🤖 MS-깃허브의 신형 AI 에이전트, 뭐가 다른가요?

"작업 완료되면 알려주는 AI 동료 등장!"
이제 코딩도 AI가 알아서 해주고 결과까지 보고하는 시대입니다. MS와 깃허브가 함께 발표한 새로운 AI 에이전트는 단순한 코드 자동완성을 넘어 실제 업무를 맡기고 결과만 받는 AI 파트너로 진화했습니다.

---

🔹 1. 깃허브 코파일럿, 'AI 코딩 에이전트'로 업그레이드

• 단순 코드 제안 → 작업 지시 수용, 테스트, 완료 후 보고까지 수행

• 버그 설명, 수정 지시만 입력하면 알아서 코드 작성 + 풀리퀘스트 생성

• 기존 자동완성 AI보다 훨씬 능동적이고 비동기 처리 가능

✅ 예: “이 함수 버그 수정해줘” → 코드 수정 + 테스트 + PR 생성 + “완료” 통보

---

🔹 2. 코드 전체를 이해하고 움직인다

• RAG(검색 증강 생성) 기반 코드 검색으로 맥락 파악
• 리팩토링, 테스트 자동화, 문서 개선까지 AI가 도맡아 처리
• MCP(Model Context Protocol) 도입 → 외부 데이터도 AI가 호출 가능

✅ 이미지 링크가 깨졌다면? → AI가 외부 MCP 서버에서 자동으로 복원!

---

🔹 3. 개발자와의 협업 방식도 혁신적

• 깃허브 이슈를 AI 에이전트에 직접 할당 가능
• 깃허브 액션스 활용해 가상 머신에서 작업 수행 → 결과 공유
• 착수 시 👁️ 이모지로 “작업 시작했어요” 표시까지!

✅ 마치 슬랙에서 사람에게 일 맡기듯, AI에게 이슈를 던지면 끝!

---

🔹 4. 코파일럿 에이전트, 누가 쓸 수 있나?

• 현재는 코파일럿 프로 플러스 요금제 또는 엔터프라이즈 고객 대상 미리보기

• 무료 요금제 이용자는 제한적인 접근만 가능

💡 피드백 기반으로 기능 보완 후 점진적 확장 예정

---

🔹 5. 기업용 ‘에이전트 제작 툴’도 함께 출시

• MS는 ‘Azure Foundry’ 플랫폼도 공개

• 기업들이 자체 AI 에이전트를 제작해 맞춤형 업무 자동화 가능

✅ 예: “우리 회사용 QA 봇” 또는 “보안 감사용 자동화 에이전트” 직접 제작 가능!

---

📝 Takeaway

이번 MS와 깃허브의 발표는 AI가 개발자 ‘도구’를 넘어서 진짜 동료처럼 행동하는 단계로 진입했음을 의미합니다.

이제 단순 자동완성 시대는 끝났습니다. 앞으로는 AI에게 업무를 맡기고 결과만 받는 시대, 곧 옵니다. 우리도 움직여야 합니다.  에이전트세상으로!!

처음으로

Read More

오픈AI, 오늘 밤 새로운 모델 공개 예고!

챗GPT보다 나은 이름, 그리고 더 큰 기능?

오픈AI가 다시 한 번 전 세계의 관심을 집중시키고 있습니다. 샘 알트먼(Sam Altman) CEO는 현지 시간으로 5월 16일, 자신의 X(구 트위터) 계정을 통해 새로운 모델의 등장을 암시했습니다. 그의 말에 따르면, "챗GPT보다 더 나은 이름을 붙이겠다"는 다소 도발적인 발언도 덧붙였는데요, 이번 공개는 단순한 업데이트가 아닌, 전면적인 혁신의 신호일 가능성이 높습니다.

이번에도 '타이밍'은 구글 I/O 직전

오픈AI는 오는 17일 오전 8시(태평양 표준시 기준), 즉 한국 시간으로 5월 17일 자정에 라이브 스트리밍을 통해 새로운 무언가를 공개할 예정입니다. 지난해 GPT-4o 공개 당시와 마찬가지로, 구글 I/O 직전에 대형 발표를 예고하며 업계의 이목을 끌고 있습니다.

당시 오픈AI는 구글의 AI 비서 프로젝트 '아스트라(Astra)' 발표 하루 전에, 음성 인터페이스가 강화된 GPT-4o를 선보이며 강한 존재감을 드러냈습니다. 올해도 비슷한 양상이 펼쳐지고 있어, 이번 발표의 무게감은 상당합니다.

새로운 모델? 아니면 코딩 전문 AI?

샘 알트먼 CEO는 이번 발표에 대해 "초기 연구 결과 미리보기(preview)"라고 언급했지만, 네이밍 문제를 다시 꺼낸 점에서 새로운 모델의 등장 가능성이 제기됩니다. GPT-4.1이 공개된 지 얼마 지나지 않은 상황에서, GPT-5 혹은 오픈 웨이트(Open Weight) 모델의 출현일지도 모른다는 전망이 나옵니다.

한편, 일부 업계 관계자들은 이보다 더 큰 발표를 예상하고 있습니다. 디 인포메이션(The Information)은 최근, 오픈AI가 하반기에 선보일 가장 주목할 프로젝트로 코딩 전문 AI 에이전트를 지목했습니다. 이는 개발자들이 보다 직관적이고 자동화된 방식으로 코딩 작업을 수행할 수 있도록 돕는 혁신적인 에이전트로, 실제 서비스가 출시된다면 업계 판도를 바꿔놓을 수 있습니다.

기대되는 공개, 무엇을 보여줄까?

