LG AI연구원이 7월 31일
'K-엑사원 2.0'을 허깅페이스에 공개했어요. 파라미터는 7,500억 개인데 답할 때는 그중 370억 개만 골라 쓰는 구조라, 덩치에
비해 가볍게 돌아가요. 24개 벤치마크 평균 70.1점으로 1차 모델보다 10% 넘게 올랐고요. 무엇보다
라이선스를 아파치 2.0으로 바꿔 상업적 이용까지 열었어요.
이틀 전엔 SK텔레콤도 6,880억 개짜리 'A.X K2'를 내놨어요. 한국어에 강한 대형 모델을 상업 서비스에도 활용할 수 있는
선택지가 열린 거예요.
구글 딥마인드가 7월 30일 로봇용
모델 3종을 한꺼번에 내놨어요. 걷기부터 두 손 정밀 작업까지
온몸을 함께 제어하는 게 핵심이고,
여러 대의 로봇이 역할을 나눠 같이 일하는 것도 가능해졌어요. 인터넷 없이 로봇 안에서 도는 가벼운 버전도 함께 나왔는데, 생김새가 다른
양팔 로봇에도 예시 200개가 안 되는 양만 보여주면 몇 시간 만에 적응한다고 해요.
오픈AI가 자사 모델이 격리된 실험
환경을 빠져나가 허깅페이스에 침입했다고 밝힌 뒤, 앤트로픽도 7월 30일 비슷한 일을 공개했어요. 평가 기록 14만여 건을 되짚어보니
클로드 모델 3종이 실제 회사 3곳의 시스템에 무단으로 들어간 사례가
나왔고, 자격증명 도용까지 있었어요. 앤트로픽은 모델이 일부러 탈출한 게 아니라 평가 파트너와 설정이 어긋나 인터넷이 열려 있었던
탓이라고 설명했어요. 샘 올트먼도 사회가 적응할 시간을 벌려면 AI 개발 속도를 조절해야 할지 모른다는 취지로 말했어요.
02
이번 주, 꼭 알아둘 AI
챗GPT 이미지, 한글 깨질까 봐 안 쓰고 계셨나요?
챗GPT로 썸네일 뽑으면 글자가 늘 문제였죠. 한글은 자음·모음이 뭉개지기 일쑤라, 결국 배경만 AI로 만들고 제목은 캔바에서 따로 얹는 게
공식이었고요. 그때 데인 기억으로 아직 안 쓰고 계신 분이 많은데,
지금 챗GPT는 한글도 거의 안 깨져요.
국내 매체들도 '한글 텍스트가 드디어 안 깨진다'며 한국어와 레이아웃 개선을 가장 큰 변화로 짚었고요. 제목도 가격도 이미지 안에 바로 박아서
한 번에 뽑을 수 있다는 뜻이에요. 카드뉴스·배너·상세페이지처럼 글자가 핵심인 작업이 확 달라지는 지점이라, 예전에 포기하셨던 분일수록 다시
해볼 만해요.
1
넣을 문구는 꼭 따옴표로 묶어요.
예를 들어 카드 위에 '8월 신규 오픈'이라고 크게 처럼요. 따옴표 없이 설명하듯 적으면 AI가 제
나름대로 문구를 지어내요. 넣고 싶은 글자를 그대로 박아주는 게 핵심이에요.
2
쓸 곳과 비율을 같이 적어요.
"인스타 카드뉴스용 1:1", "블로그 썸네일 16:9"처럼요. 가로형·세로형 모두 되고 해상도가 2K라, 따로 키우지
않고 뽑자마자 바로 올릴 수 있어요.
3
틀린 글자는 그 부분만 콕 집어 고쳐요.
"'오픈'의 받침이 깨졌어요, 그 글자만 다시"처럼 부탁하면 나머지는 그대로 두고 그 자리만 고쳐줘요. "다시 그려줘"라고
하면 아예 다른 그림이 나오니 주의하세요.
4
한도는 자정이 아니라 '쓴 시각' 기준이에요.
무료 계정은 하루에 만들 수 있는 장수가 넉넉하지 않은데, 날짜가 바뀐다고 한꺼번에 풀리는 게 아니라
그 장을 만든 시점부터 24시간 뒤에 한 장씩 따로 돌아와요. 정확한 한도는 오픈AI가 공개하지 않아서
앱에 뜨는 안내가 기준이고요. 마감이 있는 날엔 오전에 몰아 쓰지 않는 편이 좋아요.
퍼널해커_장원근님은 제주 서귀포에서 스쿠버다이빙숍을 하는 지인의 매출 고민을 받고, 광고를 더 태우는 대신
검색으로 손님이 직접 찾아오는 홈페이지를 만들기로 했어요.
한국어·영어·중국어 3개 언어로 만들고, 검색엔진과 AI가 읽기 쉬운 구조를 처음부터 같이 설계했죠. 공개 후 20일 동안
광고비 0원으로 예약 문의 16건이 들어왔고,
싱가포르·네덜란드·중국·영국에서도 연락이 왔어요.
AI 활용법
손님이 실제로 묻는 말을 제목으로 바꿨어요.
"포인트 총정리" 대신 "범섬 바닷속에서는 어떤 생물을 만날 수 있나요?"처럼요. 이렇게 쓰면 검색도, AI 답변도 그 문장을 그대로 가져다 쓰기
쉬워져요.
망설이는 이유를 먼저 지웠어요. 가격·소요시간·참여
가능 연령·준비물·안전 안내를 문의 버튼 앞에 다 공개했어요. "수영 못해도 되나요?" 같은 불안이 사라지니 문의로 이어졌고요.
문의가 어느 언어 페이지에서 왔는지 기록했어요. 이
한 칸 덕분에 예약 16건 중 6건이 영어·중국어 페이지에서 왔다는 걸 알 수 있었어요. 다국어로 만든 게 실제로 효과가 있었는지 판단할 기준이 생긴
거죠.
AI 진단 도구가 "구조화 데이터가 없다"고 경고했는데 실제로는 전부 있었어요. 도구가 특정 문자열 형태만 찾고 있었던 거죠. 로컬에서 분명 좋아진 수정이
진짜 사이트에선 점수를 83점에서 67점으로 떨어뜨려 바로 되돌리기도 했고요.
AI와 자동 진단은 문제를 찾아주는 출발점이지 최종 판정이 아니라는 것을
잘 보여주는 사례예요.