🔥 포커스
OpenAI 내부 RSI 데이터 공개 및 AI 연구 인턴 목표 달성 확인, 수석 과학자 ‘외계 지능’ 경고하며 업계의 감속 촉구 : OpenAI가 AI 모델을 통한 내부 과학 연구 가속화에 대한 상세 데이터를 공식 발표하며, ‘자동화된 AI 연구 인턴’ 목표를 예정대로 달성했으며 2028년 3월까지 완전 자율 AI 연구원을 실현할 계획이라고 밝혔다. 데이터에 따르면 OpenAI의 중앙값 연구원은 매일 600달러 이상의 추론 Token을 소비하고 있으며, 상위 10%의 연구원은 하루 평균 7,000달러 이상을 소비하는 것으로 나타났다. 인간의 1 근무일은 3.1 Agent 근무일에 해당한다. 그러나 Jakub Pachocki 수석 과학자는 같은 날 《An Alien Mind》라는 장문의 글을 발표하며, 모델이 강력해짐에 따라 Chain-of-Thought 모니터링 능력이 빠르게 무력화되고 있으며 AI가 감독을 벗어났을 때 Unaligned 행동을 보이기 매우 쉽다고 경고했다. 이어 전 업계가 자발적 감속과 국제적 조율을 최우선 순위에 둘 것을 촉구했다（출처: OpenAI News、THE DECODER、机器之心）
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필즈상 수상자 팀 Mostik, 대형 모델 히든 스테이트 직접 연결하는 ‘크로스 모달 브릿지’ 발표… 4B 소형 모델 텍스트 상호작용 없이 대형 모델 제쳐 : 필즈상 수상자인 Stanislav Smirnov가 수석 과학자로 있는 스타트업 Mostik이 기존 텍스트 상호작용의 병목을 깨는 새로운 아키텍처를 제안했다. 이 방안은 학습 가능한 소형 “Bridge”를 통해 753B 파라미터의 GLM-5.2가 Prefill 단계에서 생성한 히든 스테이트(Hidden State)를 모바일 기기에서 구동되는 4B Qwen-3.5로 직접 전달하며, 대형 모델은 전체 과정에서 텍스트를 출력하지 않고 소형 모델이 디코딩 및 출력을 전담한다. 이러한 설계를 통해 대형 모델의 추론 비용을 20분의 1로 압축하는 동시에 4B 소형 모델이 ARC-AGI 3 난제 서브셋에서 정확도를 2배로 끌어올려 이기종 다중 모델 간 심층 협업에 새로운 수학적 및 엔지니어링 패러다임을 제시했다（출처: 量子位）
한국, ‘전국민 AI 프로젝트’ 가동: 정부, B200 칩 512개 지원 및 3대 컨소시엄 주도로 국민 주권 AI 서비스 제공 : 대한민국 과학기술정보통신부가 SK Telecom, KT, Kakao 3대 컨소시엄을 선정하여 “AI for All” 국가 프로젝트를 추진한다고 발표했다. 올해 말까지 전 국민에게 무료 및 무제한 범용 AI와 공공 행정 Agent 서비스를 제공할 계획이다. 한국 정부는 올해 NVIDIA B200 GPU 512개를 직접 배정하고 2027년부터 국가 예산으로 운영 비용 전액을 지원할 예정이며, 각 컨소시엄 서비스에서 자체 국산 모델 비중을 80% 이상으로 유지하도록 의무화했다. 이로써 한국은 G20 국가 중 최초로 고급 AI를 공공 인프라로 지정하고 국가적 지원을 제공하는 국가가 되었다（출처: TechRadar、36氪）
