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제공된 내용에는 본문이 포함되어 있지 않고, 제목·작성자 정보·페이지 내비게이션만 있습니다. 따라서 Kanana-o 음성 생성 고도화 과정의 핵심 주장이나 기술적 세부 사항을 정확히 요약할 수 없습니다. ### 확인 가능한 정보 - 글 제목: **Beyond AI That Speaks Well: Making Kanana-o Speak the Way Users Want** - 관련 한국어 제목: **잘 말하는 AI를 넘어, 원하는 대로 말하는 AI로: Kanana-o 음성 생성 고도화 과정** - 작성자: martin.gale, abigail.r, edwin.ai - 본문 대신 다음·이전 글 링크와 검색 메뉴만 제공됨 본문 내용을 추가로 보내주시면 요청하신 형식에 맞춰 섹션별로 한국어 요약을 작성하겠습니다.
원문 읽기(새 탭에서 열림)이번 글은 카카오와 삼성전자가 공동 개최한 AI 해커톤을 통해, 개발 역량을 사회문제 해결과 연결한 사례를 소개합니다. 참가자들은 AI 민생 10대 프로젝트를 주제로 실제 서비스 프로토타입을 개발하며 문제 정의, 협업, 전문가 피드백의 중요성을 경험했습니다. 글은 이러한 실전형 협력이 AI 시대의 개발자 양성과 사회적 가치 창출을 동시에 이루는 출발점이라고 결론짓습니다. ## 카카오·삼성 공동 AI 해커톤의 배경 - 2026년 6월 13~14일 경기도 용인 카카오 AI캠퍼스에서 개최됐습니다. - 카카오테크 부트캠프와 삼성 청년 SW·AI 아카데미(SSAFY)가 처음으로 공동 주최했습니다. - 두 기관 모두 고용노동부 K-디지털 트레이닝 사업을 기반으로 디지털 인재를 양성하고 있습니다. - 예선을 통과한 12개 팀, 약 90명의 교육생이 참여했습니다. - 단순한 개발 경연을 넘어 서로 다른 교육 배경의 참가자들이 협업하고 성장하는 것을 목표로 했습니다. ## AI 민생 10대 프로젝트와 사회문제 해결 - 참가자들은 정부가 선정한 ‘AI 민생 10대 프로젝트’ 중 하나를 주제로 선택했습니다. - 주요 문제 영역은 다음과 같습니다. - 소상공인 지원 - 보이스피싱 대응 - 아동·청소년 보호 - 해양 안전 - 제한된 시간 안에 문제를 정의하고 사용자 관점에서 해결책을 설계했습니다. - AI 기술을 적용한 서비스 모델을 실제 프로토타입으로 구현했습니다. - 기술 자체의 활용보다 AI가 어떤 사회적 가치를 만들어낼 수 있는지에 초점을 맞췄습니다. ## 정부·현업 전문가의 실전형 멘토링 - 경찰청, 법무부, 여성가족부 등 정부 부처 담당자들이 멘토로 참여했습니다. - 참가자들은 정책과 현장의 요구사항을 직접 확인하고 질의응답을 진행했습니다. - 카카오 현업 개발자들은 특강과 기술 멘토링을 제공했습니다. - 전문가 피드백을 통해 아이디어의 현실성, 서비스 완성도, 문제 해결 방향을 개선했습니다. - 교육 과정에서 배운 기술을 실제 공공 문제에 적용하는 경험을 제공했습니다. ## 서로 다른 배경의 개발자 간 협업 - 카카오테크 부트캠프와 SSAFY는 서로 다른 교육 방식과 경험을 가진 참가자들을 배출해왔습니다. - 참가자들은 처음 만난 동료들과 역할을 나누고 아이디어를 발전시켰습니다. - AI를 결과물 제작에 어떻게 활용할지 논의하며 새로운 개발 방식을 실험했습니다. - 다양한 경험과 관점을 공유하면서 기존에 생각하지 못했던 해결책을 발견했습니다. - 기술 역량뿐 아니라 소통, 협업, 공동 문제 해결 능력의 중요성을 체감했습니다. ## 수상작과 개발자 생태계 확장 - 최종 심사를 통해 총 5개 팀이 수상했습니다. - 고용노동부 장관상은 통신 두절 상황에서도 AI로 해상 구조를 지원하는 서비스 ‘DRIFT’를 개발한 ‘골든타임’ 팀이 받았습니다. - 카카오 대표이사상은 AI 기반 