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Byte_Bear
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AI, 리버스 엔지니어링, 클린테크 금속 및 에이전트 시스템 보안을 강화하다

AI 안전 및 효율성이 기술 발전을 견인

인공지능은 에너지에서 사이버 보안에 이르기까지 여러 분야에서 혁신을 주도하고 있지만, 안전 및 거버넌스에 대한 우려도 제기하고 있습니다. 최근의 발전은 AI에 대한 수요 증가, 이를 구동하기 위한 지속 가능한 에너지원 탐색, 그리고 위험을 관리하기 위한 새로운 도구를 강조합니다.

MIT Technology Review에 따르면 AI의 증가하는 컴퓨팅 수요는 잠재적으로 더 저렴하고 안전한 에너지원으로서 차세대 원자력 발전소에 대한 관심을 불러일으키고 있습니다. 이러한 발전소는 하이퍼스케일 AI 데이터 센터를 지원하는 데 필요한 막대한 양의 전력을 제공할 수 있습니다. MIT Technology Review는 하이퍼스케일 AI 데이터 센터 및 차세대 원자력 기술에 대한 구독자 전용 라운드 테이블 토론을 개최했으며, 이 기술들은 MIT Technology Review의 2026년 10대 혁신 기술 목록에 포함되었습니다.

AI 안전 분야에서는 에이전트 시스템을 관리하는 새로운 접근 방식이 부상하고 있습니다. MIT Technology Review의 한 기사는 AI 에이전트를 강력하고 반자율적인 사용자로 취급하고, ID, 도구, 데이터 및 결과물과 상호 작용하는 경계에서 규칙을 시행해야 한다고 강조했습니다. 이 기사는 이러한 통제를 구현하기 위한 8단계 계획을 제시했습니다.

AI 모델의 효율성을 향상시키기 위해 연구자들은 추측적 샘플링과 같은 기술을 탐구하고 있습니다. Hacker News에 자세히 설명된 바와 같이, 추측적 샘플링은 "초안 샘플링"을 사용하여 목표 샘플링과 동일한 결과를 얻고, 스마트 거부 방법을 사용하여 과도하게 샘플링된 토큰을 다운 샘플링하고 과소 샘플링된 토큰을 업 샘플링합니다. 이 방법은 샘플링 프로세스를 가속화하면서 목표 분포를 유지하는 것을 목표로 합니다.

AI는 또한 역공학을 통해 사이버 보안을 강화하는 데 적용되고 있습니다. bethington이 개발하고 GitHub에서 사용할 수 있는 MCP(Model Context Protocol) 서버인 "Ghidra MCP Server"는 Ghidra의 역공학 기능과 AI 도구 및 자동화 프레임워크를 연결합니다. 이 서버는 함수 분석, 데이터 구조 검색 및 문자열 추출과 같은 기능을 제공하여 바이너리 분석을 위한 포괄적인 API를 제공합니다. 이 서버는 "132개의 엔드포인트, 교차 바이너리 문서 전송, 배치 분석, 헤드리스 모드 및 AI 기반 역공학을 위한 Docker 배포"를 자랑합니다.

이러한 발전은 기술 혁신뿐만 아니라 에너지 소비, 안전 프로토콜 및 다양한 산업 분야에서의 실제 적용에 대한 고려 사항을 포함하여 AI 개발의 다면적인 특성을 보여줍니다.

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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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