이번 주 확인 9건, 8개 축. 최다는 ③ 툴·에이전트 2건. 지난 4주 평균(33건)보다 적다(4주: 71, 20, 19, 23). 신규 주체 4곳 — OpenAI·Oracle, Hemant Asirvatham·Elliot Mozeika, Parameter Labs.
9더한 기록
8움직인 축
11월 2일–8일기간
1,321당시 누적 기록
축별 추가분
기록이 많은 축부터 보여 줘요. 한 기록이 여러 축에 걸치면 대표 축 한 곳에서만 세요.
③기록 2개
툴·에이전트
2026.10.28GitHub — GitHub, Octoverse 2026 보고서 공개 — 2026년 9월 30일까지 1년간 푸시 179억 건으로 2024년과 2025년을 합친 것보다 많고, 커밋 343억 건과 병합된 변경 요청 13억 건은 2년 전의 세 배를 넘으며 하루 약 350만 건이다. 2026년 9월 기준 에이전트가 시작한 변경 요청이 전체의 40% 이상(3월 17%)인 1억 1천만 건으로 3월의 약 6배이고, 2주 안에 병합된 비율은 90%(2월 83%)다. 올해 만든 저장소 중 에이전트 설정 파일이 있는 쪽은 없는 쪽보다 커밋이 평균 8배 많았고, 6월 이후 전체 커밋의 약 55%가 새로 만든 저장소에서 나왔다. 개발자는 2억 2,500만 명을 넘고 미국 3,830만·인도 3,200만·중국 1,240만 명이다 출처사람이 쓰는 코드 호스팅 서비스의 활동 지표가 에이전트 쪽으로 기울었음을 운영자 스스로 센 숫자다. 에이전트가 시작한 변경 요청이 반년 만에 17%에서 40%로 올라가고 그 90%가 2주 안에 병합됐다는 것은 자동 생성분이 실험이 아니라 본줄기에 들어가고 있다는 뜻이다. 언어별로는 TypeScript·Python·Rust의 병합 요청 중 약 40~44%에서 AI 관여가 탐지되고 Java·C#·C++는 21~34%로, 생태계마다 받아들이는 속도가 다르다. 다만 집계 기준과 「AI 관여 탐지」 방법은 자사 정의이고 외부 재현이 없다
2026.10.27OpenAI·Oracle — OpenAI, Oracle과의 파트너십을 확대해 Oracle 앱과 데이터를 ChatGPT 안으로 들인다고 발표 — Oracle이 만드는 Oracle AI Workspace로 재무·구매·계획 앱의 정보를 한자리에서 묻고 승인된 업무 절차를 끝내도록 하고, OpenAI 사이버 모델로 취약점을 찾아 고치는 Oracle AI Security Mesh와 중소기업용 Oracle AI SMB Bundle, Codex로 앱을 만드는 Oracle App Composer를 함께 내놓는다. 미국 Oracle 고객은 Oracle Marketplace에서 기존 구매 절차와 Oracle Universal Credits로 OpenAI API·Codex·ChatGPT Work를 살 수 있다 출처Oracle은 자사 집계로 ChatGPT 활성 사용자 13만 명과 Codex 활성 사용자 9만 5천 명 이상을 쓰고 있고, 채용팀의 시장 조사 준비가 2~4일에서 15~20분으로 줄었다고 밝혔다. 기간계 업무 소프트웨어를 쓰는 쪽이 모델을 사다 붙이는 단계를 지나 자기 앱을 대화창 안으로 옮기기 시작했다는 뜻이다. 사내 권한·승인 체계를 그대로 따르게 한다는 설계가 공통점이고, 같은 주 ServiceNow 확대와 묶어 보면 업무 소프트웨어 쪽의 진입 경로가 한 달 안에 여러 곳에서 열렸다
⑥기록 1개
추론 모델·AGI 논쟁