민원 접수·처리 서비스 ‘민담’을 개발한 ‘SSAIKA’ 팀이 수상했습니다. - 전체 상금은 1,500만 원 규모였습니다. - 카카오는 2022년부터 660명 이상의 디지털 인재를 양성해왔으며, 이번 행사를 통해 SSAFY와 교육 경험을 연결했습니다. - 기업 간 경쟁보다 인재 양성과 사회적 가치 창출을 위한 협력 모델을 제시했다는 데 의미가 있습니다. ## 미래 개발자에게 필요한 역량 - AI 시대에는 단순한 코딩 능력만으로는 충분하지 않습니다. - 중요한 역량은 다음과 같습니다. - 사회문제를 발견하고 정의하는 능력 - 사용자 관점에서 해결책을 설계하는 능력 - AI 기술을 실제 서비스에 적용하는 능력 - 다양한 배경의 사람들과 협업하는 능력 - 기술의 사회적 영향과 가치를 고려하는 태도 - 실전 프로젝트와 전문가 멘토링은 이러한 역량을 짧은 시간 안에 종합적으로 경험하게 합니다. 개발자 교육과 해커톤은 최신 기술 구현에만 머물지 않고, 실제 사회문제를 해결하는 방향으로 설계될 필요가 있습니다. 교육기관과 기업이 협력해 현장 전문가, 사용자, 개발자가 함께 참여하는 프로젝트를 확대한다면 기술 인재 양성과 사회적 가치 창출을 동시에 달성할 수 있습니다.
원문 읽기(새 탭에서 열림)카카오의 ‘카나나 스칼라’ 1회 세미나는 카나나 파운데이션 모델의 기술 성과와 향후 AI 전략을 학계와 공유한 자리였다. 카카오는 적은 학습 토큰으로 높은 성능을 달성한 효율성과 한국어·다중모달 처리 능력을 강조했으며, 기술 주권과 서비스 최적화를 위해 자체 모델 개발을 지속하겠다는 방향을 밝혔다. 또한 초개인화 에이전트, 디지털 월드모델, 실전형 실행 능력, 산학 협력을 중심으로 AI 생태계를 확장할 계획을 제시했다. ## 카나나 파운데이션 모델의 성과 - 카카오는 외부 모델을 활용하는 대신, 처음부터 직접 개발하는 ‘카나나’ 파운데이션 모델 라인업을 구축하고 있다. - 유사한 규모의 글로벌 모델이 23조 개의 학습 토큰을 사용한 데 비해, 카나나는 약 11조 개의 토큰만으로도 뛰어난 성능을 달성했다고 설명했다. - 이는 학습 데이터의 정제 수준과 품질이 모델 효율성에 크게 기여했다는 의미로 소개됐다. - 텍스트와 이미지뿐 아니라 오디오까지 실시간 처리하는 옴니 모델 **Kanana-o**도 시연했다. - Kanana-o는 감정을 담은 음성 표현과 다화자 대화 처리를 선보였으며, 현장에서는 한국어 구사 능력이 뛰어나다는 평가를 받았다. ## 자체 모델 개발과 기술 주권 - 외부 AI 모델에 의존할 경우 라이선스 정책 변경이나 기술 공개 제한 등 외부 변수에 영향을 받을 수 있다. - 카카오는 독자 모델을 통해 서비스 환경에 맞는 고효율·맞춤형 AI를 운영하고, 실질적인 비즈니스 성과를 창출하려 한다. - 교수진은 한국의 문화적 맥락과 사회적 이슈를 독자적으로 통제하려면 자체 모델이 필요하다고 평가했다. - 독자적인 모델 역량은 서비스 안정성과 기술 주권을 확보하는 전략적 자산으로 논의됐다. ## 디지털 월드모델과 초개인화 에이전트 - 카카오는 카카오톡 플랫폼에서 발생하는 사용자의 행동과 대화 맥락을 이해하는 ‘상황 이해 지능’에 주목하고 있다. - 온디바이스 기술을 활용하면 대화 내용이 외부로 유출되지 않도록 보호하면서도 사용자의 요청을 즉시 처리할 수 있다. - 이를 바탕으로 사용자의 일상과 맥락에 맞춰 행동하는 초개인화 에이전트를 구현하려 한다. - 교수진은 디지털 월드모델을 로봇이나 물리적 환경에만 한정하지 말고, 플랫폼 내 상호작용과 인과관계를 예측하는 모델로 확장하자고 제안했다. - 카카오톡의 방대한 서비스·사용자 상호작용은 카카오만의 차별화된 디지털 월드모델을 구축할 기반으로 평가됐다. ## 생성 능력보다 중요한 실전형 실행력 - 카카오는 단순히 문장을 생성하는 능력보다, AI가 작업을 