소개

AI 소식은 인공지능 분야에서 나온 발표와 연구, 제품 변화를 한국어로 정리하는 블로그입니다. 영어 원문을 일일이 찾아 읽기 어려운 분들이 무슨 일이 있었고 왜 중요한지 한 편으로 파악할 수 있게 쓰는 것을 목표로 합니다.

다루는 주제

  • AI 기업의 실적, 투자, 상장, 요금제 변화
  • 새로 나온 모델과 평가 결과
  • 논문과 연구소가 공개한 연구 내용
  • AI 보안과 안전 이슈
  • 개발자와 실무자가 쓰는 도구의 변화

글을 쓰는 방식

소셜 미디어에서 화제가 된 이야기도 그대로 옮기지 않습니다. 회사 공식 발표, 논문, 공시, 당사자 발언처럼 출처를 따라갈 수 있는 자료를 찾아 다시 정리하고, 글 끝에 참고한 자료를 적습니다.

자료를 모으고 초안을 다듬는 과정에는 AI 도구를 함께 씁니다. 그래서 숫자나 날짜에 틀린 내용이 섞일 수 있습니다. 중요한 결정에 쓰실 때는 글에 적힌 출처를 직접 확인해 주세요.

정정 요청

틀린 내용을 발견하셨거나 사진 사용에 문제가 있으면 문의 페이지로 알려 주세요. 확인한 뒤 고치거나 내리겠습니다.

운영자

이 블로그는 새벽별이 운영합니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

클로드 Max·Ultra 구독자 API 크레딧, 매달 100달러·200달러 받는 법과 쓰는 곳

이미지
구독료와 별개로 매달 API 크레딧이 들어와요. 다만 터미널에서 쓰는 클로드 코드에는 쓸 수 없어요. 클로드(Claude)를 만든 앤트로픽이 Max·Ultra·Team 구독자에게 매달 API 크레딧을 주기 시작했어요. 지금까지는 구독료를 내도 직접 만든 프로그램에서 클로드 API를 부르면 요금이 따로 나갔어요. 이제는 구독에 들어 있는 크레딧으로 그 비용을 먼저 낼 수 있어요. 2026년 11월 3일 앤트로픽 공식 도움말을 기준으로, 얼마를 받는지, 어떻게 받는지, 어디에 쓸 수 있고 어디에는 못 쓰는지 정리했어요. 요금제별로 매달 받는 금액 요금제 월 API 크레딧 Max 100달러 Ultra 200달러 Team 스탠다드 좌석 좌석당 20달러 Team 프리미엄 좌석 좌석당 100달러 Team은 좌석별 금액을 하나로 합쳐 쓰고, 합계는 한 달 500달러까지예요. 공식 도움말의 예시로는 스탠다드 3석과 프리미엄 2석이면 매달 260달러를 받아요. 출시를 알린 10월 7일 공지에는 Max 5x 100달러, Max 20x 200달러로 적혀 있었어요. 지금 공식 도움말에는 같은 금액이 Max와 Ultra라는 이름으로 나와 있어요. Free, Pro, Enterprise 요금제는 대상이 아니에요. 크레딧을 받는 방법 크레딧은 저절로 들어오지 않아요. 클로드 콘솔(개발자용 API 관리 화면)의 조직 하나를 내 구독에 연결해야 그 조직으로 매달 들어와요. 구독을 시작한 지 7일이 지나야 받을 수 있어요. 웹 브라우저로 claude.ai에 들어가 설정 → 결제(Billing)로 가요. Team은 조직 설정 → 결제예요. API 크레딧(API credits) 칸에서 조직 연결(Link organization)을 눌러요. 크레딧을 받을 콘솔 조직을 고르거나 새로 만들고, 추가 크레딧 약관을 확인한 뒤 연결해요. 연결할 수 있는 조직은 하나뿐이고, 한 조직은 한 구독의 크레딧만 받을 수 있어요. 연결한 조직은 직접 바꿀 수 없고 고객지원...
자세한 내용 보기