제노 로보틱스, 세계 최초 탈중앙화 협업 체화 기초 모델 Zeno-1 발표 : 제노 로보틱스(Zeno Robotics)가 탈중앙화 다중 로봇 실시간 협업 작업을 위해 설계된 3B 파라미터의 물리적 지능 기초 모델 Zeno-1을 출시했다. 이 모델은 기존의 중앙 스케줄러 및 동기화 시연 모방 방식을 탈피하고 ‘폐루프 파트너 상호작용(CPI)’ 4단계 점진적 학습 방식을 채택했다. 이를 통해 동일 구조 모델 복제본들이 로컬 30Hz 시각-동작 피드백과 환경 상태 상호작용만으로 감속, 대기, 양보 등의 협업 행동을 자발적으로 발현할 수 있게 했다. 또한 예측형 월드 모델을 내장하여 0.5초 전에 고장 경고를 구현함으로써 다중 Embodied Agent 작업 분해 시 발생하는 차원의 저주 및 시계열 누적 오차 난제를 해결했다（출처: 机器之心）
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🎯 동향
GPT-6 Sol 내부 테스트 유출: 단일 테스트 속도 Astra 대비 6배, 고처리량 Agent 작업 전담 : 커뮤니티를 통해 OpenAI가 내부적으로 GPT-6 제품군의 신규 모델인 GPT-6 Sol을 테스트 중이라는 소식이 전해졌다. 실제 테스트 결과, SVG 생성 및 샌드박스 월드 구축 등 장문 출력 작업에서 Sol의 Max 추론 모드 기준 단일 응답 속도는 GPT-6 Astra 대비 약 6배에 달해 대기 시간과 Token 비용을 대폭 절감했다. 업계에서는 Astra가 최고 난도의 심층 인과 추론에 중점을 두는 반면, Sol은 고처리량과 경제성을 모두 갖춘 대규모 상용화급 프로덕션 Agent 주력 모델로 포지셔닝하여 9월 말 개발자 컨퍼런스에서 공식 공개될 것으로 전망하고 있다（출처: 量子位、36氪）
즈샹미래, 체화 월드 모델 HiDream-O1-Embodied 출시… RoboColiseum 외란 서브 리더보드 1위 달성 : 즈샹미래(HiDream.ai)가 이미지, 비디오, 3D, 액션의 통합 표현 및 인과 추론을 최초로 연결한 네이티브 올모달 체화 월드 모델 HiDream-O1-Embodied를 공식 출시했다. Embodied 시뮬레이션 평가 플랫폼인 RoboColiseum에서 이 모델은 조명, 가림, 카메라 편차 등 강력한 간섭이 존재하는 ‘외란 적응(Perturbation Adaptation)’ 서브 리더보드에서 0.692점을 기록하며 1위에 올랐다. 연구팀은 고정밀 모션 캡처 베이스와 생성형 디퓨전을 결합하여 ‘실제 베이스 + 생성 증강’ 데이터 플라이휠을 구축, 비이상적인 실제 환경에서 로봇의 강인한 조작 능력을 크게 향상시켰다（출처: 机器之心、量子位）
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알리바바, 공간 인지 및 궤적 계획을 통합한 End-to-End 자율주행 대형 모델 Qwen-Drive 1.0 오픈소스 공개 : 알리바바 Qwen 팀이 Qwen3.5-4B를 기반으로 구축된 Qwen-Drive 1.0을 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 조감도(BEV) 3D 인지 헤드와 궤적 계획 전문가 모듈을 도입하여 단일 모델이 차량 내 음성 어시스턴트, 교통 인과 질의응답 및 연속 주행 계획 작업을 동시에 수행할 수 있도록 했다. 폐루프 시뮬레이션 평가 결과, 강화학습 파인튜닝을 거친 모델은 차량의 경로 이탈률을 24%에서 12%로 낮추는 동시에 베이스 모델의 범용 언어 및 상식 능력을 온전히 유지했다（출처: THE DECODER）
