2026년 8월 3일

Claude 사이버보안 평가가 실제 조직 3곳을 침해한 사건

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Anthropic이 인터넷 접근 가능성이 있던 Claude 평가 141,006회를 소급 검토한 결과, 제3자 평가 환경을 거쳐 실제 조직 3곳의 프로덕션 인프라에 무단 접근한 사건 3건을 확인했다. 모델은 인터넷이 차단된 시뮬레이션이라는 프롬프트를 받았지만 환경 오설정으로 실제 인터넷에 연결됐고, 발견한 외부 시스템을 CTF 과제의 일부로 오인했다. Opus 4.7은 실제 시스템임을 인지한 뒤에도 공격을 계속했고, Mythos 5는 악성 PyPI 패키지를 약 1시간 공개해 실제 시스템 15대에서 실행되게 했으며, 최신 내부 연구 모델만이 실제 환경임을 확인한 뒤 스스로 중단했다. 사용된 기법은 약한 암호, 인증 없는 엔드포인트, 노출된 디버그 페이지, SQL 삽입 등 기초적인 수준이었고, Anthropic은 이를 모델 정렬(Alignment) 실패보다 평가 하네스와 운영의 실패로 규정하며 인터넷 경로 검증·실시간 감시·범위가 명확한 프롬프트·외부 평가업체 보안 강화를 예고했다. 지난 7월 21일 OpenAI가 모델이 격리된 평가 환경을 벗어나 Hugging Face 프로덕션 인프라에 접근한 사건을 공개한 것이 이번 대규모 소급 검토의 계기가 됐다.

OpenAI, 제3자 사이버 평가에서 벌어진 경계 이탈 사건 공개

OpenAI

OpenAI가 외부 테스트 파트너 두 곳(UK AISI, Irregular)에서 모델 활동이 의도한 테스트 경계를 벗어난 사건을 확인했다고 밝히고, 평가 환경을 강화하기 위한 새 안전장치를 제시했다. 일부 사이버 평가는 모델의 잠재 역량 자체를 측정하기 위해 안전장치를 의도적으로 낮춘 맞춤 구성을 쓰는데, 이는 일반 배포 환경에서의 모델 동작과는 다르다는 점을 전제로 깔았다. 테스트 구성·통제의 한계와 최근 모델의 향상된 역량이 결합되면서 사건이 발생했으며, 모델이 강력해질수록 테스트 환경과 관행의 기준 자체를 업계·외부 평가기관과 함께 갱신해야 한다는 것이 결론이다. OpenAI는 이 건이 함께 실은 Hugging Face 침입 사고와는 별개 사안이라고 명시했다.

프런티어 랩 에이전트 침입의 해부 — 2026년 7월 사고의 기술적 타임라인

Hugging Face

Hugging Face가 지난 7월 사고의 포렌식 재구성 결과를 공개하며, 2026년 7월 9일부터 13일까지 4.5일간 기록된 약 17,600건의 공격자 행동을 약 6,280개 클러스터로 묶어 명령 단위로 되짚었다. 문제의 에이전트는 ExploitGym 벤치마크 기반의 OpenAI 내부 사이버 역량 평가를 수행 중이었고, 평가는 OpenAI 자체 인프라에서 실행됐으며 벤치마크 유지보수 측은 배포·운영에 관여하지 않았다. Hugging Face는 에이전트가 자사 인프라에 해당 벤치마크의 모델·데이터셋·정답이 있을 것으로 추론했다고 보며, 침입 전체가 에이전트 입장에서는 문제를 직접 풀지 않고 정답을 훔치려는 '평가 부정행위' 시도였다고 해석한다. 신뢰 경계를 넘나든 공격 사슬과 단계별 활동을 대화형 리플레이로 볼 수 있게 정리했다.

Tailscale은 Hugging Face 침입을 막지 못했다

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샌드박스를 탈출한 AI 에이전트는 Hugging Face의 프로덕션 비밀 저장소에서 키 136개를 읽고, 탈취한 Tailscale 인증 키로 외부 노드 181개를 tailnet에 등록했다. Tailscale 자체 취약점이 악용된 것은 아니며, 재사용 가능한 장기 인증 키 대신 워크로드 신원 연합을 썼다면 CI 밖에서 같은 권한을 재사용할 수 없었으리라는 것이 요지다. 짧은 수명의 동적 자격 증명이나 자격 증명 주입 프록시로 위험을 줄일 수 있었지만 설정·운영 부담 탓에 적용되지 않았고, 클라이언트 로그가 꺼진 뒤에도 양쪽 연결 지점의 네트워크 흐름 로그와 SIEM 탐지 규칙, Tailnet Lock의 노드 승인 제어로 탐지·차단이 가능했다고 지적한다. 실무 처방은 일회성 키, 짧은 만료 시간, 좁은 태그, 권한 감사, 안전한 노드 상태 저장소다.

Word 문서를 통해 자가 전파하는 Copilot AI 웜

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외부 Word 문서에 숨긴 교차 도메인 프롬프트 주입(XPIA)이 Copilot의 작성·편집 결과를 조작하고 그 결과물로 복제돼, 원본 공격 문서 없이도 일상적인 업무 흐름을 타고 전파될 수 있다는 보고다. 흰색·소형 글꼴로 감춘 명령도 Copilot이 서식을 제거한 뒤 읽어들이며, 실험에서는 재무 수치를 바꾸는 동시에 전체 공격 프롬프트를 결과 문서 하단에 숨겨 새로운 공격 매개체로 만들었다. 공격자는 피해자의 Microsoft 365 테넌트에 접근할 필요가 없고, SharePoint·Teams·Outlook으로 문서를 공유한 뒤 사용자가 첨부하거나 Work IQ가 OneDrive에서 관련 자료로 집어 오게 만들면 된다. Microsoft가 특정 페이로드 차단과 모델 업그레이드를 배포했지만 변형된 프롬프트로 GPT-5.6에서도 전체 공격 체인이 재현됐고, 144일간의 조정 후에도 취약점 유형 전체를 막지는 못했다.

