 인해 소비자들의 불만이 제기되고 있다. 네티즌들은 과거에는 포토샵 작업을 통해 원단의 질감까지 표현할 수 있었지만, 이제는 AI로 생성된 이미지는 “AI에게 팔려는 건가”라는 의문을 불러일으킨다고 말한다. 한편, 일부 사용자는 고품질 AI 이미지를 거부하지 않으며, 실제 모델이 보여주는 이미지도 사실과는 거리가 있다고 본다. 이러한 혼란의 이면에는 AI 모델 이미지 산업 생태계가 점차 명확해지고 있으며, 일부 사진작가의 견적에 따르면 AI 생성 이미지의 가격은 실사 촬영 이미지의 4분의 1에도 미치지 않는 것으로 나타났다.

15만 명의 엑스트라가 AI에 의해 전면적으로 대체될 것이라는 주장? 바이트댄스 화산엔진이 한밤중에 반박: 온라인에서 떠도는 ‘대형 모델에 데이터를 학습시킨다’는 내용은 심각하게 왜곡된 사실이다!

온라인에서는 헝뎬 영화·TV가 바이트댄스와 협력해 15만 명의 엑스트라에 대한 디지털 자료와 얼굴, 연기력을 수집·보존한 뒤 이를 심층 분석하며, “앞으로는 더 이상 엑스트라가 필요하지 않게 될 것”이라고 밝혔다는 소문이 퍼졌고, 이로 인해 AI 기술이 저소득층 배우들의 생존권을 박탈하는 것이 아니냐는 논란이 일어나며 영화·TV 업계의 큰 관심을 받았다. 10월 28일, 도우바오 홍보 담당자 류싱은 “헝뎬과 바이트댄스가 협력한다”고 밝혔으나, 그 후속 발언은 원문에서 완전히 전달되지 않았다.

Anthropic, 영국 및 유럽의 개인 투자자들에게 IPO 청약을 개방할 계획으로, 역대 최대 규모의 상장에 도전한다.

Anthropic은 미국 SEC에 미국 상장 신청을 제출한 뒤, 전 세계의 이목을 집중시킬 IPO를 준비 중이며 나스닥에 ‘ANT’라는 종목 코드로 상장할 예정이다. 이번 모집 규모는 글로벌 역사상 최대 수준에 이를 것으로 보인다. 또한 회사는 발행 주식의 상당 부분을 전 세계 소액투자자들에게 배정할 계획이며, 영국의 전문 투자 플랫폼과 협력해 유럽 시장 확대를 추진하고 있는 것으로 알려졌다. 관련 세부 사항은 아직 공개되지 않았다.

인스타그램은 네이티브 AI 아키텍처를 도입해 사용자 인터페이스를 현대화했으며, 토큰 비용을 33% 절감했습니다.

인스타그램 다이렉트는 안드로이드 사용자 인터페이스를 기존의 Android View 시스템에서 Jetpack Compose로 이전하여, AI 네이티브 사용자 인터페이스 코드베이스를 구축함으로써 AI 코딩 에이전트가 더 쉽게 이해하고 수정하며 유지보수할 수 있도록 했습니다.

메타, 논란이 된 새로운 상업 약관 시행을 또다시 연기

메타는 출판사들의 AI 학습 약관에 대한 강력한 반발에 직면해, 당초 2026년 10월 30일에서 11월 20일로 연기된 새로운 상업 약관의 시행 시점을 추가로 연기할 가능성이 있다고 밝혔다. 회사는 업계 단체 및 주요 인사들과의 포괄적 협의를 완료한 뒤에야 정책 변경을 추진하겠다고 강조했다.

추천 이유이 소식은 2026년 10월 28일 The Verge가 보도한 권위 있는 기술 기사에 근거하며, 메타 측 공식 입장을 담고 있다(앤디 스톤의 X 플랫폼 성명), 명확한 일정 변경 사항(당초 10월 30일에서 11월 20일로 연기)과 구체적인 논란의 핵심(인공지능 모델 학습 관련 권리)을 포함하고 있으며, ‘학습’ 관련 표현을 삭제하는 등 이미 확정된 정책 수정 조치까지 언급되어 있어 정보의 맥락과 신뢰성이 모두 갖춰져 있다.

GitHub Copilot Fusion으로 모델을 라우팅하고 오케스트레이션하세요

GitHub Copilot Fusion이 일반에 공개되었습니다. 각 작업마다 개별 모델을 선택하는 대신, Copilot Fusion을 선택하면 Copilot이 지능적으로 어떤 모델을 사용할지 라우팅하고 오케스트레이션해 줍니다.… 글 ‘GitHub Copilot Fusion으로 모델을 라우팅하고 오케스트레이션하세요’는 The GitHub Blog에 처음 게재되었습니다.

GitHub Copilot 앱, Universe 출시

작업은 항상 하나의 저장소나 세션에만 맞춰지지는 않습니다. 하나의 기능이 여러 저장소에 걸쳐 있을 수 있습니다. 런칭 계획은 저장소를 전혀 건드리지 않고도 스펙, 디자인, 자산 등을 포함할 수 있습니다… 이 글은 GitHub Copilot 앱, Universe 출시라는 제목으로 GitHub 블로그에 처음 게재되었습니다.