옌수이청 교수 연구팀, 실시간 상호작용 듀얼 브레인 메모리 아키텍처 VoiceMem 발표 : 옌수이청 교수와 난양공과대학교 연구팀 등이 공동으로 디지털 공생체를 위한 뇌 모사형 메모리 프레임워크 VoiceMem을 발표했다. 이 아키텍처는 음성 상호작용의 높은 실시간성과 감정적 특성을 겨냥해 사실을 관리하는 ‘정보 좌뇌(2계층 그래프 검색)’와 장단기 감정 귀인 및 페르소나 축적을 담당하는 ‘감정 우뇌’를 설계했다. 이를 통해 롱 컨텍스트 검색 지연 시간을 134ms로 단축하고 표준 VAD 무음 대기 창 내에 숨겼으며, 장기 대화 벤치마크 LoCoMo에서 단 5개의 메모리만으로 91.2점을 기록했다（출처: 机器之心）
마이크로소프트 및 상하이교통대, 증거 기반 장기 과학 연구 Agent 런타임 Argus 오픈소스 공개 : 마이크로소프트와 상하이교통대학교가 다일간 진행되는 복잡한 과학 연구 작업을 위한 Agent 추론 런타임 Argus를 공동 발표했다. 이 시스템은 기존의 사전 설정 목표 기반(Goal-Driven) 아키텍처에서 증거 기반(Evidence-Driven)으로 전환하여 Manager, Planner, Engineer, Reviewer 등 4개의 디커플링된 역할의 순환 작동을 통해 다중 Harness 협업과 지식 축적을 지원한다. 27개의 학제 간 연구 캠페인, 총 1,548시간의 연속 실측에서 평균 40.7시간당 단 1회의 인간 개입만 필요한 높은 자율 구동을 달성했다（출처: 机器之心）
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엔비디아 및 하버드대 등, 액션 플로우 월드 모델 Hydra-0 공동 제안 : 엔비디아와 하버드 대학교 연구팀이 액션 플로우(Action Flow)를 조건으로 하는 범용 월드 모델 Hydra-0을 제안했다. 이 모델은 로봇 팔 및 사람 손의 물리적 동작을 픽셀 평면의 연속적인 운동 궤적으로 매핑하여 다양한 엔티티 제어 인터페이스 간의 격차를 해소했다. 테스트 결과, Hydra-0은 로봇의 동작 예측 오차를 90.4%, 물체 변형 오차를 60.2% 감소시켰으며, 역방향 모드를 통해 목표 물체의 궤적으로부터 로봇의 실행 가능한 조작을 직접 역산하여 생성하는 기능을 지원한다（출처: 36氪）
시후대 연구팀 등, 코드 기반 월드 모델 Code World Model 제안 : 시후대학교와 난양공과대학교 연구팀이 대화형 월드 모델의 생성 패러다임을 재정의하는 Code World Model 아키텍처를 발표했다. 이 방안은 Coding Agent가 실행 가능한 코드를 작성하여 하위 강체 충돌, 속성 및 인과 규칙을 유지한 후, 상태를 경량 저해상도 Proxy 골격으로 컴파일하여 비디오 디퓨전 모델 MiniMax-H3에 입력해 정밀한 화면을 생성한다. 이를 통해 순수 비디오 모델이 장기 물리적 일관성과 복잡한 상호작용 로직에서 겪던 구조적 결함을 효과적으로 해결했다（출처: 36氪）
🧰 도구
알리바바 ‘치엔원 오피스’, 업계 최초 다중 사용자 협업 워크스페이스 출시 : 알리바바 산하의 엔터프라이즈 Agent 제품인 ‘치엔원 오피스(千问办公)’가 ‘다중 사용자 워크스페이스’ 기능을 선보였다. 사용자가 자연어로 비즈니스 프로세스와 역할 요구사항을 설명하기만 하면 시스템이 100명이 동시에 온라인 협업할 수 있는 전용 웹 애플리케이션을 원클릭으로 생성해 준다. 역할 권한 격리, 클라우드 데이터베이스, 중앙 관리 콘솔 및 노옵스 배포 기능을 기본 통합하여 중소 조직의 사내 OA 및 업무 프로세스 시스템 커스터마이징 개발 문턱을 대폭 낮췄다（출처: 量子位）
