AI 인사이트
Fable 5 탈옥 의심, 정체는 세 단어짜리 요청이었다
Anthropic의 Fable 5·Mythos 5 수출통제 사태, 정부가 지목한 ‘탈옥’의 실체와 보안 전문가들의 반발 이유를 정리합니다.
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링크드인 채용 제안에 숨은 백도어, AI 에이전트가 찾아낸 npm 공급망 공격
링크드인 채용 제안 속에 숨겨진 npm 공급망 공격, 신원 도용된 두 계정과 AI 에이전트가 수초 만에 찾아낸 백도어의 작동 원리를 다룹니다.
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AI에게 팩트체크 맡겼더니 내 판단력이 15% 퇴보했다, MIT 연구 결과
MIT 미디어랩의 4주 추적 연구, AI 챗봇으로 팩트체크를 반복한 사람들의 자체 판단력이 15%포인트 하락했다는 결과와 그 원인을 소개합니다.
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AI Mode가 커져도 뉴스 콘텐츠가 안전한 이유, 구글 검색 데이터로 확인
구글 AI Mode가 한 분기 만에 4배 성장했지만 점유율은 여전히 0.25% 미만. 뉴스 콘텐츠는 왜 AI Overviews에 덜 잠식되는지 실제 쿼리 데이터로 확인합니다.
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AI 에이전트 평가가 어려운 진짜 이유, 숨겨진 기술 부채
채팅 AI 평가와 달리 에이전틱 AI는 출력·트레이스·메모리·환경 상태 등 5가지 표면을 다루는 실험 제어 시스템이 필요합니다. 평가 부채가 어떻게 쌓이는지 소개합니다.
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AI 모델도 공급망이다, Fable 5 차단이 드러낸 하루아침 의존성 리스크
미 정부가 Anthropic의 Fable 5·Mythos 5를 72시간 만에 차단한 사건을 AI 공급망 리스크 관점으로 분석합니다. 모델 의존성이 왜 새로운 취약점인지 살펴봅니다.
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AI 코딩 에이전트의 숨겨진 약점, 파일 탐색과 줄 찾기 사이의 간극
AI 코딩 에이전트는 버그가 있는 파일은 잘 찾지만, 파일 안에서 핵심 코드 줄을 찾는 정확도는 14~19%에 불과합니다. SWE-Explore 연구가 처음 측정한 탐색 능력의 맹점을 소개합니다.
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llms.txt, 97%는 아무도 안 읽는다, Ahrefs 137K 도메인 분석
Ahrefs가 137K 도메인을 분석한 결과 llms.txt 파일의 97%는 아무도 읽지 않는다는 사실이 밝혀졌습니다. AI 검색 노출보다 코딩 에이전트용 파일이라는 실체를 데이터로 확인합니다.
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Private Cloud Compute로 충분할까, Siri AI 에이전트의 구조적 한계
Apple Siri AI의 프라이버시 보호 기술 PCC가 에이전트 환경에서 왜 충분하지 않은지, 암호학 교수의 시각으로 분석합니다.
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모두가 AI를 쓴다는 착각, 실제 미국인 AI 사용률은 3분의 1
미국인의 실제 AI 사용률은 미디어 서사와 다릅니다. 복수의 실사용 데이터를 종합한 분석으로, 적극 사용·가끔 사용·비사용이 각 1/3씩이라는 현실을 짚습니다.
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