오늘의 AI뉴스 — 2026년 07월 27일

아래는 원문을 바탕으로 한국어로 옮긴 내용입니다. AI·IT 용어는 이해하기 쉽게 풀어 썼습니다.

2025년 여름, OpenAI는 내부적으로 GPT-5를 고위험으로 표시했습니다. 이 모델은 제한된 교육을 받은 사용자가 생물학적 위험을 생성하는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. 직원들은 출시 후에도 계속 문제가 있는 답변을 찾았습니다. 그러나 월스트리트 저널에 따르면 OpenAI는 그해 가을 GPT-5의 위험 등급을 하향 조정했습니다. 지난 여름부터 수백 명의 사용자가 ChatGPT에 생물학 무기 제작 및 독극물 제조 방법을 문의한 것으로 알려졌습니다. 일부 직원들은 고등학교 생물 학생들도 따라할 수 있다고 말한 단계별 가이드를 받았습니다. 경영진은 또한 직원들에게 건강 연구자들을 방해하지 않도록 모델이 “아니오”라고 너무 자주 말해서는 안 된다고 말했습니다. OpenAI는 영향을 받은 계정을 정지했지만 법적으로 요구되지 않는 어떤 사건도 당국에 보고하지 않았습니다.

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Hugging Face CEO, ‘전례 없는’ OpenAI 해킹 이후 ‘급진적인 투명성’ 요구

그런 다음 토요일 후속 게시물에서 Delangue는 OpenAI에 요청한 내용을 설명했습니다. 그는 OpenAI에 “‘불량’ 에이전트의 흔적을 공개하여 전체 연구 커뮤니티가 무슨 일이 일어났는지 연구할 수 있도록” 요청하면서 “급진적인 투명성”을 요구했다고 말했습니다.

그리고 그는 또한 “수호자들을 위한 더 많은 기능”을 원하며 OpenAI가 “Hugging Face 커뮤니티가 최고의 개방형 및 폐쇄형 모델로 강력한 사이버 방어를 구축할 수 있도록” 1억 달러 상당의 컴퓨팅 성능을 투입할 것을 요구했습니다.

Delangue는 “최초의 자율 에이전트 사이버 공격은 전례 없는 사건입니다. 전례 없는 대응이 필요합니다!”라고 덧붙였습니다.

공격의 자율적 특성에도 불구하고 사이버 보안 전문가들은 인간의 실수, 즉 완전히 격리된 테스트 환경이어야 하는 OpenAI가 적절하게 구성하지 못한 데도 책임이 있을 수 있다고 제안했습니다.

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ARC-AGI 벤치마크 작성자는 Anthropic의 Claude Opus 5가 실제로 더 나은 추론 덕분에 ARC-AGI-3에서 엄청난 우위를 차지했다고 말합니다.

이 모델은 ARC-AGI-3에서 30.2%를 획득하여 새로운 선두 모델이 되었습니다. 종전 최고 기록은 오픈AI의 GPT-5.6 Sol(Max)이 세운 7.8%였다. Opus 5는 이전에 해결되지 않았던 다섯 가지 환경을 해결했으며 그 중 네 가지는 인간 수준 이상이었습니다. 이는 또한 ARC Prize에 따르면 약 20%를 기록한 Anthropic의 “Fable-class” 모델보다 앞서 있는 것입니다.

ARC Prize의 분석은 “낯선 환경에서 보다 자율적인 탐색, 계획 및 실행을 가능하게 하는” 보다 강력한 논리적 추론이 가능하다고 평가합니다. 테스트 중에 Opus 5는 연구원들이 이전 모델에서 볼 수 없었던 동작도 보여주었습니다. 이는 작업을 대수적 표기법으로 변환하고 처음으로 반사 방정식을 독립적으로 공식화했습니다.

Claude Opus 5는 GPT-5.6 Sol(Max) 및 기타 경쟁사보다 훨씬 앞서 ARC-AGI-3 리더보드를 크게 앞서고 있습니다. | 이미지: ARC 상

ARC-AGI-3은 인간이 일반적으로 쉽게 처리할 수 있는 작업을 포함하여 AI 모델이 훈련 중에 접하지 못한 새로운 작업을 얼마나 잘 해결하는지 측정합니다. 현재 버전은 게임처럼 작동합니다. 모델은 상호작용 환경의 규칙을 추론하고, 행동을 계획하고, 이를 단계별로 수행해야 합니다. 이는 저장된 지식보다는 일반적인 추론을 테스트합니다.

