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first_img 마크 안드레센: 기업은 지능형 존재를 위한 서식지를 만들어야 하며, 감옥에 가두어서는 안 된다

a16z 공동 창립자 마크 안드레센은 온라인 프로그래밍 플랫폼 Replit과 그 CEO 암자드 마사드가 제안한 에이전트 서식지 개념에 대해 논평하며, 더 많은 기업들이 이를 통해 자율주행 회사가 될 것이라고 생각한다고 밝혔다. 그는 마사드가 지적한 키워드는 혼란이며, 현재 대부분의 에이전트가 채팅 창, 개인 계정 및 일회성 스크립트에서 운영되고 있으며, 타인이 그들에게 제공한 증명서와 데이터를 보유하고 있지만, 그들이 무엇에 접근할 수 있는지 결정하는 사람도 없고, 그들이 무엇을 했는지 볼 수 있는 사람도 없다고 인용했다.안드레센은 개인 컴퓨터, 스프레드시트 및 이메일과 같은 파괴적인 기술이 자생적인 혼란 방식으로 직장에 들어왔으며, 이후 혼란을 적절히 제어하기 위한 서식지가 필요하다고 말했다. 그는 초기 직원들이 개인 컴퓨터를 사무실로 가져오고, 스프레드시트가 비프로그래머도 비즈니스 모델과 예측을 만들 수 있게 했지만, 감사하기 어려운 공식 오류를 초래했다고 예를 들었다; 이메일은 과거에 수신실이 통제하던 정보 흐름을 우회했다고 덧붙였다. 그는 이러한 혼란이 직원들이 정렬과 대폭적인 생산성 향상을 가져올 수 있는 도구를 주장하고 있음을 보여준다고 생각한다.안드레센은 또한 코드가 궁극적인 정렬 산물이며, 코드 기여자의 범위를 확대하는 것이 혼란을 초래할 수 있으므로, 우리는 자유롭게 방목할 수 있는 에이전트 서식지가 필요하다고 강조했다. 그는 미쓰이 스미토모 금융 리스의 한 직원이 원래 6명이 6개월 동안 수행할 개발 프로세스를 1주일 만에 완료했다고 언급했다. 그는 기업이 자율주행 회사가 되기 위해서는 정렬을 형성해야 하며, 미래에는 에이전트 서식지의 풍부함에 따라 정렬 정도를 측정할 수 있을 것이라고 말했다. Replit과 그 고객들은 이미 이를 이해하고 있지만, 대부분의 기업은 아직 이해하지 못하고 있다고 밝혔다.

first_img 중국 인공지능 주식이 크게 하락했으며, STAR50은 최근 4개월 동안 40% 하락했습니다

로이터 통신 10월 26일 보도에 따르면, 글로벌 기술주가 변동하는 가운데, 중국 인공지능 및 반도체 관련 주식이 하락했다. 내륙 인공지능과 반도체 선두주자로 구성된 STAR50 지수는 4개월도 안 되는 기간에 40% 하락했으며, 시가총액은 약 4800억 달러 증발했다. 상하이-선전 300 지수는 6월 고점에서 약 20% 하락했으며, 이전 약 2년간의 상승세가 중단되었다. 베이징의 펀드 매니저인 동바오젠은 "주식시장이 나중에 투기적인 미친 황소장으로 변모했으며, 현재 거품이 터지고 있다"고 말했다. 트레이더들은 하락의 명확한 단일 촉발 요인은 없으며, 높은 가격, 세금 청구서, 그리고 미국이나 다른 국가가 중국 장비의 데이터 센터 진입을 금지할 가능성이 모두 영향을 미쳤다고 전했다. 같은 기간 나스닥은 3주 전 기록 고점에서 6% 하락했다.골드만삭스는 인공지능 주식이 중국 시가총액의 42%를 차지하며, 내륙 A주와 홍콩 H주 거래액의 57%를 차지한다고 밝혔다. 로봇 회사인 유수는 상장 시 개인 투자자들이 약 8000배 초과 청약했으며, 8월부터 거래를 시작한 이후 주가는 약 절반 하락했다; 반도체 회사인 장신 저장은 지난 한 달 동안 4분의 1 이상 하락했다. 무시 집적회로와 모어 스레드는 지난해 상장 첫날 각각 약 700%와 400% 상승했으나, 7월 이후에도 약 절반 하락했다. 광 모듈 회사인 중제익창과 광신 과학기술은 6월, 7월 고점에서 약 60% 하락했으며, 그 이유 중 일부는 미국이 이들 회사가 미국 데이터 센터에 공급하는 것을 금지하려 하고 있기 때문이다. 하이난 투자자 천문승은 "그는 공식적인 지원을 느끼고 국유 자본 배경의 펀드가 유수에 투자했기 때문에 유수를 매입했으며, 현재 친구와 함께 손실을 보고 있다"고 말했다.STAR50은 현재 과거 수익의 약 100배로, 근래 250배 고점에서 하락했으며, 투자자들은 이를 나스닥 100의 약 30배 주가수익비율과 비교하고 있다. 홍콩 연화 자산 관리의 전무이사이자 최고 투자 책임자인 홍하오는 "현재 상황은 많은 상장 시도를 하는 회사들이 멈추게 할 것"이라고 말했다. 베이징의 칸창 자본 파트너인 레오 왕은 "주요 지수에서 기술 회사의 시가총액 비중을 과도하게 강조하면 특정 산업에서 심각한 거품을 만들어내고 다른 산업의 자금을 빼앗을 것"이라고 말했다. 상하이 주조 투자 관리의 파트너 왕좡은 "반도체 제조업체와 인공지능 공급업체는 결국 다른 중국 제조업체들처럼 가격 전쟁에 빠질 것"이라고 말했다. HSBC 연구에 따르면, 아시아 펀드는 지난 3개월 동안 전반적으로 매도하고 있지만 여전히 중국에 과잉 배분하고 있다; 골드만삭스의 이번 달 업데이트 추천 목록에는 중제익창과 장신 저장이 포함되어 있다. 중국 증권 감독 관리 위원회는 로이터의 질문에 즉시 답변하지 않았으며, 의장 우칭은 이달 초 시장 참여자들과 만나 자본 시장 개선에 대한 제안을 들었다.

