AI 발전이 소프트웨어 개발 및 사이버 보안을 재편하다
인공지능의 급속한 발전은 소프트웨어 개발 및 사이버 보안을 빠르게 변화시키고 있으며, 진화하는 과제를 해결하기 위한 새로운 도구와 전략이 등장하고 있습니다. 기업들은 개발자를 지원하도록 설계된 새로운 AI 모델을 출시하고 있으며, 보안 팀은 증가하는 사이버 위협의 양을 관리하기 위해 AI에 점점 더 의존하고 있습니다.
소프트웨어 개발 분야에서 프랑스 회사인 Mistral AI는 미국 AI 거대 기업에 대한 유럽의 도전자로 자리매김하며 화요일에 터미널 기반 코딩 에이전트의 업그레이드 버전인 Mistral Vibe 2.0의 일반적인 가용성을 발표했습니다. VentureBeat에 따르면 이는 회사의 "경쟁적인 AI 지원 소프트웨어 개발 시장에 대한 가장 공격적인 추진"을 의미합니다. 이번 릴리스는 Mistral이 개발자 도구를 무료 테스트 단계에서 제공하는 것에서 유료 구독 계획과 통합하는 것으로 전환했음을 나타냅니다. 이 움직임은 Mistral CEO Arthur Mensch가 회사가 10억 달러를 넘어설 것으로 예상한다고 밝힌 직후에 이루어졌습니다.
한편, 중국 회사인 Moonshot AI는 오픈 소스 Kimi K2 모델을 Kimi K2.5로 업그레이드하여 에이전트 스웜 오케스트레이션을 지원하는 아키텍처를 갖춘 코딩 및 비전 모델로 전환했습니다. VentureBeat의 Emilia David는 Kimi K2.5가 시각 및 텍스트 입력을 모두 지원하는 올인원 모델로, 사용자가 더 많은 시각적 코딩 프로젝트에 모델을 활용할 수 있다고 보도했습니다. Kimi K2.5의 기반이 된 Kimi K2 모델은 총 1조 개의 매개변수와 320억 개의 활성화된 매개변수를 가지고 있었습니다.
사이버 보안 분야에서 보안 운영 센터(SOC) 팀은 매일 받는 엄청난 양의 경고를 관리하기 위해 트리아지 프로세스를 자동화하는 데 점점 더 주력하고 있습니다. VentureBeat의 Louis Columbus는 평균적인 엔터프라이즈 SOC가 하루에 10,000개의 경고를 받으며, 각 경고를 적절하게 조사하는 데 20~40분이 소요된다고 보도했습니다. 그러나 인력이 충분한 팀조차도 이러한 경고 중 22개만 처리할 수 있습니다. 보안 팀의 60% 이상이 나중에 중요한 것으로 판명된 경고를 무시했다고 인정했습니다. 결과적으로 트리아지, 보강 및 에스컬레이션과 같은 Tier-1 분석가의 작업은 소프트웨어 기능이 되고 있으며, 더 많은 SOC 팀이 감독된 AI 에이전트를 사용하여 볼륨을 처리하고 있습니다. 인간 분석가는 우선 순위를 조사, 검토 및 엣지 케이스 결정으로 전환하여 응답 시간을 단축하고 있습니다.
그러나 Gartner는 에이전트 AI 구현의 40% 이상이 거버넌스 경계 부족으로 인해 실패할 것이라고 예측합니다. Columbus는 "인간의 통찰력과 직관을 통합하지 않으면 높은 비용이 발생합니다."라고 썼습니다.
이러한 특정 응용 프로그램 외에도 OpenAI는 기술을 과학 연구에 통합하기 위해 집중적인 노력을 기울이고 있습니다. MIT Technology Review에 따르면 OpenAI는 10월에 대규모 언어 모델이 과학자를 지원하고 도구를 조정하여 지원하는 방법을 모색하는 데 전념하는 "OpenAI for Science"라는 새로운 팀을 시작했습니다. OpenAI의 부사장인 Kevin Weil은 과학 분야로의 진출이 OpenAI의 더 넓은 사명과 어떻게 부합하는지, 그리고 회사가 무엇을 달성하기를 희망하는지 모색하고 있습니다.
이러한 AI 발전이 주목을 받고 있지만 개발자들은 더 확립된 기술도 탐색하고 있습니다. 한 Hacker News 사용자는 웹 프레임워크인 Django를 사용하기 시작한 것에 대한 메모를 공유하면서 모든 문제가 이미 해결되었을 때 기분이 좋다고 언급했습니다. 사용자는 또한 Django가 Rails보다 마법이 적다고 언급했습니다.
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