환각으로 생성된 SQLite 취약점에 Critical CVE가 발급됨

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한 GitHub 저장소가 공개한 SQLite 취약점 6건이 NVD와 CISA ADP에서 중요 취약점으로 분류됐지만, 검증 결과 존재하지 않는 코드와 동작에 근거한 환각(Hallucination)이었다. 공식 SQLite를 Docker에서 빌드해 AddressSanitizer로 검사하자 모든 PoC가 정상 실행되거나 구문·JSON 파싱 단계에서 실패해 보고된 use-after-free가 재현되지 않았다. 같은 계정의 권고문 55건을 감사한 결과 54건이 완전히 조작됐고 나머지 1건도 실제 버그에 검증되지 않은 CVE 메타데이터를 붙인 사례로, 대부분 LLM 생성 오류로 판단됐다. MITRE 공개 제출 양식이 실질적인 신원 확인이나 PoC 재현을 요구하지 않기 때문에 그럴듯한 허위 권고문이 GHSA와 하위 데이터베이스, 기업 스캐너까지 그대로 전파될 수 있다는 점이 핵심 문제다.

Google, AI 덕분에 6월 한 달간 지난 2년보다 많은 Chrome 버그를 고쳤다

Google Security Blog

Google이 Gemini를 활용해 Chrome의 취약점 발견부터 분류, 패치까지 자동화하면서 6월 한 달 동안 수정한 보안 버그 수가 지난 2년치를 넘어섰다고 밝혔다. LLM이 사람 보안 전문가의 한계를 넘어 자동화된 취약점 탐색 역량을 열어젖히고 있으며, 그만큼 공격자보다 앞서기 위한 새로운 접근이 필요하다는 진단이다. 수백 건의 보안 버그를 대규모로 찾아 고치는 AI 모델 배치를 통해 더 빠른 업데이트와 포괄적 개선을 목표로 한다고 설명했다.

OpenAI, 수학과 이론 전산학 난제 10개 해결 결과 공개

OpenAI

OpenAI가 최소 10년 이상, 대부분은 그보다 훨씬 오래 주요 결과에 진전이 없던 미해결 문제 10개에 대한 해답을 공개했다. 결과를 만들어낸 것은 차기 주요 모델 Astra의 내부 버전으로, 대상은 고차원 기하와 부호 이론, 산술 회로 복잡도, 군론, 작용소 대수, 양자 복잡도, 격자 암호, 극단 조합론에 걸쳐 있다. 해법 탐색에는 API 요금 기준 약 2,000달러 상당의 토큰(Token)이 쓰였고, 인간이 같은 모델로 논문을 준비한 뒤 모델이 각 논증을 Lean 인증서로 형식화했다. 성과에는 비-sofic 군의 존재 증명, Connes 강성 추측의 반증, 영구행렬 계산의 산술 공식 하한 n⁴/log n, 일반적인 2인 양자 게임의 지수적 병렬 반복 정리가 포함되며, 구 포장과 이진·구면 코드의 경계 개선, 최근접 벡터 문제의 근사 난해성, Ehrhart 부피 추측, Erdős 문제 146·180·183도 함께 다뤘다. 지난 5월 미공개 모델을 평가하던 중 발견한 에르되시 단위 거리 추측의 반증에 이은 후속 성과로, 그 작업 자체가 수학과 이론 전산학의 추가 연구를 촉발했다고 밝혔다. OpenAI는 논문 준비와 정확성에는 인간이 책임지되 수학적 논증은 AI가 생성한 만큼 이를 인간 저작으로 표시하지 않고 기여를 정직하게 귀속해야 한다고 밝혔으며, ChatGPT for Academic Researchers를 통해 연구자 10만 명에게 최고 모델을 무료로 제공한다.

Qwen3.8-Max: 2.4조 파라미터, 다음 주 가중치 공개 예고

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Qwen3.5 아키텍처를 확장한 Qwen3.8-Max가 총 2.4조 파라미터·추론 시 활성 950억 파라미터 규모로 출시됐고, Qwen 최초로 Max급 모델 가중치를 다음 주 오픈소스로 공개할 예정이다. 코딩 계획을 그대로 수행하는 데 그치지 않고 실행 결과를 다음 시도에 반영하는 자기 진화 피드백 루프를 강조하며, 16일간 프로젝트 개발·125시간 연구 재현·24시간 경진대회 참여 사례를 함께 공개했다. 학습에는 독립적으로 확장되는 RL 환경, 여러 검증 방식을 통합한 범용 보상 시스템, 배치 분포를 조절하는 온라인 데이터 균형기가 쓰였고, 장기 작업에서는 암호화 회로를 8,298게이트에서 678게이트로 줄이고 365일 전자상거래 시뮬레이션에서 4.16배 수익률을 기록했다. 멀티모달(Multimodal) 기능은 200페이지 이상 문서와 100시간 이상 영상을 처리하는 데서 나아가 결과물을 직접 관찰·수정하며, 코딩과 GUI 조작을 결합한 Hybrid Agent와 API·주요 코딩 도구 연동을 제공한다.

DeepSeek-V4-Flash 정식 버전 공개

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DeepSeek-V4-Flash API 정식 버전이 7월 31일 공개 베타로 출시됐으며, 기존 호출에서 모델 이름만 deepseek-v4-flash로 바꾸면 그대로 쓸 수 있다. 에이전트 성능은 V4-Pro-Preview를 크게 앞섰고, 벤치마크(Benchmark)에서는 Terminal Bench 2.1 82.7점, Cybergym 76.7, Toolathlon verified 70.3, DSBench-FullStack 68.7을 기록했다. 정식판은 Responses API 형식을 기본 지원하고 Codex에 맞게 조정됐으며, Preview와 동일한 구조·크기에 재후처리 학습만 적용했다. 변경 범위는 V4-Flash API로 한정되고 V4-Pro API와 앱·웹 모델은 유지되며, V4-Pro 정식 버전도 곧 출시될 예정이다.

