9월 13일 (일) 소식

1. 1Suno가 아티스트·프로듀서와 함께 개발한 새로운 음악 생성 모델 v6를 공개했습니다.
2. 2하나의 모델만 제공하지 않고, 완성도 높은 결과를 만드는 v6와 이전 버전처럼 변화가 크고 예상하지 못한 결과를 만드는 v6-wild 등으로 나눠 선택할 수 있습니다.
3. 3특히 장르와 분위기, 보컬 스타일을 프롬프트로 지정해 곡을 만들고 기존 곡을 새로운 스타일로 다시 만드는 작업도 가능합니다.
4. 4Google이 이번주 Lyria 3.5를 Gemini에 추가한 데 이어 Suno v6까지 나오면서 음악 생성 AI 경쟁도 꽤 빠르게 진행되고 있습니다.
5. 5이제는 노래를 만들 수 있느냐보다 원하는 스타일을 얼마나 정확하게 만들고 수정할 수 있느냐가 더 중요해지고 있습니다.

1. 1앤트로픽(Anthropic) CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 “이 기술은 기하급수적 곡선 위에 있다”고 강조했습니다.
2. 2그는 1, 2, 4, 8, 16, 32처럼 폭발적으로 성장하는 지수 곡선을 직접 말하면서도, 발전 속도가 체감될 만큼 가팔라졌을 때의 실제 파급력을 온전히 실감하기는 어려웠다고 밝혔습니다.
3. 3그가 보기에 지금은 기울기가 본격적으로 가팔라지는 곡선의 변곡점 부근입니다.
4. 4아모데이는 지금 당장 공황에 빠지거나 개발을 전면 중단할 필요는 없지만, 속도를 조절하라는 분명한 경고 신호라고 진단했습니다.
5. 5그는 “안전장치와 AI에 대한 이해도, 통제력이 기술의 발전 속도를 따라잡도록 만들어야 한다”고 말했습니다.

1. 1그는 기존의 획일적인 교육 시스템을 탈피해 “교실을 뒤집어야 한다”고 제안했습니다.
2. 2단순 지식 암기나 강의는 맞춤형 AI 튜터를 통해 교실 밖에서 각자의 속도에 맞춰 학습하고, 교실은 창의성과 팀워크, 기업가 정신을 기르는 프로젝트 중심 협력 공간으로 재편해야 한다는 것입니다.
3. 3하사비스는 과거 90년대에 컴퓨터나 인터넷을 배우지 않은 세대가 뒤처졌던 것처럼, 지금 세대 역시 “AI 네이티브”로 훈련받지 못하면 급변하는 미래 산업과 기술 경쟁에서 도태될 수밖에 없다고 경고했습니다.
4. 4AI 시대의 일자리와 미래는 수동적인 비관론으로 피할 수 없으며, 기술을 적극적으로 활용해 우리가 원하는 방향으로 미래를 설계해야 한다고 역설했습니다.

1. 1RLT(Recurrent Looped Transformer)는 이전 토큰의 내부 상태를 다음 토큰으로 계속 넘기면서, 문장이 길어질수록 내부 계산 경로도 계속 깊어지는 구조입니다.
2. 2Astra 공개 당시에도 비슷한 recurrent 구조를 사용한다는 이야기가 돌았습니다.
3. 3점점 추론 모델의 CoT(사고 과정)를 사람이 직접 모니터링하기 어려워지고 있다는 문제와도 연결됩니다.
4. 4특히 RLT처럼 계산 일부가 내부 상태에 계속 누적되면 겉으로 드러나는 CoT만 보고 모델이 어떤 판단을 거쳤는지 확인하기가 더 어려워질 수 있습니다.
5. 5최근 AI 에이전트의 제한 우회나 예상 밖의 행동이 실제로 발견되면서 개발 과정을 외부에 공개하고 감시하자는 목소리도 커지고 있습니다.
6. 6Yifan Zhang 역시 RLT를 공개하며 “초지능의 시작점에 있다”며 안전한 초지능에 도달할 때까지 개발 속도를 조절해야 한다고 주장했습니다.