GitHub Copilot 앱용 보안 확장 기능

이제 GitHub Copilot 앱을 떠나지 않고도 리포지토리의 GitHub 코드 스캐닝 알림을 처리할 수 있습니다. 현재 공개 미리보기 중인 새로운 GitHub 보안 확장 기능을 통해 가장 중요한 알림을 찾고, Copilot에 이를 설명하거나 수정을 도와달라고 요청할 수 있습니다. 이 글은 GitHub 보안 확장 기능이 처음으로 게시된 GitHub 블로그의 내용입니다.

리포지토리 플러그인 기본값 및 엔터프라이즈 플러그인 제어가 일반적으로 제공됩니다

리포지토리 플러그인 기본값과 엔터프라이즈 관리형 플러그인 제어가 이제 VS Code, Copilot CLI 및 GitHub Copilot 앱에서 일반적으로 사용 가능합니다. 신뢰할 수 있는 리포지토리는 다음과 같은 기능을 위해 기본 플러그인을 설치하고 활성화할 수 있습니다… 게시물 “리포지토리 플러그인 기본값 및 엔터프라이즈 플러그인 제어가 일반적으로 제공됩니다”는 The GitHub Blog에 처음 게재되었습니다.

Copilot에서 이미지를 직접 생성하고 편집하세요

이제 GitHub Copilot에서 자연어를 사용해 이미지를 생성하고 편집할 수 있습니다. 이미지를 요청하면, 선택한 추론 모델이 …에 의해 구동되는 전용 이미지 생성 도구를 호출합니다. 이 글은 ‘Copilot에서 이미지를 직접 생성하고 편집하세요’라는 제목으로 GitHub 블로그에 처음 게시되었습니다.

인공 분석 v5와 벤치마커의 딜레마

벤치마킹 산업과 그 안에 부족한 점에 대한 일종의 검토.

산업용 AI의 자율 운영 시대: AVEVA, ‘리빙 디지털 트윈’과 인간의 협업 제어를 촉진

2026년 10월 28일, MIT 테크놀로지 리뷰는 AVEVA 등 기업들이 ‘리빙 디지털 트윈’과 에이전틱 AI 기술을 통해 정유, 식품 가공, 화학 산업 및 전력망 분야에서 폐루프 최적화와 예측형 개입을 실현하고 있다고 보도했다. 이 과정에서 인간은 여전히 목표 설정, 경계 규정, 이상 상황 수정 등의 주요 역할을 담당하며, 인공지능과 인간 간의 협업을 기반으로 한 새로운 산업 자율화 패러다임을 형성하고 있다.

시퀀스 학습 루프 - 이슈 #960: 지난주 인공지능 인프라 동향

DeepSeek, Google, 그리고 NVIDIA가 에이전트 스택을 구축하다

OpenAI가 구글로부터 TPU 칩을 구매할 계획인 것으로 드러나며, 컴퓨팅 파워 공급망의 구도가 다시 변화하고 있다.

10월 28일 소식에 따르면, OpenAI는 인공지능 칩을 구글로부터 구매할 예정이다. OpenAI는 오랫동안 엔비디아 GPU의 주요 구매자로, 대규모 모델 학습과 추론을 수행하는 데 이를 의존해 왔다. 컴퓨팅 파워 수요가 급증함에 따라 기업들은 AI 모델 실행에 적합하면서도 비용 효율성이 높은 대체方案을 모색하고 있다. 구글이 자체 개발한 TPU는 최근 몇 년간 점차 두각을 나타내며 잠재적 선택지로 부상했다. 이러한 움직임은 AI 칩 조달의 다변화 추세를 반영하는 것으로 보인다.

더우바오 홍보팀, “15만 명의 엑스트라가 모델에 학습된다는 주장”에 대해 반박: 소문은 심각하게 와전됐다

더우바오 홍보 책임자 류싱은 글을 통해 “헝뎬이 바이트댄스와 협력해 15만 명의 엑스트라 얼굴과 목소리를 바이트댄스의 대규모 언어모델에 학습시켰다”는 내용이 심각하게 와전되었다고 밝혔다. 그는 실제 ‘헝뎬 영상 AI 서비스 플랫폼’은 공공 디지털 인프라를 구축하고, 영화·TV 촬영장의 실사 장면 등 자산을 고품질 데이터셋으로 정리해 제작진이 효율적으로 로케이션 선정, 사전 준비 및 촬영을 진행할 수 있도록 지원하며, 중소 규모의 영상 기업들이 AI를 보다 쉽게 활용할 수 있는 문턱을 낮춰 더 많은 창작자가 우수한 작품을 만들 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다고 설명했다.

첼시 트로이는 AI 시대의 소프트웨어 엔지니어링 역량 개발에 대한 새로운 패러다임을 제시하며, 천천히 진행해야만 진정한 발전이 가능하다고 강조했습니다.