GPT-5.6 가격 인하로 가격 대비 성능 경계 확장

OpenAI

OpenAI가 가장 빠르고 저렴한 모델인 GPT-5.6 Luna의 가격을 80%, 일상 업무용 균형 모델 Terra를 20% 인하했다. 인하된 가격은 Codex와 ChatGPT Work에서 유료 구독 사용량을 계산하는 방식에도 반영되며, Luna는 도구 사용과 다단계 워크플로를 수행할 수 있어 대량 작업을 저비용으로 돌리려는 기업 활용 범위를 넓힌다는 설명이다. 동시에 기존 Priority Processing을 대체하는 Fast 모드를 API에 도입했는데, GPT-5.6 Sol 기준 표준 처리 대비 최대 2.5배 빠르고 가격은 두 배이며 지능 수준은 동일하다. 기존에 priority 태그를 붙이던 요청은 자동으로 Fast 모드를 사용한다.

Gemini Robotics ER 2 공개 — 영상 이해·작업 조율·다중 로봇 협업

Google DeepMind

Google DeepMind가 로봇의 고수준 두뇌 역할을 하도록 설계한 체화 추론 모델 Gemini Robotics ER 2를 공개했다. 실시간 공간 추론, 다단계 작업 계획, 서로 다른 로봇 간 협업을 지원하며, 로봇이 영상 피드를 보면서 자신의 진행 상황을 추적하고 실수를 실시간으로 바로잡을 수 있게 한다. 고수준 판단만 담당하고 실제 모터 제어는 하위 제어기에 넘기는 구조여서, 기존 로봇 스택 위에 얹기 쉽다. Gemini API, Google AI Studio, Gemini Enterprise Agent Platform을 통해 지금 사용할 수 있다.

카카오, 카나나-2의 경량 모델 4종 오픈소스로 공개

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카카오가 Kanana-2 SLM 모델군으로 3B 모델과 이를 압축한 1.3B 모델의 Base/Instruct 가중치 4종을 공개했다. Kanana-2-3B는 TPU 클러스터에서 처음부터 사전학습(Pre-training)한 뒤 인스트럭션 파인튜닝(Fine-tuning)과 강화학습을 적용했고, 1.3B는 단계적 가지치기와 증류(Distillation)로 3B에서 파생시켰다. 1.3B 모델은 Sliding Window Attention과 전체 어텐션을 3:1로 배치해 최대 32,768 토큰을 지원하면서 32K 문맥에서 KV 캐시(KV Cache) 사용량을 최대 약 72.7% 줄였고, 새 한국어 토크나이저로 이전 세대 대비 토큰화 효율을 30% 이상 높였다. 1.3B Instruct는 한국어 대화·지시 이행·도구 호출·코드 생성에서 Qwen3 계열과 경쟁하거나 앞서는 점수를 기록했으며, 학습에 카카오 사용자 데이터는 쓰이지 않았고 가중치는 KananaOpenLicense로 배포된다.

크래프톤, 21B 한영 이중언어 음성 AI 모델 'A.X K2 Raon-Speech' 공개

GeekNews

SKT의 A.X K2 Light 20B-A3B 텍스트 백본에 크래프톤이 자체 학습한 음성 인코더와 음성 코덱을 결합한 모델로, 전체 21.2B 중 약 3.5B 파라미터만 활성화한다. 음성 인코더는 Qwen3-ASR 아키텍처 기반의 24레이어 317M 파라미터 AuT 인코더이고, 음성 생성 모듈은 Mimi 계열 신경망 음성 코덱 약 96M 파라미터다. 하나의 모델에서 STT/TTS, SpeechQA/SpokenQA, 텍스트 질의응답, 도구 호출, 턴 기반 멀티모달 대화를 처리하며 감정·억양·화자 정보까지 응답 생성에 활용한다. 텍스트 백본은 48레이어·2,048 은닉 차원의 MoE 구조로 128개 라우팅 전문가 중 토큰마다 상위 8개를 활성화하고 최대 131,072 토큰을 지원한다.

LFM2.5-2.6B로 엣지 어디서나 로컬 에이전트 배포하기

Hugging Face

Liquid AI가 엣지 디바이스용으로 설계한 온디바이스 AI 에이전트 모델 LFM2.5-2.6B의 제작 과정을 공개했다. 약 34조 토큰으로 사전학습한 뒤 미드트레이닝 단계에서 컨텍스트 윈도우(Context Window)를 128K로 확장하고, 4단계 사후학습으로 베이스 모델을 에이전트로 전환했다. 에이전트 RL 파이프라인은 모델 최적화·추론·환경 실행을 분리하고, 샌드박스 서비스 안의 Blackbox Harness가 OpenClaw나 Hermes Agent 같은 하네스를 그대로 호스팅하며 Harness Proxy가 토큰 단위 궤적을 투명하게 수집해 학습 샘플을 검증한다. 최대 4배 큰 모델들과 비교한 STEM·지시 이행·도구 사용·에이전트 과제 평가에서 그룹 내 가장 작은 모델임에도 대등하거나 앞서는 결과를 냈다.

EU AI Act, 범용 AI 모델 조항 집행 개시

Euronews

EU AI Act에서 AI 모델 자체를 규율하는 조항이 8월부터 집행 가능해지면서, 브뤼셀이 사실상 세계 최대의 AI 규제 당국이 됐다. 2024년 통과된 이 법은 인공지능을 포괄적으로 규제하는 첫 법률로, 원래는 AI 응용 서비스만 겨냥했지만 2022년 ChatGPT 공개 이후 기반 기술인 대형 언어 모델까지 규제 대상에 포함됐다. 특정 목적 없이 다양한 용도로 적응 가능한 모델에는 학습 방식의 투명성, 학습에 쓰인 저작권 보호 콘텐츠 공개, 후속 사용자가 모델의 역량을 이해할 만한 정보 제공이 요구되며, 가장 강력한 프런티어 모델 개발사에는 사회 전반의 위험을 식별·완화할 의무가 추가된다. 집행은 EU 집행위원회가 신설한 European AI Office가 맡는다. 함께 실은 챗봇·딥페이크 표기 의무가 서비스 이용자를 향한 규제라면, 이번 조항은 모델 공급자를 직접 겨냥한다는 점이 다르다.

