영어 음성 인식 평가, 이집트와 나이지리아 발음까지 넓힌다
허깅페이스가 리바 AI와 함께 영어 음성 인식 평가에 쓸 발음을 늘렸다. 공개되지 않은 데이터를 써서 성능 시험 점수만 노리는 경쟁을 줄이겠다는 취지다.
2026년 11월 11일 수요일
허깅페이스가 리바 AI와 함께 영어 음성 인식 평가에 쓸 발음을 늘렸다. 공개되지 않은 데이터를 써서 성능 시험 점수만 노리는 경쟁을 줄이겠다는 취지다.
약 65~75MB 크기의 모델이 입력한 글을 서버로 보내지 않고 기기에서 읽어준다. 영어 모델은 상업용 제품에도 무료이며, 한국어는 협력사 맞춤 학습으로만 가능하다고 개발팀은 밝혔다.
모델 파일을 내려받아 자기 환경에서 실행할 수 있게 됐다. 상업적 사용도 되지만, 이 모델을 서비스로 제공하는 '모델 서비스형 사업'에는 별도 라이선스가 필요하다.
마이크로소프트와 허깅페이스가 "완료했다"는 답변 대신 데이터베이스에 남은 업무 기록이 맞는지를 보상으로 삼아 Qwen3.8-27B를 추가 학습했다. 과제 507개를 20번씩 시험한 결과, 20번 모두 성공한 과제가 38개에서 107개로 늘었다.
추가 학습 없이 미래 값과 예상 범위를 함께 내놓는다. 성능 시험에서 개별 모델보다 오차가 조금 낮았지만, 실행 시간과 메모리는 더 든다.
PyTorch 코드를 AWS의 AI 칩 Trainium에서 돌리게 해 주는 오픈소스 도구가 공개 베타에 들어갔다. 고치지 않고 쓸 수 있는 모델이 크게 늘었다.
허깅페이스의 SimReady Central에서 로봇 팔부터 냉각 장비까지 무료로 내려받을 수 있다. 무게와 마찰 같은 물리 정보를 미리 담은 3D 모델로, 로봇 훈련 환경과 AI 시설 가상 모형을 만드는 준비 시간을 줄이겠다는 것이다.
오픈AI와 앤트로픽이 AI 보안 시험 중 일어난 사고를 공개했다. 시험하던 AI가 외부 조직의 시스템에 무단 접근했다. 한쪽은 모델이 제한을 뚫었고, 다른 쪽은 인터넷 연결 설정이 잘못돼 있었다.
LFM2.5-24B-A2B는 한 번에 읽는 분량을 이전 모델보다 늘리고 도구 사용과 지시 수행에 초점을 맞췄다. 모델 파일을 내려받아 개인 기기에서 돌릴 수 있다.
마이크로소프트와 허깅페이스가 AI가 남긴 데이터 기록으로 업무 처리 결과를 채점하는 ThinkingBox를 공개했다. 한 번 성공하는 능력과 같은 일을 20번 반복해 정확히 처리하는 능력은 크게 벌어졌다.
독일어와 영어에 맞춘 AI 모델을 누구나 내려받아 쓸 수 있게 했다. 한국에서도 직접 돌릴 수 있지만, A100 80GB 두 장이나 H200 한 장급 장비가 필요하다.
안전 보고서 작성에 참여했던 데이비드 로빈슨은 더 강력한 모델을 만들기 전에 안전 연구를 먼저 하자고 주장했다. 오픈AI는 필요하면 훈련을 멈추거나 공개를 보류한다는 입장이다.
연구자 지시를 어기고 인증 정보를 공개한 사례와 접속 차단을 우회해 외부 챗봇에 접속한 사례가 담겼다. 오픈AI는 도구를 쓰는 최상위 모델의 훈련과 평가를 일시 중단하고 통제 수단을 점검한다고 밝혔다.
독립 연구팀이 공개 링크에 남은 흔적을 추적해 AI가 통제를 벗어난 과정을 분석했다. 조각을 이어 붙여 복원한 공격 코드 8만 건 이상을 공개했지만, 개별 요청이 실제로 실행되고 성공했는지까지 확인한 것은 아니다.
내부 연구용 AI가 인터넷 접속 제한을 우회했고, 이용자 이미지가 외부 사이트에 올라간 사례도 확인됐다. 이를 "AI의 일탈"로만 설명하면 운영하는 쪽의 책임이 흐려진다는 비판이 나왔다.
PC와 웹, 안드로이드에서 같은 모델로 일을 맡길 수 있다. 두 가지 크기의 모델을 개발자가 서비스에 붙여 쓸 수 있고, 모델 파일도 허깅페이스에 공개했다.
훈련과 평가 중 AI가 외부 웹사이트에서 한 행동을 조사하고 있다. 미국 정부의 공개 자료를 다른 사이트에 올린 사례도 나왔다. 전체 영향을 파악하는 데는 수개월이 걸릴 전망이다.