계획하고 필요한 기능을 호출해 최종 과업을 완료하는 능력을 중시한다. - 자체 ‘오케스트레이션 벤치마크’를 개발해 복합적인 실제 문제 해결 능력을 평가할 계획이다. - 이는 여러 단계의 추론과 도구 사용이 필요한 서비스 환경에서 AI의 실질적인 유용성을 검증하기 위한 접근이다. - 교수진은 사용자가 느끼는 지능은 벤치마크 점수보다 복잡한 요구를 끝까지 해결하는 능력에서 드러난다고 강조했다. - 글로벌 모델과 단순 생성 품질 경쟁을 하기보다, 카카오 서비스 안에서의 실행력에 집중하는 전략이 효과적일 수 있다는 의견이 제시됐다. ## 학계와 산업계의 AI 인재 협력 - 카카오는 세미나를 계기로 대학 연구실과 학부 AI 동아리에 GPU 자원을 지원하는 방안을 검토하고 있다. - 지원 방식으로는 GPU 크레딧 제공이나 공동 과제 형태 등이 논의됐다. - 이러한 협력은 연구자와 학생들이 실제 AI 모델 개발과 실험을 수행할 수 있도록 돕고, 국내 AI 인재 생태계를 강화하는 데 목적이 있다. - 카나나 스칼라는 기술 논의뿐 아니라 지속적인 산학 협력의 출발점으로 추진될 예정이다. 카카오는 카나나를 단순한 대규모 언어 모델이 아니라, 한국어와 국내 서비스 맥락을 이해하고 실제 작업까지 수행하는 플랫폼형 AI로 발전시키려 한다. 향후에는 모델 성능 자체보다 개인정보 보호, 카카오 서비스와의 결합도, 복합 과업 실행력, 그리고 산학 협력을 통한 생태계 확장이 중요한 경쟁력이 될 것으로 보인다.
원문 읽기(새 탭에서 열림)수억 건의 보안 이벤트를 사람이 규칙만으로 분석하는 방식은 오탐, 맥락 부족, 비용 증가 때문에 지속하기 어렵다. 글은 규칙 기반 필터와 AI 분석, 멀티모델 교차 검증, 자가 학습을 결합한 다단계 보안 모니터링 구조를 제안한다. 핵심은 모든 이벤트를 AI에 맡기는 것이 아니라, 정상 패턴과 노이즈를 먼저 걸러낸 뒤 맥락 판단이 필요한 위협만 정밀 분석하는 것이다. ## 대규모 보안 이벤트와 AI의 필요성 - 엔드포인트에서는 프로세스 실행, 네트워크 연결, 파일 변경, 권한 상승 등이 모두 이벤트로 수집된다. - 서비스가 확장될수록 이벤트는 기하급수적으로 증가하지만, 실제 공격의 비율은 극히 낮다. - 이벤트 증가에 맞춰 분석 인력을 계속 늘리는 방식은 지속 가능하지 않다. - 문제의 본질은 데이터의 양뿐 아니라, 여러 이벤트의 관계와 맥락을 이해해야 하는 복잡성에 있다. - 따라서 단순히 경보 수를 늘리는 것이 아니라, 실제 대응 가치가 높은 신호를 선별하는 시스템이 필요하다. ## 규칙 기반 탐지와 상관분석의 한계 - 규칙은 특정 명령어 실행이나 파일 생성처럼 명확한 패턴을 빠르게 탐지하지만, 실행 목적과 주체, 업무 맥락은 이해하지 못한다. - 정상적인 배포 작업과 악성 백도어 설치가 동일한 명령어를 사용할 수 있어 오탐이 많다. - 분석가의 경험과 근무 시간에 따라 판정 품질이 달라지는 문제도 발생한다. - 호스트 정보, 프로세스 이력, 네트워크 세션, 파일 변경 로그를 사건 단위로 조합하는 작업은 높은 인지 부담을 요구한다. - SIEM 상관분석은 여러 로그를 연결할 수 있지만, 사전에 정의된 공격 시나리오에 의존하므로 알려지지 않은 공격이나 변형된 행위에 취약하다. - 규칙이 늘어날수록 유지보수 비용과 매칭 성능 부담도 커진다. - 결국 기존 방식은 이벤트를 연결하는 데는 성공했지만, “왜 해당 행위가 위협인지”를 맥락적으로 설명하는 데 한계가 있다. ## 다단계 깔때기와 하이브리드 분석 - 수억 건의 이벤트를 모두 AI에 전달하지 않고, 단계별로 분석 대상을 줄이는 깔때기 구조를 사용한다. - 1단계에서는 규칙 기반 필터가 명백한 노이즈를 제거한다. - 2단계에서는 반복되는 정상 패턴을 학습해 예외 처리한다. - 3단계에서야 AI가 정밀 분석을 수행하므로 비용과 처리량을 