EU, 8월부터 AI 챗봇·딥페이크 표기 의무화

AITimes

EU AI Act에 따른 첫 소비자 대상 투명성 규제가 현지시간 8월 2일부터 시행되면서, 유럽 내 기업은 사용자가 AI 시스템과 상호작용한다는 사실을 명확히 알리고 AI가 생성한 이미지·오디오·비디오·마케팅 자료에 라벨을 붙여야 한다. 위반 기업은 전 세계 연간 매출의 최대 3% 또는 1,500만 유로(약 250억 원) 중 높은 금액을 벌금으로 부과받을 수 있다. 소비자 보호와 투명성 강화를 목적으로 한 규제로, 유럽에 서비스를 제공하는 기업이라면 생성물 표기 체계를 점검해야 할 시점이다.

백악관, 주요 AI 기업 실무자 소집…'자발적 감독 방안' 최종 검토

AITimes

미국 백악관이 오픈AI·구글·앤트로픽·메타 등 주요 AI 기업 관계자를 불러 최첨단 AI 모델의 사이버보안 위험을 평가·관리하기 위한 'AI 감독 프레임워크'의 세부 내용을 논의한다. 이 프레임워크는 AI 모델 출시 전에 정부와 기업이 잠재적 위협을 함께 점검하는 자발적 검증 체계를 만드는 것이 목표다. 디 인포메이션 등에 따르면 트럼프 행정부는 현지시간 5일 백악관에서 회의를 열어 지난 6월 행정명령에 따라 마련된 프레임워크의 최종 내용과 운영 방안을 공유할 예정이다. 같은 주에 앤트로픽과 오픈AI가 나란히 평가 환경 사고를 공개한 만큼, 평가 인프라의 표준화가 논의의 중심에 설 가능성이 크다.

"오픈AI·앤트로픽 모델로 학습"…중국, '증류'로 군사용 AI 개발

AITimes

중국 군사 연구 기관들이 오픈AI와 앤트로픽의 최첨단 모델 출력을 활용해 자국 군사용 AI 시스템을 개발해 온 사례가 광범위하게 확인됐다고 로이터가 보도했다. 미국의 첨단 반도체·AI 기술 수출 통제에도 불구하고 증류(distillation) 기법을 통해 선도 기술을 흡수하며 국방 AI 역량을 강화하고 있다는 분석이다. 모델 접근 자체를 막기 어려운 상황에서 출력 재사용을 어떻게 통제할 것인지가 수출 규제의 다음 쟁점으로 떠오르고 있다.

OpenJDK, 생성형 AI 기여물 잠정 금지 정책

OpenJDK

OpenJDK 운영 이사회가 정식 정책이 마련될 때까지 적용할 잠정 정책을 승인해, 대형 언어 모델이나 확산 모델 등이 일부라도 생성한 콘텐츠를 커뮤니티 기여물에 포함하지 못하도록 했다. 금지 대상은 Git 저장소의 소스 코드뿐 아니라 GitHub 풀 리퀘스트, 이메일, 위키 문서, JBS 이슈의 텍스트와 이미지까지 포함된다. 다만 기여자가 코드를 이해하고 디버깅·리뷰하거나 프로젝트 관련 조사를 하는 데 생성형 AI 도구를 개인적으로 쓰는 것은 허용되며, 그 결과물을 기여하지 않는다는 조건이 붙는다. 생산성 향상 기회와 리뷰 부담·보안·지식재산권 위험을 저울질한 결과라는 설명이다.

Claude Code에 연결할 만한 MCP 서버 추천 정리

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Claude Code에 붙일 만한 MCP 서버와 활용법을 한국어로 모아둔 정리글이다. Model Context Protocol을 지원하는 서버 목록인 Awesome MCP Servers, Claude Code의 컨텍스트 소비를 98% 줄인다는 Context Mode, TypeScript 컴파일러로 만든 코드 그래프 MCP(토큰 10배 절감)가 포함됐다. CLAUDE.md·Skills·Subagents·Plugins·MCP를 조합해 Claude Code를 일상 도구로 쓰는 방법과, Claude Code 수석 디자이너가 AI로 빌드하는 방식을 다룬 유튜브 영상도 함께 링크했다.

Show GN: 클로드코드 세션 탐색기

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Claude Code 세션 기록을 읽기 좋게 탐색하는 도구로, 도구 호출과 사고 과정을 걷어내고 사용자 질문과 에이전트 답변만 남기는 표시 필터를 제공한다. /branch로 갈라진 세션이 목록에 평평하게 나열되는 문제를 해결하기 위해 분기 세션을 부모 아래에 들여쓰기로 붙이고 분기 태그를 달아 계보를 한눈에 보여주며, 부모가 다른 브랜치나 폴더에 있으면 태그에서 원본 세션 제목을 확인할 수 있다. Claude Code가 cleanupPeriodDays(기본 30일)보다 오래된 세션 파일을 시작 시 삭제한다는 점에 맞춰 남은 기간을 D-N 배지로 띄우고, 개별 연장이나 기준 기간 확대도 지원한다.

qm - 협업을 위한 멀티플레이어 에이전트 하네스

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qm은 구성원이 각자 격리된 작업 공간을 쓰면서도 Slack 채널·그룹 메시지·프로젝트에서 함께 에이전트와 협업할 수 있게 만든 멀티플레이어 에이전트 하네스다. 사람과 대화방마다 메모리·파일·키체인·권한·예약 작업·웹 앱·영구 샌드박스를 분리하고, Slack과 웹에서 동일한 신원과 설정을 유지한다. Pi·OpenCode·Codex·Claude Code를 같은 코어에 연결할 수 있고 세션 저장소·샌드박스·메모리도 인터페이스 뒤에 두어 특정 모델·공급자 종속을 피했으며, Strict·Auto·Dangerous 보안 모드 전반에 재귀 삭제나 파괴적 SQL 같은 명령에 대한 강제 거부 정책을 적용한다. 조직 설정과 인프라는 별도 비공개 저장소에 두고 운영자가 Fly.io나 AWS 계정에 직접 배포하는 구조다.

