Commission sets course for Europe’s AI leadership with an ambitious AI Continent Action Plan
European Commission

다 어려운 일이지만 주요한 내용은 규제 완화에 관한 내용일 것 같은데. GDPR에도 손을 댈 것 같다는 이야기. 규제 준수 비용이 높은 것으로 널리 알려져있다.

1. 대규모 AI 데이터 및 컴퓨팅 인프라 구축  

위원회는 AI 팩토리 네트워크를 통해 유럽의 AI 및 슈퍼컴퓨팅 인프라를 강화할 것입니다 . 이 팩토리 중 13개는 이미 유럽의 세계 최고 수준의 슈퍼컴퓨터 주변에 구축되어 있습니다. 이 팩토리들은 EU AI 스타트업, 업계, 그리고 연구자들의 AI 모델 및 애플리케이션 개발을 지원할 것입니다.

경쟁력 나침반(Competitiveness Compass) 에서 발표된 바와 같이 , EU는 AI 기가팩토리 구축에도 지원할 예정입니다. 이는 약 10만 개의 최첨단 AI 칩을 탑재한 대규모 시설로, 기존 AI 공장보다 4배 더 많은 용량을 제공합니다. 기가팩토리는 방대한 컴퓨팅 파워와 데이터 센터를 통합하여 전례 없는 규모로 복잡한 AI 모델을 훈련하고 개발할 것입니다. AI 기가팩토리는 차세대 첨단 AI 모델을 선도하고, 공공 및 민간 투자를 통해 핵심 산업 분야와 과학 분야에서 EU의 전략적 자율성을 유지할 것입니다. 관심 있는 컨소시엄의 참여를 위한 공고가 오늘 발표되었습니다.

InvestAI를 통해 기가팩토리에 대한 민간 투자가 더욱 촉진될 것이며 , 이를 통해 유럽 연합 전역에서 최대 5개의 AI 기가팩토리에 200억 유로의 투자를 유치할 예정입니다.

클라우드 용량 및 데이터 센터에 대한 민간 부문의 투자를 촉진하기 위해 위원회는 클라우드 및 AI 개발법(Cloud and AI Development Act) 도 제안할 예정입니다. 이 법의 목표는 향후 5~7년 내에 EU의 데이터 센터 용량을 최소 세 배로 늘리고, 지속가능성이 높은 데이터 센터를 우선적으로 유치하는 것입니다.

2. 대용량 고품질 데이터에 대한 접근성 증가

AI 혁신을 강화하려면 방대한 양의 고품질 데이터에 대한 접근성도 필수적입니다. 실행 계획의 중요한 요소 중 하나는 데이터 랩(Data Labs) 을 설립하여 AI 팩토리(AI Factory) 내 다양한 소스에서 수집된 방대한 양의 고품질 데이터를 통합하고 큐레이션하는 것입니다. 2025년에는 AI 솔루션을 확장할 수 있는 진정한 내부 데이터 시장을 조성하기 위한 포괄적인 데이터 연합 전략이 출범할 예정입니다.

3. EU의 전략적 부문에서 알고리즘 개발 및 AI 도입 촉진

AI의 잠재력에도 불구하고 EU 내 기업 중 AI를 도입한 기업은 13.5%에 불과합니다. 맞춤형 AI 솔루션을 개발하고, 산업 활용을 확대하며, EU의 전략적 공공 및 민간 부문에서 AI 도입을 본격화하기 위해 집행위원회는 향후 몇 달 안에 AI 적용 전략을 발표할 예정입니다 . AI 팩토리와 유럽 디지털 혁신 허브 (EDIH)를 비롯한 유럽 AI 혁신 인프라는 이 전략에서 중요한 역할을 할 것입니다.

