#인공지능24

2026년 5월 18일

미국 학교에 도입되는 인공지능: 기회와 우려

미국 학교에 인공지능(AI)이 빠르게 도입되고 있습니다. 구글과 마이크로소프트는 교사 연수에 투자했고, 연구자들은 AI 도구가 교사 업무와 학생 관계에 미칠 기회와 위험을 지적했습니다.

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사진 출처: National Cancer Institute, Unsplash

2026년 5월 13일

뇌를 닮은 칩으로 저전력 인공지능 연구

연구자들은 인간 뇌에서 아이디어를 얻어 기억과 연산을 함께하는 시냅스 유사 장치를 만든다. 이 장치는 에너지를 적게 쓰고, 재료의 인터페이스 품질이 성능에 중요한 영향을 미친다.

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2026년 4월 26일

AI 언어 모델의 현실 가능성 신호 발견

브라운 대학교 연구진은 AI 언어 모델이 일상적 사건과 있을 법하지 않은 사건을 구분하는 내부 신호를 갖는지를 연구했다. 결과는 내부 벡터가 인간 판단과 대응함을 보여준다.

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2026년 4월 24일

연구진, 'vibe coding'으로 배포되는 취약한 코드 경고

연구진은 생성형 인공지능 도구가 취약한 코드를 만드는 사례를 다수 발견했다고 경고했다. 조지아공대 SSLab의 Vibe Security Radar는 공개 취약점 데이터를 스캔해 AI 서명이 있는 코드를 표시했다.

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2026년 4월 21일

치료에 쓰이는 인공지능의 자동화 수준 프레임

유타 대학교 연구진이 치료 업무에서 인공지능(LLM)이 어느 정도 자동화될 수 있는지 평가하는 틀을 제시했습니다. 연구진은 네 가지 범주로 나누고 유용성과 위험을 검토했습니다.

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2026년 4월 21일

뇌는 다음 단어보다 문법 단위를 예측합니다

네이처 신경과학 연구는 인간의 뇌가 단순히 다음 단어만 예측하는 것이 아니라 문법적 단위(구)를 기준으로 단어를 기대한다고 밝혔습니다. 연구는 MEG 기록과 행동 검사로 이 차이를 비교했습니다.

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2026년 4월 20일

자폐를 밝히면 AI 조언이 바뀐다

연구는 사람들이 자신의 자폐 정체성을 밝히면 대형 언어 모델의 일상적 조언이 고정관념에 맞춰 바뀐다고 밝혔다. 연구진은 사용자 통제와 투명한 시스템을 개발할 것을 제안했다.

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2026년 3월 31일

캡처 순간 서명하는 센서로 딥페이크 판별

연구진이 사진·영상·음성을 촬영 순간에 암호학적으로 서명하는 센서 칩을 개발했습니다. 이 서명으로 출처와 촬영 시간을 확인하고 이후의 조작 여부를 검증할 수 있습니다.

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2026년 3월 27일

새 떼 원리로 인공지능 요약 오류 줄이기

연구진은 조류의 떼 움직임 원리를 응용한 전처리 틀을 제안했습니다. 이 틀은 문장을 정리하고 군집화해 대형 언어 모델(LLM)의 환각을 줄인 요약을 만들도록 돕습니다.

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2026년 3월 26일

대형 언어 모델의 안전 정렬 연구

노스캐롤라이나 주립대학교 연구진이 대형 언어 모델(LLM)의 안전 정렬 방식을 분석하고, 성능을 유지하면서도 위험한 출력을 줄이는 새로운 훈련 기법을 실험했습니다. 연구 결과와 관련 코드가 공개될 예정입니다.

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2026년 2월 28일

뇌 네트워크와 일반 지능

연구자들은 신경영상으로 뇌 조직 방식을 분석하고, 여러 뇌 네트워크의 조정과 통합이 일반 지능을 만든다는 증거를 제시했습니다. 연구는 두 개의 독립적 성인 데이터세트를 사용했습니다.

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2026년 2월 24일

AI 오디오 요약의 장점과 한계

구글의 NotebookLM은 연구 논문을 팟캐스트형 오디오 개요로 바꾸어 이해를 돕는다. 연구자들은 흥미로운 표현을 발견했지만 반복되는 오류와 과대해석이 있어 원문 확인을 권했다.

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2026년 2월 20일

자율주행차 취약점 'VillainNet' 발견

Georgia Tech 연구팀이 자율주행차 AI의 '슈퍼 네트워크'에 숨은 백도어 VillainNet을 발견했습니다. 활성화되면 차량 제어를 빼앗아 승객을 위협하거나 사고를 일으킬 수 있다고 경고했습니다.

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