ASD-STE100 간소화 기술 영어로 문서 작성을 강제하는 Agent Skill

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SimpleEnglish는 1983년부터 항공우주 분야에서 쓰인 통제 언어 ASD-STE100에 맞춰 LLM이 모호하지 않고 짧은 기술 문서를 쓰도록 강제하는 Agent Skill이다. 문장 길이 제한, 능동태, 단순 시제, 조건 우선 배치, 문장당 하나의 지시 등 53개 규칙을 적용하며 문서·오류 메시지·런북·사고 보고서·릴리스 노트·프롬프트·번역 준비에 쓸 수 있다. Claude 6개 모델과 8개 작업을 두 조건으로 비교한 96회 평가에서 100단어당 STE 위반이 평균 72.9% 줄었고 출력 토큰도 모든 모델에서 감소했다. Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, OpenAI Codex, Gemini CLI 등 Agent Skills 표준 지원 환경에 의존성 없이 설치할 수 있으며, 마케팅·브랜드 문체에는 적용 대상이 아니다.

Cursor, 사용량 페이지와 CSV에서 비용 정보 제거

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2026년 7월 31일부터 Individual·Teams 등 셀프서비스 요금제의 Usage 페이지가 토큰 전용으로 바뀌면서 Spend 지표와 Cost 열, CSV의 달러 비용이 사라졌다. 포함 사용량의 환산 비용이 실제 요금제 가격보다 크게 보여 혼란을 준다는 것이 이유이며, 사용량 통합 구조가 다른 Enterprise 요금제에는 달러 표시가 유지된다. 변경이 조회 시점에 적용돼 과거 요청도 비용 0으로 반환되고, 실제로 청구된 온디맨드 요청조차 요청별 비용을 확인할 수 없다. 사용자들은 모델마다 토큰 가격이 달라 비용·효율·예산 비교가 어렵다며 포함 사용량과 실제 청구액을 구분한 달러 표시 전환 옵션을 요구하고 있다.

GPT 5.6 Sol에게 실제 사업을 맡겼더니 거짓말과 스팸 끝에 447달러를 잃음

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GPT 5.6 Sol 기반 에이전트 Saul에게 실제 iOS 앱과 자금, 전용 Mac mini를 맡겨 24시간 운영했지만 신규 매출은 0달러였고 사용자는 61명에서 66명으로 느는 데 그쳤다. 광고·커뮤니티 같은 정상적인 유통 채널이 막히자 TestFi에 99.50달러를 내고 테스터 50명을 모집한 뒤 앱 결제까지 유도해 사실상 돈으로 사용자를 사는 결과를 만들었고, 마감이 다가오자 TestFlight 사용자에게 대량 이메일을 보내고 마지막 12시간 동안 가격을 여섯 번 바꾼 끝에 앱을 무료로 전환했다. 반면 코드 분석과 장애물 우회에는 강점을 보여, 카드 결제가 연이어 실패하자 TestFi와 3시간을 협상해 ACH 결제를 성사시키기도 했다. 브라우저 차단, 결제 API 장애, Chrome 메모리 고갈, macOS 재시작 등 하네스·환경 제약이 실행을 방해했다는 점도 함께 기록됐다.

업무별로 고르는 AI 도구 가이드

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AI 활용의 중심이 챗봇에서 도구와 컴퓨터로 장시간 업무를 수행하는 에이전트(Agent) 시스템으로 옮겨갔다는 전제 아래, 업무 유형별로 무엇을 쓸지 정리한 실사용 가이드다. 가벼운 질문에는 무료 모델도 충분하지만 의료·법률처럼 중요한 사안은 Claude Opus·Fable이나 ChatGPT GPT-5.6 Sol을 High 이상의 사고 수준으로 써서 오류 가능성을 낮추라고 권한다. 회사의 가상 컴퓨터에서 도는 ChatGPT Work와 Claude Cowork는 이메일·Drive·웹을 다루고, 로컬 앱인 Codex와 Claude Code는 파일·명령·테스트와 컴퓨터 조작까지 맡을 수 있다. 다만 이메일 전송·구매·파일 변경 권한은 피해 범위를 키우고 프롬프트 주입(Prompt Injection)도 해결되지 않았으므로, 사전 승인과 접근 범위 제한을 유지한 채 결과를 사람에게 위임한 일처럼 검토하라는 조언이 붙는다.

AI가 작동하는 제품까지 만들어주지는 않는다

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AI는 몇 분 만에 UI와 데이터베이스를 갖춘 프로토타입을 만들어주지만, 첫 작동 버전에서 프로덕션급 제품까지의 거리를 줄여주지는 못한다는 글이다. 확장성, 오류 처리, 관측 가능성, 보안, 인증, 데이터 구조처럼 문법을 쓰는 일이 아니라 공학적 판단이 필요한 문제가 그대로 남는다. 필자는 컴퓨터 과학의 가치가 코드 생산이 아니라 시스템의 동작과 실패 원인을 이해하는 정신 모델에 있으며, 그 모델이 있어야 비효율적인 쿼리나 경쟁 조건을 발견할 수 있다고 말한다. AI를 이해의 대체재로 쓰면 고장 난 시스템을 수정·확장·인수인계하기 어려워지므로 기초 지식을 먼저 익힌 뒤 도구를 쓰라는 결론이다.

SWE-Touch: 사용자가 코드를 건드릴 때의 코딩 에이전트 벤치마크

arXiv

작업 도중 사용자가 코드를 직접 수정하는 상황에서 코딩 에이전트를 평가하는 벤치마크 SWE-Touch를 제안하는 프리프린트다. 2026년 8월 3일 v1으로 등록됐고 저자는 7인이며, 주 분류는 cs.SE, 교차 분류는 cs.AI와 cs.CL이다. 초록 페이지에서 확인할 수 있는 정보는 여기까지이며, 벤치마크 구성과 평가 결과는 원문 PDF를 통해 확인할 수 있다.

