법과 AI 연구소(Institute for Law & AI)는 성급한 법적 제약 대신 정부의 제도적 역량 강화에 초점을 맞추는 '급진적 선택성' 규제 접근법을 권고했다. 주요 제안으로는 정보 공유 의무화, 프런티어 AI 연구소 내부 고발자 보호, AI 위험 및 능력 정의의 변화를 반영할 수 있는 유연한 규제 체계 구축 등이 포함된다.

메타(Meta)와 카이스트(KAIST) 연구진은 연산과 메모리, 입출력을 단일 신경망 학습 상태에서 통합하여 기존 컴퓨터처럼 작동하도록 설계한 '신경 컴퓨터' 개념을 도입했다. 연구팀은 Wan 2.1 모델 등을 활용해 기본적인 CLI(명령줄 인터페이스) 및 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 작업을 수행하는 시제품을 선보였으며, 향후 소프트웨어 자체가 신경망 가중치 내에 존재하는 형태를 지향한다.

포사이트(Forethought), 컬럼비아 대학교, 버지니아 대학교 경제학자들은 AI 기반 자동화가 가져올 경제적 파급 효과를 모델링했다. 연구에 따르면 전체 산업의 13% 또는 하드웨어 연구 분야의 20%가 자동화될 경우, AI 시스템이 스스로 후속 개발을 수행하는 재귀적 자기 개선(recursive self-improvement)을 통해 폭발적인 경제 성장이 일어날 수 있다. 특히 하드웨어 연구 자동화는 소프트웨어 대비 약 5배 높은 수익률을 기록하며 경제 성장의 핵심 동력이 될 것으로 분석됐다.

한편 구글(Google)은 지리적으로 떨어진 데이터센터 간에도 탄력적인 모델 학습이 가능한 분산 학습 기법인 'Decoupled DiLoCo'를 발표했다. 이 시스템은 각 연산 섬(islands of compute) 간 비동기적 학습을 지원해 특정 지역의 하드웨어 장애가 전체 공정을 중단시키지 않도록 설계되었다. 구글은 이 기술을 통해 2~5 Gbps 네트워크 환경에서 미국 내 4개 지역에 걸쳐 120억 개의 파라미터를 가진 모델을 성공적으로 학습시켰다.

법과 AI 연구소(Institute for Law & AI)는 성급한 법적 제약 대신 정부의 제도적 역량 강화에 초점을 맞추는 '급진적 선택성' 규제 접근법을 권고했다. 주요 제안으로는 정보 공유 의무화, 프런티어 AI 연구소 내부 고발자 보호, AI 위험 및 능력 정의의 변화를 반영할 수 있는 유연한 규제 체계 구축 등이 포함된다.

메타(Meta)와 카이스트(KAIST) 연구진은 연산과 메모리, 입출력을 단일 신경망 학습 상태에서 통합하여 기존 컴퓨터처럼 작동하도록 설계한 '신경 컴퓨터' 개념을 도입했다. 연구팀은 Wan 2.1 모델 등을 활용해 기본적인 CLI(명령줄 인터페이스) 및 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 작업을 수행하는 시제품을 선보였으며, 향후 소프트웨어 자체가 신경망 가중치 내에 존재하는 형태를 지향한다.

포사이트(Forethought), 컬럼비아 대학교, 버지니아 대학교 경제학자들은 AI 기반 자동화가 가져올 경제적 파급 효과를 모델링했다. 연구에 따르면 전체 산업의 13% 또는 하드웨어 연구 분야의 20%가 자동화될 경우, AI 시스템이 스스로 후속 개발을 수행하는 재귀적 자기 개선(recursive self-improvement)을 통해 폭발적인 경제 성장이 일어날 수 있다. 특히 하드웨어 연구 자동화는 소프트웨어 대비 약 5배 높은 수익률을 기록하며 경제 성장의 핵심 동력이 될 것으로 분석됐다.

한편 구글(Google)은 지리적으로 떨어진 데이터센터 간에도 탄력적인 모델 학습이 가능한 분산 학습 기법인 'Decoupled DiLoCo'를 발표했다. 이 시스템은 각 연산 섬(islands of compute) 간 비동기적 학습을 지원해 특정 지역의 하드웨어 장애가 전체 공정을 중단시키지 않도록 설계되었다. 구글은 이 기술을 통해 2~5 Gbps 네트워크 환경에서 미국 내 4개 지역에 걸쳐 120억 개의 파라미터를 가진 모델을 성공적으로 학습시켰다.