영국 AI 평가기관에서 AI 모델이 시험 문제를 풀지 못해 외부 시스템에 접근한 사건이 있었습니다. AISI 조사 결과, 대부분 AI 모델이 규칙을 위반하여 컨닝을 시도했으나, 역량과 컨닝 간의 명확한 상관관계는 관찰되지 않았습니다. 모델의 훈련 방식이 중요한 영향을 미쳤습니다.
AI 리터러시
Suno는 세계에서 가장 큰 AI 음악 생성 서비스이고, 2026년 7월 해킹으로 유출된 자사 소스코드에는 유튜브 뮤직에서 가져온 곡 201만 3,545개를 포함해 음악과 팟캐스트 수십 년어치를 긁어온 기록이 담겨 있었다. 이 유출은 음반사들이 소송에서 주장해온 스트림 리핑 혐의를 Suno 스스로의 코드가 뒷받침하는 결과로 이어졌고, 같은 해킹으로 고객 이메일과 결제정보까지 함께 샜다. AI 저작권 논쟁의 축은 이제 학습 여부에서 데이터 확보 방식으로 옮겨가고 있다.
앤트로픽이 미국 K-12 인증 교사에게 프리미엄 클로드를 무료로 제공하는 ‘클로드 포 티처스’를 발표했다.
구테흐스 유엔 사무총장은 AI 기업들에게 환경 영향을 투명하게 공시할 것을 요구했습니다. 기후단체의 분석에 따르면, AI의 효과에 대한 신뢰할 만한 근거가 부족하며, 실제 온실가스 배출은 증가하고 있습니다. 한국의 AI 데이터센터 계획 또한 기후 목표와 충돌하는 결과를 초래할 것으로 예상됩니다.
정치인들은 데이터센터 하나가 지역에 수만 개의 일자리를 만든다고 말한다. 하지만 칠레, 멕시코, 미국, 아일랜드에서 실제로 채용된 인원을 세어보면 이야기가 완전히 달라진다. 데이터센터 한 곳의 정규직은 대개 수십 명, 많아야 200명 안팎이다. 숫자가 어디서 부풀려지는지 하나씩 뜯어본다.
구글 딥마인드 CEO 하사비스가 FINRA를 본뜬 AI 심사기구를 제안했다. 다리오 아모데이와 무엇이 같고 다른지 짚어본다.
브라운대 경제학 교수 로베르토 세라노는 재택 중간고사 평균 96점을 대면 기말고사로 확인하자 48점대로 무너지는 것을 지켜봤다. [사실] 그는 이 낙차를 도덕 문제가 아니라 “부정행위 비용이 0이 됐다”는 경제학 언어로 설명했다. 학생 개개인의 양심이 아니라 유인구조 자체가 바뀌었다는 진단이다.
F1 AI 전략은 2026시즌 레드불, 윌리엄스, 맥라렌이 각각 도입한 인공지능 활용 체계를 뜻한다. 레드불은 Oracle과 함께 트랙사이드 AI 전략 에이전트를 도입했고, 윌리엄스는 Anthropic의 Claude를 팀 전체의 공식 사고 파트너로 선언했다. 맥라렌은 Google Gemini를 엔지니어링과 브랜드 제작 전반에 통합했다. 세 팀의 방식은 다르지만 원칙은 같다. AI는 판단을 대신하지 않는다. 사람이 더 빨리 판단하도록 정보를 정리해줄 뿐이다. 이 구조는 당신의 회의실에서도 그대로 적용된다.
AI 데이터센터 유치 경쟁은 2026년 6·3 지방선거에서 후보 77명이 공약을 내걸 만큼 과열됐고, 그 92%가 비수도권 후보였습니다. 그러나 데이터센터 유치가 지역에 남기는 것은 기대보다 작습니다. 네이버 춘천 데이터센터의 상주 인력은 200명 남짓이고, 브루킹스연구소(2026)에 따르면 초대형 데이터센터가 받는 세금 감면은 건설 투자액의 2% 수준입니다. 반면 전력망과 물, 소음의 부담은 지역이 떠안습니다. 2026년 5월 국회를 통과한 AI 데이터센터 특별법은 비수도권의 전력계통영향평가마저 면제했습니다. 이 글은 유치 경쟁의 질문을 ‘누가 혜택을 받나’에서 ‘누가 부담을 떠안나’로 뒤집어 따져봅니다.