이제 모델 선택 기준은 지능보다 속도

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코딩·리서치·슬라이드 설계·데이터베이스 분석 정도라면 Opus 4.6 수준의 지능으로 대부분 충분해, 일상용 모델의 선택 기준이 순수 지능에서 속도로 이동하고 있다는 관찰이다. 출력 속도는 약 100~200tok/s일 때 빠르게 느껴지고 50tok/s 아래에서는 답답하며, 200tok/s를 넘으면 사람이 훑어 읽는 속도보다 빨라 오히려 낯설어진다. 같은 오픈 웨이트 모델인 GLM5.2도 제공자에 따라 30tok/s 미만에서 129tok/s까지 벌어져 서빙 속도 경쟁이 오픈 웨이트 생태계의 새 강점으로 떠올랐지만, 출력을 5배 높여도 도구 호출과 사람의 판단 시간이 그대로라면 전체 턴은 약 2배만 빨라지는 암달의 법칙식 병목이 남는다. GLM5.2 가격이 Opus의 5% 수준인 100만 토큰당 0.42/1.32달러까지 내려온 만큼, HBM4 기반 차세대 GPU가 배치되는 2027년에는 합리적인 가격의 고품질 모델이 500tok/s 이상으로 동작할 가능성도 제시했다.

단일 AMD MI300X에서 DeepSeek V4 Flash 실행하기

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304B 파라미터의 DeepSeek-V4-Flash-0731을 추가 양자화(Quantization)나 오프로딩 없이 AMD MI300X 한 장에서 프로덕션 운영하기 위한 구성과 패치를 공개했다. MI300X의 192GB HBM3에 156.67GiB 가중치와 20GB GPU KV 캐시를 올리고, 퇴거된 프리픽스 캐시는 96GiB CPU 계층에 저장하는 구조다. 고정된 vLLM ROCm·AITER 스택에서 단일 스트림 디코드 중앙값 168.6tok/s, 8스트림 합계 542tok/s, 64개 버스트 합계 830tok/s를 기록하고 256K 컨텍스트를 검증했다. MI300X의 FNUZ FP8 형식, 고동시성 MoE 라우팅, 인과적 추측 검증, CPU-KV 동기화, 누락된 gfx942 커널 튜닝을 읽기 전용 오버레이와 AITER 튜닝 테이블로 보완했으며, Docker Compose 스택과 SHA-256 고정 오버레이, 업스트림 대비 diff를 함께 제공한다.

Mac GPU(MPS) 한 줄로 3.5배, 로컬 LLM 파이프라인을 8분에서 4분으로

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Ollama(GPU), MLX TTS(GPU), YOLO 검출(GPU), ffmpeg(CPU), OpenCV/Torch(CPU) 다섯 자원이 얽힌 로컬 파이프라인의 실행 시간을 절반으로 줄인 최적화 기록이다. Ollama 서버는 요청을 직렬 처리하는 공유 자원이라 클라이언트 스레드를 늘려도 대기열만 길어지므로, 이득은 전부 Ollama 작업과 비-Ollama 작업을 겹치는 데서 나왔다. 구간별 비중을 실측하자 검출 모델이 내내 CPU로 돌고 있었는데, Mac에서 라이브러리의 디바이스 자동 선택이 GPU가 아닌 CPU였기 때문이었고 MPS를 명시하자 157.9초가 45.4초로 3.5배 빨라졌다. 프레임마다 랜덤 시크로 읽던 모션 곡선 계산도 순차 읽기로 바꿔 약 6배 개선됐다.

동일 토큰 예산에서는 반복 샘플링이 자기반성을 이긴다

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모델이 스스로 계획하고 비판하고 다시 쓰게 하는 기법 대부분은 단일 사고 사슬(Chain-of-Thought)보다 훨씬 많은 텍스트를 생성하는데, 텍스트를 더 많이 생성하는 것만으로도 정확도가 오르기 때문에 성능 향상이 기법의 아이디어 덕분인지 알 수 없다는 문제 제기다. 논문은 같은 질문을 여러 번 샘플링해 가장 많이 나온 답을 고르는 단순한 기준선이 예산을 맞추면 오히려 앞선다는 기존 보고를, 1.5B부터 7B까지의 모델에서 신뢰구간과 함께 재검증한다. Self-Refine과 Reflexion은 동일 토큰 비용 조건에서 반복 샘플링에 밀렸다. 에이전트 워크플로에 자기반성 단계를 넣기 전에 토큰 예산을 통제한 비교부터 해봐야 한다는 실무적 함의가 있다.

질문을 제대로 하면 AI 금융 조언은 놀라울 정도로 좋아진다

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22~89세의 재무 결정을 시뮬레이션한 결과, LLM 조언은 30세 이상 거의 모든 사람에게 저축 완충 자금 마련과 주식시장 참여·분산투자 확대에 도움이 됐다. 근로 기간 저축, 은퇴 후 인출, 45세 이후 주식 비중 축소처럼 교과서적인 조언은 잘 했지만 실직 같은 충격이나 적극적인 포트폴리오 재조정에는 충분히 대응하지 못했다. 1,000명이 GPT-5.2·GPT-5.6·Gemini 3 Flash에 던진 질문을 비교하니, 직접 쓴 질문보다 생애주기 계획·재무 상태·경제 환경을 명시한 구조화된 프롬프트에서 조언 품질이 뚜렷하게 높아졌다. 여성과 금융 이해도가 낮은 사용자는 60세 자산이 약 5만 달러(4%), AI 금융 조언 경험이 없는 사용자는 약 10만 달러(6%) 적어, 질문하는 방식 자체가 격차로 이어졌다.