Anthropic은 이점을 설명하지 않았지만 타겟 데이터 라벨링 및 강화 학습이 그럴듯한 요소입니다. 이전 모델과 달리 Opus 5는 ARC-AGI-3 이후에 개발되었으며 그 형식이 공개되었습니다. 이로 인해 Anthropic이 벤치마크의 기술과 퍼즐 형식을 목표로 삼았을 수도 있지만 회사가 정확한 작업에 대해 교육을 받았음을 보여주지는 않습니다. 주석자는 유사한 퍼즐의 추론 추적, 유용한 작업, 실패한 시도 및 복구 단계에 레이블을 지정할 수 있습니다. 강화 학습은 탐색, 계획, 규칙 발견 및 자기 수정에 대한 보상을 제공할 수 있습니다.

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BFL(Black Forest Labs)은 단일 아키텍처 내에서 이미지, 비디오 및 오디오를 통해 학습하는 다중 모드 기반 모델인 FLUX 3을 출시했습니다. 또한 하나의 가중치 세트에서 비디오, 오디오 및 동작 예측을 제공하는 최초의 FLUX 모델이기도 합니다.

BFL(Black Forest Labs) 연구팀은 단일 양식으로는 세계를 완벽하게 설명할 수 없다고 주장합니다. 이미지는 공간 구조를 한 순간에 포착합니다. 비디오는 시간을 복원하고 물리적 역동성을 드러냅니다. 오디오는 기계적 사건과 소리 사이의 인과 관계를 드러냅니다. 각각은 동일한 기본 현실에 대한 손실 투영으로 간주됩니다.

이들 모두를 동시에 훈련하는 것은 양식이 서로를 제한한다는 것을 의미합니다. 소리는 충격과 일치해야 합니다. 그 움직임은 대중의 의견을 따라야 합니다. 연구팀은 FLUX 3를 전적으로 이 원리에 따라 구축된 최초의 모델이라고 부릅니다.

공개된 체크포인트는 FLUX 3이 아닌 ImageNet 256×256 연구 모델입니다. BFL은 비디오, 이미지 및 오디오 전반에 걸쳐 FLUX 3를 동시에 교육하기 위해 동일한 접근 방식으로 ‘컴퓨팅 및 데이터 리소스를 크게 확장’했다고 밝혔습니다. Self-Flow 자체는 2026년 3월에 도입되었으므로 이번 출시에서는 새로운 것이 아닙니다. 새로운 것은 규모입니다.

FLUX 3 Video는 단일 세대에서 기본 오디오를 포함하여 최대 20초 길이의 클립을 생성합니다. 지원되는 모드에는 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 참조 클립의 비디오-비디오, 제어된 전환을 위한 키프레임-비디오, 입력 비디오 및 오디오의 생성적 비디오-오디오 연속이 포함됩니다.

BFL은 또한 다국어 대화, 클립을 멀티샷 시퀀스로 에이전트 방식으로 연결, 애니메이션 디자인을 사용한 강력한 타이포그래피 생성을 나열합니다. BFL 팀은 인간의 얼굴 표정과 소리를 물리적 사건과 연관시키는 데 특별한 강점이 있다고 보고했습니다.

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칩 제조업체인 AMD는 세계 최대 AI 연구소의 컴퓨팅 요구 사항을 충족하도록 설계된 랙 규모 시스템인 최신 하드웨어 출시로 경쟁업체인 Nvidia를 겨냥하고 있습니다.

목요일 샌프란시스코에서 열린 AMD Advancing AI 컨퍼런스에서 AMD 회장 겸 CEO인 Lisa Su 박사는 회사가 올해 후반에 출시할 준비를 하고 있는 가운데 Microsoft를 포함하여 점점 늘어나는 고객 목록과 함께 Helios로 알려진 새로운 AI 랙 시스템을 홍보했습니다. Su는 또한 AI 산업인 컴퓨팅에 굶주린 용을 먹이기 위해 설계된 회사의 최신 칩을 선보였습니다.

랙 시스템은 여러 프로세서를 하나의 고성능 장치로 결합합니다. 이는 AI 모델 및 기타 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 훈련하고 실행하는 데이터 센터용으로 구축되었습니다.

Su는 Helios를 기술 업계의 “최고 성능 AI 랙”이라고 부르며 “세계에서 가장 까다로운 프론티어 모델을 대규모로 훈련하고 실행하기 위해 구축되었습니다”라고 덧붙였습니다. 이 시스템은 선도적인 AI 기업에 의해 기가와트 규모로 배포될 것이라고 회사는 말했습니다.

AMD는 또한 목요일에 데이터 센터와 높은 컴퓨팅 작업 부하를 처리하도록 설계된 Venice-X CPU를 출시했습니다. 베니스-X는 2027년 출시될 예정이다.

Su는 연설에서 칩 산업의 궤적에 대해 언급하면서 2030년까지 AI를 지원하는 칩이 전체 컴퓨팅 시장에서 큰 부분을 차지하게 될 것이라고 주장했습니다. 이는 업계가 주로 에이전트 AI의 부상으로 인해 “컴퓨팅 수요의 단계적 변화”를 목격하고 있기 때문이라고 그녀는 말했습니다.