호주 정부는 2025년 12월 국가 AI 전략을 발표하고, AI 산업 발전 기회 포착·AI 혜택 확산·국민 안전 보장의 3대 목표와 9개 실행 과제를 제시했다. 전략은 핵심 인프라 확충과 주권적 AI 역량 강화를 중시하며, 전략적 재정 투자·전담 기구 설립·AI 직업 교육을 주요 추진 축으로 삼는다. 보고서는 한국과 호주가 산학연 교류, AI 안전 규범 공동연구, 전문인력 양성 및 국가 AI 기관 간 공식 파트너십을 통해 협력을 구체화해야 한다고 제안한다.
마크 워너 등 미 상원의원 초당적 연합은 노동부 및 인구조사국에 AI가 고용 및 노동 시장에 미치는 영향을 파악할 수 있도록 데이터 수집과 분석을 공식 요청. 기술 발전이 고용에 미치는 파급력을 명확히 파악하기 위해, 현재 진행 중인 인구조사(CPS) 및 구인·이직 설문조사(JOLTS)에 AI 관련 질문항목을 신속히 추가할 것을 제안.
보스턴 컨설팅 그룹(BCG)과 UC 리버사이드 연구진은 과도한 AI 도구 사용 및 감독이 직장인, 특히 고성과자의 인지적 한계를 초과해 'AI 뇌 피로(Brain Fry)'를 유발한다는 연구 발표. 이 같은 정보 과부하와 멘탈 피로는 직원의 이직 의도를 높일 뿐만 아니라 의사결정 능력을 저하시켜 기업에 상당한 재정적 손실을 야기할 수 있다고 지적.
본 연구에서는 클로데어 모델이 모질바 브라우저 내의 취약점을 탐지하고 악용하는 능력을 보여줍니다. 특히 CVE-2026-2796 취약점에 대한 악용 사례를 분석하여, 클로데어가 웹 브라우저의 보안 경계를 우회하는 방법을 역공학적으로 탐구했습니다. 이 취약점은 JavaScript WebAssembly 컴파일러의 오류로 인해 발생하며, 클로데어는 이를 통해 제한된 환경 내에서 특정 조건을 만족하는 코드를 생성할 수 있었습니다. 연구는 LLM의 사이버 능력 향상 추세를 보여주는 초기 사례로 해석되며, 향후 LLM이 복잡한 취약점 연쇄 악용에 가까워질 것으로 예상됩니다. 그러나 현재로서는 클로데어가 브라우저 샌드박스를 완전히 우회하는 '전체 체인' 악용은 아직 이루어지지 않았습니다.
Anthropic과 Mozilla의 협력으로 Claude Opus 4.6 모델이 Firefox에서 22개의 중대한 보안 취약점을 발견했습니다. 이 중 Mozilla는 14개를 중대한 취약점으로 분류했으며, 이는 2025년에 수정된 Firefox의 중대한 취약점 수의 약 20%에 해당합니다. 이 협업을 통해 발견된 취약점들은 Firefox 148.0 버전에 대부분 수정되었습니다.
AI 모델이 복잡한 소프트웨어 내의 심각한 취약점을 독립적으로 식별할 수 있음을 보여주며, 특히 Claude는 Firefox의 자바스크립트 엔진에서 사용 후 자유(Use After Free) 취약점을 발견하는 등 빠르고 효과적인 보안 취약점 탐지가 가능함을 입증했습니다. 그러나 취약점을 악용하는 데는 제한이 있어, 취약점 탐지 비용이 악용 비용보다 훨씬 저렴한 것으로 나타났습니다.
향후 방향으로는 AI 기반 보안 연구 도구의 사용 시 검증 및 재현 가능성 증거를 포함하는 것이 중요하며, 모델의 취약점 탐지와 수정 능력이 악용 능력과의 격차가 줄어들 것으로 예상됨에 따라 추가적인 안전 조치의 필요성을 강조하고 있습니다. 이를 통해 소프트웨어 개발자들이 보안을 강화하는 데 더욱 집중할 것을 권장하고 있습니다.
본문은 AI 소프트웨어 발전을 더 나은 알고리즘·데이터로 “같은 능력(capability)에 도달하는 데 필요한 학습 compute를 줄이는 과정”으로 설명한다. 다만 연도별로 학습 compute가 몇 배씩 줄어든다는 관측이 있을 수 있으나, 추정치들은 관측 데이터 부족과 통계 가정 문제로 오차 범위가 매우 크며(최소 수십 배~수백 배 수준까지) 신뢰하기 어렵다고 지적한다. 또한 사전학습(pre-training) 효율 개선이 과대평가될 수 있고, post-training(추론/추가학습) 개선과 벤치마크 과적합(bench maxxed) 같은 요인이 측정에 충분히 반영되지 않는다고 말한다.
콩코디아 AI는 중국의 인공지능 안전 표준과 정책 지침 개발에 참여하고, 톈진대학교와 함께 AI와 생명과학 융합의 이점·위험·거버넌스 권고를 다룬 중국어 보고서를 발간했다. 중국 내 AI 안전·거버넌스 동향을 알리기 위해 위챗 공식 계정에 80건 이상의 게시물을 올렸으며, 구독자는 4,900명 이상이다. 2025년 싱가포르 사무소를 설립하고 팀을 8명에서 12명으로 확대했으며, Partnership on AI와 International Association of Safe and Ethical AI의 회원·제휴 프로그램에도 참여했다.
프로젝트 블루버드는 디지털 트윈과 AI 에이전트를 활용해 안전하고 신뢰할 수 있는 자율 항공교통관제를 연구하고 있다. 연구진은 영국 공역의 확률적 디지털 트윈을 구축하고, 규칙·최적화 기반 및 Reinforcement Learning 방식의 AI 에이전트를 개발했으며, 이를 AIAA SciTech Forum에서 8편의 논문으로 발표했다. 또한 NATS 관제 교육을 본뜬 Machine Basic 평가 체계를 마련해 AI 에이전트의 관제 성능을 공식적으로 평가하고 있으며, 향후 디지털 트윈의 오픈소스 공개와 추가 시험을 진행할 예정이다.
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케냐의 디지털 권익 단체인 Oversight Labs가 메타의 스마트 안경(Ray-Ban Meta Smart Glasses)으로 수집된 데이터가 불법적으로 인공지능 훈련에 사용되고 있는지 조사해달라고 케냐 데이터 보호 감독관청인 ODPC에 요청했다. 이 요청은 메타의 AI 훈련 과정에서 케냐의 데이터 공급망에 대한 규제 압력을 추가하며, 계약 노동자들이 스마트 안경으로 촬영된 이미지와 비디오를 검토하여 메타의 AI 시스템을 훈련시키는 과정에 대한 우려를 반영한다. Oversight Labs는 특히 개인의 동의 여부와 데이터 보호 법 준수 여부를 중점적으로 검토해달라고 요청했다. 이 사안은 케냐가 글로벌 AI 산업에서 어떤 역할을 하는지에 대한 새로운 관심을 불러일으키고 있다.