InfoQ 보도에 따르면, 첼시 트로이는 Craft 컨퍼런스 연설에서 생성형 AI가 생산성을 높이긴 하지만 학습 과정의 본질을 대체할 수는 없다고 지적했습니다. 또한 효과적인 기술 함양을 위해서는 인지과학의 원리로 되돌아가야 하며, 느린 속도 유지, 불편함 직면, 간헐적 반복, 결과 예측 및 형식 다양화의 중요성을 강조했습니다.

추천 이유이 정보는 2026년 10월 28일 InfoQ가 발표한 권위 있는 인터뷰와 연설 녹취록을 바탕으로 작성되었으며, 소프트웨어 엔지니어링 교육의 본질에 초점을 맞추고 인지과학과 현장 개발 실무를 체계적으로 통합하고 있습니다. 이는 최근 AI 도구 남용이 만연한 상황 속에서 인재 양성에 있어 명확한 지침과 시의적절한 가치를 제공합니다.

알리바바 그룹, 링광 2.0 발표… 대화 종료 후에도 작업 계속 가능

10월 27일, 알리바바 그룹은 링광 2.0을 공개하며 제품의 정체성을 ‘작업 수행자’에서 ‘스스로 일을 처리하는 개인 AI 비서’로 전환했습니다. 이 변화의 핵심은 작업 실행 방식의 개선에 있습니다. 링광 2.0은 독립형 클라우드 서버를 기반으로 단일 대화의 제한을 극복했으며, 사용자가 대화를 종료한 뒤에도 관련 작업이 백그라운드에서 지속적으로 진행되며 새로운 정보와 상태 변화에 따라 동적으로 업데이트됩니다. 이러한 기능을 뒷받침하는 것은 세 가지 주요 업그레이드—대화 간 메모리, 장기 작업 스케줄링, 그리고 도구 연동—입니다. 또한 개입 시점도 앞당겨져, 과거에는 사용자가 문제를 발견하고 요구 사항을 제시한 뒤에야 AI가 이를 수행했지만, 링광 2.0은 사용자의 권한을 얻은 후 이미 연결된 정보와 서비스를 바탕으로 잠재적 필요를 능동적으로 파악하고 분석·모니터링·후속 조치를 시작하며, 사용자의 관심이 필요한 지점에서는 알림까지 제공합니다. 공식적으로 소개된 활용 사례는 주로 일상 업무의 지속적인 관리에 집중되며, 예를 들어 항공권 예약 후 가격 변동 추적, 알리페이 내 거래 내역에서 미사용으로 남아 있을 수 있는…

외국인 블로거가 AI 이어폰으로 진료 통역을 경험: “직접 듣고 바로 번역하니, 의사소통이 훨씬 원활해졌어요”

외국인 블로거 ‘Carlo Wu(카로)’가 소셜 미디어에 한의원 방문 경험을 공유했습니다. 그는 천문 AI 귀걸이형 이어폰을 착용하고, 의사와 각각 한 개씩 착용한 채 대면 통역을 통해 소통을 도왔습니다. 카로는 전통 의학이 매우 흥미롭지만 언어가 늘 장벽이었다고 말했습니다. 진료 중 의사가 어디가 불편한지 물었을 때, 그는 손짓과 함께 “전체가 아파요”라고만 답했고, 이어폰을 착용한 뒤부터 두 사람은 본격적으로 더 깊은 소통을 시작했습니다. 그는 이번이 처음으로 한의사의 말을 제대로 이해할 수 있었다고 감탄했습니다.

CVE 취약점 수가 거의 수직으로 급증하며, AI가 보안 연구의 ‘확대기’ 역할을 하고 있다

기술 매체 gigazine은 개발자 @0x_Osprey가 웹 기반 CVE Tracker를 출시했다고 보도했다. 이 도구는 CVE 번호를 부여받은 취약점 수의 변화를 시각화된 그래프로 제공하며, 2026년 이후 곡선이 거의 수직으로 상승하고 있음을 보여준다. CVE는 전 세계적으로 통용되는 취약점 식별 체계로, 보안 연구원과 제조사, 기업들이 이를 통해 결함을 추적하고 공지하며 수정한다. 해당 도구는 공개된 기록을 정리해 트렌드 차트로 표시하고, 주요 AI 모델의 출시 시점까지 겹쳐 표시함으로써 취약점 증가와 AI 출시 간의 관계를 직관적으로 비교할 수 있도록 한다.

바이두 월드 컨퍼런스를 앞두고 대규모 정보 유출: 세계 모델 개발 진전을 공개할 것이라는 소식

10월 28일, ‘科创板日报’는 바이두가 최근 ‘세계 모델’ 연구개발의 진전과 획기적 성과를 공식적으로 발표할 계획이라고 단독 보도했다. 이 분야는 전 세계 AI에서 가장 뜨거운 최첨단 영역 중 하나로, 핵심 기술은 실제 물리 환경에 대한 정밀한 동적 모델링과 미래 예측이다. 업계 관계자들은 해당 기술이 자율주행에 먼저 적용된다면, 복잡한 도로 상황에서도 무인차의 시나리오 예측 및 지능형 의사결정 수준을 크게 향상시킬 것으로 내다보고 있다.