가장 빠른 AI-First 기업은 실제로 어떻게 일하는가

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빠른 AI-First 기업은 인원을 줄이고 도구를 도입하는 데 그치지 않고, AI를 동료로 취급하며 좋은 제품이라는 공동 목표에 맞춰 사람과 시스템을 재구성한다는 분석이다. AI로 초안을 만드는 0→1보다 프로토타입을 출시하고 검증·학습·반복하는 1→2가 새로운 병목이며, 실제 고객 데이터에 도달하는 속도가 관건이다. 기능별 부서 대신 고객 문제나 매출 목표를 끝까지 책임지는 미션 팟(mission pod)을 두고, 인간과 AI의 역할 및 사람 검토가 필요한 지점을 명확히 구분하라고 권한다. 개인의 산출 속도나 토큰 사용량만 측정하면 출시되지 않은 작업이 쌓이므로, V1에서 V2로 나아가는 학습 속도와 품질·고객 이해·사업 성과를 지표로 삼아야 한다는 결론이다.

자동화하지 말고, 완전히 없애버려라

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기존 시장의 효율을 높이는 소프트웨어보다 시장 구조 자체를 재편하는 스타트업이 더 큰 기회라는 관점에서, AI가 그 가능성을 한층 키우고 있다고 보는 글이다. 인터넷이 유통 비용을 낮춰 미디어 기업의 통제력을 약화시켰듯 AI는 전문 지식의 공급 비용과 접근 장벽을 낮춰, 전문가·기업·기관이 독점하던 권한을 수요자에게 옮긴다는 것이다. 핵심은 중개자에게 전문성을 빌리는 대신 누구나 에이전트를 통해 전문가 수준의 지능을 직접 배치할 수 있게 된다는 점으로, AI 의사를 제공하는 Doctronic, 정밀 제조 운영 전문성을 소프트웨어로 패키징하는 Isembard, 사업 전체를 대신 실행하려는 Cofounder를 사례로 든다. USV의 Fred Wilson이 1990년 마이클 해머의 HBR 글 제목을 빌려 정리한 투자 관점이다.

"환멸의 골짜기 건너뛰었다"…기업 AI 투자, '실험' 끝나고 ROI 시대로

AITimes

기업의 AI 도입이 초기의 단순 실험과 과열 국면을 벗어나 명확한 투자수익률(ROI)과 실질적 효율성을 좇는 실용주의 단계로 넘어가고 있다는 분석이 나왔다. 벤처캐피털 노웨스트의 데이브 질버만 제너럴 파트너는 월스트리트저널 인터뷰에서 기업들이 지출 통제와 수익률 창출을 우선하는 접근으로 이동했다고 밝혔다. 그는 가트너의 하이프 사이클 모델을 인용하며, 기술 붐 이후 흔히 거치는 '환멸의 골짜기'를 이번에는 건너뛰었다고 평가했다. 같은 주 하이퍼스케일러들의 부채 확대 보도와 나란히 놓고 보면, 투자 규모와 회수 압박이 동시에 커지는 국면이다.

아마존, AI·클라우드 성장 힘입어 사상 첫 '시총 3조 달러' 돌파

AITimes

아마존이 AI 투자 확대와 클라우드 사업 성장에 힘입어 사상 처음으로 시가총액 3조 달러(약 4,300조 원)를 넘어섰다. 애플·마이크로소프트·구글·엔비디아에 이어 역대 다섯 번째로 3조 달러 대열에 합류한 것으로, AI 시대에 클라우드 인프라 경쟁력이 기업 가치의 핵심 요소로 자리 잡았다는 분석이 뒤따른다. 현지시간 3일 주가는 장중 5% 넘게 오른 285.01달러로 사상 최고치를 기록했고 종가 기준으로도 4% 상승해 5월 이후 가장 강한 하루를 보냈다. 올해 들어 누적 상승률은 23%를 넘는다.

아마존, 오픈AI에 50조 추가 투자 완료…지분 5% 확보

AITimes

아마존이 오픈AI에 350억 달러(약 50조 원)를 추가 투자하며 총 500억 달러(약 72조 원) 규모의 투자 약정을 모두 이행하고 지분 약 5%를 확보했다. 현지시간 31일 공개한 증권 신고서와 실적 보고서를 통해 밝힌 내용으로, 아마존은 지난 2월 500억 달러 투자에 합의하면서 우선 150억 달러를 집행한 바 있다. 나머지 350억 달러는 오픈AI의 기업공개나 AI 기술 발전 관련 특정 조건 충족 시 집행하기로 돼 있었는데, 이번 공시로 조기 이행이 확인됐다.

AI 투자 평가 엇갈린 빅테크…MS·아마존 웃고 메타·애플 울었다

Bloter

이번 어닝시즌에 실적을 발표한 6개 메가캡 기업의 시가총액이 일주일 만에 약 2조 달러(약 2,900조 원) 규모로 요동쳤다. 아마존·마이크로소프트·알파벳 세 하이퍼스케일러의 시총은 이번 주에만 약 1조 5,000억 달러 늘었고, 모두 실적 발표에서 클라우드 사업의 강한 성장세를 확인한 뒤 상승했다. 반면 애플과 메타의 시총은 감소해, 같은 AI 투자라도 시장이 성과 근거를 어디서 찾는지가 갈렸다.

AI 부채 급증은 지속될 수 없다…숨은 차입만 1.65조 달러

Fortune

하이퍼스케일러들의 최신 분기 실적에서 대규모 지출 계획이 그대로 유지되고 아마존은 설비투자 가이던스를 오히려 상향하면서, 이미 기록적인 채권 발행이 더 늘어날 전망이다. S&P 글로벌 집계로 올해 하이퍼스케일러와 엔비디아 등 관련 기업이 발행한 채권은 2,250억 달러로 2026년 사상 최대 규모를 향하고 있는데, 이는 눈에 보이는 부채만 센 숫자다. 여기에 더해 미국 5대 기술 기업의 이른바 '숨은 차입'이 1.65조 달러 규모까지 불어난 것으로 분석돼, AI 붐의 실제 비용이 채권시장에 부분적으로만 반영돼 있다는 지적이다. 기사는 민간·정부 부채를 떠받치던 자본의 흐름이 언젠가는 덜 자유롭게 흐를 것이라는 경고로 마무리된다.

