브루킹스연구소는 2023년 1월부터 2025년 10월까지 미국 50개 주에서 발의된 AI 관련 법안 385건을 개인 보호, 정보 생태계의 투명성과 신뢰, 책임 있는 시스템 거버넌스의 세 유형으로 분류하고, 주별 입법 활동을 좌우하는 조건을 분석했다. AI 법안 발의가 활발한 주는 대체로 젊은 인구, 높은 소득, 민주당 성향 유권자 또는 민주당 주지사라는 특성을 보였으며, 뉴욕·캘리포니아·일리노이 등이 대표 사례로 제시됐다. 반대로 공화당 성향 유권자, 고령 인구, 낮은 소득, 공화당 주지사가 결합된 주에서는 AI 입법 활동과 개인 보호·정보 투명성 관련 법안이 적었고, 정치적 의지와 재정 역량이 책임 있는 AI 거버넌스의 주요 제약으로 분석됐다.
이 보고서는 증권시장의 AI 도입 현황과 관련 규제·감독 접근법을 검토하고, 금융서비스 전반의 AI 및 생성형 AI 활용 확대를 다룬다. 데이터·성능·사이버보안 위협과 금융 안정성 저해 가능성 등 주요 위험을 분석하며, AI 도입에 신중한 접근이 필요하다고 강조한다. 선진국과 신흥시장·개도국의 규제·감독 동향을 비교하고, 당국이 감독체계에 적용할 수 있는 실무 관행을 제시한다.
Anthropic 연구팀은 AI 에이전트를 개발하여 대규모 소프트웨어 프로젝트 내의 버그를 효율적으로 식별하도록 했습니다. 이 에이전트는 코드의 일반적인 속성을 추론하고, 이를 기반으로 한 속성 기반 테스트를 적용하여 NumPy, SciPy, Pandas 등 인기 있는 Python 패키지에서 버그를 발견합니다. 발견된 버그들은 철저한 수동 검증을 거쳤으며, 그 중 일부는 이미 수정되었습니다. 연구팀은 에이전트를 통해 수백 개의 잠재적 버그를 찾아냈으며, 이를 개발자들에게 책임감 있게 공개하기 위해 엄격한 검증 프로세스를 진행 중입니다. 특히, 에이전트는 코드 분석, 속성 제안, 속성 기반 테스트 작성, 테스트 실행 및 분석을 통해 버그를 식별합니다. 이미 NumPy, aws-lambda-powertools, cloudformation-cli-java-plugin, tokenizers, python-dateutil 등의 패키지에서 몇 가지 버그가 수정되었습니다. 연구 결과와 발견된 버그들은 공개 웹사이트에서 확인 가능합니다.