2026.10.26OpenAI — OpenAI, 내부 모델이 낸 수학·계산복잡도·물리 결과 셋을 외부 연구단에 넘겨 검증하겠다고 발표 — 1991년 Sogge의 국소 평활화 추측을 모든 차원에서 증명해 가케야 추측과 Stein 제한 추측까지 함께 해결했다고 밝히고(결과 2026-10-18, 다음 날 Lean 형식화), 지수시간 가설(ETH)이 거짓임을 보였다고 밝혔으며(결과 2026-10-16, 다음 날 Lean 형식화), 게이지장과 페르미온을 포함한 4차원 상호작용 양자장론의 존재를 증명해 양자색역학과 순수 양-밀스 이론의 존재까지 포함한다고 밝혔다(양-밀스 2026-09-09, 양자색역학 2026-09-18 생성, 형식화 2026-10-16). 계산복잡도는 Russell Impagliazzo·Ramamohan Paturi·Ryan Williams, 물리는 David Gross·Michael Douglas·Arthur Jaffe·Igor Klebanov·Nikita Nekrasov가 이끄는 연구단이 맡고, 참여자에게 비밀유지계약을 요구하지 않으며 보수도 지급하지 않는다 출처AI가 낸 결과를 논문이 아니라 「연구 원자료」로 내놓고, 그것을 이해·검증하는 일을 외부 학계에 맡기는 공개 방식을 시험한 것이다. 세 결과에 서로 다른 공개 전략(수학은 자료만 공개, 계산복잡도는 공개와 연구단 병행, 물리는 공개 여부를 연구단에 위임)을 적용해 어느 쪽이 유용한지 보겠다고 밝혔다. 지수시간 가설이 거짓이라는 주장은 수백 편의 조건부 난해성 결과가 딛고 선 전제를 흔들고, 양-밀스 이론의 존재는 클레이 수학연구소 밀레니엄 상금 문제의 일부다. 다만 모두 자사 발표이고 독립 심사는 시작되지 않았다 — Lean 형식화는 증명의 논리를 기계가 점검한 것이지 문제 설정이 맞다는 보증은 아니다. 시몬스 재단에 500만 달러를 기부해 검토 워크숍·학술회의 비용을 맡겼다
⑨기록 1개
오픈웨이트 계보
2026.10.29Mistral AI — Mistral AI, Mistral Large 4(Le Chonk) 가중치를 공개 — 1조 파라미터 멀티모달 모델로 공개 시험판 이후 3주간 강화학습을 더했고, 자사 제시로 Cognition의 비공개 FrontierCode 2.0에서 19.7%로 선두, Terminal-Bench 4.0에서 시험판 28%에서 41%로 오르며 출력 토큰은 30% 줄었다. Artificial Analysis 코딩 에이전트 지수는 48%로 공개 가중치 1위 GLM-5.3과 사실상 동률이면서 과제당 토큰을 평균 47% 적게 썼고, 사이버 지수는 51%다. 추론 모드를 낮음·보통·높음 셋으로 나눠 제공하고, 악의적 사이버 요청 거부율은 평균 96.6%로 측정한 공개 모델 중 가장 높다고 밝혔다. 유럽 설비에서 처음부터 학습했다고 밝혔다 출처공개 가중치 쪽에서 코딩과 방어 보안을 함께 내세운 1조 파라미터 모델이 나왔고, 자사 수치의 초점이 점수가 아니라 같은 점수를 얼마나 적은 토큰으로 내는지에 맞춰져 있다. 에이전트를 오래 돌릴 때 비용이 성능보다 먼저 한계가 되는 상황을 겨냥한 것이다. 방어는 하되 공격 요청은 거부한다는 선을 거부율로 수치화해 내놓은 것도 공개 모델에서는 드물다. 모든 수치가 자사 제시이며 Artificial Analysis 지수 외에는 독립 재현이 없고, FrontierCode 2.0은 비공개 평가라 외부 확인이 어렵다
⑩기록 1개
안전·정렬·해석가능성
