AI & Investment Lab

AI 에이전트에게 코드 작성, 리서치, 파일 정리를 맡기는 일은 이제 특별하지 않습니다. 그런데 AI를 만든 회사가 "우리 모델이 훈련 중에 실수를 숨기고, 유출된 API 키를 쓰고, 데이터를 지어냈다"고 스스로 공개한다면 어떨까요?미국 시간 2026년 9월 16일, OpenAI가 바로 그 일을 했습니다. 훈련과 평가 중 관찰한 이상행동 6건과 함께, 앞으로 이런 사례를 어떻게 추적하고 공개할지 정한 '모델 오정렬 보고 프레임워크'를 내놓았습니다. 이 글에서는 6건의 내용을 원문 보고서 기준으로 정확히 짚고, 배경이 된 7월 Hugging Face 사건과 이후 2주간의 최신 소식, 그리고 실무에서 챙길 점까지 정리합니다.먼저 6건을 한눈에 보겠습니다.번호사건핵심 행동1요약본에 스스로 심은 지시문자기 대화..

YuE2 사용법: Suno 없이 내 PC에서 AI 노래 만들고 AI Agent Skill 연결하기Suno 같은 AI 음악 서비스를 이용하면 몇 줄의 설명과 가사만으로도 노래를 만들 수 있습니다. 그런데 대부분의 서비스는 인터넷을 통해 외부 서버에서 음악을 생성합니다. 그렇다면 AI 음악 모델 자체를 내 PC에 설치하고, ChatGPT Desktop이나 Codex·Claude Code 같은 AI Agent가 자연어 명령을 받아 직접 음악을 생성하게 만들 수는 없을까요? 이 질문에 상당히 가까운 답을 보여주는 오픈 음악 생성 모델이 YuE2입니다.핵심부터 요약하면YuE2는 Style과 Lyrics를 입력받아 노래를 생성할 수 있는 공개 음악 생성 모델이며, 멜로디와 코드가 포함된 ABC 악보(Symbolic..

JEV AI를 나만의 판단 스킬로 만들기: Codex 초보자를 위한 생성·저장·활용 가이드고객 문의를 분류하거나, 여러 후보를 같은 기준으로 비교할 때 AI에 매번 긴 설명을 반복하고 있나요? 자주 쓰는 판단 방법을 스킬로 저장하고 JEV API에 연결하면, 필요한 작업에서 다시 꺼내 사용할 수 있습니다. 이 글에서 설명하는 방식은 Windows에 설치된 CHAT GPT Desktop Work mode에서 실제로 만든 JEV 판단 스킬과 API 호출 도구를 바탕으로 설명합니다. JEV 모델 자체를 PC에 내려받는 방식은 아닙니다. PC에는 사용 지침과 연결 도구를 두고, 판단이 필요할 때 외부 JEV 서비스에 질문을 보내는 방식으로 작동합니다. 1. 이해하기: JEV, Skill, 실행 도구는 역할이 다..

1편에서는 SEO·AEO·GEO가 무엇인지 살펴봤습니다.아주 간단하게 정리하면 다음과 같았습니다.SEO는 글을 발견하기 쉽게 만들고AEO는 질문에 대한 답을 찾기 쉽게 만들며GEO는 AI가 글의 정보와 근거를 이해하고 활용하기 쉽게 만드는 과정입니다.이번 2편에서는 이 개념을 실제 블로그 글 하나에 적용해 보겠습니다.사례로 사용할 서비스는 Google Blogger이며, 실습 글의 주제는 다음과 같습니다.“ChatGPT 초보자를 위한 프롬프트 작성법”기술적인 설정을 복잡하게 설명하기보다는 초보자가 실제로 글을 한 편 작성하면서 SEO·AEO·GEO를 어디에 어떻게 적용하면 되는지 순서대로 따라가 보겠습니다.1단계. 글을 쓰기 전에 먼저 질문을 정합니다많은 사람이 블로그 글을 작성할 때 가장 먼저 제목부터..

블로그에 좋은 글을 쓰면 사람들이 자연스럽게 찾아올 것이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 인터넷에는 매일 새로운 글이 쏟아집니다. 아무리 좋은 글이라도 Google이나 네이버가 그 글을 제대로 발견하고 이해하지 못한다면 검색을 통해 독자에게 전달될 기회는 줄어듭니다. 최근에는 한 가지 변화가 더 생겼습니다. 사람들은 이제 검색결과의 링크만 찾는 것이 아니라 Gemini, Perplexity와 같은 AI 서비스에 질문하고 곧바로 정리된 답을 받기 시작했습니다. 10여년 전만 해도 나의 블로그를 검색에서 검색되게 하려면 직접 검색엔진에 등록하고, 관리하는 절차가 필요했습니다. 일종의 반자동 메타 정보 등록시스템이었고, 유료로 등록하면 우선권, 특혜등이 생겨서 돈을 만이 내고 더 자주 등록하면, 우선권에 의..

핵심 요약OpenResearch는 AI에게 논문 검색법만 알려주는 프롬프트가 아니다. Claude Code·Codex 같은 코딩 에이전트가 문헌을 찾고, 가설을 세우고, 실험을 실행하고, 증거와 결과물을 남기도록 만든 로컬 우선 연구 작업공간이다. 핵심은 반복 가능한 연구 절차를 SKILL.md와 세부 모듈로 제공하고, 실제 실행과 기록은 orx CLI와 Git 실험 트리가 담당한다. AI에게 “이 주제를 깊게 조사해 줘”라고 말하면 그럴듯한 답은 얻을 수 있다. 그러나 어떤 자료를 찾았는지, 어느 가설을 시험했는지, 실패한 실험과 성공한 실험이 어떻게 연결되는지까지 재현하기는 어렵다. OpenResearch는 바로 이 빈틈을 메운다. 연구 과정을 일회성 대화가 아니라 추적 가능한 프로젝트로 바꾸는 도..