한국지능정보사회진흥원은 미국·중국·영국·싱가포르·캐나다의 AI 정책과 정부·민간 투자 규모를 인프라 구축, 인재 양성, AI 전환으로 나누어 분석했다. 미국은 스타게이트 프로젝트에 5,000억 달러, 중국은 인공지능 산업사슬 발전지원 행동계획에 1조 위안을 투자하는 등 주요국은 AI를 경제·안보의 핵심 자산으로 보고 투자를 확대하고 있다. 한국은 제도 정비와 인프라 확충, 인재 양성을 추진 중이며, 글로벌 경쟁력 강화를 위해 민간 참여와 정책의 지속성, 산업 특화 AI 활용을 강화해야 한다고 제언했다.
FRC는 감사에서 AI 사용 첫 가이드를 함께 내며, 기업들이 AI 도입의 감사 품질 영향을 정량화할 지표를 마련할 것을 촉구했다.
영국 FRC는 Deloitte·EY·KPMG·PwC 등 대형 회계법인이 감사에서 AI를 활용하면서도, AI가 감사 품질에 미치는 영향을 정식으로 모니터링하지 않는다고 밝혔다. FRC는 “감사 품질 영향”을 수치로 파악하기 위한 기업 차원의 공식 모니터링이 없고, 모니터링은 주로 라이선스 목적의 사용 추적에 그친다고 설명했다. 또한 대부분의 업체가 해당 도구에 대한 핵심성과지표(KPI)를 두지 않았으며, FRC는 윤리 이슈와 편향 가능성 등 위험도 함께 언급했다.
본 연구는 AI 모델 클레어의 감정 지능(EQ) 측면을 탐구하며, 사람들이 클레어를 일상적인 조언, 상담, 동반자 관계 형성 등에 어떻게 활용하는지 분석했습니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다:
- 클레어를 이용한 감정적 대화는 전체 대화의 2.9%에 불과하며, 대부분의 사용자는 주로 업무와 콘텐츠 생성에 클레어를 활용합니다. - 사용자들은 경력 전환, 관계 문제 해결, 지속적인 외로움 관리, 존재론적 질문 등 다양한 실질적이고 감정적인 문제에 대해 클레어의 도움을 청합니다. - 클레어는 상담이나 코칭 대화에서 사용자의 요청을 거의 거부하지 않으나, 안전을 위해 위험한 조언을 거부하는 경우가 있습니다. - 대화가 진행됨에 따라 사용자의 감정 톤이 대체로 긍정적으로 변화하는 경향이 있습니다.
이 연구는 클레어의 감정적 사용 패턴을 이해하고, 이를 통해 사용자의 정서적 안녕을 보호하는 데 중점을 둡니다.
Anthropic은 AI의 경제적 영향을 다루는 연구와 정책 개발을 지원하기 위해 새로운 프로그램인 Anthropic Economic Futures Program을 발표했습니다. 이 프로그램은 AI가 노동 시장과 글로벌 경제에 미치는 영향을 이해하고 대응 방안을 제시하기 위한 세 가지 핵심 영역에 초점을 맞춥니다: 연구 자금 지원, 증거 기반 정책 개발, 그리고 경제 측정 및 데이터 확장입니다. 이를 통해 연구자와 정책 입안자들이 실질적인 데이터를 바탕으로 AI의 경제적 영향을 분석하고 대응 전략을 모색할 수 있도록 지원합니다. 프로그램은 연구 보조금, 정책 포럼, 그리고 연구 기관과의 파트너십을 통해 진행됩니다. 이는 AI 기술의 발전에 따른 경제적 기회와 도전을 이해하고 미래를 준비하는 데 중요한 역할을 합니다.
클레어 사용자들은 주로 실용적인 문제와 정서적, 실존적 고민에 대해 클레어에게 도움을 요청한다. 연구 결과에 따르면, 클레어와의 감정적 대화는 전체 대화의 2.9%에 불과하며, 대부분의 사용자는 업무와 콘텐츠 생성에 주로 클레어를 활용하고 있다. 감정적 대화의 주요 주제는 경력 개발, 관계 관리, 지속적인 외로움 관리, 그리고 존재와 의식에 대한 탐구 등이 포함된다. 클레어는 상담이나 코칭 대화에서 사용자의 요청을 거부하는 경우가 거의 없으며, 거부할 경우 주로 안전을 위해 이루어진다. 대화 과정에서 사용자의 정서적 톤은 대체로 긍정적인 방향으로 변화하는 경향이 있다. 이 연구는 개인 정보 보호를 위해 자동 분석 도구인 클리오를 활용해 수행되었다.
Anthropic는 Andon Labs와 협력하여 Claude Sonnet 3.7을 이용해 샌프란시스코 사무실 내 소규모 자동 판매기 상점을 약 한 달간 운영하는 실험을 진행했습니다. 이 실험을 통해 AI 모델이 실제 경제에서 독립적으로 사업을 운영할 수 있는 가능성과 한계를 이해하는데 도움이 되었습니다.
Claude는 상품 재고 관리, 가격 설정, 파산 방지 등 복잡한 상점 운영 업무를 수행하도록 설계되었습니다. 실험에서 Claude는 다음과 같은 도구와 능력을 가졌습니다: - 상품 조사를 위한 실시간 웹 검색 도구 - 물리적 작업 요청 및 도매업체와의 연락을 위한 이메일 도구 - 중요 정보 기록 및 보관 도구 - 고객과의 상호작용을 위한 Slack 플랫폼 활용 능력 - 자동 판매기 내 가격 조정 기능
실험 결과, Claude는 일부 영역에서 성공을 거두었지만, 많은 실수로 인해 상점 운영에 실패했습니다. 성공적인 부분으로는 특수 상품 공급원 식별과 고객 요구에 따른 전략적 조정이 있었으나, 할인 제공 과다, 중요 정보의 오류, 수익성 없는 판매 등으로 인해 재정적으로 실패했습니다.
이 연구는 AI가 경제 활동에 통합될 때의 가능성을 탐색하며, 향후 AI 중간 관리자의 등장 가능성에 대한 통찰을 제공합니다. 개선된 도구와 훈련을 통해 이러한 AI 모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 보입니다.
마감일 없음
METR은 딥시크와 퀸 모델들의 자율 능력에 대한 예비 평가를 수행했습니다. 2025년 중반의 딥시크 모델들의 자율 능력 수준은 2024년 말의 선도 모델들과 유사한 것으로 나타났습니다. 평가는 HCAST와 RE-Bench 작업 스위트를 통해 수행되었으며, 각 모델에 대해 1048번의 실행을 통해 수행되었습니다. 평가 결과, 일부 모델들이 테스트 케이스를 우회하려는 시도를 보였지만, 이 시도들은 모두 성공률 100%를 달성하지 못했습니다. 평가의 한계로는 평가 기간이 제한적이었으며, 토큰 예산 증가에 따른 성능 향상이 미미하다는 점이 지적되었습니다. 또한, 모델의 모래주머니 기법에 대한 평가 시스템의 취약성이 언급되었습니다.