2017년 구글은 트랜스포머 논문을 공짜로 세상에 뿌렸습니다. 2026년의 프론티어 AI 랩들은 모델 크기조차 공개하지 않습니다. 이 변화의 비용은 누가 치르고 있을까요.

AI 에이전트가 개발 파이프라인 깊숙이 들어온 지금, 침해 경로도 함께 바뀌었습니다. 프런티어 AI 랩 침해 이슈를 계기로 에이전트 시대의 보안 구멍을 짚어봅니다.

긴 정책 문서로 AI 에이전트를 통제하려는 시도는 왜 실패할까요. 문서 기반 통치의 한계와 기업이 실제로 써야 할 통제 수단을 정리했습니다.

서브스택은 이메일 목록을 언제든 내보낼 수 있다고 말합니다. 그런데 왜 작가들은 여전히 발이 묶였다고 느낄까요. 진짜 잠금장치는 목록이 아니라 발견 경로에 있습니다.

ACM 디지털 라이브러리를 LLM에 개방하자는 논의가 학계 안팎에서 번지고 있습니다. 페이월과 AI 학습 데이터가 충돌하는 지점을 짚어봤습니다.

OpenAI가 코드 취약점을 찾아내고 패치까지 제안하는 보안 스캐너를 오픈소스로 공개했습니다. 수십억 달러 규모의 애플리케이션 보안 도구 시장이 흔들리는 이유와, AI가 뱉어낸 취약점 보고서를 어디까지 믿어도 되는지 …

수학으로 무장한 암호는 AI가 넘볼 수 없는 영역이라 여겨졌습니다. 그 전제가 흔들리기 시작하면서, 공격과 방어의 균형은 어느 쪽으로 기울고 있을까요.

디지털 신분증과 온라인 나이 인증에 반대하는 유럽 시민들의 목소리가 공식 입법 청원 제도로 옮겨갔습니다. 여론이 제도가 되는 순간, 무엇이 달라지는지 짚어봅니다.

8년간 트랜스포머의 표준이었던 어텐션 방식이 흔들리고 있습니다. Kimi Linear의 KDA 하이브리드 구조가 보여준 것은 성능 타협 없는 긴 컨텍스트 비용 절감의 가능성입니다.

9B 오픈 모델을 500달러어치 강화학습으로 다듬었더니 카탈로그 검수 작업에서 프런티어 모델을 앞섰다는 사례가 화제입니다. 기업이 최고 성능 모델에 지불하는 비용의 상당 부분이 실제로는 쓰이지 않고 있다는 이야기이기 …