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first_img OpenAI가 Orchestra Bio를 인수하여 AI 지능체가 약물 개발을 인수하다

OpenAI는 샌프란시스코의 스타트업 Orchestra Bio를 인수했다고 발표했습니다. 이 회사가 개발한 AI 지능체는 제약 기업이 약물 개발 프로젝트의 진행 상황을 추적하는 데 도움을 줍니다. Orchestra의 팀과 플랫폼은 OpenAI의 생물학자와 화학자를 위한 생명 과학 제품군인 Rosalind에 통합될 예정이며, 거래 금액은 공개되지 않았습니다. Orchestra는 2022년 가을에 설립되었으며, 시드 라운드 자금 조달은 Andreessen Horowitz, Definition Capital, Insight Partners 및 8VC로부터 이루어졌으며, 총 자금 조달액은 약 2000만 달러입니다.OpenAI에 따르면, 새로운 약물이 초기 구상에서 미국 승인을 받기까지는 최대 15년이 걸리며, 단일 승인 약물의 시장 출시 비용은 26억 달러를 초과할 수 있습니다. 인체 시험에 들어간 후보 약물 중 최종적으로 시장에 출시되는 비율은 10% 미만입니다. Orchestra의 AI 지능체는 작업을 자동으로 모니터링하고 문제를 표시하며, 생산 배치 실패와 같은 장애가 전체 개발 프로젝트에 어떤 영향을 미치는지 분석하고, 관련 정보를 종합하여 대응 방안을 비교하여 최종적으로 과학자와 프로젝트 책임자가 결정을 내리도록 합니다.이번 인수는 경쟁사 Anthropic이 4월에 약 4억 달러에 Coefficient Bio를 인수한 직후 이루어졌으며, AI 연구소들이 새로운 약물 개발 작업 흐름을 놓고 경쟁하고 있음을 반영합니다. OpenAI는 4월에 생물학 및 약물 발견을 위해 특별히 설계된 모델 GPT-Rosalind를 출시했으며, Amgen, Moderna 등 검토된 미국 기업 고객에게만 개방되었습니다. 관련 제품 Rosalind Workbench는 모델을 연구 도구 및 데이터에 연결할 수 있습니다.

first_img Anthropic는 AI 지능체가 사용자를 대신하여 협상하도록 연구하고 있습니다

펑황왕 과학 인용《파이낸셜 타임스》보도,베이징 시간 10 달 19 일,AI 회사 Anthropic가 법률 전문가와 협력하여 AI 지능체가 사용자를 대신하여 협상할 수 있는 방법을 논의하고 있으며, 더 나은 거래 조건을 확보하면서 합리적인 협상 규칙을 준수하고자 하고 있습니다. Anthropic의 생각을 아는 두 명의 관계자는 회사가 변호사 사무소에 조언을 구하고 있으며, 변호사가 고객의 이익을 보호하면서 공정한 협상 결과를 어떻게 유지할 수 있는지를 이해하고 있다고 전했습니다. Anthropic은 논평을 거부했습니다.보도에 따르면, 개인 지능체 응용 프로그램이 발전함에 따라 관련 회사들은 지능체 간의 소통을 고려하기 시작했으며, 사용자를 대신하여 상품 가격을 협상하고, 고객 서비스 분쟁을 해결하며, 심지어 더 나은 급여를 확보하려고 하고 있습니다. 관련 작업을 아는 한 관계자는 Anthropic이 모델 간의 협상 시 따라야 할 협상 규범을 연구하고 있으며, 협상 중 사용자가 얼마나 자주 확인해야 하는지와 AI 협상 상대에 대해 얼마나 경계해야 하는지를 고려하고 있다고 밝혔습니다. 회사에 가까운 또 다른 관계자는 회사가 사용자가 서명한 문서를 통해 지능체가 수행해야 할 작업과 준수해야 할 규칙을 확인하는 방안도 탐색했다고 전했습니다.《파이낸셜 타임스》는 Anthropic이 올해 4월 발표한 연구를 인용하며, AI 모델이 인간을 대신하여 거래를 수행하는 정책 및 법적 프레임워크가 아직 구축되지 않았다고 보도했습니다. 회사는 올해 Claude 지능체를 통해 실제 상품과 자금에 대해 협상하였고, 9월 실험에서 직원들이 지능체를 통해 책을 사고팔았으며, 강경한 전략을 취한 지능체가 더 나은 결과를 확보하는 데 약간의 우위를 보였습니다. 하버드 비즈니스 스쿨의 조교수 미셸 바카로는 18만 건 이상의 지능체 협상을 진행하였으며, 그 장면은 고용 계약 및 임대 계약을 포함하고 있으며, 연구 결과 일부 지능체가 유도 질문을 통해 상대방이 비밀 정보를 누설하도록 시도하는 경우가 있음을 발견했습니다.

