미국에서 AI 관련 입법이 주(州) 단위로 빠르게 확산되고 있으며, 2025년에는 47개 주가 AI 관련 법안을 발의하고 22개가 통과된 것으로 분석됐다. 법안은 시민 보호를 목표로 ‘prohibit’와 ‘disclosure’ 같은 표현이 자주 등장하며, 딥페이크·비동의 성적 이미지(NCII)·선거 관련 조항·생성형 AI 투명성·자동화 의사결정(고위험 AI)·정부의 AI 사용 등이 주요 테마로 나타났다. 민주당 주도 법안은 규제 강도가 높은 포괄형 접근을 더 많이 내는 경향이 있고, 공화당 주도는 상대적으로 가벼운 규제 또는 혁신 촉진에 무게를 두는 사례가 제시됐다. 또한 콜로라도의 ‘AI Act’처럼 고위험 AI에 대한 의무와 설명권을 강조하는 모델을 따르려는 시도도 있으나, 일부 주 법안은 위원회에서 폐기되는 등 성과가 엇갈렸다.
Mila는 AI 연구와 다른 학문 분야의 연구를 연결해 실질적인 AI 정책 인사이트를 만들기 위한 ‘AI Policy Fellowship’ 첫 코호트를 발표했다. 6개월 동안 각 펠로우는 AI 안전·거버넌스, AI 도입과 생산성, 미디어·민주주의, 실질적 평등, 기후, 원주민 권리, 공공부문 혁신 등 7개 주제 중 하나에서 AI 정책 과제를 수행한다. 펠로우들은 Mila 연구자 및 AI Policy Secretariat과 함께 프로젝트를 진행하며, 코호트 소개와 관련 성과는 향후 소셜미디어 채널을 통해 공유될 예정이다.
AI 연구개발의 자동화가 가속화된 AI 진전을 가져올 가능성과 그로 인한 사회적 영향에 대한 초기 조사 결과를 발표했습니다. 전문가와 초예측가들은 AI 시스템이 인간 연구자와 경쟁할 수 있는 능력을 갖추는 것이 진전 가속화의 주요 지표임을 확인했습니다. 그러나 이 진전이 극단적인 사회적 변화를 초래할 확률에 대해서는 전문가들 사이에 큰 의견 차이가 있었습니다. 연구 결과에 따르면, 효과적인 컴퓨팅 능력의 세 배 증가 가능성은 전문가들에게는 20%, 초예측가들에게는 8%로 평가되었으며, 극단적인 사회적 사건의 발생 가능성에 대해서는 의견이 극명하게 갈렸습니다. 이 연구는 향후 더 포괄적인 조사의 필요성을 강조하며, 특히 AI 연구개발 평가의 장기적 지표 개발과 사회적 영향 모델링의 중요성을 제시합니다.
저스틴 브루어는 오터닷에이아이의 Otter Notetaker가 Zoom·Google Meet·Microsoft Teams 회의 참가자 전원의 동의 없이 대화를 녹음·전사하고, 이를 음성인식 및 머신러닝 모델 훈련에 사용했다며 연방 및 캘리포니아 개인정보보호법 위반을 주장하는 집단소송을 제기했다. 소장은 기본 설정에서 사전 녹음 알림이 꺼져 있고, 녹음 데이터의 비식별화와 보관 방식도 불투명하다고 주장한다. 원고 측은 500만 달러 초과 손해배상, 향후 무단 녹음 금지, 관련 정보 파기와 AI 훈련으로 얻은 이익의 반환 등을 요구했다.