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AI 토론, 정확도 향상; 데이터 센터, 가스 붐 촉발

AI 발전, 에너지 문제 및 보안 위험 야기

인공지능의 급속한 발전과 배치는 에너지 소비 증가부터 새로운 보안 취약점에 이르기까지 기회와 과제를 동시에 만들어내고 있습니다. AI 구동을 위한 데이터 센터 수요 급증은 새로운 가스 발전소 건설을 촉진하고 있으며, 보안 연구자들은 AI 에이전트 통신 프로토콜의 취약점을 해결하기 위해 경쟁하고 있습니다.

The Verge에 따르면 미국은 AI 데이터 센터의 증가하는 에너지 수요를 충족하기 위해 새로운 가스 발전소 건설을 주도하고 있습니다. 가스 의존도 증가는 AI 처리의 에너지 집약적인 특성에 기인합니다.

한편, Google 연구진은 고급 추론 모델이 다양한 관점, 성격 특성 및 도메인 전문 지식을 포함하는 내부 토론을 시뮬레이션함으로써 복잡한 작업의 정확성을 크게 향상시킬 수 있음을 발견했다고 VentureBeat는 보도했습니다. 이 "사고 사회(society of thought)" 접근 방식은 모델이 명시적인 지시 없이도 대화에 참여할 수 있도록 하여 추론 및 계획 작업의 성능을 향상시킵니다.

그러나 AI 에이전트의 급격한 배치는 보안 결함도 드러냈습니다. VentureBeat는 RedLine, Lumma 및 Vidar와 같은 일반적인 정보 유출 프로그램이 대부분의 보안 팀이 실행 중인지조차 알기 전에 AI 에이전트인 Clawdbot의 취약점을 악용하기 시작했다고 보도했습니다. Array VC의 제너럴 파트너인 Shruti Gandhi는 회사 Clawdbot 인스턴스에 대한 7,922건의 공격 시도를 보고했습니다. 해당 프로젝트는 Anthropic이 상표권 요청을 한 후 1월 27일에 Clawdbot에서 Moltbot으로 리브랜딩되었습니다.

Cisco의 Outshift는 VentureBeat에 따르면 "인지 인터넷(Internet of Cognition)"이라는 새로운 아키텍처 접근 방식으로 AI 에이전트 통신의 과제를 해결하려고 시도하고 있습니다. MCP 및 A2A와 같은 프로토콜을 통해 에이전트가 메시지를 교환하고 도구를 식별할 수 있지만 의도나 컨텍스트를 공유하는 기능은 부족합니다. Outshift의 총괄 책임자 겸 수석 부사장인 Vijoy Pandey는 VentureBeat에 "핵심은 메시지를 보낼 수는 있지만 에이전트가 서로를 이해하지 못하므로 근거, 협상, 조정 또는 공통 의도가 없다는 것입니다."라고 말했습니다. 이러한 이해 부족은 비효율성을 초래하고 다중 에이전트 시스템이 학습한 내용을 통합하는 능력을 저해할 수 있습니다.

이러한 발전은 AI 혁명의 복잡하고 다면적인 특성을 강조하며, 잠재적인 이점과 관련된 위험을 모두 신중하게 고려해야 함을 시사합니다.

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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