1. 1그는 산업혁명 당시 기계에 대한 공포로 “그냥 멈추자, 중단하자”며 저항했던 거대한 움직임이 있었지만, 그 혼란을 거치며 인류 사회와 경제 시스템이 근본적으로 발전했다고 설명했습니다.
2. 2과거 1500년대의 삶으로 돌아가고 싶어 할 현대인은 없듯이, 기술 발전이 만들어낸 변화는 불가역적이라고 짚었습니다.
3. 3알트만은 “500년 뒤 미래 세대가 지금의 우리 삶을 돌아보며 ‘정말 끔찍했다, 결코 돌아가지 않겠다’고 말하길 바란다”고 밝혔습니다.

1. 1앤트로픽 CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 고도화되는 AI 모델 출시 속도에 발맞춰 기업 간 ‘안전 공조’를 중재할 정부의 역할이 시급하다고 말했습니다.
2. 2그는 “모델 출시 속도는 상업적 활동”이라며, 기업들이 직접 안전 기준을 조율하려 할 때 발생할 수 있는 반독점법 위반이나 담합 의혹을 피하기 위해서라도 정부의 공식적인 개입이 필요하다고 밝혔습니다.
3. 3정부가 주도해 “모든 업계 플레이어들이 한 방에 모여 함께 논의할 수 있는 자리”를 마련하자는 것입니다.
4. 4아모데이는 목적이 담합에 있지 않고 오직 “우리의 시스템을 안전하게 만들기 위해 함께 협력하는 것”임을 분명히 했습니다.

이미 세상이 의존하는 지능을 만들고, 그 지능으로 다음 가치까지 만들어내는 회사라면 그 소유권을 굳이 외부 주주와 나눌 이유가 크지 않습니다.

1. 1오픈AI CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 다음 단계의 모델 성능으로 도약하기 전 반드시 “개발을 잠시 멈추고 안전 및 정렬(Safety & Alignment)로 역량을 재집중해야 하는 순간들”이 올 것이라고 밝혔습니다.
2. 2그는 극단적으로 “모든 GPU를 녹여버려야 할 상황”까지는 도달하지 않을 것으로 보지만, 인류의 지속적인 존속을 위해 필요하다면 언제든 강력한 조치를 취할 것이라고 단언했습니다.
3. 3알트만은 “다음 수준의 진보, 다음 수준의 안전과 정렬 요건”이 교차하며 단계적으로 완성될 것이라고 강조했습니다.

1. 1오픈AI CEO 샘 알트만은 지수적 진보를 두고 “한동안 정체된 것처럼 느껴지다가 갑자기 모든 사람이 깨어난다”고 말했습니다.
2. 2불과 3년 전 초등학교 수학 수준에 그쳤던 모델이 고교 수학 경시대회(AIME), 국제수학올림피아드(IMO) 금메달 수준을 거쳐 올해는 밀레니엄 난제까지 푸는 단계에 이르렀습니다.
3. 3해마다 여름이면 한 단계씩 올라간 이 성능 궤적을 짚으며 그는 “말하면서도 목덜미 털이 곤두선다”고 표현했습니다.
4. 4이런 도약이 서너 번만 더 반복된다면 사회와 산업에 미칠 파급은 지금 계산으로 잡히지 않습니다.
5. 5알트만은 “사람들이 진정으로 두려워하는 지점이 바로 이것”이라며, 업계가 경각심을 지나치게 부추긴 측면도 있지만 급격한 특이점 도래에 대한 대중의 불안은 타당하다고 밝혔습니다.

