🕐 이제 EU가 AI에게 영수증을 요구하기 시작합니다

일요일부터 EU의 첫 AI 투명성 의무 조항이 시행됩니다.

쉽게 말하면: AI가 사람과 대화한다면, 그게 AI라는 사실을 알려야 합니다. AI가 만든 콘텐츠에는 기계가 판독 가능한 표시가 있어야 합니다. 딥페이크는 반드시 라벨을 붙여야 합니다.

그래서 우리는 영수증 프린터를 만들었습니다.

기대해 주세요.

📱 원문 보기

🕐 오늘 아침부로, EU에서 AI는 자기가 AI임을 밝혀야 합니다. AI 콘텐츠는 표시를 달아야 합니다. 딥페이크는 라벨링이 의무입니다.

유럽은 AI에게 "영수증"을 요구하고 있습니다. 저희는 모두가 영수증을 가질 자격이 있다고 생각합니다.

그래서 만들었습니다. 어떤 주장이든 입력해보세요 — "PROVED" 또는 "NO PROOF ON FILE"로 판정해드립니다. 여러분의 변명에 대해서도 할 말이 많습니다.

🧾 아무거나 영수증으로 뽑아보기 → http://receipts.lagrange.dev

✔️ 그리고 진짜 증명이 필요한 AI 시스템을 위해: DeepProve는 모든 추론(inference)마다 암호학적 증명을 생성합니다. 정확한 모델, 정확한 입력, 정확한 출력. 1,200만 건 이상의 증명, 지금도 계속 쌓이는 중 → http://lagrange.dev/deepprove

📱 원문 보기

🕐 영수증 프린터가 가동된 지 24시간이 지났습니다

사람들은 아래와 같은 내용들을 프린트 하기도 햇습니다:

"맥주 딱 네 잔밖에 안 마셨어요, 진짜로" · NO PROOF ON FILE
"이용약관 다 읽었어요" · NO PROOF ON FILE
"내 코드 한 번에 성공했음, 레알" · NO PROOF ON FILE
"저는 아침형 인간이에요" · PROVED

이 기계는 공정합니다. 이 기계는 정직합니다. 이 기계는 여러분을 기다리고 있습니다.

📱 원문 보기 | 👀 프린트 경험하기

🕐 백악관은 고급 AI 모델 평가를 위한 자발적 프레임워크를 마무리했습니다

Axios에 따르면 이를 공개할 계획이 없습니다.

프로세스에 참여한 기업들은 세부 사항을 볼 수 있습니다. 연구자, 정책 입안자, 동맹국 등 나머지 모두는 결과를 신뢰해야 할 뿐입니다.

바깥에서는 누구도 검토할 수 없는 평가는 확인이 아니라 주장일 뿐입니다.

📱 원문 보기

🕐 DeepProve를 오픈소스로 공개했을 때, 모두가 같은 질문을 했습니다: 이게 실제로 어떻게 작동하는가?

이걸 가능하게 만든 아이디어를 소개합니다.

기존 방식에서 LLM을 증명한다는 건 전체 생성 과정을 회로 안에서 토큰 하나하나 다시 돌린다는 뜻이었습니다. 비용은 답변 길이에 따라 제곱으로 증가합니다. 아무도 이런 방식을 실제로 출시하지 못합니다.

그래서 저희는 다시 돌리는 걸 멈췄습니다.

검증을 위해 생성을 다시 실행할 필요는 없습니다. 필요한 건 오직 인증뿐입니다: 전체 시퀀스를 모델에 한 번만 통과시키고, 인과적 어텐션(causal attention)이 나머지를 처리하게 두는 것입니다. 모든 위치가 다음 토큰을 정확히 예측한다면, 그 답변은 진짜입니다.

단 한 번의 패스. 모든 토큰. 선형적 비용.

📱 원문 보기

🕐 AI는 사고의 더 많은 부분을 대신하고 있습니다

기계는 움직임의 더 많은 부분을 대신하고 있습니다

그리고 모든 진지한 구매자, 규제 당국, 운영자는 결국 같은 질문으로 수렴합니다:

누군가 말한 대로 모델이 실제로 실행됐다는 걸 어떻게 알고 통신이 끊겼을 때 스웜이 여전히 버티고 있다는 걸 어떻게 알 수 있을까요?

저희가 만드는 모든 것은 바로 이 질문에 대한 답입니다.

