AI middleware
Benedict Evans

첫째, 매우 다양하고 복잡한 소프트웨어를 표준화된 범용 계층으로 추상화하려고 하는데, 이는 ‘최소공약수’ 문제를 야기합니다. 미들웨어는 기반 도구가 생성하는 모든 기능을 지원할 수 없습니다(스티브 잡스의 ‘플래시에 대한 메모’ 참조). 둘째, Instacart가 왜 다른 회사의 수조 달러 규모 기업을 위한 단순한 API 호출이 되고 싶어 할까요? Instacart는 광고로 모든 수익을 창출하고, Uber는 검은색 승용차와 구독 상품을 판매하고 싶어 하며, Salesforce는 새로운 LLM 도구를 사용하기를 원합니다. 다른 누군가가 사용자 경험을 통제하고 고객을 소유하는 것을 원하지 않기 때문입니다.

스티브 잡스는 플래시와 관련해 Flash는 너무 복잡하고, 배터리를 소모하며, 보안 문제도 많고, 터치 인터페이스에도 맞지 않는다. 그리고 Flash 같은 미들웨어는 개발자가 플랫폼의 고급 기능을 쓰지 못하게 만든다는 요지로 말했었다. 너무 오래 전 이야기. 요즘 사람들은 플래시를 기억하기는 할까?

Thoughts on how Operator will play out
Steven Sinofsky

컴퓨터 사용 기능이 가질 수 있는 문제. 신원대행, 오류, 호환성 등 문제가 있을 것으로 예상. 하지만 자동화를 위한 생태계가 발전한다면 자동화를 위한 API를 제공하거나, 고려한 디자인으로 변화할 수도 있을 것이라 말한다. 그럼에도 (인간)이용자의 인게이지먼트가 중요한 앱들은 차단할 것이라 예상.

첫째, 모든 실수는 자신의 실수입니다. 그리고 실수한 것처럼 가치 있는 대부분의 작업에는 실행 취소 버튼이 없습니다.

둘째, 오늘날 자동화할 가치가 있는 앱은 운영자가 의도적으로 Chrome을 시뮬레이션하거나 더 교묘한 작업을 하지 않는 한 이런 종류의 로그인 세션을 거의 확실하게 비활성화할 것입니다. 주로 첫 번째 문제와 앱이 자동화가 잘못되는 것을 원하지 않기 때문입니다. 또한 앱, 특히 사용량에 따라 달라지는 앱이 자동화에 항상 저항해 온 것과 같은 이유, 즉 사용자의 흐름 중간에 끼어들어 더 많은 선택과 옵션, 방해 요소를 제공하고자 하는 이유도 있습니다. 그 외에도 화면 읽기/스크래핑/마우스 추적 자동화가 항상 실패했던 이유와 동일한 이유, 즉 앱이 변화하고 그 변화를 따라잡는 것이 불가능하다는 점 등 여러 가지 이유가 있습니다. 스크립트가 깨집니다.

Copyright Office Releases Part 2 of Artificial Intelligence Report
Copyright Office

상식적인 결론 아닐까

미국 저작권청은 생성형 AI의 산출물이 인간 저작자가 충분한 표현적 요소를 결정한 경우에만 저작권 보호를 받을 수 있다고 결론 내렸습니다. 여기에는 인간이 저술한 작품이 AI 산출물에서 인지되거나, 인간이 산출물에 창의적인 배열이나 수정을 가한 경우가 포함되지만, 단순히 프롬프트를 제공한 경우는 포함되지 않습니다. 또한, 미국 저작권청은 창작 과정에서 AI를 보조 도구로 사용하거나 AI가 생성한 자료가 인간이 제작한 더 큰 작품에 포함되는 경우가 저작권 보호를 방해하지 않는다고 확인합니다. 더불어, AI가 생성한 산출물에 추가적인 보호를 제공하기 위해 기존 법률의 변경이 필요하다는 주장은 제기되지 않았다고 판단합니다.

228. DeepSeek Has Been Inevitable and Here’s Why (History Tells Us)
Steven Sinofsky

딥시크 등장은 불가피했다는 글. 컴퓨팅의 역사와 반대로 되는 방향은 지속가능하지 않았기 때문이라고 말한다.

우리가 가진 큰 문제는 모든 진전과 상관없이 대규모 솔루션이 너무 많은 자본을 소모한다는 것입니다. 하지만 그 이상으로 고객에게 제공하는 방식은 지속 불가능한 길을 걷고 있습니다. 이는 필요한 리소스가 더 비싸지지 않고 무료가 되는 컴퓨팅의 역사에 반하는 길입니다. 컴퓨팅 시장은 특히 소비 기반 가격 책정과 같이 비용이 더 많이 드는 솔루션을 단순히 받아들이지 않습니다.

