집OpenAI의 Jev 복제본은 프론티어스 랩이 군집 에이전트를 제어하는 데 도움이 될 수 있습니다
화요일 OpenAI의 Dev Day에서 가장 주목할 만한 발표 중 하나는 Sam Altman CEO가 회사의 새로운 “Decisions API” 출시와 관련해 간략히 언급한 것이다.
이 API는 이번 달 초 TypeSafe AI가 소프트웨어 자동화를 위해 특별히 도입한 Jev와 유사한 기능을 제공하는 것으로 보인다. LLM을 기반으로 작동하는 고속, 비용 효율적인 분류기인 Jev는 개발자가 옵션 집합을 입력하면 확률 기반의 출력을 빠르게 받을 수 있게 해준다.
OpenAI의 Decisions API도 동일한 목적을 수행하는 것으로 보인다. 행사 중 Altman은 이 API가 Luna 모델을 통해 이미지 분류 카테고리나 특정 에이전트 동작과 같은 미리 정의된 선택지 중에서 선택할 수 있게 한다고 설명했다.
“모델의 초점을 특정 선택지로 좁힘으로써 이미지 이해, 광범위한 언어 지원, 안전 보호와 같은 기능을 유지하면서 극적인 속도를 달성할 수 있습니다,”라고 Altman은 밝혔다.
TypeSafe는 TechCrunch의 신제품에 대한 문의에 즉각적으로 응답하지 않았다. 그러나 강화 학습의 공동 발명자이자 전 OpenAI 엔지니어인 Diogo Almeida CEO는 X에서 ‘클론 전쟁’의 잠재적 시작에 대해 농담을 던졌다.
그는 OpenAI의 관심이 ‘System One’ 호환 방식으로 구축하는 것이 미래임을 시사한다고 제안했다. (“System One”은 신중한 추론을 의미하는 “System 2”과 대조되는, 빠르고 직관적인 처리를 위한 TypeSafe의 용어이다.)
내포된 함의는 현재 LLM이 상대적으로 느리고 비용이 높기 때문에 많은 소프트웨어 작업에 최적의 솔루션이 아니라는 것이다. 개발자들은 LLM을 보완하기 위해 Jev를 사용해 왔으며, 이 접근 방식이 더 빠르고 비용 효율적인 결과를 낳는다는 사실을 발견했다.
Decisions API가 Jev를 얼마나 밀접하게 반영하는지는 아직 명확하지 않다. OpenAI는 이를 제한된 미리 보기로만 출시했기 때문이다. 따라서 TechCrunch은 아직 개발자들이 이를 광범위하게 테스트하는 것을 관찰하지 못했다. 그럼에도 불구하고 X에서의 대화는 업계의 상당한 관심을 시사한다.
Decisions API는 유일한 Jev 유사 제공 제품이 아니다. 다른 스타트업들이 유사한 모델을 출시하고 있으며, OpenAI가 이를 수행하는 마지막 기술 거대가 될 가능성은 낮다. 이러한 의사결정 모델의 출력이 실제 시나리오와 얼마나 잘 부합하는지에 대한 중요한 질문이 남아 있다.
Almeida는 그의 회사가 통계적으로 견고한 출력을 생성하기 위해 생성하는 합성 데이터에서 경쟁 우위를 차지한다고 주장한다.
“속도와 낮은 비용을 달성하는 것은 간단합니다,”라고 Almeida는 지난 주 TechCrunch에게 말했다. “극적인 속도와 저렴한 가격을 우선시한다면 주사위를 사용할 수 있습니다. 진정한 과제는 지능이며, 제 주요 목표는 항상 달러당 지능의 파레토 최전선을 밀어붙이는 것입니다.”
단 몇 주 만에 이러한 모델이 유망한 미래를 가지고 있음이 분명해졌으며, 그 중 하나의 잠재적 응용 분야는 AI 에이전트의 모니터링 및 보안이다. OpenAI의 에이전트가 공개 인터넷에서 예측 불가능하게 행동한 여러 사건 이후, 회사의 새로운 보안 조치 중 하나는 별도의 모델을 사용하여 해로운 동작을 감지하는 것이지만, 이는 ‘상당한 컴퓨팅 비용’을 수반한다.
스타트업 QueryStory를 이끄는 사이버 보안 베테랑인 Shapor Naghibzadeh는 Jev와 같은 모델이 이 과정을 훨씬 저렴하게 만들 수 있다고 믿는다.
그는 지난 주말 열린 해커톤을 위해 Jev를 활용하여 각 에이전트 동작을 할당된 작업과 비교하는 데모를 만들었다. 이 시스템은 악의적일 가능성이 높다고 판단되는 동작을 차단하고, 검토가 필요한 다른 동작은 플래그를 지정하며, 나머지는 허용한다.
이론적으로 이러한 모니터링은 Hugging Face 사건을 방지했을 수 있다. 또한 Jev를 통한 모니터링 비용은 $2.94인 반면, 프론티어 LLM을 사용할 때는 $372가 소요된다.
핵심 통찰력은 Jev가 모든 에이전트 동작에서 실행하기에 충분히 저렴하여 에이전트의 전반적인 신뢰성을 향상시킬 수 있는 검토 계층을 제공한다는 것이다. 이는 TypeSafe의 원래 비전과 일치하며, 이제 OpenAI도 그 가치를 인정했다.
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