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first_img 빌 게이츠: AI가 진정한 부를 창출하기 전에 20년의 혼란을 겪을 것이다

펑황왕 과학 인용 Business Insider 보도에 따르면, 마이크로소프트 공동 창립자 빌 게이츠는 최신 《Decoder》 팟캐스트에서 인공지능이 "진정한 풍요"를 창출할 것이라고 언급했지만, 이전 20년은 인류 역사상 어떤 시기와도 마찬가지로 격동적일 것이며, 일자리 손실과 혼란이 전례 없이 발생하고 승자와 패자가 나타날 것이라고 말했습니다.게이츠는 전화 판매, 전화 고객 서비스 및 회계와 같은 직업이 사라질 것이라고 밝혔습니다. 왜냐하면 인공지능이 이러한 작업을 더 저렴하고 신속하며 심지어 더 정확하게 수행할 수 있기 때문입니다. 블루칼라 직업은 인간형 로봇이 대체할 것입니다. 대규모로 속도를 늦추거나 중단하지 않으면 집을 짓고, 곡물을 재배하고, 수술을 하는 로봇이 등장할 것이며, 인간의 노동은 대부분의 상품과 서비스에 더 이상 필요하지 않게 될 것입니다. 그는 일이 목표 의식, 수입, 출근 이유, 동료 관계 및 문제를 창출하고 해결하는 경로를 제공한다고 생각하며, 예술, 스포츠, 요리 및 육아와 같은 활동은 미래에 인간에게 맡겨질 수 있다고 말했습니다.보도는 또한 제프 베조스와 제이미 다이먼이 매주 근무 시간을 단축할 것을 제안했으며, 일론 머스크는 전환이 "울퉁불퉁할 것"이라고 예측하고 정부가 모든 사람에게 수표를 지급할 것을 주장했다고 언급했습니다. 다리오 아모디는 인공지능이 생활 수준을 향상시킬 것으로 기대하지만 단기 충격의 규모는 전례가 없을 것이라고 말했습니다. 샘 올트먼은 올해 5월 인공지능이 대체하는 화이트칼라 직업이 그가 예상한 것보다 많지 않다고 밝혔습니다. 외부에서는 인공지능이 일자리를 대체할 것에 대한 우려가 있지만, 아마존, 메타 등에서 고조된 대규모 해고가 발생했음에도 불구하고 인공지능 열풍 기간 동안 미국의 실업률은 실질적으로 상승하지 않았습니다.

뉴욕주 관료: AI 딥페이크와 가짜 암호화 프로젝트가 투자 사기를 더욱 혼란스럽게 만든다

뉴욕주 공무원들은 AI 생성 콘텐츠와 가짜 암호화 프로젝트가 투자 사기를 더욱 혼란스럽게 만들고 있다고 경고했습니다. 투자 사기로 인한 손실은 800억 달러를 초과하며, 2024년 대비 38% 증가했습니다. 144,041명의 소비자가 손실을 보고했으며, 단일 손실의 중위수는 10,560달러입니다. AI는 음성을 복제하고, 비디오를 위조하며, 금융 전문가를 사칭하고, 소셜 미디어 광고를 제작하는 데 사용될 수 있습니다.뉴욕주 법무장관 Letitia James는 사기꾼들이 유명인의 심층 위조 보증, 가짜 암호화폐, 물량을 끌어올리는 프로젝트 및 가짜 거래 플랫폼을 통해 투자자를 유치한다고 경고했습니다. 일부 가짜 플랫폼은 위조된 계좌 잔액, 수익 및 거래 기록을 보여주고, 피해자가 소액을 인출할 수 있도록 하여 신뢰를 구축한 후 추가 자금을 요구하거나 수수료를 지불하도록 합니다. 뉴욕주 공무원들은 소비자에게 홍보자의 신원, 회사 및 투자 프로젝트를 확인하고 자금의 흐름을 확인할 것을 권장합니다. 미국 연방수사국(FBI)의 데이터에 따르면, 사이버 범죄로 인한 손실 보고 금액은 208.77억 달러이며, 이 중 암호화폐와 관련된 불만 손실은 113.7억 달러입니다. 일반적인 사기 징후로는 높은 수익을 약속하고, 투자 기회를 적극적으로 제공하며, 고압적인 판매 및 명확한 문서가 없는 프로젝트가 포함됩니다.

