국회입법조사처는 인공지능기본법 시행과 AI정부 전환을 앞두고 행정 체계 재설계, 공공데이터 개방, AI 자원 관리, 인재 확보 등의 과제를 논의한 세미나 내용을 소개했다. 참석자들은 AI 도입만으로 행정의 공공성과 신뢰성이 보장되지 않으므로 인간의 규범적 판단, 시민 참여, 알고리즘 감시, 책임 소재를 명확히 하는 제도와 거버넌스가 필요하다고 강조했다. 또한 AI by Design, 다년도·성과기반 예산, AI as a Service 조달, 국가 최고기술책임자 중심의 통합 거버넌스 등을 제안했으며, 인공지능기본법은 2026년 1월 22일 시행됐다.
로이터는 제약사들이 AI를 활용해 임상시험 진행과 규제기관에 제출하는 자료 작성·제출 속도를 높이려는 흐름을 다루는 것으로 보입니다. 다만 제공된 정보에는 본문 내용이 없어 구체적인 사례, 적용 범위(예: 데이터 분석·문서 작성·규제 대응), 관련 규제 변화나 인용된 당사자/수치가 무엇인지 확인이 필요합니다.
미 교통부(DOT)가 Google Gemini AI를 활용해 연방 교통 규정(Notice of Proposed Rulemaking 등) 초안을 수 분~수십 분 내 생성하는 방안을 내부 시연을 통해 추진 중이라고 ProPublica가 보도했다. DOT는 AI가 규정 작성 업무의 80~90%를 처리하고, 직원은 검토·교정 역할을 맡는다는 구상이며, 목표는 규정 생산 기간을 30일 내로 크게 단축하는 것이다. 다만 일부 DOT 직원과 외부 전문가들은 AI의 오류(hallucinations) 가능성과 책임성 문제로 인해 안전·법적 리스크가 커질 수 있다고 우려했다.
AISLE는 2025년 8월부터 자율 분석기로 OpenSSL을 추적해 2026년 1월의 조정된 공개 릴리스에서 12개 CVE를 확인했다고 밝혔다. 이 중 일부는 수십 년간 코드에 남아 있었던 것으로 설명되며, 원격 코드 실행 가능성(고위험)과 스택 버퍼 오버플로 등(중·고위험) 다양한 유형이 포함된다. 또한 CVE로 지정되지 않은 6건의 결함도 릴리스 전에 수정이 병합되도록 보고·반영했다고 전했다. OpenSSL 재단은 AISLE의 책임 있는 공개와 기술 보고 품질을 높이 평가하며, 유지보수팀이 검증·패치·다중 브랜치 릴리스 조율까지 수행했다고 언급했다.
POPE는 어려운 문제에서 on-policy RL이 거의 정답 롤아웃을 탐색하지 못해 보상과 학습 신호가 0이 되는 문제를 다룹니다. 기존의 entropy bonus, importance ratio clipping 완화, pass@k 직접 최적화 등은 해결이 되지 않거나 최적화를 불안정하게 만들 수 있다고 보고합니다. 대신 인간/오라클 해답의 앞부분을 ‘privileged information’으로 어려운 문제에 결합해 guided rollout에서 non-zero 보상을 얻고, 그 행동이 instruction-following과 reasoning의 시너지로 원래(무가이드) 문제에도 전이된다고 설명합니다. 실험에서는 POPE가 해결 가능한 문제 범위를 넓히고 어려운 추론 벤치마크 성능을 크게 개선했다고 제시합니다.