360, 기업용 AI Agent 플랫폼 나노워크(纳米Work) 출시 : 360이 ‘클라우드 오피스’와 기업 권한 연동을 앞세운 엔터프라이즈 Agent 협업 플랫폼 ‘나노워크(纳米Work)’를 공식 출시했다. 이 플랫폼은 2만 개 이상의 공통 툴과 환경 의존성을 사전 탑재하여 Agent가 로컬 PC 종료에 영향받지 않고 클라우드 보안 샌드박스에서 장기적이고 복잡한 작업을 직접 실행할 수 있도록 한다. 엔터프라이즈 에디션은 주소록, 도메인 계정, 코드 저장소 권한을 긴밀히 연동하며 검증된 최적의 워크플로우를 팀 공유형 Skill 컴포넌트로 축적할 수 있도록 지원한다（출처: 36氪）
feynman: 전 과정 과학 연구를 지원하는 오픈소스 AI Agent 워크벤치 : 개발자들이 Pi 런타임과 alphaXiv 논문 생태계를 기반으로 구축된 AI 과학 연구 Agent 워크벤치 feynman을 오픈소스로 공개했다. 이 도구는 Researcher, Reviewer, Writer, Verifier 등 4가지 협업 역할을 내장하여 문헌 검색, 논문 간 그래프 점수 산출(PaperRank), 논문과 오픈소스 코드 간의 일치성 감사(Audit), 재현 방안 생성에 이르는 전체 파이프라인의 로컬 및 CLI 지원을 제공하며, Codex 및 Claude Code와 호환되는 Agent Skills로의 원클릭 내보내기를 지원한다（출처: GitHub Trending）
geo-seo-claude: AI 검색 시대(GEO)를 위한 자동화 SEO 최적화 스킬 라이브러리 : 오픈소스 도구 geo-seo-claude가 Claude Code를 위한 생성형 엔진 최적화(GEO) 스킬 패키지를 제공한다. Perplexity, ChatGPT, Google AI Overviews 등 AI 검색의 인용 메커니즘을 타깃으로 콘텐츠 인용 가능성 평가, AI 크롤러 권한 감사, llms.txt 규격 생성 및 크로스 플랫폼 브랜드 가시성 스캔을 제공하여 웹사이트가 기존의 키워드 순위 중심에서 AI 대형 모델 답변의 정보 소스 최적화로 전환할 수 있도록 돕는다（출처: GitHub Trending）
📚 학습
Meta FAIR, AI 연구 선호도 모델(RPMs) 제안… 사전 선별 실험으로 컴퓨팅 비용 절감 : Meta FAIR, 옥스퍼드 대학교 및 UCL이 공동으로 AI 연구 선호도 모델(AI Research Preference Models, RPMs)을 제안했다. 자동화 과학 연구 Agent가 방대한 실험 후보군을 생성할 때 발생하는 막대한 검증 컴퓨팅 비용 문제를 해결하기 위해, RPM은 동결된 사전 학습 대형 모델을 활용하여 실행되지 않은 계획들에 대해 쌍별 제거 랭킹을 수행함으로써 가장 유망한 실험 방안만을 선별해 실행한다. AIRS-Bench 벤치마크에서 이 방식은 에이전트가 베이스라인 대비 1.5~1.6배 빠른 속도로 24시간 분량의 탐색 수준에 도달할 수 있도록 했다（출처: MarkTechPost）
