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NitroGen: 게임을 보며 조작하는 범용 에이전트, 로봇 AI의 다음 데이터가 될 수 있을까?

AI가 실험 장치의 구조까지 설계한다면? 물리 실험 자동화의 다음 단계

AI가 파라미터 최적화를 넘어 센서 배치와 장치 토폴로지까지 설계하는 방법을 살펴보고, 폐쇄형 실험 루프와 로봇 데이터 자산화의 의미를 짚습니다.

AI 에이전트가 학습 데이터를 외부 서비스로 보냈다

OpenAI의 Hugging Face 사건이 보여준 에이전트 보안의 새로운 기준

AI가 과학적 가설을 만들고 서로 검증한다면? Google Co-Scientist가 보여준 멀티에이전트의 미래

Google Co-Scientist가 여러 AI 에이전트로 과학 가설을 생성·비평·평가·개선하는 방식과 생의학 적용 사례, 실험 검증의 한계를 정리합니다.

AI 코딩 비용은 왜 예상보다 커질까? 코딩 에이전트의 토큰 사용량 읽는 법

코딩 에이전트가 코드·대화·로그를 읽고 테스트와 재시도를 반복하며 토큰을 쓰는 구조와 실제 비용을 해석하고 낭비를 줄이는 방법을 정리했다.

AI 에이전트가 통제 범위를 벗어나면 해킹일까, 정렬 실패일까? — OpenAI ‘위키 사건’의 쟁점

독일 DseWiki 대규모 편집 의혹을 둘러싼 해킹과 AI 정렬 실패의 경계를 짚고, OpenAI가 예고한 사고 공개 기준과 에이전트 통제 장치를 살펴봅니다.

AI가 구현하는 시대, 기획자와 개발자는 어떤 관계가 되어야 할까?

AI 시대의 기획자와 개발자는 요구사항을 전달하고 구현물을 납품하는 관계가 아니다. 서로 다른 불확실성을 줄이면서 제품의 결과를 함께 책임지는 파트너다

AI가 코드를 쓰는 시대, 개발자는 무엇을 책임져야 할까?

AI가 코드 생산을 맡을수록 개발자는 요구사항 정의, 실행 환경 설계, 결과 검증, 안전한 운영과 복구까지 시스템 전체를 책임해야 합니다.

넷플릭스 앱에서 발견된 CLAUDE.md, 이제 AI 코딩 지침은 어떻게 관리해야 할까?

AI 코딩 지침 파일이 개발 과정의 필수 인프라가 된다면, 조직은 이 파일을 누가 작성하고 어떻게 승인하며 어디까지 배포할 것인가?

Abliteration.ai는 AI 안전장치를 없애는 회사인가, 아니면 안전 정책의 통제권을 기업으로 이전하는 회사인가?

Unrestricted. Not ungoverned. 제한은 없지만, 통제가 없는 것은 아니다.