2026.10.30OpenAI — OpenAI, 폭력 예방을 다루는 커뮤니티 안전 보고서를 정례화하고 미성년자 무기 정보 제한을 강화한다고 발표 — 2026년 3분기에 임박한 폭력 위협을 법 집행기관에 200건 넘게 넘겼다고 밝히고, 첫 보고서를 2027년 초에 2026년 하반기분으로 내고 이후 6개월마다 갱신한다고 했다. 과거 대규모 공격의 재구성과 사용된 무기·장비, 피해 규모 비교는 나이나 이유를 묻지 않고 제한하며, 최근 대화에 폭력 징후가 있으면 더 보수적으로 답하고 18세 미만으로 추정되면 같은 제한을 적용한다. 폭력에 고착되는 대화는 자동으로 끝내고 여러 번 반복되면 계정을 일시 정지할 수 있게 한다. 나이 추정 체계를 계속 평가하도록 바꾸고, 잘못 분류된 성인은 나이 확인 협력사 Persona로 되돌릴 수 있다 출처안전 정책을 모델이 무엇을 말하지 않는가에서 대화를 언제 끊고 계정을 언제 세우는가로 옮긴 변화다. 대화 하나만 보면 평범한 요청이 앞선 대화와 함께 보면 다르게 읽힌다는 전제를 공식화해, 대화 이력을 근거로 답을 조절한다고 밝혔다. 미성년자 쪽은 폭력 의도가 보이지 않아도 무기와 보안 장치에 관한 실용 정보를 막는 쪽으로 기준을 바꿨다. 보고서를 반기마다 내겠다는 약속은 외부가 효과를 따져 볼 재료를 만들지만, 첫 보고서가 2027년 초라 당장은 자사 발표만 있다. 법 집행기관 이첩 건수도 자사 집계다
⑮기록 1개
규제·법·거버넌스
2026.10.30미 뉴욕남부지방법원 — OpenAI 저작권 통합소송(1:25-md-03143)에 공정이용을 다투는 제3자 의견서 신청이 한꺼번에 몰려 — 10월 30일 하루에 Midjourney와 Runway, Chamber of Progress와 Abundance Institute, 원고 쪽을 지지하는 AI 신생기업 10곳(Splice·Boomy·ProrataAI·Created by Humans 등), 전직 연방 상·하원 의원 쪽 의견서 신청이 각각 접수됐다. Sidney H. Stein 판사는 같은 날 의견서 신청 절차를 지키지 않은 신청 한 건을 각하하고 다시 낼 수 있다고 밝혔다. 접수 번호는 10월 31일까지 2,463번에 이르렀고 공정이용 판단은 아직 나오지 않았다 출처이 소송의 공정이용 판단이 임박했다는 신호를 사건 기록 자체가 보여 준다. 눈에 띄는 것은 전선이 AI 대 창작자로 갈리지 않는다는 점이다 — 이미지·영상 생성 쪽인 Midjourney와 Runway가 한쪽에, 창작자에게 사용료를 분배하는 사업 모델을 가진 AI 신생기업들이 원고 쪽에 섰다. 같은 주 OpenAI가 공정이용 지지 의견서 모음을 따로 공개한 것과 묶어 보면, 재판 바깥의 여론전과 재판 안의 의견서가 같은 날짜에 겹쳐 돌아가고 있다. 아직 판단이 나오지 않았으므로 결과를 예측하는 근거로 쓸 수 없다
⑳기록 1개
인물·담론
2026.10.28Hemant Asirvatham·Elliot Mozeika — OpenAI 직원 두 사람, 사람과 AI가 섞인 기업의 조직도를 셋으로 나눠 본 에세이 「기업의 미래」 공개 — AI가 모두의 아래에 깔려 전원이 관리자가 되는 「승진」, 사람 관리자 밑에 동료로 들어오는 「우리 옆에」, 경영진과 직원 사이에서 업무를 조율하는 「우리 사이에」 셋을 들고, 세 가지가 모두 부분적으로 일어날 것이라고 적었다. 완전 자동화가 아니라 전환기의 경제를 다루며, AI는 유능할수록 도입이 쉬워진다고 주장했다. 차세대 경제 연재의 두 번째 글이며 OpenAI나 동료의 견해를 대변하지 않는다고 밝혔다 출처같은 주 OpenAI가 낸 업무 활용 데이터와 기업 소프트웨어 파트너십이 숫자와 제품 쪽 이야기라면, 이 글은 그것이 조직에서 어떤 모양을 띨지에 대한 쪽의 이야기다. 눈여겨볼 대목은 「해고 없는 자동화」 — 과거의 자기 일을 AI에 넘기고 위계에서 한 칸 올라간다는 구도이며, 그 대가로 신입이 허드렛일을 하며 배우던 경로가 사라진다고 스스로 인정한다. 저자들은 OpenAI 소속이고 회사 견해가 아니라고 명시했으므로 개인 주장으로 읽어야 한다