비탈릭, "부분 혼합" 암호학 연구 발표: 차세대 혼란 기술 탐색, 새로운 암호학 기본 원리로 자리잡을 가능성

이더리움 공동 창립자 비탈릭 부테린(Vitalik Buterin)이 최신 기사 《Obfuscation(제3부):Local Mixing》을 발표하며 탐색 중인 암호학적 혼란 기술 경로인 "국소 혼합"(Local Mixing)에 대해 심도 있게 소개하였고, 이는 타원 곡선, RSA 및 격자 암호 이후의 새로운 암호학적 기본 도구가 될 가능성이 있다고 언급했습니다.비탈릭은 현재 주류 혼란 기술이 주로 복잡한 수학적 가정에 의존하고 있으며, 종종 매우 높은 계산 비용이 발생한다고 말했습니다. 반면, 국소 혼합은 전혀 다른 접근 방식을 채택하여 타원 곡선, 큰 정수 분해 또는 격자 암호에 의존하지 않고, 대칭 암호학 및 해시 함수 설계 경험을 참고하여 전기 회로 구조를 지속적으로 혼란시키고 재구성하며 숨김으로써 기능을 유지하면서 정보 유출을 제거합니다.국소 혼합 기술은 주로 가역성(reversibility), 강화 처리(hardening), 혼합(mixing), 분할(splitting), 교차 이동(crossing walk) 및 "구성 요소화"(gadgetization) 등의 단계를 포함하며, 회로에 무작위 구조를 추가하고 논리 게이트를 재배치하며 비선형 숨김 메커니즘을 통해 공격자가 원래의 계산 논리를 복원하기 어렵게 만듭니다.비탈릭은 이 기술이 아직 초기 단계에 있으며, 안전성이 장기적으로 검증되지 않았고 무작위 공격, 선형 분석 등의 도전에 직면해 있다고 지적했습니다. 그러나 그는 국소 혼합이 새로운 암호학적 탐색 경로를 대표하며, 목표는 더 효율적인 구별 불가능한 혼란(iO) 방안을 구축하는 것이라고 생각합니다.국소 혼합 기술이 돌파구를 찾는다면 새로운 양자 저항 공개 키 암호화 방안을 가져올 수 있으며, 일반 혼란 기술의 발전을 촉진할 수 있습니다. 현재 이 분야는 여전히 수년간의 암호 분석 및 최적화 검증이 필요하지만, AI 지원 연구가 이 성숙 과정을 상당히 가속화할 수 있다고 비탈릭은 말했습니다. 혼란 기술은 이론적으로 다른 모든 암호학적 원시가 혼란과 단방향 함수에 기반하여 구축될 수 있기 때문에 암호학의 "최후의 전선"으로 간주됩니다. 국소 혼합은 전통적인 혼란 방안의 비용을 낮출 수 있을 뿐만 아니라 미래의 암호학적 인프라의 중요한 방향이 될 수 있습니다.

first_img 중앙 인터넷 정보 사무소가 AI 응용 프로그램의 혼란을 정리하기 위한 첫 번째 단계 성과를 발표했으며, 총 1.4만 개 이상의 위반 제품을 처리했습니다

중앙 인터넷 정보 사무소는 최근 "청량·AI 응용 프로그램 혼란 정리" 특별 행동의 첫 번째 단계 작업 진행 상황을 발표했습니다. 2026년 4월 시작된 이 행동은 대모델이 규정에 따라 등록되지 않거나, 검토 필터링 능력이 부족하고, AI 데이터 오염 및 생성된 콘텐츠 식별이 제대로 이루어지지 않는 등의 문제에 중점을 두고 있습니다. 현재까지 첫 번째 단계에서는 위반 웹사이트, 응용 프로그램 및 지능형 제품 등 AI 제품 1.4만 개 이상을 처리했으며, 위법 및 위반 정보 600만 건 이상을 정리하고, 위반 계정 2.6만 개 이상을 처리했으며, 1300개 이상의 위반 AI 상품 및 9개의 위반 오픈 소스 데이터 세트를 하차했습니다.특별 행동 기간 동안 여러 지역의 인터넷 정보 부서는 조정 감독 메커니즘을 구축하고, 신고 전용 구역을 개설하는 등의 맞춤형 조치를 취했으며, 화웨이, 알리바바, 지푸 및 DeepSeek 등 주요 플랫폼 기업들도 차례로 등록 검토, 콘텐츠 차단 및 데이터 이상 탐지 메커니즘을 개선했습니다. 중앙 인터넷 정보 사무소는 다음 단계의 관리 작업이 AI 기술을 이용해 허위 정보를 제작 및 배포하고, 저속한 콘텐츠를 퍼뜨리며, 타인을 사칭하고, 미성년자 권리를 침해하며, 네트워크 물타기 활동을 하는 등의 두드러진 문제를 집중적으로 단속할 것이라고 밝혔으며, 단속 강도를 더욱 높이고 플랫폼의 예방 및 관리 능력을 향상시키도록 촉구할 것입니다.

비탈릭이 혼란 프로토콜(iO) 메인라인 뒤에 있는 전체 기술 트리를 상세히 설명하다

비탈릭 부테린은 《Obfuscation: building the final boss of cryptography (Part I)》라는 글을 발표하며 혼란 프로토콜(iO) 주선 뒤의 전체 기술 트리를 체계적으로 정리했습니다. 이 글에서는 혼란 기술이 프로그램을 "암호화된 프로그램"으로 변환할 수 있으며, 내부 논리를 숨기는 동시에 평문 입력에 대한 계산을 허용한다고 지적합니다. 이론적으로 "신뢰할 수 없는 신뢰 제3자"를 실현할 수 있으며, 블록체인과 결합하여 거의 신뢰가 필요 없는 투표 시스템, 경매 프로토콜 등 다양한 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다. 그러나 현재 iO 솔루션의 실행 시간은 기술적으로 다항식 시간에 해당하지만, 실제 비용이 막대하여 우주 수명보다 긴 실행 시간이 예상됩니다.이 글은 격자 기반의 iO 구성 프로세스를 자세히 분석하며, 전동형 동형 암호화(FHE), 속성 기반 암호화(ABE), 혼란 회로, 함수 암호화 및 XiO 등 원시의 스택을 포함합니다. 비탈릭은 지난 10년 동안 이 분야가 "불가능"에서 "증명 가능한 안전"으로 발전했지만, 실제 응용까지는 여전히 큰 격차가 있다고 말했습니다. 그는 세 가지 미래 경로를 제시했습니다: 기존 격자 기반 경로의 추가 최적화, 구성을 단순화하기 위한 더 대담한 암호학적 가정 채택, 또는 격자와 완전히 다른 새로운 가정 탐색을 강조하며, 어느 방향이든 성공한다면 "암호학을 해결"할 수 있으며, 이상적인 신뢰할 수 있는 제3자를 통해 설명할 수 있는 모든 프로토콜이 안전하게 구현될 수 있다고 강조했습니다.
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