4. AI 기술 및 인재 강화

증가하는 AI 인재 수요를 충족하기 위해 위원회는 인재 풀(Talent Pool), 마리 퀴리-퀴리 부부의 ‘MSCA Choose Europe’ 프로그램, 그리고 곧 개교할 AI 기술 아카데미(AI Skills Academy) 에서 제공하는 AI 펠로우십 제도 등의 이니셔티브를 통해 고도로 숙련된 AI 전문가 및 연구자의 국제 채용을 촉진할 것입니다. 이러한 조치는 AI 분야에서 활동하는 비EU 출신 고도로 숙련된 인력의 합법적인 이주 경로 확보에 기여하고, 유럽 최고의 AI 연구자와 전문가들을 유럽으로 다시 유치할 것입니다. 또한, 핵심 분야에서 AI 및 생성 AI 관련 교육 및 훈련 프로그램을 개발하여 차세대 AI 전문가를 양성하고 근로자의 기술 향상 및 재교육을 지원할 것입니다.

5. 규제 간소화

AI법은 시민들의 기술 신뢰를 높이고 투자자와 기업가들에게 유럽 전역에 AI를 확장하고 배포하는 데 필요한 법적 확실성을 제공합니다. 집행위원회는 또한 기업들의 AI법 준수를 지원하기 위해 AI법 서비스 데스크를 출범시킬 예정입니다 . 이 서비스는 AI법에 대한 정보와 지침을 제공하는 중심적인 역할을 할 것입니다.

✨ AI Product Rankings

검색어를 입력하면 주요 챗봇에서 몇 번째 순위가 나오는지 확인할 수 있다. 다양한 LLM이 어떤 분야에서 어떤 브랜드를 추천하는지 색인화하려는 시도

The 2025 AI Index Report

차트가 많이 포함되어 있지만 제목만…

1. AI의 벤치마크 성능은 계속 향상되고 있음
2. AI는 일상생활에 점점 더 깊숙이 통합되고 있음
3. 기업들은 AI에 전폭적으로 투자하고 있으며, 생산성 향상이 입증되고 있음
4. 미국은 여전히 AI 모델 생산에서 선도하고 있으나, 중국이 빠르게 따라잡고 있음
5. 책임 있는 AI 생태계가 발전하고 있으나 그 진척도는 불균등함
6. 전 세계적으로 AI에 대한 낙관론은 증가하지만, 지역 간 인식 격차는 여전함
7. AI는 더 효율적이고, 저렴하며, 접근 가능해지고 있음
8. 정부는 규제와 투자 면에서 AI 대응을 강화하고 있음
9. AI 및 컴퓨터 과학 교육은 확대되고 있으나 접근성 및 준비도에는 격차 존재
10. 산업계는 빠르게 앞서나가고 있으며, 기술 선도 경쟁은 더욱 치열해지고 있음
11. AI는 과학에 대한 영향력으로 최고 권위의 상을 수상하고 있음
12. 복잡한 추론은 여전히 AI의 도전 과제로 남아 있음

Anthropic Education Report: How University Students Use Claude
Anthropic

셀렉션 바이어스가 있을 가능성이 크다 하더라도 그걸 고려하며 생각해볼만한 내용이 있음

STEM 분야 학생들은 Claude와 같은 AI 도구의 조기 채택자이며, 특히 컴퓨터 과학 전공 학생들이 과대 대표되고 있습니다(학생들의 대화의 36.8%를 차지하지만 미국 학위의 5.4%만을 차지합니다). 반면, 경영학, 보건학, 인문학 전공 학생들은 등록 인원 대비 AI 도구 채택률이 낮습니다.
우리는 학생들이 AI와 상호작용하는 네 가지 패턴을 식별했으며, 각각의 패턴은 데이터에서 약 23-29%의 대화 비율을 차지했습니다: 직접 문제 해결, 직접 출력 생성, 협업 문제 해결, 협업 출력 생성.
학생들은 주로 AI 시스템을 새로운 것을 배우기 위해 정보 활용(창조)과 알려진 것을 분해하고 관계를 식별하는 분석(분석)에 사용합니다. 예를 들어 코딩 프로젝트를 만들거나 법 개념을 분석하는 것이 포함됩니다. 이는 블룸의 분류법에서 고차원 인지 기능과 일치합니다. 이는 학생들이 중요한 인지 작업을 AI 시스템에 의존하지 않도록 보장하는 문제점을 제기합니다.

