2026년 9월 16일
AI 소식
이번 주 알아둘 만한 AI 소식.
제미나이 3.8 라이브 — 대화 중에 97개 언어를 넘나드는 음성 모델
구글 딥마인드가 실시간 음성 모델 두 개를 내놨습니다. 이야기하다가 언어가 바뀌어도 알아서 따라가고, 지원하는 언어가 97개예요. 둘 중 '확장 사고' 쪽은 음성 대 음성 품질 순위표에서 82.6점으로 1위에 올랐습니다. 이 모델이 만든 소리에는 전부 SynthID 워터마크가 박혀서, 나중에 AI가 만든 음성인지 가려낼 수 있습니다.
원문 보기 →애플, 새로 만든 시리 공개 — 다음 달 한국어 지원
애플이 밑바닥부터 새로 만든 시리를 베타로 풀기 시작했습니다. 지금은 영어만 되고 다음 달에 한국어·일본어·프랑스어·포르투갈어·스페인어가 붙습니다. 가벼운 건 기기 안에서 처리하고 무거운 건 애플 서버로 넘기는 구조이며, 바탕이 되는 모델은 구글과 함께 만들었습니다.
원문 보기 →퍼플렉시티 AI 비서, 이제 내 PC 안에서 돕니다
퍼플렉시티의 일 대신 해주는 AI가 클라우드가 아니라 내 윈도우 컴퓨터 안에서 돌아가게 됐습니다. 엔비디아 RTX 그래픽카드에 VRAM이 24GB 이상 있어야 하고, Qwen 3.8 27B 모델을 컴퓨터에 두고 씁니다. 파일이 밖으로 나가지 않고, 내 컴퓨터에서 한 작업은 클라우드 사용량도 깎지 않아요.
원문 보기 →내 챗GPT 대화, 사람이 읽고 점수를 매기고 있었습니다
404 미디어가 오픈AI 내부 자료를 입수했습니다. 외부 계약직 수백 명을 뽑아 실제 이용자 대화를 읽히고 챗봇 답변에 1~7점을 매기게 했다는 내용이에요. 9억 명이 넘는 이용자 대부분은 사람이 자기 대화를 들여다볼 수 있다는 걸 모릅니다. 앤트로픽도 사람이 검토한다고 인정했습니다.
원문 보기 →구글, 자사 엔지니어에게 경쟁사 클로드를 열어줬습니다
구글이 사내 개발 도구를 통해 모든 엔지니어가 클로드 오퍼스 5를 쓸 수 있게 했습니다. 직원은 제미나이를 쓰라던 원칙을 깬 겁니다. 구글은 내부 개발의 중심은 여전히 제미나이이고, 바깥 모델은 사람마다 쓸 수 있는 양을 정해 두고 보조로만 쓴다고 설명했습니다.
원문 보기 →알트만 "두려워하는 게 맞다, 그래도 우리를 믿어달라"
오픈AI의 샘 알트만이 BBC 인터뷰에서 세상이 AI를 무서워하는 건 그럴 만하다고 인정했습니다. 다만 자기 회사 같은 곳들이 책임지고 만들 테니 믿어달라는 이야기였어요.
원문 보기 →젠슨 황 "규제는 필요 없다, 안전은 우리한테 맡겨라"
엔비디아의 젠슨 황은 AI에 새 규제가 필요 없다고 말했습니다. "안전은 법의 문제가 아니라 공학의 문제다. 결국 우리가 만드는 건 소프트웨어"라는 겁니다. 회사들은 평판 때문에라도 위험한 제품을 내놓지 않는다며, 빠르게 갈지 안전하게 갈지 둘 중 하나를 고르라는 건 잘못된 질문이라고 했습니다.
원문 보기 →더빙 · 오픈소스
지금 볼 만한 오픈소스 음성·더빙 도구.
stronghamjji/PersoDub
원본 화자의 목소리 그대로 영상을 다른 언어로 더빙해 주는 데스크톱 앱입니다. 소리를 억지로 늘리거나 줄이지 않고, 각 문장이 원래 말한 길이 안에 들어가게 맞춰요. 더빙 에이전트도 들어 있어서 "4번 문장 길이 맞게 다시 번역해 줘" 하면 그 문장만 다시 번역하고 음성도 재생성합니다. 전부 내 컴퓨터 안에서 돌아갑니다.
원문 보기 →Vincentwei1021/anything2explainer
어떤 주제든 설명 영상으로 만들어 주는 도구예요. 클로드 코드와 코덱스를 써서 장면 하나하나를 코드로 그려내고, 설명해 주는 음성까지 얹어 줍니다.
원문 보기 →kruzovic7/ai-data-extractor
AI 코딩 도구에 쌓인 대화 기록을 꺼내 주는 무료 오픈소스입니다. 클로드 코드, 커서, 윈드서프, 에이더, 클라인/루 코드 등에서 도구마다 흩어져 있던 기록을 한 번에 뽑아낼 수 있어요.
원문 보기 →이번 주 AI 트위터
이번 주 AI 트위터에서 화제가 된 글.
Google DeepMind (@GoogleDeepMind)
알파지놈 아틀라스를 공개합니다. DNA에서 글자 하나가 바뀌는 경우의 수 90억 가지를 전부 예측해 두고 찾아볼 수 있게 만든 데이터베이스예요. 연구자들이 우리 몸을 이해하는 데 어떻게 쓰일 수 있는지 소개합니다.
원문 보기 →OpenDesign (@OpenDesignHQ)
@deepseek_ai의 딥시크 V4.1 플래시를 직접 재봤습니다. 실제 사용자 요청으로 만든 일상 디자인 작업에서 GPT-6 아스트라 점수의 98%가 나왔는데, 비용은 1.4%였어요. 아스트라를 뺀 나머지 모델은 전부 점수는 더 낮고 돈은 더 들었습니다. 공개 모델이 비공개 모델을 따라잡고 있는 걸까요?
원문 보기 →Akshay (@akshay_pachaar)
엔비디아가 낸 논문이 대단합니다. 모델끼리 KV 캐시를 주고받을 수 있게 만들었어요. 받는 쪽 모델은 앞부분 처리를 통째로 건너뛰는데, 문맥을 다시 읽는 것보다 2.7배에서 25배 빠릅니다.
원문 보기 →el.cine (@EHuanglu)
AI가 영상 편집까지 할 줄은 몰랐습니다. 14년 편집 경력이 끝난 것 같네요. GPT-6 아스트라가 클립 84개를 다 보고 자르고 붙이고, 제 라이브러리에서 음악을 찾고, 다빈치 리졸브에서 자막까지 혼자 만들었어요.. 무섭습니다.
원문 보기 →Cognition (@cognition)
데빈 보이스를 소개합니다. 여러분이 아끼는 AI 소프트웨어 엔지니어에게 이제 전화를 걸 수 있어요. 말하면 데빈이 만들어 옵니다. GPT-Live와 새 SWE-2 모델로 돌아갑니다.
원문 보기 →다음 호를 메일로 받아보기
8개 언어 중 원하는 언어로. 언제든 해지할 수 있어요.