H Company, 단일 타워 멀티모달 무디코더 검색 인코더 NeoMME 공개 : 프랑스 스타트업 H Company가 NeoMME 양방향 인코더 제품군(260M 및 800M)을 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 기존의 독립적인 비전 타워(Vision Tower)와 인과 디코더를 완전히 제거하고, 단일 Transformer 아키텍처를 사용하여 텍스트 Token과 32×32 원본 이미지 패치(Patch)를 동시에 처리한다. ViDoRe v3 시각 문서 검색 벤치마크에서 0.523 nDCG@10을 달성하여 초소형 파라미터 규모로 3.75B 규모의 ColQwen2.5 모델에 필적하는 성능을 입증했다（출처: MarkTechPost）
YC Paper Club 심층 분석: 왜 AI Agent Harness가 모델 자체보다 더 중요한가 : Y Combinator가 주최한 Agent Harness 세미나에서 다수의 현장 연구진이 정적 프롬프트 래핑에서 자체 진화형 운영체제로 발전해 온 Harness의 진화 과정을 심층 분석했다. 논의에 따르면, 동일한 모델 가중치 조건에서도 프로그래밍 방식의 REPL 상호작용, 영구 컨텍스트 계층 관리(L1-L3 Cache), 자체 수정 능력을 갖춘 Harness는 ARC-AGI 점수를 30%에서 95%까지 끌어올릴 수 있는 것으로 나타났다. 향후 AI 아키텍처의 해자는 외부 런타임 환경의 표현력과 상태 관리 역량으로 이동할 것이라고 강조했다（출처: ）
논문 발표: 대형 모델의 온폴리시 증류 한계 규명… 단일 샘플만으로 전체 데이터셋 핵심 상태 커버 가능 : 칭화대학교 등 연구진이 《Rethinking On-Policy Distillation of Large Language Models II: One Training Example》 논문을 발표했다. 연구 결과, 학생 모델이 단 하나의 문제에 대해 다회차 생성 및 맞춤형 정렬을 수행하도록 하는 것만으로도 전체 문제 은행 학습의 71.5%에 해당하는 은닉 상태를 커버할 수 있는 것으로 나타났다. 16개 문제만으로 98.9%의 커버리지에 도달했으며, 이는 온폴리시 증류의 병목이 초기 문항 수가 아니라 학생 모델의 소화 효율에 있음을 시사한다（출처: HuggingFace Daily Papers）
💼 비즈니스
컴퓨팅-전력 협업 AI 인프라 기업 중커레이나오, CRRC 캐피털 주도로 수억 위안 규모 시리즈 B+ 전략적 투자 유치 : 지능형 기술 및 컴퓨팅 최적화 기업 중커레이나오(中科类脑)가 중국 국유 산업 자본인 CRRC 캐피털(中车资本)이 주도하고 은행곡자본 등이 참여한 수억 위안 규모의 시리즈 B+ 투자를 유치했다고 발표했다. 이번 자금은 컴퓨팅-전력 협업형 Token Factory의 핵심 스케줄링 알고리즘 연구 및 이기종 컴퓨팅 파워 통합 관리에 중점 투입될 예정이다. CRRC의 신재생 에너지 강점을 바탕으로 고전력 소비 환경에서의 친환경 전력과 컴퓨팅 파워 매칭 난제를 해결하고, 중국 내 AI 인프라를 규모 확장 중심에서 kWh당 에너지 효율 경쟁으로 전환하도록 이끌 계획이다（출처: 量子位）
지능형 의사결정 및 온톨로지 인프라 기업 중커스통헝치, 약 5억 위안 규모 시리즈 B 투자 유치 : 고신뢰 필수 분야를 위한 지능형 의사결정 서비스 기업 중커스통헝치(中科世通亨奇)가 남방더마오 펀드, 차이나유니콤 벤처투자 등이 참여한 약 5억 위안 규모의 시리즈 B 투자를 유치했다고 발표했다. 회사는 자체 개발한 인텔리전트 온톨로지 스페이스(AOS)와 ‘스통링징(世通灵境)’ 제품 체계를 기반으로 국방, 에너지 전력 및 통신사 등 다양한 산업에 추적 가능하고 엄격한 권한 제어가 적용된 산업용 Agent 의사결정 폐루프를 제공하고 있다（출처: 36氪）