AI 학습 데이터 백도어, 앤트로픽 논문이 묻는 안전의 조건

이미지
평소 일을 잘하던 AI에 숨은 위험이 있다면, 우리는 무엇부터 확인해야 할까요? AI가 평소처럼 일을 잘해도 특정 상황에서는 위험한 명령을 실행할 수 있을까요? 2026년 10월 27일 공개된 「Agentic Backdoors via Pretraining Poisoning」은 그 가능성을 실험으로 보여 줬어요. 앤트로픽 연구진과 펠로 프로그램 참여자 등이 함께한 연구예요. 사전학습 오염이 무엇인지, 우리가 쓰는 AI의 권한을 왜 살펴야 하는지 짚어 볼게요. 나중에 잘 가르쳐도 남을 수 있어요 사진: Syced · CC0 · Wikimedia Commons 사전학습은 AI가 대량의 글을 통해 언어와 지식을 배우는 단계예요. 이때 학습 자료를 악의적으로 바꾸는 행위가 데이터 포이즈닝이에요. 백도어는 평소에는 드러나지 않다가 특정 조건에서 의도한 행동을 하도록 심어 둔 장치라고 이해하면 돼요. OWASP도 데이터 오염으로 생긴 백도어는 평상시 행동을 그대로 유지해 탐지하기 어려울 수 있다고 설명해요. 이번 연구진은 Qwen3 구조의 모델을 처음부터 학습시킨 뒤, 오염되지 않은 자료로 명령 수행과 선호도 학습, 강화학습을 했어요. 그런데 사전학습에서 생긴 백도어는 이 과정을 거친 뒤에도 남았어요. 일반 입력에 대한 성능도 비오염 모델과 비슷했어요. 일을 잘하는지와 숨은 위험이 없는지는 따로 평가해야 한다는 뜻이에요. 특히 도구를 사용하는 에이전트는 피해가 어디까지 미칠 수 있는지 살펴야 해요. 답변을 읽고 끝나는 상황과 달리 파일이나 외부 시스템에 영향을 줄 수 있으니까요. OWASP는 학습 데이터 조작이 모델의 보안과 성능을 해치고, 연결된 시스템까지 위험하게 할 수 있다고 설명해요. 이상한 답변이 있는지만 확인하고 점검을 끝내기 어려운 이유예요. 이전 연구에서도 비슷한 문제를 다뤘어요. 앤트로픽은 2025년 영국 AI 보안연구소, 앨런 튜링 연구소와 함께 악성 문서 250개로 실험 모델의 출력을 무의미한 글로 바꾸는 백도어를 보고했어요. 다만 당시에...
자세한 내용 보기

Wonder 디자인 코드 연결, 실행 중인 앱을 고쳐 코드에 반영하는 법

화면에서 고친 디자인이 실제 코드로 이어지는 과정, 어디까지 가능할까요? 실행 중인 앱에서 버튼을 옮기고 글자를 고친 뒤, 그 결과를 실제 코드에도 반영할 수 있을까요? Wonder는 2026년 10월 27일 이 과정을 한 캔버스에서 처리하는 개편을 공개했어요. Wonder 디자인 툴 안에서 앱을 실행하고, 화면을 편집 가능한 요소로 가져와 수정한 다음 에이전트에게 코드 반영을 맡기는 방식이에요. 11월 3일 기준으로 달라진 점과 기존 프로젝트에서의 활용 가능성, 비용 구분을 살펴볼게요. 화면을 설명하는 대신 같은 대상을 보며 고쳐요 Wonder가 공식 문서에서 짚는 문제는 디자인 파일과 실제 제품이 따로 움직인다는 점이에요. 디자인을 코드로 구현한 뒤 변경이 생기면 두 결과물이 어긋나고, 디자이너는 별도 파일을 다시 관리해야 한다는 설명이에요. Wonder는 실제 제품의 코드에서 출발해 이 간격을 줄이겠다고 해요. 핵심은 양방향 연결이에요. 저장소의 컴포넌트와 색상·간격 같은 토큰을 캔버스로 가져오고, 승인한 디자인 변경을 다시 저장소의 수정 제안인 풀 리퀘스트로 보내는 구조예요. 새 화면을 생성하면서 이미 만든 제품을 시각적으로 다듬는 작업에 초점을 맞춰요. 디자인 코딩 에이전트는 사람이 고른 화면과 요소를 작업 맥락으로 받아요. 공식 개편 공지에 따르면 Claude Code와 Codex를 Wonder 채팅에 연결하고, 평소 쓰던 구독과 스킬·도구를 활용할 수 있어요. 앱은 디자인 옆에서 실행되므로 휴대전화·태블릿·데스크톱 크기로 눌러 보며 확인할 수 있고요. 화면을 확인하고 코드 수정을 요청하는 작업이 같은 공간에서 이어져요. 연결 통로인 MCP를 통해 에이전트는 Wonder 캔버스를 읽고 쓸 수 있어요. 공식 안내에는 Cursor, Claude Code, Codex 등의 연결 방법이 정리돼 있고, 연결하려면 Wonder 계정과 최소 한 개의 파일이 필요해요. 처음에는 브라우저에서 로그인해 연결을 승인하는 절차를 거쳐요. 이미 쓰는 에이전트를...
자세한 내용 보기