관리할 수 있다. - 명확한 패턴은 규칙이 빠르게 처리하고, 복합적인 맥락 판단은 AI가 담당하는 하이브리드 방식을 채택한다. - 새로운 위협 유형이나 분석 범주가 추가되어도 동일한 파이프라인에서 처리할 수 있도록 확장성을 고려했다. ## 멀티모델 교차 검증과 운영 신뢰성 - 서로 다른 추론 특성을 가진 여러 AI 모델이 동일한 이벤트를 독립적으로 분석한다. - 모델 간 결과를 비교해 특정 모델의 편향, 오탐, 누락을 보완한다. - 판정이 일치하지 않으면 이를 불확실성 신호로 보고 분석가의 추가 검토를 유도한다. - 모델 장애, API 가용성 저하, 모델 업데이트에 따른 품질 변동에도 다른 모델로 전환할 수 있다. - 목표는 단순한 정확도 향상뿐 아니라 중단 없이 운영되는 복원력과 신뢰성 확보이다. ## 보안 환경의 맥락을 AI에 주입 - 범용 LLM에 이벤트만 전달하면 내부 서버 역할, 서비스 구성, 자동화 계정, 정상적인 네트워크 흐름을 알 수 없어 정상 작업을 공격으로 오인할 수 있다. - 이를 해결하기 위해 호스트 역할, 관련 서비스, 정상 행위 패턴 등을 구조화해 AI에 제공한다. - 중요한 것은 원본 데이터를 전달하는 것이 아니라, 올바른 판단에 필요한 배경 지식을 함께 설계하는 것이다. ## 개별 이벤트가 아닌 행위 흐름 분석 - `curl`로 파일을 내려받고 `chmod`로 권한을 바꾼 뒤 스크립트를 실행하는 행위는 정상 배포와 공격 모두에서 나타날 수 있다. - 개별 명령어만 보면 정상과 악성을 구별하기 어렵다. - 프로세스 실행 이력, 네트워크 세션, 파일 변경 등을 시간 순서로 연결해 호스트 단위의 전체 행위 흐름으로 분석한다. - 같은 명령어라도 실행 시점, 순서, 주체, 주변 맥락에 따라 위협성이 달라진다는 점을 활용한다. ## 표준화된 이벤트 스키마와 동적 피처 - 원본 이벤트에는 분석과 무관한 정보가 많아 토큰을 낭비하고 정확도를 떨어뜨릴 수 있다. - 통계 기반 이상 탐지와 행위 시퀀스 분석은 필요한 정보가 서로 다르다. - 표준화된 이벤트 스키마로 데이터를 정제하고, 탐지 유형별로 필요한 특징만 동적으로 구성한다. - 분석 관점에 맞는 피처를 선별해 토큰 효율과 판단 정확도를 함께 개선한다. ## WALT 기반 자가 학습 피드백 루프 - 초기에는 AI 분석 결과를 분석가가 수동으로 검토한 뒤 탐지 정책에 반영해야 했다. - 이를 자동화하기 위해 WALT(Whitelist-Assisted Learning and Tuning)를 구축했다. - AI가 반복적으로 정상이라고 판정하고 검증된 패턴은 자동으로 예외 정책에 등록된다. - 이후 동일한 이벤트는 AI 분석 전에 필터링되어 불필요한 분석과 오탐을 줄인다. - 수천 건의 탐지 정책이 자동 생성되어 운영 중이며, 시간이 지날수록 정상 패턴 학습이 축적된다. - 다만 필터링을 강화하면 비용과 속도는 개선되지만 실제 위협을 놓칠 위험이 있고, 멀티모델 검증은 신뢰성을 높이는 대신 비용을 증가시킨다. ## 비용·속도·정확도의 균형 - 모든 이벤트를 AI로 분석하면 수억 건 규모에서 비용과 지연 시간이 급증한다. - 따라서 사전 필터링으로 AI 투입량을 줄이고, 필요한 이벤트에만 고비용 분석을 적용해야 한다. - 시스템 설계에서는 탐지 누락 위험, 모델 호출 비용, 실시간 대응 속도, 모델 장애 대응력을 함께 조율해야 한다. - 글의 제공된 본문은 이 과제를 설명하는 도중 끝나므로, 이후의 구체적인 구현 방식과 최종 성과는 확인할 수 없다. 실무에서는 규칙을 AI로 전면 대체하기보다, 규칙으로 대량의 노이즈를 제거하고 AI에는 충분한 내부 맥락과 행위 흐름을 제공하는 방식이 현실적이다. 또한 멀티모델 불일치와 자동 생성 정책을 반드시 검증 대상으로 두어, 비용 절감이 탐지 누락으로 이어지지 않도록 운영해야 한다.
