[AI뉴스] Meta, LLaMa 4 성능 논란, 생성형 AI, ICLR

첫 번째 이야기 Meta

📚 주요 내용

최근 메타(Meta)가 내부 고발자 사라 윈-윌리엄스의 폭로로 논란에 휘말렸다.

 

• 사라 윈-윌리엄스: 전직 글로벌 공공정책 책임자, 미국 상원 청문회 출석
• 주장 내용:
  • 메타가 중국 정부와 협력하여 검열 도구 제공
  • 미국 사용자 데이터를 중국 당국에 노출
• 메타의 반응: 주장 부인, 중국 내 법률과 정책 준수한다고 해명
• 영향:
  • 정보 자유와 개인 정보 보호 논란
  • 글로벌 기업의 윤리적 책임에 대한 논의 촉발

 

https://youtu.be/i9T2RKmWg80

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거대한 미국 기업에서도 이런 문제가 발생하니, 사용자들이 불안해할 수밖에 없다.

이런 상황은 사람들이 해당 서비스를 이용하는 데 더욱 큰 우려를 불러일으킨다.

개인정보 보호와 신뢰성에 대한 논란이 더 대두되는 이유이지 않을까 생각한다.

 

 

 

 

 

 

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두 번째 이야기 LLAMA 4 성능 논란

📚 주요 내용

최근 메타(Meta)의 차세대 언어 모델인 LLaMA 4에 대한 성능 논란이 제기되고 있다.

여러 연구 그룹과 커뮤니티에서 성능 저하, 편향성, 내부 운영 방식에 대한 우려가 나오고 있으며, 이에 대한 재평가가 진행 중이다.

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라마의 성능 논란과 재평가는 무작정 AI 시스템에 대한 호평만이 아닌,

실제 성능과 개선점을 꼼꼼히 평가하는 과정이라 긍정적으로 생각한다.

이러한 접근은 더 나은 방향으로 발전할 수 있는 기회를 제공한다고 생각한다.

 

 

 

 

 

 

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세 번째 이야기 GPT-4.1

📚 주요 내용

• 코딩 능력 대폭 강화
• GPT-4.1은 코딩 특화 모델로, 복잡한 개발 워크플로우를 이해하고, 스스로 스크립트나 로직을 설계해서 구현 가능

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불과 몇 년 전만 해도 GPT가 나왔을 때 그 성능에 모두 놀랐고, 그 정도 수준에도 충분히 박수를 받을 만했다.

하지만 이제 점점 익숙해지고, 기술이 발전하면서 능력 중심의 AI로 진화하는 것 같다.

특히 사람의 손길이 필수적이라고 생각했던 AI 비서가 현실로 다가오는 게 신기하다.

예전에 AI 뉴스에서 Gemini와 LangGraph를 활용해 데이터 분석용 에이전트를 제작하고, 비서 역할에 대해 이야기한 적이 있는데,

이제 다양한 모델들이 이 분야에서 등장하고 있는 것 같다. 기대되는 부분 😊

 

 

 

 

 

 

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네 번째 이야기 비디오 생성 모델 VE02

📚주요 내용

• screenX 영화 화면처럼, 비디오 화면을 자동으로 확장 ok
• 자동으로 영상을 생성해 줄 수 있는 것

💬 지금까지 나온 비디오 생성 모델 중 탑을 먹을 것 같다는 평

 

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https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

 

의료기기에 AI가 탑재된 기기가 늘고 있듯이 기업들이 AI에 대한 투자를 지속적으로 증가시키고 있다.

그중 생성형 AI에 투자하는 비율이 전체 비중 50프로 이상이다. 

미국이 계속 주도하고 있다고 생각하지만, 논문이 가장 많이 나오고 있는 순위는 중국이다. 

 

AI에 낙관적인 것은 중국 인도네시아이고

미국, 캐나다는 40프로만 긍정적이다. 

우리나라는 72프로 정도 된다.

💬 미국은 워낙 '개인의 자유'라는 가치를 중요시 여기니 AI에 부정적 인식을 가진 게 아닌가 라는 평

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💬

AI에 대한 인식 결과는 의외였다.

특히 미국이 AI 시장에서 계속 주도해 왔음에도 불구하고, 미국의 부정적인 인식이 두드러졌다는 점에서

AI 발전이 항상 긍정적인 영향을 미친다고 볼 수 없다.

이 시장을 이끌어온 사람들이 부정적인 시각을 가지고 있다는 것은,

그들이 이미 우리가 모르는 중요한 문제점을 알고 있을 가능성이 있다는 생각을 하게 된다.

 

 

 

 

 

 

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다섯 번째 이야기  ICLR 

📚주요 내용

• 매년 가장 영향력 있는 논문을 선정하여 수여하는 상
• 시간이 지나도 여전히 영향력 있는 연구를 인정하는 의미에서, 기계학습 및 딥러닝 분야에서 중요한 논문에 주어짐
• Adam 옵티마이저 딥러닝에서 가장 많이 사용되는 옵티마이저 중 하나로 자리 잡음

 

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💬

ICLR에 대해 처음 접하면서, 다양한 학술적 어워드가 존재한다는 사실을 새롭게 알게 되었다.

논문을 많이 발표하는 것이 우수함을 의미하는 것이 아니라, 실질적이고 심도 있는 연구가 중요하다는 점을 깨닫게 되었다.

인정받은 논문들은 그 깊이와 가치를 통해 학문적 업적으로서 진정으로 탁월함을 입증한다는 생각이 든다.

 

 

 

 

 

 

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여섯 번째 이야기 Whisk 모델

📚 주요 내용

• 이미지를 생성해 달라고 요청하면, 해당 이미지를 만들어줌
• 생성된 이미지를 짧은 애니메이션 형태로 변환하여 영상으로 제공
• 한글도 지원 가능

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직접 실습해 주셨는데, Whisk 모델은 GPT의 이미지 생성 속도보다 더 빠르게 작동하는 것으로 느껴졌다.

 

생성된 영상은 일부 어색한 부분을 제외하면 전반적으로 자연스럽게 표현되었다.

영상 편집 분야에도 AI가 활용되기 시작하면서, 기술의 확장성이 더욱 뚜렷해지고 있다.

앞으로는 AI 없이 일상을 영위하기 어려운 시대가 도래할 것이라는 생각이 든다.