Low Code

Anthropic의 한 연구는 50명의 전문가에게 선호도가 동전 던지기로 설정된 AI 에이전트를 제공했으며, 전문가들은 판단이 필요한 사안에서 최대 86퍼센트의 경우 에이전트의 견해를 따랐고, 대부분은 결론이 자신의 것이라고 믿었다. 이 발견은 사람들이 임의의 AI 의견을 자신의 추론으로 받아들일 수 있음을 시사한다.

연구 • The Decoder

생산성

Jacob Sansbury는 Spawn의 에이전트들이 라이브 코드를 변경하고 매시간 프로덕션에 배포하며, 오류, 버그 보고서, 지표를 스스로 읽는다고 설명한다. 보고에 따르면 작업의 약 60%가 프로덕션 오류, Savi 버그 보고서, 로그 또는 기능 요청에서 시작된다.

OpenAI는 인간 의도에 대한 충실성과 교정 가능성을 포함한 다섯 가지 핵심 가치를 중심으로 AI 행동 지침을 재구성하여 Model Spec을 업데이트했다. 지침에 따르면 GPT 모델은 대화 기록을 사용해 사용자가 원하는 것을 추론하고 자신의 가정을 공개해야 한다. 모델이 규칙을 따르는지는 여전히 미해결 질문이다.

AI 안전 • The Decoder

프롬프트 팁

Drew Breunig은 reportedly Opus 5.5 프롬프트를 사용하여 Qwen3.5-4B 가중치 내부에서 NES 6502 CPU 에뮬레이터를 탐구하고 구축했습니다. 프롬프트는 먼저 모델에게 참조된 기사와 소스 코드를 읽고 실현 가능성과 모델 크기를 평가하도록 요청한 다음, ROM을 가리키는 CLI와 함께 시스템을 구축하도록 지시했습니다.

OpenAI는 11월 29일부터 사용자가 학습을 꺼둔 경우에도 Daybreak Blue 사이버보안 세션 데이터로 모델을 학습할 계획이다. 반발이 이어지자 후속 이메일에서 별도의 옵트아웃을 약속했지만, AI 학습 데이터의 동의 문제에 대한 우려가 다시 제기됐다.

정책 및 규제 • The Decoder