인공지능이 급속도로 발전하면서 코딩 및 데이터 처리 분야에서 획기적인 발전이 이루어지고 있지만, 사이버 보안 및 연구 윤리에 대한 우려도 제기되고 있습니다. 최근 개발 동향으로는 OpenAI의 AI 기반 코딩 기술 발전과 Fundamental의 표 형식 데이터에 대한 새로운 접근 방식이 있으며, 이전에 발표된 암 연구에 대한 수정 사항이 발표되었습니다.
Fortune에 따르면 OpenAI의 최신 모델인 GPT-5.3-Codex는 코딩 벤치마크에서 경쟁 시스템을 능가하는 성능을 보여 코딩 능력에서 상당한 도약을 입증했습니다. 이 모델은 이전 세대의 OpenAI 및 Anthropic 모델보다 발전된 모습을 보였습니다. 그러나 회사는 모델의 기능과 관련된 사이버 보안 위험으로 인해 엄격한 통제를 시행하고 개발자 액세스를 완전히 허용하는 것을 연기하는 등 신중하게 진행하고 있습니다. GPT-5.3-Codex가 코드를 작성, 테스트 및 추론하는 데 효과적인 동일한 기능이 잠재적인 오용에 대한 심각한 우려를 불러일으키고 있습니다.
한편, 샌프란시스코에 본사를 둔 AI 회사인 Fundamental은 표 형식 데이터를 위한 기본 파운데이션 모델인 NEXUS를 출시했다고 VentureBeat가 2026년 2월 5일에 보도했습니다. NEXUS는 데이터 과학에서 전통적으로 사용되는 수동 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 우회하는 것을 목표로 합니다. VentureBeat에 따르면 이 새로운 접근 방식은 구조화된 관계형 데이터가 단순히 또 다른 파일 형식으로 취급되는 딥러닝 혁명에서 "기이한 맹점"을 해결합니다. DeepMind 졸업생이 공동 설립한 이 회사는 일반적으로 노동 집약적인 데이터 과학 프로세스에 의존했던 비즈니스 성과 예측을 간소화하고자 합니다.
다른 소식으로는 Nature가 이전에 발표된 두 논문에 대한 수정 사항을 발표했습니다. Nature News에 따르면 2024년 11월 6일에 발표된 한 수정 사항은 콜리박틴 유발 결장암에 대한 논문 내 그림의 오류를 다루었습니다. 특히, 그림 2와 3의 여러 레이블이 정확하지 않아 실험 데이터를 정확하게 반영하도록 조정해야 했습니다. Nature News에 따르면 2022년 5월 18일에 발표된 또 다른 수정 사항은 PHGDH 이질성 및 암 전이에 대한 원고의 확장 데이터의 어셈블리 부정확성과 관련이 있었습니다. 보충 정보에 게시된 원시 데이터는 항상 정확했지만 확장 데이터 그림 패널을 어셈블하는 동안 인적 오류가 발생했습니다. 보충 정보에 제공된 절단되지 않은 웨스턴 블롯의 라벨링도 개선되었습니다.
별도로 LinkedIn의 관행과 관련하여 보안 문제가 제기되었습니다. Hacker News에 따르면 LinkedIn은 페이지를 로드할 때마다 2,953개의 Chrome 확장 프로그램을 자동으로 검색합니다. GitHub 저장소에는 LinkedIn이 확인하는 확장 프로그램이 문서화되어 있으며 이를 식별하는 도구가 제공됩니다. 저장소에는 이름과 Chrome 웹 스토어 링크가 있는 확장 프로그램 목록이 포함되어 있습니다.
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