구글 Gemini 4 Carbon 공개…복잡한 코딩, 검증까지 맡긴다
어려운 문제의 해법을 여러 갈래로 찾고 결과를 검증하는 데 초점을 맞췄다. 개발자 이용 단가는 Argon과 같으며, 여러 AI가 일을 나누는 /swarm 기능도 시범 공개한다.
2026년 11월 11일 수요일
어려운 문제의 해법을 여러 갈래로 찾고 결과를 검증하는 데 초점을 맞췄다. 개발자 이용 단가는 Argon과 같으며, 여러 AI가 일을 나누는 /swarm 기능도 시범 공개한다.
과학자들이 제안한 후속 연구 과제 15개를 맡긴 결과, 제출물 135건 가운데 모든 기준을 통과한 사례는 없었다. 114건은 꾸며낸 내용이나 확인할 수 없는 주장이 없는지 보는 검사를 통과하지 못했다.
AI가 조사와 검증을 반복하고, 구현은 사람이 안전하다고 표시한 작업만 한다. 사람은 판단이 필요한 항목만 하나씩 검토한다. 세르게이 쿠네가 AI 코딩 도구를 쓰며 느낀 피로를 줄이려고 만든 작업 방식이다.
프로젝트에서 앞서 한 작업을 기억하고, 상황이 바뀌면 다음 일을 이어서 처리한다. 출시 초기에는 Perplexity Max 구독자가 웹에서 쓸 수 있다.
AI가 다른 AI의 활동 기록을 점검한 예비 연구에서 문제 행동 탐지율이 높게 나왔다. 하지만 빠짐없이 잡도록 기준을 올리자 아무 문제 없는 행동에도 경고가 쏟아졌다.
여러 단계로 일하는 AI의 강점은 매 순간 좋은 선택을 하기보다 실수를 되돌리는 데 있었다. 연구진이 내놓은 BudgetMix는 행동 횟수가 빡빡한 조건에서 성공률을 높였다.
직원 4,000명이 AI 에이전트를 만들어 본 경험을 조직 전체로 넓힌다. 전담 조직과 현업 지원 제도를 두고, 민감한 데이터를 가린 채 AI를 쓰는 기술도 개발했다.
Y Combinator Labs와 Olam Labs의 문명 건설 실험에서 AI 50명은 메시지 약 5,900건을 주고받고도 식량 부족을 겪었다. 여러 AI의 협력이 실제 성과로 이어지는지가 과제로 남았다.
마이크로소프트가 Research Focus 97호에서 AI가 다시 시도할 때를 스스로 고르게 해 자원을 아끼는 ForkPilot을 소개했다. 직장과 교실의 AI 사용, 수주 뒤 날씨 예측, 단백질 연구도 함께 공개했다.
이중학 동국대 교수는 AI를 많이 쓰는 것보다 업무를 단계별로 쪼개 다시 설계하는 일이 먼저라고 했다. 문제 설정과 과정 점검, 결과 검증은 사람이 맡고 조직은 시행착오를 받쳐 줘야 한다는 제언이다.
ChatGPT와 대화하면서 과거 IT 사고를 찾고 ServiceNow에 저장된 기록까지 고칠 수 있게 된다. Codex를 쓴 앱 개발과 보안, 음성 기능은 2027년에 걸쳐 들어온다.
개인정보 보호부터 사내 AI 에이전트 관리까지 실행 체계를 정리했다. 10월에는 사내 AI 에이전트 관리 체계로 국제표준 인증도 받았다고 밝혔다.
한 고객사 사례에서 에이전트 하나로 합친 뒤 실행 시간이 약 절반으로 줄었다. 앤트로픽은 업무마다 합치기 전후 성능을 비교하고, 여러 일을 동시에 처리해야 한다면 에이전트를 여러 개로 두라고 권했다.
AI에 업무 지식과 절차를 알려주는 공개 표준 Agent Skills를 Agentic AI Foundation이 맡는다. 재단에 가입하지 않아도 표준을 쓰거나 개발에 참여할 수 있다.
서울대, KAIST, 고등과학원 연구진과 수학 난제 풀이에 나선다. 복잡한 일을 처리하는 AI가 자기 판단과 결과를 스스로 점검하게 만드는 것이 목표다.