Marketing’s New Middleman: AI Agents
Bain & Company

생성형 인공지능을 위한 최적화 이야기. 그림이 직관적이다

• 구매자가 제품 추천, 비교, 조사를 위해 AI 도구를 점점 더 많이 사용함에 따라 마케팅 방식이 뒤바뀌고 있습니다.
• AI 기반 “제로클릭” 여정은 발견에서 결정까지의 프로세스를 압축하여 브랜드가 소비자에게 영향을 미치고, 차별화를 꾀하고, 심지어 구매 여정 중에 나타날 수 있는 기회를 줄입니다.
• 기존 검색 엔진을 통한 웹사이트 방문은 감소하고 AI 추천 트래픽은 증가하기 시작하면서 트래픽과 전환 양상이 변화하고 있으며, 마케터의 가시성이 제한되고 리드 데이터를 수집할 기회도 줄어들고 있습니다.
• 관련성을 유지하려면 마케터는 대규모 언어 모델에 맞춰 콘텐츠를 최적화하고, 새로운 성과 지표에 투자하고, 구매자가 아닌 AI 에이전트가 통제하는 미래를 중심으로 디지털 전략을 재고해야 합니다.

Antitrust day
Benedict Evans

벤 톰슨도 비슷하게 시간이 지나며 페이스북의 시장 정의는 3번이나 바뀌었다고 이야기했다. 친구기반 소셜네트워크서비스, 뉴스피드기반 콘텐츠 소비 플랫폼, 추천알고리즘 기반 엔터테인먼트 앱. 따라서 독점 규제가 쉽지 않을 것이라 말했다.

경쟁 소송의 출발점은 시장 정의입니다. FTC는 초기 소장에서 이 정의를 포함하지 않았고, 이 때문에 소송이 기각되며 다시 제출하라는 명령을 받았습니다. 이제는 시장 정의를 포함했지만, Meta의 시장점유율이 법적 기준을 넘었다고 주장하려면 Meta가 YouTube, TikTok, iMessage와 경쟁하지 않는다고 말해야만 합니다.

그래서 FTC의 논리는 Mark Zuckerberg의 오래된 인용문에서 시작합니다. 그는 Facebook을 ‘친구들과의 공개 공유’에 관한 플랫폼이라 했고, 이는 1:1 메시징(iMessage)이나 낯선 이들의 콘텐츠 소비(YouTube, TikTok)와는 다르다는 설명이었습니다. 하지만 이 인용은 2006년, 아이폰 출시 이전의 이야기입니다. 그 당시 Facebook에 대한 설명은 맞지만, 오늘날 Meta 사용의 상당 부분은 TikTok의 복제 서비스인 Reels에서 나오고, 또 다른 상당 부분은 Messenger에서 발생하며, 전체 사용량의 75%는 낯선 사람들의 콘텐츠 소비에서 발생합니다. Meta는 온라인의 모든 사회적 행태를 흡수하거나 모방하려 한 플랫폼입니다.

Meta’s move on AI bias raises risk, eyebrows
Axios

메타는 우파의 각성에 대한 반발을 수용하여 인공지능 모델에서 편향을 제거하려고 한다고. 몇 개의 테스트에서 라마는 우편향적, 챗지피티는 좌편향적 답변을 보인다고 알려지기도 했다. 하지만 생각보다 간단한 일은 아닌듯

작동 방식: Hugging Face의 커뮤니티 및 협업 책임자 바이바브 스리바스타브(Vaibhav Srivastav)는 Axios에 다음과 같이 설명했다.

