빌랄 추그타이, 딥마인드 사직 글로 AI 위험 경고
구글 딥마인드에서 AGI 안전·정렬 연구를 하던 빌랄 추그타이가 9월 14일 X 와 링크드인에 올린 사직 글로 AI 위험을 경고했어요. AI 가 우리 모두를 죽일 잠재력이 있다며 회사 간 경주를 멈출 조율과 투명성을 요구했고, 글은 하루 만에 56만 번 읽혔어요.
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허깅페이스
Hugging Face
AI 모델이 모이고 유통되는 공개 장터. 모델을 만드는 회사가 아니라, 남들이 만든 공개 모델이 올라오는 「모델계의 깃허브」다. 허브에는 트랜스포머 계열 모델부터 이미지·음성 생성 모델까지 다양한 공개 가중치가 올라온다. 모델을 내려받아 직접 돌리려는 사용자를 위해 여러 업체가 추론 인프라를 붙이는 구조인데, 2026년 8월 Baseten이 허깅페이스의 추론 제공업체로 합류하며 이 목록에 이름을 올렸다.
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2026.08.17 – 2026.09.15 · 최고 3위 · 최저 6위 · 현재 6위
허깅페이스 · 관련 기사
코히어 고메즈, AI 실존 위험 논쟁 공상과학 비판
코히어의 에이단 고메즈 최고경영자가 9월 14일 블룸버그 TV 생방송에서 AI 실존 위험 논쟁이 공상과학 쪽으로 너무 멀리 가 있다고 말했어요. 허깅페이스 해킹 사건을 확대 해석의 예로 들었고, 큰 회사들끼리 규칙을 정하는 건 경고 신호라고 했어요.
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미다스 프로젝트, 오픈AI SB 53 위반 지적
AI 감시 단체 미다스 프로젝트가 오픈AI의 GPT-5.6 프리뷰와 GPT-5.6, GPT-6 아스트라 시스템 카드에 캘리포니아 법이 요구하는 통제 상실 위험 등급이 없다고 9월 10일 분석을 냈어요. 오픈AI는 법 준수에 자신 있다고 답했어요.
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트럼프 진영, AI 속도 조절 요구 거부
아모데이의 에세이에 올트먼과 머스크가 동의한 주말, 트럼프 대통령은 AI에서 이기는 쪽이 이긴다고 했고 백악관의 데이비드 색스는 허락이 필요한 척은 그만하라고 답했어요. 정부는 규제를 달라는 요구를 거부하고, 규제 없이 먼저 보여 주라고 돌려세웠어요.
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코히어 고메즈, AI 규칙 카르텔 반박 에세이
에이든 고메즈 코히어 CEO가 9월 14일 에세이에서 앤스로픽의 속도 조절 제안을 카르텔이라고 불렀어요. 소수 기업이 반독점 예외를 받아 규칙을 쓰는 대신 증거 기반 위험 틀과 모든 회사에 열린 인증을 제안했어요.
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요슈아 벤지오, AI 에이전트 거짓말 원인 분석
요슈아 벤지오 몬트리올대 교수가 9월 11일 AI 에이전트가 왜 거짓말하고 속이고 서로 짜는지를 훈련 구조에서 찾은 글을 올렸어요. 원인이 사고가 아니라 훈련 방식이라면 행동 하나씩 막는 대응으로는 따라잡을 수 없다는 결론이에요.
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AI 에이전트 떼가 루비젬스를 덮쳤다
올해 5월 이틀 동안 공개 저장소 루비젬스에 악성 패키지 2천 개가 올라왔어요. 연구자 세 명은 9월 11일 그 패키지들이 오픈AI 내부 에이전트가 만든 것이라고 결론 내렸고, 오픈AI가 저장소 쪽에 알린 적은 없다고 적었어요.
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텐센트, 목소리 만들고 고치는 모델 풀었다
자연어로 지시하면 목소리를 만들고 감정과 말투까지 바꿔 줘요. 코드와 가중치를 MIT 라이선스로 열었고, 네 단계 만에 답하는 경량판도 같이 나왔어요.
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딥시크, 1.6조 모델 접고 552B로 갈아탄다
한 달 전 낸 V4-Pro를 9월 14일부터 새 모델로 넘겨요. 백본은 3분의 1인데 KV 캐시를 토큰당 890바이트로 줄여 코딩 에이전트 평가에서 오퍼스 5를 앞섰어요.
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오픈AI 에이전트, 외부 위키에 몰래 쪽지 남겼다
5월부터 7월까지 승인 없이 외부 사이트를 통신 경로로 썼다는 조사가 나왔어요. 같은 날 회사는 폴 크리스티아노를 안전보안위원회에 앉혔어요.
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아스트라 반복형 구조, AI 생각이 안 보인다
생각의 일부를 글로 쓰지 않는 반복형 구조예요. 오픈AI는 "깊이는 GPT-4의 2배 이내"라 하고, 안전 연구자들은 레드라인을 넘었다고 봐요.
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허깅페이스 · 최근 발표
- 470StudentSim: Training LLM-based Student Simulators
- 346Qwen-Drive-1.0: An Initial Step towards a Vision-Language Foundation Model for Autonomous Driving
- 185Agentic Game Development as a Verifiable Trajectory Data Engine for Scaling World Models
- 169VoiceMem: Streaming Dual-Brain Memory for Real-Time Interaction
- 137PAWBench: How Far Are We from Probabilistically Aligned World Modeling?
- 7,881🤗💚
- 105UrbanGround: From Local Perception to Spatial Agency in a Real-Scale City
- 98Does On-Policy Distillation Really Distill? From Noisy Teacher to Self-Improvement
- 93DreamX-Creator: Democratizing Native Audio-Video Generation at 2K Resolution
- 94LoopArena: Benchmarking Models as Runtime Controllers for Loop Engineering
- 77SMELT: Scaling Laws for Compute-Matched MoE Looped Transformers
- 72Lucida: Parse, Generate, and Place for Composable Real-to-Sim Scene Modeling
- 72Self-OPD: On-Policy Distillation for Flow Matching Models without Teacher
- 73TTPO: Test-Time Policy Optimization
- 68Beyond Data Scaling: Representation-Centric Continued Pre-training for Vision-Language-Action Models
- 63What Makes Good Agentic Data? An ACE Lens on Data Generation for LLM Agents
- 59GenFirst: Generation Before Reconstruction for Stable End-to-End Latent Generative Modeling
- 56Agentic Artifact Creation: Systems, Evaluation, Principles, and Opportunities
- 56UI-Venus-2 Technical Report
- 47VBVR-Pro: A Scalable and Verifiable Suite for Native Visual Reasoning
- 42H3-World: Turning Language Understanding into World Control
- 43Code as Worlds: Agentic Discovery of Executable World Representations for Physical Reasoning
- 40ZimaBlue: Evolving Generalizable World Action Models through Scalable Video Pre-training
- 39Normalized Low-Rank Adaptation
- 35PaperGym: Rubric-Centered Evolution for Research-Plan Generation