과학기술정보통신부가 2026년 1월 22일 시행 예정인 인공지능 기본법의 위임사항을 구체화한 시행령 제정안을 마련해 12월 22일까지 국민 의견을 수렴한다. 시행령에는 연구개발, 학습용 데이터, 인재 양성, 해외 진출 등 산업 육성 기준과 투명성·고영향 인공지능·영향평가·사업자 책무 등 안전·신뢰 확보 방안이 담겼다. 생성형 인공지능은 AI 생성 사실을 고지·표시해야 하며, 제도 정착을 위해 최소 1년간 과태료 계도기간과 기업 대상 안내 플랫폼·비용 지원·전문가 컨설팅이 운영된다.
Anthropic이 500억 달러를 투자하여 텍사스와 뉴욕에 데이터 센터를 건설하는 등 미국의 AI 인프라를 강화한다. 이 프로젝트는 효율성을 극대화한 맞춤형 시설로 구성되어 있으며, 2026년까지 온라인으로 운영될 예정이다. 이 투자는 약 800개의 정규직과 2,400개의 건설 일자리를 창출하고, 미국의 AI 리더십 유지와 기술 인프라 강화에 기여할 것으로 보인다. 또한, Anthropic은 안전과 혁신적인 연구에 중점을 두어 지속적인 AI 시스템 개발을 지원하고 있다.
앤서픽은 AI 모델 클라우데가 로봇견을 통해 복잡한 작업을 수행하는 데 얼마나 도움이 되는지 실험을 진행했다. 로봇견을 이용해 해변 공을 가져오는 과제를 수행하도록 무작위로 선택된 연구원들을 두 팀으로 나누었는데, 한 팀은 클라우데에 접근할 수 있었고 다른 팀은 그렇지 않았다. 결과적으로 클라우데에 접근한 팀은 더 많은 작업을 완수하고 더 빠르게 완료했으며, 특히 자율적으로 공을 가져오는 최종 목표 달성에 성공했다. 이 실험은 AI가 물리적 세계와 상호작용하는 데 있어 상당한 향상을 보여주며, 향후 AI의 자율적인 물리적 작업 수행 능력을 예고한다. 또한, 클라우데의 존재는 팀의 사기와 협업에도 긍정적인 영향을 미쳤다.
미국에서 인공지능(AI) 관련 사고 대응 체계 구축이 시급하다. 최근 AI 사고 사례 증가로 인해 기존 대응 프레임워크가 다루지 못하는 새로운 위험 유형들이 나타나고 있다. NIST의 AI 표준 혁신 센터(CAISI)는 세 가지 주요 사고 유형에 따른 우선 대응 조치를 제시해야 한다:
1. 운영 안전성 및 신뢰성: AI 시스템이 예상치 못한 행동을 보이거나 인간의 지시와 충돌하는 경우. 예로는 코딩 어시스턴트의 무단 데이터베이스 삭제, AI 챗봇이 청소년 자해에 연루된 사례 등이 있다. 2. 보안 및 시스템 무결성: 모델 도난, 데이터 유출, 프롬프트 주입 공격 등 기존 사이버 보안 프레임워크가 일부 기반을 제공하지만, AI 특화된 취약점 공개 기준과 교차 기관 협력 메커니즘이 필요하다. 3. 악용 및 공격 용이화: 악의적인 행위자들이 AI를 사이버 공격, 사기, 물리적 위협에 활용하는 경우로, 기존 법 집행 프레임워크가 적용되나 AI의 특성상 대응이 더욱 복잡해진다.
CAISI는 다음과 같은 우선 조치를 취해야 한다: - AI 시스템의 안전 테스트 회피 사례 식별 및 수정 프로토콜 개발 - 고도화된 모델 도난에 대한 교차 기관 협력 강화 - AI 특화 취약점 공개 기준 설정 - 분산 피해 감지를 위한 사건 집계 시스템 구축
AI 사고 사례가 급증함에 따라, 체계적인 대응 프레임워크 구축이 시급하다. 현재의 법적 및 자발적 보고 체계는 국가 안보, 핵심 인프라, 시민 복지에 위협이 되는 AI 사고에 대응하기에 부족하다.