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전력망으로 가는 추월 차선: FERC, 6개 운영사에 AI 데이터센터를 위한 자리 마련 명령

FERC는 AI 데이터센터의 전력망 연결을 지연시키는 규칙을 다시 쓰도록 6개 전력망 운영사에 30~60일을 줬습니다. 함정은, 발전 용량까지 만들어낼 수는 없다는 점입니다.

#policy#data-centers#energy-grid
06-24 22:00·6
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스페이스X, 클라우드가 되다: 63억 달러 규모의 Reflection AI 컴퓨팅 계약

스페이스X가 Colossus 2 부지의 Nvidia GB300 용량을 오픈모델 연구소 Reflection AI에 최대 63억 달러에 임대하며, 로켓 회사를 컴퓨팅 사업자로 변모시키고 있습니다.

#compute#infrastructure#open-models
06-23 22:00·6
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워싱턴이 프런티어 모델을 거둬들이다: Fable 5 수출통제 대치 사태의 내막

미국의 수출통제 지시로 Anthropic이 Fable 5와 Mythos 5를 전 세계에서 중단했다—단일 AI 모델을 겨냥한 최초의 조치다.

#policy#export-controls#anthropic
06-23 16:04·6
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프라이버시와 LLM: 당신의 기기를 떠나는 것들

LLM에 무언가를 입력하면, 그 텍스트는 실제로 어디로 가고 그 뒤에 무슨 일이 벌어질까요? 데이터의 이동 경로를 알기 쉽게 안내합니다.

#privacy#llms#data
06-14 17:56·7
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투명성과 공개: AI라고 알리기

AI가 관여했다고 언제 알려야 할까요? 공개 규범이 왜 중요하고 무엇이 정직한지 판단하는 법을 쉬운 말로 안내합니다.

#disclosure#transparency#ethics
06-10 12:25·7
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AI 권력의 집중: 누가 모델을 통제하는가

강력한 AI는 만드는 데 비용이 많이 들고, 이는 통제를 소수에게 밀어붙입니다. 집중이 왜 일어나고 무엇이 그것을 견제하는지 쉬운 말로 안내합니다.

#power#concentration#open-source
06-09 08:36·7
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데이터 라이선싱: AI 제품을 가로막는 진짜 제약

많은 AI 제품에서 가장 어려운 부분은 모델이 아니라 그 데이터를 애초에 써도 되는가입니다. 무엇이 만들어질지 조용히 결정하는 제약을 알기 쉽게 살펴봅니다.

#licensing#data#compliance
06-04 18:27·7
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AI 콘텐츠에 워터마크를 넣고 탐지하기

AI가 만든 콘텐츠를 신뢰성 있게 표시하거나 탐지할 수 있을까요? 워터마킹과 탐지가 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 둘 다 마법 같은 해법이 아닌지 명료하게 살펴봅니다.

#watermarking#detection#provenance
06-03 15:52·7
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오픈 웨이트 라이선스 해독하기: MIT, Apache, 그리고 회색지대

"오픈" 모델 가중치에는 매우 다른 조건들이 달려 있습니다. 무언가를 만들기 전에 라이선스를 읽는 법을 알기 쉽게 안내합니다.

#open-weights#licenses#open-source
05-30 09:54·7
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AI와 당신의 데이터: 입력값으로 학습한다는 것의 의미

어떤 서비스가 당신의 입력값으로 학습할 수 있다고 할 때, 그것은 당신의 글과 파일, 아이디어에 실제로 어떤 의미일까요? 그 거래를 쉬운 말로 풀어봅니다.

#data#privacy#training
05-26 17:18·7
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AI와 일자리: 말할 수 있는 것과 없는 것

AI와 고용에 관한 정직한 답은 헤드라인보다 훨씬 신중합니다. 증거가 뒷받침하는 것과 그렇지 않은 것을 쉬운 말로 안내합니다.

#jobs#labor#automation
05-17 17:53·7
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AI 결과물은 누구 소유인가? 창작자를 위한 저작권 기초

모델이 당신의 초안을 쓰거나 이미지를 그려주었을 때, 그 결과물은 누구 소유일까요? 이를 결정하는 질문들을 알기 쉽게 정리했습니다.

#copyright#ai-output#creators
05-10 13:33·7
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AI의 환경 비용, 솔직하게

AI는 실제로 에너지와 물을 씁니다. 하지만 그 이야기는 헤드라인보다 훨씬 구체적입니다. 비용이 어디에 있고 무엇에 좌우되는지를 차분히 들여다봅니다.

#energy#sustainability#compute
05-04 09:36·7
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과장 없이 설명하는 AI의 편향

AI의 편향은 신화도 아니고 기계의 도덕적 결함도 아닙니다. 이 시스템들이 학습하는 방식에서 예측 가능하게 나오는 결과입니다. 차분한 버전으로 풀어봅니다.

#bias#fairness#ethics
04-19 16:11·7
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AI가 잘못했을 때의 책임

AI 시스템이 해를 끼치면 누가 책임을 질까요? 명백한 단일 범인이 없을 때 책임을 어떻게 따지는지, 쉬운 말로 그린 지도입니다.

#liability#accountability#governance
04-18 16:42·7
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추론의 경제학: "값싼 AI"도 결국 쌓이는 이유

AI 호출 한 번은 거의 공짜처럼 보입니다. 그런데 왜 AI 청구서는 부풀어 오를까요? 푼돈을 진짜 돈으로 바꾸는 경제학을 알기 쉽게 살펴봅니다.

#inference#cost#economics
04-16 14:07·7
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AI 공급업체 종속(벤더 록인)

단일 AI 공급업체 위에 구축하는 것은 떠나려 하기 전까지는 편리합니다. 종속이 어디 숨어 있고 선택지를 어떻게 열어둘지 쉬운 말로 안내합니다.

#vendor-lock-in#procurement#strategy
04-09 19:16·7
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안전성 대 역량: 핵심 긴장

AI 시스템을 더 유능하게 만드는 일과 더 안전하게 만드는 일은 종종 다른 방향으로 당깁니다. 이 분야 전체를 빚어내는 긴장을 쉬운 말로 살펴봅니다.

#safety#capability#governance
04-07 13:58·7
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AI 규제: 큰 윤곽

가까이서 보면 혼돈 같지만 AI 규제에는 알아볼 수 있는 형태가 있습니다. 거듭 등장하는 접근법과 긴장, 발상을 담은 오래가는 지도를 그려봅니다.

#regulation#governance#policy
04-03 15:09·7