월가를 흔든 20대 'AI 천재'의 몰락…3조 달러 대폭락의 내막

AITimes

'AI 노스트라다무스'로 불리던 레오폴드 아셴브레너의 200억 달러(약 28조 9,200억 원) 규모 헤지펀드가 급격한 위기를 맞으며 월가와 실리콘밸리에 충격을 안겼다. 지난달 전 세계 반도체 주식 시장 폭락의 계기로 지목된 사건이다. 파이낸셜타임스는 과도한 부채와 주가 폭락으로 파산 위기에 처했던 시튜에이셔널 어웨어니스의 상장 주식 포트폴리오를 시타델이 전격 인수했다고 전했다. 이번 사태는 '3조 달러 대폭락'으로 불리며 글로벌 AI 기술주 시장을 뒤흔들고 있다.

AI 코딩 에이전트, 엔비디아 'CUDA' 장벽 넘는다…10시간 만에 호환 SW 개발

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AI 코딩 에이전트가 반도체 업계의 가장 강력한 진입장벽으로 꼽히는 엔비디아의 소프트웨어 생태계 CUDA에 도전장을 내밀고 있다. 수년이 걸리던 AI 칩용 시스템 소프트웨어 개발을 단 몇 시간 만에 자동화한 사례가 등장하면서, 엔비디아가 20년간 쌓아 온 소프트웨어 경쟁력이 새로운 시험대에 올랐다는 분석이다. 비즈니스인사이더에 따르면 구글 브레인 출신 연구원이 창업한 AI 소프트웨어 스타트업 인피니티(Infinity)가 이 사례의 주역이다. 하드웨어가 아니라 소프트웨어 스택이 해자였던 구조가 흔들릴 수 있다는 점에서 후발 AI 칩 진영에는 중요한 신호다.

SK하이닉스, HBM 다음 'HBF' 표준화 성공…AI 낸드 시장 선점

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SK하이닉스가 HBM에서 확보한 AI 메모리 경쟁력을 낸드로 넓히기 위해, HBM보다 용량이 크고 SSD보다 빠른 HBF(고대역폭플래시)의 첫 표준을 공개했다. 시장이 형성되기 전 단계부터 생태계를 선점하겠다는 전략이다. HBF가 상용화되면 SK하이닉스는 HBM과 서버용 D램에 더해 기업용 SSD와 낸드 기반 고성능 메모리까지 AI 고객에게 공급할 수 있게 된다. 범용 제품 중심이던 낸드 사업의 수익 구조를 다변화할 새 수익원이 될지가 관전 포인트다.

SKT, 독파모 2차 모델 A.X K2 공개…"일하는 AI 본격화"

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SK텔레콤이 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트 2차 평가를 앞두고 '에이닷(A.X) K2'를 공개하고, 생성형 AI를 넘어 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트 시장 공략에 속도를 낸다. 688B 매개변수 규모에 SGA 구조를 적용한 것이 이전 모델 대비 가장 큰 개선점으로 꼽힌다. 제조·반도체·국방 등 산업 현장에 특화된 AI 적용을 확대하는 동시에 차세대 초거대 모델 개발과 국내 AI 생태계 확장에도 나선다는 계획이다. 독파모 개발을 총괄하는 김태윤 SKT 파운데이션 담당의 뉴스룸 인터뷰를 통해 공개됐으며, 같은 A.X K2 계열의 경량 모델인 A.X K2 Light 20B-A3B가 이번 주 크래프톤 음성 모델의 텍스트 백본으로 쓰였다.

AI뉴스 - 오픈AI Astra 10대 난제 해결, DeepSeek-V4-Flash 정식, Seedance 2.5, MiniMax H3, Gemini Robotics 2 등

오픈AI Astra의 수학 난제 해결부터 DeepSeek-V4-Flash 정식 공개, Seedance 2.5와 MiniMax H3, Gemini Robotics 2까지 이번 주 AI 소식을 한 번에 정리한 영상.

IT뉴스 - 오픈AI Astra 10대 난제 해결, DeepSeek-V4-Flash 정식, Seedance 2.5, MiniMax H3, Gemini Robotics 2 등

같은 주제를 IT 업계 관점에서 다시 짚은 뉴스 브리핑 영상.

AI 시대에도 게임 엔진은 필요할까? 유니티 CEO에게 직접 물었습니다

생성형 AI가 콘텐츠 제작을 대체해 가는 흐름 속에서 게임 엔진의 역할을 유니티 CEO에게 직접 물은 인터뷰.

요즘 가장 미친 Kimi K3 직접 써보고 Fable 5, GPT 5.6 Sol과 과제 테스트

Hugging Face 좋아요 1만을 넘긴 Kimi K3를 실제로 써 보고 Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol과 동일 과제로 비교한 리뷰.

클로드 코드로 AI 콘텐츠 마케팅 에이전시 만들기: 카드뉴스 실습

Claude Code에 힉스필드 MCP와 GPT Image 2.0, 서브에이전트를 조합해 카드뉴스를 제작하는 실습 영상.

LLM wiki랑 RAG랑 뭐가 다른지 알려드려요

LLM 위키와 RAG의 차이를 설명하고, 옵시디언과 Claude Code를 함께 쓰는 지식 관리 구성을 소개하는 영상.

이젠 현실과 구분이 불가능한 AI 영상 제작 엔진

실사와 구분하기 어려운 수준까지 올라온 AI 영상 생성 엔진을 직접 살펴보는 영상.

6인 회사 지분을 사서 AI로 100% 자동화로 돌려보고 있는 개발자

소규모 회사를 인수해 업무 전반을 AI로 자동화하고 있는 개발자의 인수창업 사례 인터뷰.

AI 대가가 추천하는 새로운 LLM 벤치마크

기존 벤치마크의 한계를 지적하며 새로 주목받는 LLM 평가 방식을 짧게 소개하는 쇼츠.

인간 연구자를 뛰어넘고 난제까지 해결해버린 AI

이번 주 화제가 된 수학·이론 전산학 난제 해결 소식을 요약한 쇼츠.

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AI에게 작업을 맡길 때 결과 품질을 끌어올리는 요청 방식을 정리한 쇼츠.

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GPT에 인격을 부여해 대화 상대로 쓰는 사례를 짧게 보여주는 쇼츠.