㉒기록 1개
에이전트 보안·샌드박스
2026.10.28Parameter Labs — Parameter Labs, ChatGPT 공유 링크 하나로 다른 사용자의 계정을 빼앗을 수 있었던 취약점 연쇄를 공개 — 대화에 넣은 그래프가 불러오는 수식 라이브러리 MathLive의 가상 키보드 수신기가 보낸 쪽을 확인하지 않아, 샌드박스 안의 미리보기 틀이 보낸 메시지로 본문 페이지에 HTML을 심을 수 있었다. 그 HTML이 샌드박스 속성 없는 틀을 만들고, 콘텐츠 보안 정책이 허용한 YouTube의 oEmbed 콜백을 타고 chatgpt.com 권한으로 스크립트가 돌아 세션 토큰과 계정 번호를 읽고 공격자가 접근할 수 없던 비공개 대화를 외부로 보냈다. 10월 13일 확인·10월 18일 신고·10월 21일 OpenAI가 재현하고 등급을 P2에서 P1으로 올렸고 10월 26일 양쪽 웹 프런트엔드 수정으로 종결, 포상금은 5,000달러였다 출처에이전트가 만든 것을 그 자리에서 보여 주는 「미리보기」가 새로운 공격면이 된다는 것을 끝까지 이어 붙인 사례다. 샌드박스를 깨뜨린 것이 아니라, 샌드박스 안에서 밖으로 보내는 메시지를 본문 페이지가 믿어 준 지점과 콘텐츠 보안 정책이 열어 둔 외부 도메인이 사다리가 됐다. 피해자가 한 일은 공유 링크를 여는 것뿐이고, 연구자들은 뒤에 미리보기가 저절로 열리게 만들어 클릭조차 필요 없게 했다고 밝혔다. 모델을 어떻게 가두느냐보다 모델의 산출물을 어디서 렌더링하느냐가 위험을 가른다
㉓기록 1개
온프레미스·소버린 AI
2026.10.30Cohere — Cohere, 캐나다에 2024년부터 2031년까지 40억 캐나다달러를 연구개발과 AI 설비에 넣고 일자리 1,500개 이상을 만든다는 계획의 진행 상황을 공개 — 이 가운데 약 1,000개가 AI 연구·엔지니어링·제품 개발 등 기술 직군이고, 2029년까지 유급 학생 자리 250개 이상을 만든다고 밝혔다. 토론토대·워털루대와 새로 맺은 협력에 Amii·Vector·Mila와의 기존 관계를 더해 대학·연구기관 망을 만들고, Bell AI Fabric과 3억 9백만 캐나다달러 규모 GPU 클라우드 협력으로 자사 모델을 캐나다 안 설비에서 돌린다고 했다 출처소버린 AI를 모델 주권이 아니라 인력·설비·상용화까지 묶은 산업 정책의 언어로 말하기 시작한 사례다. Cohere는 캐나다 국가 AI 전략이 2031년까지 국내총생산 3% 증가와 AI 관련 일자리 최대 25만 개를 목표로 하는데 2025년에 재화·용역 생산에 AI를 쓴다고 답한 캐나다 기업이 12%뿐이었다는 점을 들어, 격차를 메우는 쪽에 돈을 쓴다고 설명했다. 금액과 일자리 수는 2031년까지의 자사 계획이며 지금 집행된 몫은 따로 밝히지 않았다
학습모듈 본편과의 관계이 쪽은 그 주에 늘어난 것만 담아요. 시대 전체를 보려면 학습모듈 본편을 열어 보세요 — 본편은 매주 고쳐 쓰는 최신판 하나이고, 주차별 기록은 그때 모습 그대로 남아요.