1. 1오픈AI CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 인류가 복잡한 고차원 시스템을 추상화하여 제어하는 데 뛰어난 능력이 있지만, “인간의 통제를 벗어난 시스템이 만들어질 가능성은 분명히 존재한다”고 말했습니다.
2. 2그는 초지능 AI의 통제력 상실은 인류 전체가 감당할 수 없는 위험이며, 결코 가볍게 넘기거나 농담으로 치부할 사안이 못 된다고 선을 그었습니다.
3. 3기술의 안전성과 정렬(Alignment)을 보장하기 위해서라면 “모델 훈련을 일시 중단하는 조치까지 감수할 것”이라며 강력한 통제 원칙을 강조했습니다.
4. 4인간의 이해 범위를 넘어서는 지능이 등장하더라도 결정적인 관리 권한은 온전히 인간의 손에 남아 있어야 하며, 기술 진보의 속도보다 안전한 통제 프레임워크 구축이 우선되어야 한다고 밝혔습니다.

1. 1기존에는 사람과 로봇의 관절 구조가 달라 뼈대를 하나씩 맞춰 줘야 했습니다.
2. 2UMR(Unified Motion Retargeting)은 사람과 로봇의 3D 표면을 점군으로 비교해 대응 관계를 학습하기 때문에 수작업 관절 매핑을 줄일 수 있습니다.
3. 3걷기에 더해 물체를 잡거나 상호작용하는 동작도 옮길 수 있어, 사람의 모션캡처 데이터를 여러 종류의 휴머노이드 로봇 학습에 재사용하는 데 활용할 수 있습니다.
4. 4코드도 공개됐습니다.

1. 1사람에 더해 동물·새·뱀·곤충·물고기·관절형 물체까지 텍스트 한 줄로 움직이게 합니다.
2. 2기존 방식은 골격이 달라지면 모델을 다시 맞추는 경우가 많았습니다.
3. 3UniMate는 하나의 모델로 서로 다른 뼈 구조를 이해해, “걷기”, “고개를 돌리며 이동하기” 같은 지시를 바로 애니메이션으로 만듭니다.
4. 4별도 재학습도 필요 없습니다.
5. 5게임 캐릭터·몬스터·동물 NPC 애니메이션을 빠르게 만들 수 있고, 기존 동작 일부만 수정하거나 시작·끝 자세 사이를 자연스럽게 채우는 작업도 가능합니다.
6. 613,006개 모션으로 구성된 UniML3D 데이터셋도 함께 공개됐습니다.

1. 1불과 하루 전 다리오 아모데이, 샘 알트먼, 일론 머스크까지 AI 개발 속도를 늦추자는 쪽에 섰습니다.
2. 2이번에는 트럼프가 정반대 입장을 내놨습니다.
3. 3트럼프는 “AI에서 이기는 쪽이 이긴다”며 중국에 대한 미국의 우위를 유지해야 한다고 강조했습니다.
4. 4안전장치는 가능하지만, 일부 AI 위험론은 실제로 일어나지 않을 일을 과장하는 “부정적인 세력”이라고 표현했습니다.
5. 5AI 업계는 안전 때문에 속도를 늦추자고 하고, 미국 정부는 중국 때문에 늦출 수 없다고 하는 상황입니다.

1. 1사진 한 장만 보고도 물체가 얼마나 앞에 있고 뒤에 있는지 계산해 줍니다.
2. 2기존보다 머리카락, 털, 풀잎처럼 얇고 복잡한 경계를 훨씬 또렷하게 구분하는 게 특징입니다.
3. 3Qwen-Image-Edit-2509를 기반으로 만들었고, 32GB GPU 한 장에서도 추가 학습할 수 있습니다.
4. 4학습 방식도 재미있습니다.
5. 5깊이 데이터가 완벽하지 않아도 픽셀 하나하나를 억지로 맞추지 않고, 주변 영역끼리 비교하는 SinkLoss를 사용해 오류 영향을 줄였습니다.
6. 6활용처도 많습니다.
7. 7일반 사진을 3D 공간으로 바꾸거나, 영상의 카메라 시점을 이동하고, AR·게임·로봇이 주변 공간을 이해하는 데 쓸 수 있습니다.
8. 8ComfyUI 같은 생성형 이미지 작업에서도 깊이맵을 이용한 후처리나 3D 연출에 활용하기 좋습니다.