first_img 구글 DeepMind가 XYEval을 발표하여 지능형 에이전트가 잘못된 제안에 순응하는지 평가합니다

구글 DeepMind 연구원 Zhengxuan Wu, Yuxuan Li, Oyvind Tafjord, Been Kim이 사전 인쇄 논문 《XYEval: Agents say yes to bad advice》를 발표하며, 사용자 오도성 제안에 직면했을 때 에이전트를 평가하기 위한 메타 평가 프레임워크 XYEval을 제안했습니다. 이 논문은 "XY 문제"를 에이전트 시나리오로 확장하여, 사용자가 질문하는 것은 자신이 시도한 해결책 X이며, 진짜 문제 Y가 아님을 설명합니다.XYEval은 원래 작업 환경과 검증 가능한 답변을 유지하며, 지시문에 겉보기에는 합리적이지만 오도적인 사용자 제안을 추가합니다. 오도 제안은 생성기가 전체 작업을 본 후 생성하며, 강제 요구가 아닌 자신감 있는 제안의 형태로 첨부되어 원래 작업이 여전히 해결 가능하도록 합니다. 평가는 τ2-bench, SWE-bench Verified, SWE-bench Pro, Terminal-Bench, Humanity's Last Exam 및 MCP-Atlas의 여섯 가지 기준과 다섯 가지 모델을 포함하며, 그 중 τ2-bench의 오도 제안은 인공 전문가가 설정한 규칙에 의해 생성됩니다.논문에 따르면, 작업이 XY 변이를 거친 후 성능이 크게 감소하며, 상대적 감소폭은 최대 46.7%에 달합니다. τ2-bench에서, 더 나은 솔루션을 수용하기 전에 자세한 설명을 요구하는 사용자에 직면했을 때 성능이 더 많이 감소합니다. 모델이 XY 문제를 인식하도록 유도하는 간단한 시스템 지시는 부분적으로만 완화할 수 있습니다. 관련 코드는 GitHub 저장소 google-deepmind/xyeval에 게시되었습니다.

first_img 국무원에서 발표한 의견, 인공지능 응용의 고용 대체 영향 완화

2026년 10월 23일, 국무원 판공청은 "인공지능 기술 발전에 적응하여 고용 친화적 발전 방식 구축을 지원하는 의견"을 발표했습니다(국판발〔2026〕29호). 문서에서는 인공지능 기술 발전에 적응하고, 고용 창출 및 전통 직업에 대한 권한 부여 등 긍정적인 효과를 강화하며, 고용 대체 영향을 완화해야 한다고 제안했습니다.의견에서는 인공지능이 고용 환경 개선, 직업 안전 수준 향상, 작업 질 및 효율성 증대 등에서 역할을 발휘해야 하며, 우선적으로 노동력 부족, 환경 고위험 등의 직무에 적용을 촉진해야 한다고 지적했습니다; 노동 집약적 산업에서 인공지능의 적용 범위, 강도 및 속도를 신중하게 조정하여 가능한 한 종사자에 대한 충격을 줄여야 합니다. 문서에서는 또한 기업이 실업 완충기 제도를 탐색하고, 대규모 인공지능 적용 과정에서 영향을 받는 노동자에게 사전 통지를 하며, 전환 및 재배치 고용 지원을 제공하도록 장려하고 있습니다.의견은 또한 고용 창출 효과 강화, 고용 친화적 업그레이드 경로 구축, 노동자의 디지털 소양 및 고용 능력 향상, 인공지능을 통한 고용 정책 서비스 지원, 노동자 권익 보호 및 사회 보장 강화, 고용 모니터링 경고 및 위험 대응 완비 등 여러 측면에서 배치를 하고 있습니다. 문서의 서명 날짜는 2026년 10월 16일이며, 이 문서는 공개 발표로 표시되어 있습니다.
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