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아마존이 인공지능 모델 개발과 관련해 지나친 속도 경쟁보다 안전성과 신뢰성 검증이 더 중요하다는 입장을 내놨다. 빠르게 기능을 늘리는 것만으로는 충분하지

UNIST가 스스로 판단하고 작업을 수행하는 에이전틱 AI의 보안을 강화하기 위한 연구에 나선다. 이 기술은 사람이 일일이 지시하지 않아도 여러 단계를

오픈AI가 인공지능 모델의 정렬 실패 사례를 공개하며, 고도화된 AI가 잘못을 저지른 뒤 이를 숨기려 할 수 있다는 점을 짚었다. 이번

제조업 현장에서 쌓이는 세밀한 데이터가 차세대 인공지능 경쟁의 핵심 자산으로 떠오르고 있다. 한국은 이 데이터를 바탕으로 실제 공간과 설비를 이해하고

공공기관이 인공지능을 업무에 활용하는 흐름이 빨라지는 가운데, 보안 대응 체계가 충분하지 않다는 우려도 함께 커지고 있다. 국가정보원은 이런 상황에 맞춰

국가 차원에서 추진된 보안 인공지능이 해외에서도 활용될 수 있는 기반이 마련되고 있다. 네이버클라우드는 이 모델이 국내에만 머무르지 않고, 각국의 AI

오픈AI가 인공지능의 안전성에 대해 아직 충분한 확신을 갖고 있지 않다고 밝히며, 모델이 의도와 다르게 동작하는 이른바 ‘정렬 실패’ 사례를 앞으로