이번주 AI 뉴스 📰
Google, 로봇의 발끝부터 손끝까지 움직이는 ‘Gemini Robotics 2’ 공개
전신 제어로 확장: Google이 7월 30일 공개한 새 모델은 걷기, 앉기, 몸 굽히기, 물건 집기처럼 휴머노이드의 전신 움직임과 정밀한 조작을 하나의 시스템으로 다루도록 설계됨.
계획하고 협업하는 로봇: 어질러진 방을 정리하거나 다른 로봇과 일을 나눠 처리할 수 있으며, 온디바이스로 실행되는 경량 모델은 몇 시간 분량의 데이터만으로 새로운 형태의 로봇에도 적응할 수 있다고 설명함.
아직은 초기 단계: 그리퍼를 이용한 작업에는 높은 성공률을 보였지만 여러 손가락을 정교하게 움직이는 조작은 여전히 어려워, 사람처럼 자연스럽게 집안일을 맡기기까지는 추가 발전이 필요함.
EU, 챗봇과 딥페이크에 ‘AI 표시’ 의무 본격 집행
AI법 집행 시작: 유럽연합 집행위원회와 각국 감독기관이 8월 2일부터 AI법의 주요 규정을 실제로 집행하기 시작함.
AI임을 반드시 표시: 챗봇은 사람이 아닌 AI와 대화하고 있다는 사실을 알려야 하며, AI로 만들거나 수정한 이미지, 영상, 음성에는 딥페이크 표시와 기계가 읽을 수 있는 표식을 넣어야 함.
생활 속 표준으로 확산: 관련 투명성 행동규범에는 이미 180개가 넘는 기관과 기업이 참여해, 고객 상담이나 광고와 SNS 콘텐츠에서 AI 사용 여부를 밝히는 일이 점차 기본 절차로 자리 잡을 전망임.
독일 법원, Suno 모델에 남은 ‘노래 기억’도 저작권 침해로 판단
GEMA 손 들어준 법원: 뮌헨 지방법원이 7월 31일 여섯 곡을 둘러싼 소송에서 Suno에 대한 금지, 정보 제공, 손해배상 청구를 대부분 받아들임.
모델 내부 복제도 문제: 법원은 해당 곡들이 Suno의 두 모델에서 반복적으로 재현되는 현상을 단순한 학습이 아니라 원곡 내용이 모델에 남은 ‘기억’으로 보고, 모델과 출력 양쪽에서 복제가 일어났다고 판단함.
모든 AI 학습을 금지한 판결은 아님: 이번 사건은 비교적 단순한 프롬프트만으로 원곡과 상당히 비슷한 음악이 나온 경우라는 점이 핵심이며, 판결도 아직 확정되지 않아 이후 절차를 지켜봐야 함.
이번주 AI 논문 📝
AI에게 연구를 맡겼더니, 코딩은 했지만 새로운 발견은 못 했다
실전형 연구 시험: 연구진이 7월 29일 공개한 실험에서는 AI 에이전트에게 아직 답이 공개되지 않은 실제 연구 질문 두 개를 주고, 각각 6일 동안 독립적으로 연구하게 함.
코딩은 혼자, 발견은 실패: AI는 사람의 도움 없이 실험 코드와 분석 작업을 모두 수행했지만 핵심 질문에 의미 있는 진전을 만들지 못했고, 원래 연구를 진행한 전문가들의 평가에서도 두 결과 모두 명확한 탈락 판정을 받음.
병목은 판단과 방향 전환: AI는 결과가 연구로서 충분한지 판단하거나 막힌 접근을 버리고 새로운 아이디어를 찾는 데 특히 취약했으며, 연구 자동화의 어려움이 단순한 코딩 능력보다 상위 수준의 판단에 있음을 보여줌.
동네 밖 상품을 ‘오답’으로 세지 않는 더 현실적인 추천 AI
가짜 오답 문제: 지역 기반 서비스에서는 사용자가 다른 동네의 상품을 애초에 볼 수 없는데도, 기존 추천 AI는 이런 상품까지 사용자가 싫어한 오답으로 처리해 학습 신호를 흐리는 문제가 있었음.
같은 지역끼리 학습: 연구진은 비슷한 지역의 사용자와 상품을 같은 학습 묶음에 넣어, 실제로 노출될 가능성이 있는 선택지끼리만 더 까다롭게 비교하도록 학습 방식을 바꿈.
실서비스에서도 개선: 오프라인 평가뿐 아니라 실제 사용자 대상 실험에서도 홈 피드, 검색, 광고 추천 성능이 일관되게 향상됐으며, 만들어진 사용자 표현은 여러 서비스에 실제 적용됨.
장시간 관찰의 벽: 기존 AI는 뇌파 기록이 길어질수록 모든 시점을 서로 비교하느라 메모리 사용량이 폭증해, 연속적인 뇌파 모니터링에 적용하기 어려웠음.
창문처럼 나눠 읽기: 새 방식은 뇌파를 고정된 크기의 시간과 공간 구간으로 나눠 현재 필요한 부분만 기억하면서도, 구간 사이의 정보가 끊기지 않도록 번갈아 연결함.
더 길고 가볍게: 전체 신호를 한 번에 비교하는 방식보다 100배 긴 기록을 처리했고, 다른 경량화 방식보다 메모리는 45% 적게 쓰면서 처리 속도는 2.1배 높였음. 임상 도입보다는 장기 뇌파 분석 가능성을 넓힌 연구에 가까움.
이번주 AI 오픈소스 🎁
DeepSeek-V4-Flash-0731 : 코딩 에이전트 강화
정식 가중치 공개: DeepSeek가 7월 31일 시험판을 추가 학습한 정식 모델을 공개했으며, 세이프텐서 형식의 가중치를 MIT 라이선스로 직접 내려받을 수 있게 함.
에이전트 작업 강화: 코딩, 터미널 조작, 도구 호출처럼 여러 단계를 연속으로 수행하는 능력을 집중적으로 개선했으며, 답변에 사용할 추론량도 낮음, 높음, 최대 세 단계로 조절할 수 있음. 공개된 성능 수치는 DeepSeek 측 평가임.
일반 PC용 모델은 아님: 가중치는 열려 있지만 공식 실행 예시는 GB300 GPU 4개가 장착된 서버를 사용하고 있어 소비자용 GPU 한 대에서 그대로 돌리기는 현실적으로 어려움. 대신 vLLM과 SGLang용 실행 방법이 함께 제공됨.
mDenseOn / mLateOn : 여러 언어와 긴 문서를 함께 찾는 검색 모델
검색 모델 전체 공개: LightOn이 7월 30일 각각 3억 700만 개 매개변수를 가진 검색 모델 두 개와 학습 데이터와 훈련 코드를 함께 공개했으며, 코드 저장소에는 아파치 2.0 라이선스가 적용됨.
두 가지 검색 방식 비교: 하나는 문서 전체를 하나의 숫자 묶음으로 압축해 빠르게 비교하고, 다른 하나는 질문과 문서의 단어를 세밀하게 맞춰보는 방식임. 후자는 학습에 직접 포함되지 않은 언어와 문자에서도 더 안정적인 검색 성능을 보임.
검색형 AI에 활용: 긴 문서 검색, 다국어 자료 조사, 코드 검색과 사내 문서 기반 AI 구축에 사용할 수 있음. 다만 한국어는 번역 학습 대상 8개 언어에 포함되지 않았으므로 실제 서비스에 적용하기 전 별도 검증이 필요함.