현재로선 세부적인 정보는 밝혀지지 않았습니다. 하지만 오픈AI의 전례를 볼 때, 이번 발표는 단순한 데모 수준을 넘는 실질적인 서비스나 제품이 될 가능성이 높습니다. GPT 시리즈의 다음 진화형 모델일 수도 있고, 구글과의 경쟁 구도에서 선수를 치기 위한 전략적 움직임일 수도 있습니다.

정확한 정보는 한국 시간으로 5월 17일 자정에 공개될 라이브 스트리밍에서 확인할 수 있습니다. 기술의 미래를 함께 목격하고 싶다면, 알람 설정은 필수겠죠?

👉 새로운 AI 시대의 문을 여는 그 순간, 함께 하시겠어요?

원문 기사 보기: [원문 링크]

처음으로

Read More

데이터 없는 AI 학습, '앱솔루트 제로'가 여는 새로운 패러다임

---

General: 데이터 중심 AI의 한계를 넘는 새로운 도전

최근 AI 연구에서 매우 흥미로운 논문이 발표되었습니다. 2024년 5월 7일, 칭화대와 베이징 제너럴 AI 연구소, 펜실베니아 주립대 연구진이 공동 발표한 이 논문은 기존 AI 학습 방식과는 전혀 다른 접근을 시도했습니다. 모델 이름은 '앱솔루트 제로(Absolute Zero)'로, 외부 학습 데이터 없이 스스로 문제를 만들고 해결하며 성능을 높이는 자율 학습 AI를 제안합니다. 이는 전통적인 지도 학습(Supervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 차별화된 방식으로, AI가 스스로 문제를 출제하고 푸는 셀프 플레이 기반 학습을 통해 결과를 도출합니다.

---

Insight: AI 학습의 패러다임 전환과 의미

기존의 LLM(Large Language Models)은 대부분 대규모의 고품질 데이터셋에 의존해 학습합니다. 문제는 이러한 데이터가 점점 희소해지고 있다는 점입니다. 공개된 퍼블릭 텍스트의 양은 한계가 있으며, GPT류 모델이 학습한 데이터 규모는 수십 조 토큰에 달합니다. 이미 많은 연구자들이 "학습 가능한 데이터는 2028년경 포화에 이를 것"이라고 예측하고 있습니다.

이런 상황에서 '앱솔루트 제로'는 AI가 외부 데이터 없이도 자율적으로 문제를 만들고, 해결하며 성장하는 메커니즘을 증명해 보인 최초의 사례 중 하나로 평가됩니다. AI가 문제를 출제(Propose)하고, 이를 스스로 해결(Solve)하며 그 과정에서 학습을 반복하는 구조로, 자가 생성 + 자가 평가 + 자가 개선이라는 전례 없는 셀프 러닝 루프를 갖추고 있습니다.

또한 이 모델은 '코딩 문제'를 기반으로 사고력, 논리적 추론 능력을 훈련합니다. 코드 기반 학습은 정확한 정답 유무 판단이 가능하기 때문에 자동 채점과 리워드 부여 시스템 설계에 매우 유리합니다. 이는 마치 AI가 스스로 사고 훈련을 하는 셈입니다.

---

Specific: 앱솔루트 제로의 구조와 가능성

핵심 구조

• LM 하나가 두 가지 역할 수행:

  • 문제 출제자(Proposer)

  • 문제 해결자(Solver)

• 코드 실행기(Code Executor): 자동 채점 및 리워드 제공

• 셀프 플레이 루프: 자가 생성 → 자가 해결 → 자가 검증 → 반복 학습

학습되는 추론 유형

• 연역 추론(Deduction): A → B, B → C이면 A → C

• 귀납 추론(Induction): 여러 사례를 바탕으로 일반 법칙 도출

• 역추론(Abduction): 결과를 기반으로 원인을 추론

이 방식은 초기에는 간단한 '헬로월드' 수준에서 시작해 점차 복잡한 문제로 진화하며, 리워드를 통해 학습 난이도를 스스로 조절합니다. 또한 이 구조는 GPT나 라마(LLaMA) 등의 기존 모델에도 적용 가능한 확장성을 보였고, 특히 모델 크기가 클수록 성능 향상이 더욱 두드러지는 점도 입증됐습니다.

고려해야 할 한계점

• 셀프 플레이 루프는 막대한 자원 소모 가능성

• 일반화 능력은 제한적 (논리/코드 문제에는 강하지만 현실 세계 문제에는 불확실)

• 예상치 못한 AI 행동 발생 시 안전성(Safety) 이슈

---

결론: AGI 시대를 향한 진정한 자율 학습의 첫걸음

앱솔루트 제로는 기존 AI가 반드시 필요로 했던 "사람이 만든 데이터" 없이도 고성능 학습이 가능함을 보여줬습니다. 이는 AGI(인공일반지능)를 위한 새로운 돌파구가 될 수 있으며, AI가 인간 수준을 넘는 사고 능력을 가질 수 있다는 가능성을 제시한 셈입니다.

아직은 초기 단계지만, 이 방식이 발전한다면 우리는 AI가 스스로 학습하고 발전하는 완전 자율 학습 시대를 맞이하게 될지도 모릅니다. 트랜스포머가 AI 아키텍처의 전환점이었다면, 앱솔루트 제로는 학습 패러다임의 전환점이 될 가능성이 있습니다.

앱솔루트 제로는 외부 데이터 없이도 스스로 학습하며 기존 최고 성능 모델과 견줄 수 있는 결과를 도출한 AI 모델로, AGI 시대를 향한 새로운 패러다임을 제시합니다.

처음으로

Read More