팔란티어 CTO “AI 과신에 담배 피우는 연구자들”
팔란티어 최고기술책임자(CTO) 샴 샹카르가 CBS '페이스 더 네이션'에 출연해, 일부 AI 연구자들이 AI가 미래에 암을 치료할 수 있다는 믿음을 과시하려고 담배를 피우기 시작했다고 주장했다. 그는 AI를 둘러싼 실리콘밸리의 과도한 신념을 '집단적 정신착란', '사회적 망상'이라고 표현하며 비판했다. 뉴욕포스트가 13일(현지시간) 이 발언을 보도했다.
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최근 14일, 무엇이 달라졌나
40건 · 직전 14일 37건비슷하다
같은 기간 비교한 사이트들의 전체 뉴스는 10,176 → 9,339건. 사이트마다 발행량이 달라진 만큼을 빼고도 1.5배 넘게 앞서거나 뒤처질 때만 늘었다·줄었다고 말합니다.
두 기간 모두 꾸준히 뉴스를 보낸 19개 사이트만 비교합니다 — 새로 연결되거나 발행을 늘린 사이트 때문에 늘어난 것을 변화로 세지 않기 위해서입니다. 같은 원문을 여러 사이트가 다루면 한 건으로 셉니다. 「새로」는 직전 14일에 한 번도 없다가 이번에 2건 이상 나온 것입니다.
주 단위 흐름
막대는 건수가 아니라 이 대상을 다루는 사이트들의 그 주 뉴스 중 비중입니다 — 사이트가 새로 연결되거나 발행을 늘린 만큼은 빼고 봅니다. 빈 칸은 그 사이트들의 발행이 적어 비중을 내지 않은 기간, 첫 칸과 마지막 칸은 기간이 덜 찼을 수 있습니다.
전개 흐름
최근 14일 · 날짜별 보도량과 그날의 주요 항목- 10.15목
- 10.14수
- 10.13화
- 10.12월
- 10.11일
- 10.9금
- 10.8목
- 10.7수
- 10.6화
- 10.5월
- 10.4일외 1건
- 10.3토
- 10.2금
- 10.1목
전체 콘텐츠
60건MS, 머신러닝으로 2~6주 장기 날씨예보 정확도 개선
마이크로소프트 연구진은 기존 물리 기반 예보와 AI 모델이 2주 이후부터 정확도가 떨어지는 문제를 머신러닝으로 해결했다고 밝혔다. 연구진은 2주에서 6주 앞선 날씨를 더 정확하고 비용 효율적으로 예측하는 방법을 찾았다고 설명했으며, 이를 통해 농민과 재난 대응 인력이 더 확실하게 계획을 세울 수 있다고 덧붙였다. 관련 연구 결과는 국제학술지 네이처(Nature)에 발표됐고, 해당 도구는 오픈소스로 공개됐다. 마이크로소프트는 구글, 엔비디아 등 날씨예보용 AI 도구를 개발 중인 기업들의 대열에 합류했다.
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MIT 연구팀, 2~6주 앞 기상예보 정확도 두 배로 개선
MIT를 포함한 연구팀이 기존 기상예보 모델의 오차를 학습해 보정하는 머신러닝 '후처리' 기법을 개발해, 예측이 어렵기로 유명한 2~6주 범위(서브시즈널 예보) 정확도를 크게 높였다. 이 기법을 유럽중기예보센터(ECMWF)의 모델에 적용한 결과 예측력이 두 배로 늘었고, ECMWF가 주관하는 국제 예보 경진대회에서 1위를 차지했다. 연구팀은 이번 방식이 해당 시간대에서 처음으로 장기 기후 평균치보다 더 정확한 예보를 제시했다고 밝혔으며, 결과는 저널 Nature에 게재됐다. 연구진은 2021년 텍사스 한파로 246명이 사망한 사례…
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MS 엑스박스, AI 연구 전담 '엑스박스 랩스' 신설
마이크로소프트 게임 부문 엑스박스가 인공지능(AI) 등 신기술을 활용한 연구개발(R&D) 전담 조직 '엑스박스 랩스'를 신설했다. 아샤 샤르마 엑스박스 CEO는 공식 블로그를 통해 혁신 아이디어 구현을 위한 조직이라고 밝혔다. 이 조직은 외부 채용 없이 사내에서 선발된 게임 제작자, 엔지니어, 데이터 과학자 등 소수 인력으로 구성된다. 게임인더스트리 비즈 등에 따르면 이는 엔터테인먼트 통합 부서 'XP' 출범에 이은 연쇄 조직 개편이다.
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DGIST, MICCAI 2026 'EndoVis 챌린지' 1위
대구경북과학기술원(DGIST) 지능로봇연구부 이현기 책임연구원 연구팀이 프랑스 스트라스부르에서 열린 국제의료영상컴퓨팅및인터벤션학술대회(MICCAI) 2026의 부대행사인 'EndoVis 챌린지'에서 최종 1위를 차지했다. 이 챌린지는 AI 기반 내시경 의료 영상 처리 기술을 평가하는 대회다. DGIST는 이를 해당 기술의 우수성을 세계 무대에서 입증한 성과로 평가했다.
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스스로 학습 구조 만드는 인공신경망, MIT 연구
MIT 맥거번 뇌연구소와 K. 리사 양 ICoN 센터 연구진이 PNAS에 발표한 논문에서, 무작위로 연결된 인공신경망이 외부 설계자 없이 스스로 학습 기제를 조직할 수 있음을 보였다. 연구진은 '함께 활성화되는 뉴런은 연결이 강해진다'는 단순한 규칙만으로 신경망이 패턴 인식과 이미지 분류를 학습하도록 했다. 이 자기조직화 네트워크는 기존 인공신경망이 쓰는 역전파 방식의 네트워크와 비슷한 수준으로 작동했다. 연구진은 네트워크가 외부 개입 없이 스스로를 조직화하는 능력이 그 모델이 뇌의 학습 방식과 얼마나 가까운지를 판단하는 핵심 척…
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의사결정 모델 '제브' 표절 논란 불거져
AI 스타트업 타입세이프가 공개한 의사결정 모델 '제브(Jev)'를 두고 표절 논란이 일었다. 콘브이 이노베이션스 설립자 난다키쇼르 무쿤노스는 제브의 핵심 아키텍처가 자신의 기존 연구와 유사하며 먼저 개발했다고 주장했다. 톰스하드웨어에 따르면 그는 타입세이프의 제브 공개 직후 블로그에 "1년 전에 이미 제브 아키텍처를 설계했다"고 밝혔다. 그는 2025년 3월30일 공개한 '세일즈RL에이전트' 논문과 모델 가중치를 근거로 제시했다.
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AI, 멜론 수확량 핵심 유전자 4분 만에 찾아
AI 연구소 리빙 모델스가 식물 DNA 특화 모델 '보타닉-1'과 구글의 '젬마 4'를 결합해 유전자 변이를 분석하는 시스템을 공개했다. 이 시스템은 수천개의 후보 변이 가운데 실제 수확량 등 형질 변화와 관련된 변이를 수분 만에 식별했다. 멜론을 대상으로 수확량을 높이는 핵심 유전자 변이를 4분 만에 찾아낸 사례가 소개됐다. 가뭄에 강하거나 더 많은 열매를 맺는 작물 개발에 AI를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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