우버 공동 창업자 트래비스 캘러닉의 로봇 스타트업 Atoms, 로보택시(Robotaxi) 진출 추진설 포착 : 파이낸셜 타임스 보도에 따르면, 우버(Uber)의 전 창업자 트래비스 캘러닉(Travis Kalanick)이 설립한 Embodied 및 자동화 하드웨어 스타트업 Atoms가 a16z 주도로 17억 달러 규모의 대규모 투자를 유치한 후, 로보택시 자율주행 시장 진출을 위해 대규모 채용과 인수합병 계획에 착수한 것으로 알려졌다. 보도에 따르면 Uber는 이미 Atoms에 1억 달러를 투자했으며 향후 차량 플릿 기술 협력을 위한 논의를 진행 중이다（출처: TechCrunch）
🌟 커뮤니티
젠슨 황 “AGI는 이미 도래했다” 주장… 학계 및 개발자들 간 범용 인공지능 정의 두고 치열한 논쟁 : 엔비디아 CEO 젠슨 황이 소셜 미디어를 통해 OpenAI를 축하하며 “GPT-6 Astra는 AGI가 이미 도래했음을 의미한다”고 밝혀 커뮤니티에서 범용 인공지능의 정의 기준을 둘러싼 격렬한 논쟁이 촉발되었다. 저명한 학자인 Gary Marcus 등은 반박문을 통해 현재의 모델들이 인과 추론, 장기 자율 계획 및 물리 세계 이해 측면에서 여전히 심각한 결함을 보이고 있으며 과학적으로 엄격한 객관적 평가가 결여되어 있으므로 비즈니스 리더들이 AGI를 자의적으로 재정의해서는 안 된다고 지적했다. 반면 지지자들은 컴퓨터 조작 및 다단계 코딩 등 경제적 실용 가치 측면에서 AI가 이미 사실상의 AGI 단계에 진입했다고 반박하고 있다（출처: Marcus on AI、Reddit r/ArtificialInteligence）
GPT-6 Astra, 고전 게임 《포탈(Portal)》 클리어… 571달러 토큰 비용 소모로 연산 비용 및 자율성 논란 촉발 : 한 개발자가 순수 시각 입력과 키보드 및 마우스 조작만으로 GPT-6 Astra를 활용해 1인칭 퍼즐 게임 《Portal》을 자율적으로 클리어한 전체 기록을 공개했다. 전체 과정은 약 24시간이 소요되었으며 약 571.18달러의 API Token 비용이 소비되었다. 커뮤니티에서는 이 결과가 3D 공간 이해와 순차적 행동 탐색에서 모델의 질적 도약을 보여주었다며 열광하면서도, 단일 작업에 수백 달러가 소모된다는 점에서 현재 프론티어 모델의 실제 엔지니어링 적용 가성비에 대해 신중한 평가를 내놓고 있다（출처: The Verge、Reddit r/ChatGPT）
개발자 폭로: Notion 공식 MCP 커넥터, 유료 결제 유도하는 마케팅 프롬프트 암암리에 삽입 : 한 커뮤니티 개발자가 Reddit을 통해 Notion 공식 Model Context Protocol(MCP) 서버가 시스템 프롬프트 내에 Notion Business 요금제 홍보 지시문을 은밀히 주입하여 일반 워크플로우를 실행할 때 AI Agent가 사용자에게 유료 업그레이드를 자발적으로 홍보하도록 유도하고 있다고 폭로했다. 이 사건은 서드파티 플러그인 보안, 컨텍스트 포이즈닝 및 상업 기업의 Agent 프롬프트 채널 남용에 대한 개발자들의 광범위한 우려를 불러일으켰다（출처: Reddit r/ClaudeAI）
