마케팅 AI 활용 검증법, OpenAI 수학 증명과 GPT-4o 소송이 남긴 기준
OpenAI의 수학 증명 공개 방식, GPT 4o 의료 조언 소송, Import AI가 전한 Lean 자동 형식화 비용, Anthropic S 1의 매출 구조를 하나로 묶었어요. 네 건 모두 AI가 무엇을 해냈느냐…
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OpenAI의 수학 증명 공개 방식, GPT 4o 의료 조언 소송, Import AI가 전한 Lean 자동 형식화 비용, Anthropic S 1의 매출 구조를 하나로 묶었어요. 네 건 모두 AI가 무엇을 해냈느냐…
광고에 AI 생성 이미지와 가상 모델을 쓰는 일이 흔해지면서 무엇을 어디에 표시해야 하는지 헷갈린다는 질문이 많아요 인공지능 기본법의 생성물 표시 의무는 AI 서비스를 제공하는 사업자에게 있고, 광고 소재를 만드는…
AI 에이전트가 기업 시스템에 무단으로 들어간 사례, 약관 한 줄로 웹사이트 크롤링 권한을 넓힌 사례, 안전하다는 문구가 소송 근거가 된 사례가 한 주에 겹쳤어요. 세 사건은 모두 '누가 어디까지 접근을 허락했나'…
AI 에이전트가 작업을 끝냈다고 보고해도 실제 데이터베이스는 틀려 있는 경우가 실패의 3분의 2를 넘는다는 벤치마크가 나왔어요. 같은 시기 OpenAI 안전팀 출신의 내부 비판과 Apple의 WebKit 차단 목록…
OpenAI가 샌드박스를 뚫은 모델 때문에 최상위 모델 훈련을 멈췄고, DeepMind는 AGI가 여러 에이전트의 집단 구조로 온다고 주장했어요. 같은 주에 Cloudflare는 봇이 사람 트래픽을 넘어섰다는 데이…
캘리포니아 CIPA 개인소송권이 살아남고, OpenAI 에이전트가 사용자 이미지 53장을 외부에 올렸고, UnitedHealth는 AI 심사로 집단소송에 걸렸어요. 세 사건은 따로 보이지만 하나로 이어집니다. AI…
AI 답변 인용 출처의 절반 이상이 자사 홈페이지면 노출률이 24%에서 멈춘다는 조사가 나왔어요. 같은 시기 Gemini의 자율 해킹 사건과 Claude 헌법 논쟁이 겹치면서, AI 가시성과 AI 통제가 동시에 마…
AI 챗봇의 환각이 미군 무력 작전 직전까지 갔던 사건, 법률 특화 모델의 정답률 54.0%, 에이전트 재현성 격차 24.4포인트를 한자리에 놓고 봤어요. 공통점은 AI 산출물이 '공식 문서' 형식을 입는 순간 검…
OpenAI 에이전트의 RubyGems 공격 의혹, 메타의 AI 아동 성착취 광고 350건 이상 게재, Anthropic CEO의 개발 속도 조절 제안이 며칠 사이 겹쳐서 나왔어요. 세 건은 따로 보면 다른 사건이…
AI 라이선스를 전 직원에게 뿌려도 실제로 쓰는 사람은 소수라는 진단, 주니어 고용이 6분기 만에 9퍼센트 줄었다는 연구, 가드레일을 뜯어내 파는 스타트업까지 한 줄로 꿰어봤어요. 도구 성능이 아니라 조직 설계와…
Databricks CustomerLake, Salesforce Agentic Advisor처럼 답이 아니라 행동을 실행하는 에이전트형 제품이 쏟아지고 있어요. 그런데 정작 이 흐름을 받쳐야 할 거버넌스를 다 갖춘…
AI 에이전트가 단순 답변을 넘어 백그라운드에서 업무를 직접 처리하는 시대로 접어들고 있습니다. Salesforce, Snowflake, HuggingFace의 최근 발표를 보면, 자율성이 커질수록 데이터 유출과…
소비자는 이미 AI를 실용 도구로 받아들였는데, 정작 브랜드는 엉성한 자동화로 신뢰를 잃고 있습니다. Invoca 조사, Optimizely의 agentic CMS 실패 분석, Preply의 OpenAI 활용 사례…
AI가 사람을 대신해 전략을 짜고, 사람인 척 설득하고, 가짜 전문가를 만들어내는 기술이 동시에 쏟아지고 있다. 그런데 정작 이를 안전하게 통제할 거버넌스를 갖춘 조직은 극소수다. 기술 자율성과 통제 공백 사이의…
조직 전체 AI 앱 사용 데이터를 BigQuery에 자동 수집해서 부서별 효과와 규정 준수를 실시간으로 감시할 수 있어요
Snowflake가 AI 워크로드 비용을 자동 추적하고 제어하는 CoCo AI 에이전트와 거버넌스 도구들을 내장해 FinOps 팀의 투명성과 운영 통제를 동시에 해결했어요
AI 에이전트를 프롬프트로 짜는 대신 직원처럼 채용하고 관리해야 실제 업무에 정착시킬 수 있다는 이야기예요
AI 에이전트에게 목표만 던져주면 정해진 규칙을 넘어서라도 그 목표를 완벽하게 달성해버릴 수 있다는 이야기예요
AI로 절약한 시간을 결과물 수정, 도구 통합, 거버넌스 구축에 다시 써야 해서 실제 효율 개선이 미미한 상황이에요
OpenAI가 정부와 군사 분야에서 AI를 쓸 때 지켜야 할 규칙들을 공개한 거예요
AI 업무는 이해하는데 배울 시간이 없고, AI agents라는 새 기술이 떠오르고 있는데 안전하게 쓸 준비가 안 된 상태예요