인터넷 관련하여 ATT사례를 언급하기도 하는데 재미있다.

그들은 인터넷을 구축하는 올바른 방법은 전화 네트워크를 단순히 확장하는 것이라고 확신했습니다. 즉, 신뢰성과 QoS(서비스 품질) 등을 보장하기 위해 더 많은 하드웨어, 더 많은 프로토콜, 그리고 수많은 케이블과 장비를 추가하는 방식이었습니다. 이 방식은 그들만의 생각이 아니었습니다. 유럽은 통신 네트워크를 기반으로 ISDN을 활용하여 인터넷 연결을 확장하고 있었고, AT&T 역시 막대한 자본을 투입하고 기존 인프라에 의존하는 방식을 좋아했습니다.

하지만 이들은 완전히 틀렸습니다. Cisco가 등장하여 IP 기반 네트워크 위에서 DNS와 같은 단순한 소프트웨어를 이용해 모든 것을 제공해냈습니다. 그 위에 HTTP와 HTML과 같은 다른 기술들이 계층적으로 쌓였고, 이어서 Apache, Linux, 그리고 수많은 웹 브라우저들이 등장했습니다. 초기의 전화 네트워크 인프라는 결국 가장 흥미롭지 않은 부분임이 드러났고, 전혀 다른 플레이어가 대학 컴퓨팅 인프라에 주로 집중했던 방식에서 벗어나 분산형(Scale Out) 접근법으로 전환시켰습니다. Cisco도, Netscape도, CERN도 수십억 달러의 자본 없이 자신들이 할 수 있는 것을 최대한 활용해 정보 초고속도로를 구축했습니다. 그 이후의 역사는 모두 역사 속에 남았습니다.

Technological Disruption in the Labor Market
NBER

과거 범용기술의 파급력이 더 컸다는 내용인데, AI도 비슷한 규모의 범용 기술이 될 수 있기에 평가는 이르다고 말한다. 하지만 노동시장 변화가 가속화되고 있는 네 가지 징후를 이야기한다.

이 논문은 미국 노동시장에서 과거에 발생한 기술적 혼란의 사례들을 탐구하면서, 인공지능(AI)이 미래에 미칠 가능성이 있는 영향을 예측하기 위한 교훈을 얻고자 합니다. 우리는 1세기 이상에 걸쳐 미국 노동시장 구조의 변화를 측정하였습니다. 놀랍게도, 변화의 속도는 시간이 지남에 따라 느려진 것으로 나타났습니다. 1990년부터 2017년까지의 기간은 1880년 이후 측정한 이전의 어떤 기간보다도 덜 혼란스러웠습니다. 이러한 상대적인 둔화는 오늘날 노동시장이 안정되어 있기 때문이 아니라, 오히려 과거에 일어난 변화들이 매우 심오했기 때문입니다. 증기력이나 전기와 같은 범용 기술(GPT)은 20세기 노동시장을 극적으로 혼란시켰으나, 그 변화는 수십 년에 걸쳐 진행되었습니다. 우리는 AI가 과거의 파괴적 혁신들과 비슷한 규모의 범용 기술이 될 수 있다고 주장하며, 이는 AI의 전체적인 영향을 평가하기에는 아직 시기상조임을 의미합니다. 그럼에도 불구하고, 기술 변화로 인해 최근 노동시장 변화의 속도가 가속화되었다는 네 가지 징후를 제시합니다. 첫째, 노동시장은 더 이상 양극화되지 않고 있습니다 — 저임금 및 중간 임금 직종의 고용이 감소하는 반면, 고임금 직종의 고용은 증가하였습니다. 둘째, 저임금 서비스직의 고용 성장이 정체되었습니다. 셋째, 소프트웨어 및 컴퓨터 관련 직종의 성장에 힘입어 2010년 이후 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 직종의 고용 비중이 50% 이상 증가하였습니다. 넷째, 온라인 소매의 기술 발전으로 인해 지난 10년간 소매 판매 직종의 고용이 25% 감소하였습니다. 팬데믹 이후 노동시장은 매우 빠르게 변화하고 있으며, 이러한 변화의 빠른 속도가 앞으로도 지속될 것인지는 중요한 문제입니다.

How Democrats Drove Silicon Valley Into Trump’s Arms
NYT

매우 긴 글이지만 심심할 때 보면 재미있는 내용. 왜 친민주당 성향이었던 실리콘벨리가 트럼프로 돌아섰는지에 관해 마크 안데르센이 인터뷰한다.