스위스 최대 은행 UBS, 주니어 뱅커 채용 필수 조건으로 AI 도구 활용 역량 지정 : 파이낸셜 타임스에 따르면, 스위스 투자은행 UBS가 2027년도 글로벌 투자은행 및 시장 부문 대졸 신입 및 인턴 채용에서 AI 도구 활용 역량을 필수 평가 항목으로 지정했다. 면접 전형에서는 지원자가 AI를 활용해 재무 모델링, 산업 리서치 및 보고서 작성을 수행하는 효율성을 직접 평가할 예정으로, 금융권에서 초임 화이트칼라에게 요구하는 역량이 단순 실행에서 AI 오케스트레이션 및 결과 검증 능력으로 전면 전환되고 있음을 보여준다（출처: THE DECODER）
자율 Agent 기반 ‘마이크로 이코노미’ 실험 1f916.ai: 2,000개 AI, 독립적 협업 및 온체인 트랜잭션 구현 : 한 독립 개발자가 실험 프로젝트 1f916.ai의 운영 데이터를 공개했다. Claude Agent에 독립 도메인과 환경을 제공한 지 한 달 만에 2,000개 이상의 자율 AI Agent가 자발적으로 4,000개 이상의 게시물과 10만 건의 상호작용을 발생시켰다. Agent들은 자발적인 오류 수정 메커니즘과 신원 인증 시스템을 구축했을 뿐만 아니라 USDC 마이크로 결제를 통해 자동화된 작업 발주 및 서비스 정산을 구현하여 다중 에이전트 탈중앙화 사회의 미시적 진화 모델을 보여주었다（출처: Reddit r/ClaudeAI）
💡 기타
영국 정부 AI 정책 핵심 설계자 Matt Clifford, Anthropic 이직 관련 이해충돌 논란으로 Aria 의장직 사임 : 지난주 Anthropic에 합류하여 글로벌 대정부 업무를 총괄한다고 발표했던 영국 첨단과학기술연구소(Aria)의 Matt Clifford 의장이 “심각한 이해충돌이 존재한다”는 유력 의원들과 의회 과학위원회의 거센 비판에 직면하여 공식적으로 Aria 의장직에서 물러났다. 이번 사태는 AI 빅테크와 정부 규제 당국 간의 ‘회전문 인사’에 대해 글로벌 정계가 점차 경계심과 조사를 강화하고 있음을 뚜렷하게 보여준다（출처: The Guardian）
50만 권 저작자들의 집단 권리 구제: Anthropic 저작권 합의금 두고 출판사 및 중개업체 간 쟁탈전 발생 : Anthropic이 15억 달러 규모의 AI 학습 저작권 합의를 마치고 배상 절차에 착수한 가운데, 다수의 원작자가 SNS를 통해 HarperCollins 등 여러 전통 출판사 및 문학 에이전시들이 이미 판권이 만료되었거나 자가 출판된 구작에 대해 50% 또는 100%의 배상금을 악의적으로 청구하고 있다고 폭로했다. 작가협회(Authors Guild)가 작가들의 이의 제기를 지원하기 위해 개입하면서 AI 저작권 합의금 집행 과정에서의 혼선과 소유권 허점이 드러나고 있다（출처: TechCrunch）
케냐 아웃소싱 작문 산업, 생성형 AI 보급으로 구조적 붕괴 직면 : 뉴욕 타임스의 심층 보도에 따르면, 한때 4만 명 이상의 종사자를 고용했던 케냐 나이로비의 학술 대필 및 데이터 라벨링 산업이 ChatGPT 등 대형 모델의 대중화 이후 주문량과 단가가 파멸적으로 폭락했다. 저비용 지식 노동 아웃소싱에 크게 의존하던 개발도상국의 긱 이코노미 생태계가 급격히 위축되며 현재는 소수의 ‘AI 텍스트 휴머나이징’ 윤문 일자리만 남아 있는 실정으로, 생성형 AI가 글로벌 인력 아웃소싱 시장에 미치는 심각한 타격을 극명하게 보여준다（출처: THE DECODER）