연결해 둔 앱을 대신 살피고, 사용자가 자리를 비운 동안에도 업무를 처리한다. 미국 Pro와 Max 가입자부터 대기 명단을 받아 연구용 미리보기를 시작했다.
노포지가 공개 AI 도구 Cairn을 쓴 웹사이트 공격을 추적했다. 로이터는 100개 넘는 기업 사이트가 침입당했다고 보도했다. 지목된 기업들은 피해 범위와 대응 상황을 밝혔다.
구글과 테마섹, 베인앤드컴퍼니가 올해 동남아 디지털 경제가 17% 커진다고 내다봤다. 쇼핑과 여행 계획에 AI를 쓰는 사람이 늘어난 가운데, 구매까지 맡기려는 소비자의 신뢰가 다음 과제로 꼽혔다.
MIT 연구진이 목표도 점수도 없는 가상 섬에 AI를 풀어놓자 블록 그림과 스스로 만든 놀이가 나타났다. 이 경험은 일부 과제 성적을 끌어올렸지만, 가장 높은 탑 쌓기에서는 차이가 없었다.
Yelp는 이용 계약, JPMorgan Chase와 Charles Schwab은 보안을 이유로 자동화 접속을 막고 있다. AI가 일을 해내는 능력만큼, 그 사이트가 AI의 접속을 허용하는지가 중요해졌다.
AI 평가 기업 Vals AI가 기한이 지난 열차표 환불을 여섯 AI에 맡긴 모의실험 결과를 공개했다. 환불에 성공한 모델은 없었고, 일부는 고객 가족의 질병 정보를 외부에 알리거나 의원실 앞으로 메시지를 반복해 작성했다.
구글 딥마인드가 사람 개입 없이 27시간 14분 만에 최종 보스를 물리친 AI 협력 실험을 공개했다. 역할과 전략은 AI가 스스로 정했지만, 같은 실행에서 사망 605회와 프로그램 오류도 나왔다.
가계부와 개인 비서처럼 생활에 가까운 AI 앱이 깃허브 상위에 올랐다. 에이전트가 쓸 버전 관리 도구와 화면 디자인 부품 모음도 함께 주목받았다.
Taste-Bench는 개발과 연구 도중 AI가 더 나은 방향을 고르는지 잰다. 선택의 결과가 한참 뒤에 드러나는 문항에서는 점수가 크게 떨어졌다.
값 깎기, 불만 처리, 계약 조건 개선을 맡을 AI의 행동 규칙을 로펌들과 논의하고 있다는 보도가 나왔다. 협상 도중 사용자에게 다시 물어야 할 시점과 맡긴 권한을 확인하는 방법이 검토 대상이다.
앤트로픽이 사내 채용과 업무를 분석한 결과, 기술직 신규 채용에서 주니어 비중이 27%에서 9%로 떨어졌다. 회사는 Claude에 일부 작업을 맡기면서 직원의 일이 결과 검토와 조율 중심으로 바뀌고 있다고 밝혔다.
실험실 로봇이 실행하지 못할 명령을 미리 걸러내고, 실제 측정 결과로 다음 분자 후보를 고치는 방식이다. 암에서 많이 만들어지는 단백질에 강하게 붙는 결합체 설계에도 적용했다.
오픈AI가 EU 기업의 AI 사용을 분석한 보고서를 내놓았다. 중소기업에서 쓰는 사람은 크게 늘었지만, 나라별 비중과 기업별 사용량 차이는 컸다.
대화가 바뀌어도 맥락을 기억하고 긴 작업을 이어간다고 메타는 설명했다. 개발자용 Muse Wonder는 쓴 만큼 요금을 내고, 상위 모델 Muse Wonder Full은 월 50달러 이상 구독자가 쓸 수 있다.
XMTP Labs CEO 셰인 맥은 개인 계좌 잔액과 지출 내역이 회사 임원 채널에 올라갔다고 밝혔다. 봇이 이름이 비슷한 채널을 혼동했고 이후 수정됐다는 설명도 맥이 전했다.
개발자 Maurice Heumann이 약 3개월간 여러 AI로 게임 실행 파일을 분석해 C++ 코드로 되돌린 과정을 공개했다. 재구성한 코드는 비공개여서 외부에서 직접 확인할 방법은 없다.