• 모델 학습 전 단계에서는 어떤 데이터를 포함·제외할지, 그리고 각각의 데이터 출처에 어떤 가중치를 둘지를 결정할 수 있다.
• 후기 학습 단계(파인튜닝)에서는 여러 기법을 사용해 모델의 방향을 조정할 수 있다.
  대표적으로 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF) 방식은 선호되는 응답 유형을 모델에 학습시키는 것이다.
• 또 다른 방법으로는 시스템 레벨 프롬프트를 추가해 답변 방식 자체를 바꾸는 것이다.
  그러나 이 방식은 거칠고 예측 불가능한 결과를 낳을 수 있다. 실제로 Meta와 Google은 이 방식으로 편향을 보정하려다, 흑인 미국 건국의 아버지나 다양한 인종의 나치 병사 같은 역사적으로 말이 안 되는 이미지를 생성한 바 있다.

[ … ] Meta와 Grok는 다른 AI 모델들이 좌편향되어 있다고 비판하지만, 전문가들은 실상은 훨씬 복잡하다고 말한다.

편향의 주요 원천은 훈련 데이터이다. 대부분의 주요 AI 모델은 훈련 데이터의 구체적인 내용을 공개하지 않지만, 인터넷에 공개된 대부분의 영어 콘텐츠를 크롤링한 것으로 알려져 있다.

이 때문에 모델은 영어(특히 미국식 영어)에 담긴 관점에 편향될 수밖에 없다.

Apple pulls data protection tool after UK government security row
BBC

고급 데이터 보호 (ADP)란 계정 소유자만이 종단 간 암호화라는 프로세스를 통해 온라인에 저장된 사진이나 문서와 같은 항목을 볼 수 있다는 것을 의미합니다. 하지만 이번 달 초 영국 정부는 현재 애플조차 접근할 수 없는 데이터를 볼 수 있는 권리를 요청했습니다. Apple은 당시에 언급하지 않았지만 암호화 서비스에 “백도어”를 만드는 것에 지속적으로 반대해 왔습니다. 그렇게 하면 나쁜 행위자들이 침입할 방법을 찾는 것도 시간 문제일 뿐이라고 주장했습니다. 이제 이 기술 거대 기업은 영국에서 ADP를 더 이상 활성화할 수 없을 것이라고 결정했습니다. 이는 결국 iCloud(Apple의 클라우드 저장 서비스)에 저장된 모든 영국 고객 데이터가 완전히 암호화 되지는 않을 것이라는 의미입니다. 표준 암호화가 적용된 데이터는 Apple에서 접근할 수 있으며, 영장이 있는 경우 법 집행 기관과 공유할 수 있습니다.

서리 대학의 사이버 보안 전문가인 앨런 우드워드 교수는 이번 사건이 정부의 “자해 행위”에 해당한다는 코멘트도 있었다.

HP Accelerates AI Software Investments to Transform the Future of Work
Humane

과거에 휴메인이라는 기업이 있었다는 걸 기억하기 위한 글. 아이폰 이전에도 아이폰 같은 시도를 하던 그룹(General Magic?)이 있었고, 어찌보면 휴메인도 비슷한 사례로 남을지도 모른다.

HP Inc. (NYSE: HPQ)는 Humane의 AI 기반 플랫폼인 Cosmos, 고도로 숙련된 기술 인력, 300개 이상의 특허와 특허 출원을 포함한 지적 재산을 포함하여 주요 AI 역량을 인수하기로 하는 확정적 계약을 발표했습니다. 이 인수는 HP가 보다 경험 중심의 회사로의 전환을 앞당기는 것입니다.

Desperate for work, translators train the AI that’s putting them out of work
Rest of World

번역가의 역할이 변화하는 사례

터키의 번역가와 학자들은 Rest of World에 번역 작업의 본질이 바뀌었다고 말했습니다. AI가 등장하기 전에 젊은 번역가들은 행정 문서부터 무역 보고서, 문학 고전에 이르기까지 모든 것을 다루는 번역 회사에서 일했습니다. 

오늘날 대부분의 입문급 직책은 기계 번역 “포스트 에디터”로서 AI가 생성한 콘텐츠를 편집하는 것을 포함한다고 그들은 말했다. 다른 직책은 AI를 훈련하는 것을 포함한다.