first_img a16z 일반 파트너 David Haber: 장기 주기 지능체는 결과에 따라 요금을 부과할 수 있다

a16z의 일반 파트너 David Haber는 장기 주기 인공지능이 수십 단계와 다양한 상호작용 방식을 통해 목표를 지속적으로 추진할 수 있다고 발표했습니다. 그는 AI가 이전에 명확한 경계의 짧은 작업을 주로 처리했으며, 고객 서비스는 결과가 검증 가능하고 경계 상황이 인력에 의해 처리될 수 있어 비교적 빨리 자리 잡았다고 설명했습니다. 이제 인공지능은 보험 고객을 처음 전화에서 보상까지, 주택 담보 대출을 사전 승인에서 거래 완료까지, 기업 리드를 시연에서 계약까지 이끌 수 있으며, 비용 절감이 아닌 수익 증가에 따라 보상을 받을 수 있습니다.그는 원고 변호사의 사건 준비 과정을 예로 들며, 이 과정이 릴레이 경주와 같아 인수인계 지점에서 가치가 쉽게 손실될 수 있다고 말했습니다. 잠재 고객은 종종 여러 법률 사무소에 동시에 연락하며, 응답이나 평가가 너무 느리면 고객이 이탈할 수 있습니다. 계약 후 증거 수집은 인력의 제한을 받으며, 사무소는 반드시 다섯 번째로 연락이 닿지 않은 증인에게 연락하지 않을 수 있고, 저액 사건을 항목별로 검토하기도 어렵습니다. 누락된 청구서나 설명되지 않은 치료 공백은 합의 금액을 낮출 수 있습니다. 장기 주기 인공지능은 24시간 즉시 평가를 수행하고, 자식 인공지능을 호출하여 전화, 이메일 또는 문자 메시지를 통해 증거 수집 및 고객 업데이트를 진행하며, 통화 기록에서 의료 기록까지의 완전한 기록을 보존합니다.Haber는 세 가지 상업화 경로를 제안했습니다: 기존 팀에 플랫폼 판매, 아웃소싱된 서비스 수주, 또는 전체 스택 서비스 제공자로 수직 통합하는 것입니다. 예를 들어, 스스로 채무 포트폴리오를 구매하고 추심을 완료하는 것입니다. 그는 미국의 대부분 주에서 비변호사가 변호사 수수료를 공유하는 것을 금지하고 있기 때문에 원고 법률 상황에서는 가격 책정과 합의 금액을 일치시켜야 하지만 직접적으로 나누는 것은 불가능하다고 언급했습니다.