그들은 암호화폐를 죽이려고 엄청난 테러 캠페인을 벌였습니다. 그런 다음 AI를 죽이려고 비슷한 캠페인을 시작했습니다. 그때 우리는 정치에 개입해야 한다는 것을 깨달았습니다. 암호화폐 공격은 너무 이상해서 어떻게 해야 할지 몰랐습니다. 우리는 그저 통과되기를 바랐지만 그렇지 않았습니다. 하지만 그들이 AI에 대해서도 같은 일을 하겠다고 위협했을 때 우리는 정치에 개입해야 한다는 것을 깨달았습니다. 그런 다음 우리는 두 번째 임기라는 절대적으로 무서운 전망에 맞서게 되었습니다.

Computer-Using Agent
OpenAI

앤트로픽에 이어 OpenAI도 컴퓨터 사용(computer use) 테스트 버전을 출시했다. 수치를 봐도 인간보다 많이 부족하다는 점을 확인할 수 있지만 (실제 데모를 봐도 그렇고), 전용 API가 없이 모든 종류의 소프트웨어나 웹에서 작업을 자동화 할 수 있는 방법이다. GUI가 새로운 API가 되는 것.

CUA(Computer-Using Agent)는 아직 초기 단계이고 한계가 있지만, 최신 벤치마크 결과를 새롭게 제시하여 전체 컴퓨터 사용 작업의 경우 OSWorld에서 38.1%의 성공률, 웹 기반 작업의 경우 WebArena에서 58.1%, WebVoyager에서 87%의 성공률을 달성했습니다. 이러한 결과는 CUA가 단일 일반 작업 공간을 사용하여 다양한 환경에서 탐색하고 운영할 수 있는 능력을 강조합니다. 

Announcing The Stargate Project
OpenAI

큰 뉴스였기에 기억하기 위한 용도로 남겨놓는 기사. 수많은 의문이 제기되는 프로젝트. 실제로 돈이 없다는 이야기도 많고, 기술이 빠르게 변하는데 투자 지출 수치 자체가 적절한지에 대한 의문도 많다.

Stargate Project는 향후 4년 동안 미국에서 OpenAI를 위한 새로운 AI 인프라를 구축하기 위해 5,000억 달러를 투자하려는 새로운 회사입니다. 우리는 즉시 1,000억 달러를 배치하기 시작할 것입니다. 이 인프라는 AI 분야에서 미국의 리더십을 확보하고, 수십만 개의 미국 일자리를 창출하며, 전 세계에 막대한 경제적 이익을 창출할 것입니다. 이 프로젝트는 미국의 재산업화를 지원할 뿐만 아니라 미국과 동맹국의 국가 안보를 보호하는 전략적 역량을 제공할 것입니다.

Meta to spend up to $65 billion this year to power AI goals, Zuckerberg says
Reuters

600-650달러의 자본 지출을 계획하고 있으며, 130만 개 이상의 GPU를 갖출 것이라고 말했다. 2024년 CAPEX 가이드는 380-400억이었다고(매출의 약 24% 수준). 스타게이트 프로젝트 발표 이후라 2위에 머무르지 않겠다는 의지를 시장에 보내는 신호라는 말도 있음

메타 플랫폼스는 AI 인프라 확장에 올해 최대 650억 달러를 지출할 계획이라고 CEO 마크 주커버그가 금요일에 밝혔습니다. 이는 기술을 장악하기 위한 경쟁에서 경쟁사인OpenAI와 구글에 맞서 회사의 입지를 강화하기 위한 것입니다. 투자의 일환으로 Meta는 인공지능 분야 채용을 ​​늘리고 맨해튼의 상당 부분을 커버할 수 있을 만큼 큰 2기가와트 이상의 데이터 센터를 구축할 예정입니다.

SEC Crypto 2.0: Acting Chairman Uyeda Announces Formation of New Crypto Task Force
U.S. SEC

관심을 잘 안 가지게 되는 암호화폐이지만, 정책적 변화로 인해 규정을 준수하고 제도권 내로 자리잡게 되는 암호화폐가 나오게 될까? 암호화폐는 이론적인 부분과 현실에서 일치되지 않는 부분이 많은 느낌

오늘 SEC 대행 의장 마크 T. 우예다는 암호화폐 자산에 대한 포괄적이고 명확한 규제 프레임워크를 개발하는 데 전념하는 암호화폐 태스크포스를 출범시켰습니다. 헤스터 피어스 위원이 태스크포스를 이끌 것입니다. 대행 의장의 수석 고문인 리처드 개버트와 대행 의장의 수석 정책 고문인 테일러 애셔가 각각 태스크포스의 수석 보좌관과 수석 정책 고문을 맡을 것입니다.