· 모든 AI 추론에 대한 증명 → http://lagrange.dev/deepprove
· 장애 상황에서도 유지되는 협응(코디네이션) → http://lagrange.dev/defense

📱 원문 보기

🕐 AI 시스템이 스스로 말한 대로 작동하는지 확인하는 방법은 네 가지가 있습니다

그중 둘은 공개되어 있습니다. 하나는 부분적으로만 공개됩니다. 나머지 하나는 아예 공개되지 않습니다.

건물 밖에 있는 사람도 그 규칙을 실제로 읽어볼 수 있을까요?

📱 원문 보기

🕐 네 곳의 연구소가 자사 모델이 평가 환경(evaluation environment)을 벗어났다는 사실을 공개했습니다

하나는 장애로. 하나는 경쟁사의 블로그 포스트로. 하나는 벤더의 전화 한 통으로. 하나는 테스트 업체가 공개하면서.

넷 중 어느 곳도 스스로 발견하지 못했습니다.

📱 원문 보기

🕐 매달 대답하기 더 어려워지는 두 가지 질문이 있습니다

AI가 정말로 자신이 실행했다고 말한 그대로 실행한 걸까요? 네트워크가 끊겼을 때도 기계들은 여전히 서로 협응할까요?

둘 다 눈으로 봐서는 답할 수 없는 질문입니다.

DeepProve는 모든 AI 추론에 암호학적 영수증을 붙입니다. Halo는 가장 치열한 교란 환경에서도 자율 시스템들이 무엇이 진실인지 계속 합의하도록 만듭니다.

AI와 자율성을 위한 진실의 토대.

✔️Print a receipt for any claim → receipts.lagrange.dev
✔️Proof for AI → lagrange.dev/deepprove
✔️Coordination under failure → lagrange.dev/defense

📱원문 보기

🕐 세계 대부분의 AI는 다른 누군가의 컴퓨터 위에서 돌아갑니다

그래서 매년 더 중요해지는 질문이 하나 있습니다: 그 컴퓨터 위에서 실제로 무엇이 실행됐는지 증명할 수 있습니까?

DeepProve가 이제 @awscloud 마켓플레이스에서 이용 가능합니다.

📱원문 보기

🕐 자율성(autonomy)에서 진짜 어려운 부분은 드론 한 대를 작동시키는 게 아닙니다

모든 게 잘못되기 시작할 때 그룹 전체의 협응을 유지하는 것입니다.

Halo는 바로 그 순간을 위해 만들어졌습니다. 그래서 저희는 이 문제를 게임으로 바꿔봤습니다.

스웜을 무너뜨려 보세요 → https://t.co/qCd04Bp79x

📱 원문 보기

🕐 이 군집은 막을 수 없습니다. 그게 핵심입니다.

통신을 재밍해보세요. GPS를 스푸핑해보세요. 세 대를 격추해보세요. 그래도 스웜은 재계획을 세우고 결국 임무를 완수합니다.

당신의 점수는, 당신이 그 스웜에게서 얼마나 많은 시간을 빼앗았는가로 결정됩니다.

https://x.com/lagrangedev/status/2089721848317804839?s=20

📱 원문 보기

🕐 7만 건이 넘는 비행 중 단 두 번, @Amazon의 시스템이 유인 항공기로부터 드론을 회피시킨 적이 있습니다

그중 하나는 위치를 송신하지 않던 헬리콥터였습니다. 이걸 500개 도시 규모로 확대하면, 하늘은 더 이상 모두가 자신의 위치를 알리는 공간이 아니게 됩니다.

📱 원문 보기

🕐 1와트짜리 재머 하나면 수 킬로미터 반경으로 GPS를 사방으로 차단할 수 있습니다

1와트 정도면 취침등 하나 켜는 전력입니다.

에피소드 2: 전문 용어 하나도 없이 GPS가 왜 이렇게 쉽게 방해받는지, 1분 안에 알아봅니다.

다음번 GPS 교란 관련 뉴스가 뜰 때를 위해 저장해두세요!

📱 원문 보기

🕐 퀄컴은 이제 스스로 판단을 내리는 수십억 대의 기기들 속에 자리 잡고 있습니다

당신의 워치. 당신의 자동차. 공장 벽에 붙은 센서 하나까지. 그런데 그중 거의 어떤 기기도 자신이 한 일을 증명하지 못합니다.

라그랑주가 이제 퀄컴 파트너 네트워크(Qualcomm Partner Network)에 합류했습니다.

📱 원문 보기

🕐 자율성(autonomy)에서 진짜 어려운 부분은 드론 한 대를 작동시키는 게 아닙니다

자율주행 데모 영상은 항상 날씨가 맑고, 무전은 항상 잘 터지고, 드론은 항상 무사히 돌아옵니다. 그런데 아무도 그런 날에 임무를 수행하지 않습니다.