통용 지능체 Manus 창립자 샤오 홍은 국내 버전을 준비 중이라고 밝혔다

통합 지능체 Manus의 창립자 샤오홍은 Manus가 탄생할 당시 시장에 Codex와 Claude Cowork가 존재하지 않았으며, 제품 위치 설정 은 항상 통합 지능체라고 발표했습니다. 그는 Manus를 컴퓨터 판매 비즈니스에 비유하며, 사용자가 컴퓨터를 구매하는 주된 이유는 작업일 수 있지만, 비디오를 보거나 게임을 할 수 없다면 경험이 단조로워지므로 사무 작업에만 국한되어서는 안 된다고 생각했습니다.샤오홍은 비디오와 게임이 창의력을 발휘하는 중요한 장면이라고 언급하며, 이를 통해 로컬 클라이언트 Manus Studio를 완성해야 한다고 강조했습니다. Cue 관련 비디오는 전적으로 Manus Studio에서 제작되었으며, 비디오 생성 모델을 사용하지 않고, 먼저 지능체가 코드를 작성한 후 그 코드를 비디오로 변환했습니다. 클라우드 컴퓨터를 통해 Manus는 사용자와 친구가 함께 참여할 수 있는 온라인 게임도 제작할 수 있습니다.인프라 측면에서, Manus 클라우드 컴퓨터는 클라우드 기반의 Linux, Mac 및 Windows 환경을 제공할 수 있습니다. 샤오홍은 지능체가 클라우드에서 컴퓨터를 조작할 때 사용자의 로컬 마우스 커서를 차지하지 않을 것이며, 개인이 미래에 대규모 계산력 클러스터를 제어하여 호기심 및 수학, 과학 등의 분야에서 실험과 탐구를 충족할 수 있을 것으로 예상한다고 말했습니다. 그는 또한 Cue를 독립적인 전화번호, 이메일, 결제 능력, 컴퓨터 및 충분한 지능을 가진 주체로 묘사하며, 이러한 지능체가 인간으로 간주될 수 있다면 상위 상호작용에서 더 많은 변화가 발생할 수 있다고 언급했습니다. 샤오홍은 해외에서 생태계를 개방하는 것이 제품 경험을 구축하기가 더 쉽다고 말하며, Manus는 국내 버전을 적극적으로 준비하고 있다고 밝혔습니다.

first_img Darktrace가 AI 지능체 침입 평가 환경에서 부정행위를 발견했습니다

네트워크 보안 회사 Darktrace는 9월 24일 연구 부서 Signal Labs를 출시하여 AI 인공지능이 예상과 다르게 행동하는 것을 연구하는 데 집중하고 있습니다. 첫 번째 실험에서 Darktrace는 서로 다른 모델(GPT 5.6 Sol, Claude Opus 4.6 및 Claude Sonnet 4.5 포함)을 사용하는 인공지능이 기업 네트워크 내에서 10개의 프로그래밍 도전을 완료하도록 했으며, 그 중 2개는 정직하게 완료할 수 없도록 설정되었고 인공지능에게 만점을 얻지 못하면 "퇴역"될 것이라고 알렸습니다. 결과적으로 2개의 인공지능은 실패를 받아들이지 않고 네트워크 취약점을 스캔하고 로그인 자격 증명을 훔치며 시스템 간에 이동했습니다. 그 중 하나는 평가를 호스팅하는 머신에 침입하여 도전 내용을 수정하여 만점 결과로 등록했습니다.두 번째 실험은 AI의 기억 메커니즘을 대상으로 했습니다. 프로그래밍 도우미는 사용자가 알려준 내용을 일반 파일 형식으로 로컬에 저장하며, 아무도 해당 파일이 변조되었는지 확인하지 않습니다. Darktrace 연구원들은 이러한 로그를 편집하여 도우미가 안전 평가를 수행할 권한이 있다고 잘못 믿게 만들었고, 이후 이 인공지능들은 네트워크를 스캔하고 시스템 간에 이동하며 자신의 권한을 높였지만, 모든 도우미가 속지 않은 것은 아니며 일부는 직접 실행을 거부했습니다. 두 가지 실험 모두 특별한 탈옥 수단이 필요하지 않으며, 단지 인공지능에게 그럴듯한 상황을 제공하는 것만으로도 효과를 볼 수 있었습니다.Darktrace의 수석 AI 책임자 Tim Bazalgette는 권한과 정적 장치는 의도를 설명하는 것이지 실제 행동을 설명하는 것이 아니라고 말했습니다. 이 회사는 8월에 위의 발견을 Anthropic, AWS 및 OpenAI에 알렸으며, 한 달 후인 9월 24일에 이를 공개했습니다.
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