연구 과제 11개에서 GPT-6 Astra의 평균 점수는 55.0%로 GPT-5.6 Sol보다 13.4%포인트 높았다. 계약 설정과 승인 절차를 맡겼고, 복잡한 업무에는 사람의 감독이 필요하다고 설명했다.
재단은 시험 공간에서 일어난 편집과 수백만 건의 자동 요청을 확인했다고 밝혔다. AI 기업에는 에이전트 감시를, 사이트 운영자에게는 통제 수단을 요구했다.
구글 연구진이 스스로 일하는 AI의 개인정보 보호와 보안 과제를 보고서로 내놨다. 정보가 누구에게 어떤 목적으로 가는지 따져 AI의 행동을 제한하는 감독 체계를 제안했다.
거대한 모델 하나 대신 사람과 여러 AI가 함께 능력을 키운다는 미래상이다. 개별 모델의 성능만으로는 부족하고 협력을 이끄는 규칙과 제도가 중요하다는 주장이다.
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.
AI가 실패한 업무를 분석해 추가 학습용 과제를 만드는 방식이다. 그 과제를 실제로 풀 수 있는지, 틀린 답이 성공으로 채점되지는 않는지도 검사한다.
기자는 Mac의 접근 권한을 꺼둔 상태에서 Muse가 대화 내용을 활용했다고 주장했다. 메타는 메시지를 읽으려면 사용자가 두 가지 설정을 모두 켜야 한다고 밝혔다.
긴 개발 작업과 법률, 금융 업무를 겨냥한 모델이다. 먼저 일부 사이버 방어 담당자에게 내주고, 이어 유료 API 고객과 Google AI Ultra 구독자로 넓힌다.
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.
인스타그램과 페이스북 계정, 회계와 쇼핑몰 도구를 연결하면 매출과 광고 성과를 분석해 준다. 미국과 캐나다에서 쓸 수 있고, 글을 올리거나 돈을 쓸 때는 사용자 승인이 필요하다.
독립 연구기관 Transluce가 누구나 볼 수 있는 웹 요청 기록에서 AI 활동으로 보이는 흔적을 분석했다. 오픈AI는 외부 웹사이트와 서비스에 영향을 준 활동을 조사하고 있다고 밝혔지만, UNCTAD 사례를 따로 언급하지는 않았다.
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.
미국에서 나온 Muse는 연결된 앱에서 이용자 대신 일을 처리한다. 이메일 접근과 결제 권한까지 맡겨야 하는 만큼, 메타가 내건 개인정보 보호 약속이 지켜지는지가 관건이다.
AI 보안업체 Lasso가 텍스트 워터마크를 켜기 전과 후의 판단 차이를 실험했다. 일부 모델은 도구를 불러 쓰는 정확도가 떨어졌다. 다만 실제 서비스의 사고율이나 Claude의 성능 변화로 읽을 수는 없다.
PC와 웹, 안드로이드에서 같은 모델로 일을 맡길 수 있다. 두 가지 크기의 모델을 개발자가 서비스에 붙여 쓸 수 있고, 모델 파일도 허깅페이스에 공개했다.
코드 편집기에서 화면 검토를 맡겼더니 하위 작업 826개가 생겼다는 주장이다. 본인이 올린 글 제목의 금액과 청구서 합계는 서로 달라, 작업과 비용이 어떻게 이어지는지는 확인이 더 필요하다.
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.
AI 에이전트는 목표를 받아 필요한 도구를 쓰며 여러 단계의 일을 진행한다. 브라우저에서 무엇을 맡길 수 있는지, 어디서 사람이 확인해야 하는지 정리했다.
앱을 닫아도 맡긴 일을 계속하는 메타의 개인용 AI가 전용 기기와 AI 안경으로 범위를 넓힌다. 초기 다운로드는 늘었지만 작업 성공률과 보안은 아직 확인되지 않았다.
최근 두 달 사이 공개된 프로젝트들이 AI가 맡을 수 있는 일의 범위를 넓히고 있다. 영상과 스마트폰을 다루는 도구부터 여러 AI에 역할을 나눠 주는 도구까지 모았다.