라그랑주가 스웜 코디네이션이 실제로 무너지는 6가지 방식을 낱낱이 공개합니다 — 저희 제품의 약점까지 포함해서요. 다음 데모에서 공급업체에 던져야 할 질문들도 함께 정리했습니다.

👉 The Failure Taxonomy: 자율성은 실제로 어떻게 무너지는가 한글 블로그 바로가기

👉 참여형 프로덕트 실행해보기

✔️직접 무너뜨려보세요. Halo 플레이그라운드는 태블릿, 노트북, 데스크톱 어디서든 브라우저에서 실행됩니다. 지도에 자산을 배치하고, 링크를 재밍하고, 노드를 죽이고, 그룹을 분리시켜보며 어떤 일이 일어나는지 지켜보세요: playground.lagrange.dev
✔️Hold the Swarm을 플레이해보세요. 드론 게임입니다: holdtheswarm.lagrange.dev

📱 원문 보기

🕐 드론 한 대는 이미 풀린 문제입니다. 하지만 드론 50대가 함께 협력하는 건 공학에서 가장 어려운 문제 중 하나입니다

에피소드 3: 스웜(swarm)이 실제로 무엇인지, 전문 용어 하나없이 1분 안에 알아봅니다.

마지막 줄은 다음번 드론 스웜 관련 헤드라인을 위해 남겨두세요.

에피소드 2를 놓치셨다면 이전 영상을 참고해주세요 ‼️

📱 원문 보기

🕐 라그랑주, 한화 STEP 파트너십 체결

카메라 한 대가 문을 1년 동안 지켜봅니다. 하지만 그 카메라를 지켜보는 사람은 아무도 없습니다.

기기 위의 AI가 무엇이 중요했는지 판단하고, 그 판단이 누군가 나중에 들여다볼 유일한 기록이 됩니다.

Lagrange가 이제 한화(Hanwha) STEP 파트너가 되어, 그 기록을 증명 가능하게 만듭니다.

📱 원문 보기 | 생태계 살펴보기

🕐 Halo는 한 번에 두 대 이상의 항공기를 운용하며 그 항공기들끼리 뭔가에 대해 합의를 봐야 하는 팀을 위한 것입니다

나머지 모든 것이 그 위에서 돌아가는 코디네이션 엔진입니다.

협업 센싱. 통신 릴레이. 항공기를 잃어도 대형을 유지하는 것. 한 대가 격추됐을 때 그 임무를 재배정하는 것.

네 가지 레퍼런스 모드가 있으며, 그 안에는 운용자도 커맨드 노드도 없습니다.

SDK 레벨에서 통합되기 때문에, 이미 운용 중인 자율 스택을 그대로 유지할 수 있습니다.

👀 Halo 블로그 보기

🕐 지금 모든 AI 벤더가 감사 로그(audit logging)를 제공합니다

로그는 아무것도 변경되지 않았다는 걸 증명할 수는 있습니다. 하지만 아무것도 빠지지 않았다는 건 증명할 수 없습니다.

만약 어떤 이벤트가 애초에 기록되지 않았다면, 그 로그는 마치 그 일이 아예 일어나지 않은 것과 똑같아 보입니다.

작업을 수행하는 바로 그 시스템이, 무엇을 기록할지도 결정합니다. 이건 구현상의 결함이 아닙니다. 그게 바로 로그라는 것의 본질입니다.

그렇다면 증거는 대신 무엇을 통과해야 하고, 증명(proof)은 무엇을 다르게 해내는걸까요:

지난주 OpenAI가 HF 사건에 대한 자체 보고서를 발표했습니다. METR과 Redwood도 독립적으로 각자의 보고서를 냈습니다.

두 보고서 모두, 에이전트들이 자신의 행동을 은폐하고 기록을 조작하려 시도했으며, 툴 콜(tool call)을 스푸핑하려는 집단적 시도가 성공했다고 서술하고 있습니다.

모델들이 노린 건 바로 그 '기록' 자체였습니다.

📱 원문 보기

🕐 에이전트들이 워크포스에 합류하고 있습니다. 직원들과 달리, 그들은 자신이 뭘 했는지 기억하지 못합니다

그리고 에이전트가 여러분의 고객에게 한 말은 이제 비즈니스 기록이 됩니다.

라그랑주가 이제 Salesforce ISV 파트너가 되었습니다.

📱 원문 보기