AI가 장애를 대신 처리할수록 더 중요해지는 훈련: 온콜 팀이 준비할 일
AI가 일상 장애를 처리할수록 온콜 팀은 더 어려운 사건을 적은 실습으로 맡게 됩니다. 시뮬레이션 중심의 준비도 훈련을 정리했습니다.
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내 계정도 유출됐을 수 있다: 티빙 보상을 신청하기 전 확인할 조건
티빙은 사이버 침해 사고 대상자로 안내받은 회원에게 9월 30일까지 보상 신청을 받습니다. MY 메뉴에서 대상 여부를 확인하고 이용권별 조건과 사용 기한을 살펴보세요.
발표 며칠 만에 바뀐 성능 지표, GPT-6 Astra 벤치마크를 그대로 믿으면 안 되는 이유
오픈AI가 GPT-6 Astra 발표문의 벤치마크 수치를 하루 만에 여러 차례 바꿨습니다. 환각률, ARC-AGI-3 하네스별 점수, 경쟁 모델 수치가 어떻게 오갔는지와 그 이유를 정리했습니다.
눈에 안 보이는 유니코드 문자가 스팸 필터를 통과시킨다: AI 공격 기법이 피싱 메일로 번진 이유
AI 프롬프트 인젝션을 숨기던 유니코드 문자가 스팸 필터 회피용으로 대량 쓰이면서 탐지 건수가 하루 만에 130만 건 넘게 뛰었습니다. 이 기법이 어떻게 이메일 필터를 피하는지, 왜 대부분은 막혔는지 정리했습니다.
브라우저 업데이트를 미루면 안 되는 이유: 크롬의 실제 공격 취약점
구글이 실제 공격에 쓰인 V8 취약점을 포함해 크롬 보안 수정 12건을 배포했습니다. 내 브라우저가 수정된 버전인지 확인하고 재시작해야 하는 이유를 정리했습니다.
AI가 만든 결과를 어디까지 검증할 수 있을까: Claude의 페르마 정리 형식화
Anthropic은 Claude가 Lean으로 페르마의 마지막 정리를 형식화해 컴퓨터 검사를 통과했다고 공개했습니다. AI가 만든 증명에서 기계가 확인하는 범위와 사람이 맡을 판단을 짚습니다.
세콰이아가 말하는 소버린 AI: 왜 지금 자체 모델을 갖추는 기업이 늘어나는가
세쿼이아캐피털이 하비, 머커, 랭체인, 트라젝토리, 파이어웍스의 사례로 정리한 소버린 AI 실전 가이드를 소개합니다. 오픈 웨이트 성능 향상과 독립 포스트트레이닝 생태계 성숙이 왜 지금 자체 모델 확보를 판단 대상으로 만드는지 정리합니다.
코딩 AI가 도구를 고르는 방식이 바꾸는 제품의 선택 기준
코딩 AI가 제품을 추천하는 데서 멈추지 않고 실제 코드에 설치하면서, 개발 도구의 선택 기준이 문서·연동·운영 조건까지 넓어지고 있습니다. Armature의 5,292개 유효 세션 결과로 그 변화를 살펴봅니다.
GPT-6 Astra, 가장 강력한 모델인데 접근은 사이버보안 방어팀부터 좁힌 이유
오픈AI가 GPT-6 Astra를 공개했지만 사이버보안 Critical 등급 판정 때문에 사이버보안 방어팀부터 순차로 접근을 열었습니다. 안전성 개선 수치와 벤치마크 포화, 단계별 배포 일정을 정리합니다.
AI 도입을 멈추지 않으려면 지금 정할 책임: AI 거버넌스
AI를 중요한 의사결정에 연결할수록 모델 이름보다 먼저 데이터 출처, 변경 이력, 책임 보고를 정해야 합니다. Bessemer Venture Partners의 체인 오브 커스터디 제안을 운영 기준으로 풀었습니다.
가치 있는 데이터란 무엇인가?
무엇을 모을지보다 먼저 어떤 질문에 답할지를 정해야 합니다.
AI 답변이 우리 회사 맥락을 놓칠 때, 마케팅팀이 먼저 만들 것
마케팅팀이 AI 답변에 회사 맥락을 넣으려면 프롬프트보다 먼저 실험과 회고에서 나온 판단을 재사용 가능한 기록으로 만들어야 합니다.