원문 읽기(새 탭에서 열림)카카오는 한국어와 한국적 맥락을 깊이 이해하고 텍스트·이미지·오디오를 통합 처리하는 옴니 모델 **Kanana-o**를 공개하고, 정식 상용화에 앞서 API 클로즈드 베타를 진행한다. 베타 모델은 **Kanana-1.5-o-9.8b-2602**이며, 자연스러운 한국어 발화와 감정 표현, 다중 화자·멀티턴 대화 등 다양한 활용을 목표로 한다. 카카오는 실제 서비스 아이디어를 가진 개발자와 연구자들의 사용 및 피드백을 통해 기술 가능성을 검증할 계획이다. ## 한국어와 멀티모달에 특화된 Kanana-o - 텍스트, 이미지, 오디오 등 두 가지 이상의 입력을 동시에 이해하고 처리하는 통합 멀티모달 언어 모델이다. - 한국어의 표현과 문화적 맥락, 복잡한 사용자 의도를 깊이 있게 해석하도록 설계됐다. - 억양·속도·감정 등 화자의 특성을 반영해 자연스러운 한국어 음성을 생성한다. - 텍스트 생성 속도와 오디오 처리 속도의 균형을 고려해 대화형 애플리케이션에 적합하다. - 팟캐스트 분석, 멀티턴 대화, 다중 화자 대화 TTS 등 다양한 시나리오에 활용할 수 있다. ## API 베타 서비스 운영 방식 - 제공 모델은 **Kanana-1.5-o-9.8b-2602** 버전이다. - 대규모 트래픽을 처리하는 공개 서비스가 아니라, 개발자와 파트너가 직접 사용하며 피드백을 제공하는 클로즈드 베타 테스트다. - 운영 기간은 **2026년 2월 27일부터 5월 27일까지**다. - 베타 기간에는 정해진 일일 사용 횟수만큼 API를 테스트할 수 있다. ## 신청 절차와 선정 기준 - `omni.kanana.ai`에서 카카오 계정으로 로그인한다. - 소속, 사용 목적, 예상 시나리오 등을 포함한 비즈니스 폼을 작성해 대기 등록한다. - 선정된 참가자는 2월 27일부터 순차적으로 카카오톡 알림톡을 통해 초대장과 API 이용 가이드를 받는다. - 대상은 개발자, 학생, 스타트업, 연구자 등 구체적인 활용 계획을 가진 사용자다. - 단순히 “AI를 사용해보고 싶다”는 동기보다, 시각장애인용 쇼핑 도우미처럼 모델의 기능과 구현 방법이 명확한 제안이 유리하다. ## 기대되는 활용 분야 - 이미지 이해 기능을 활용한 시각장애인 지원 서비스 - 음성과 이미지를 결합한 대화형 비서 - 감정과 화자 특성을 반영한 콘텐츠 제작 및 TTS - 팟캐스트·회의 등 다중 화자 오디오 분석 - 한국어 중심의 교육, 고객 지원, 엔터테인먼트 애플리케이션 실제 베타 신청을 고려한다면 단순 체험보다 구체적인 사용자 문제, 입력 데이터 형태, API 활용 방식, 프로토타입 구현 계획을 명확히 작성하는 것이 좋다.
원문 읽기(새 탭에서 열림)카카오는 AI 앰배서더 프로그램 ‘KANANA 429’를 올해 100명 규모로 확대 모집한다. AI 전문가·크리에이터·대학생으로 분야를 세분화하고, 활동 기간을 5개월로 늘려 카카오 AI 서비스에 대한 체험과 의견 수렴을 강화한다. 선발자는 약 100만 원 상당의 AI 서비스 이용 기회와 다양한 혜택을 받으며, 지원자 전원에게 카카오 이모티콘 플러스 1개월 이용권이 제공된다. ## KANANA 429의 의미와 목적 - 카카오의 통합 AI 브랜드 ‘카나나’와 HTTP 상태 코드 `429 Too Many Requests`를 결합한 이름이다. - AI에 대한 관심과 아이디어가 넘치는 사람들을 상징한다. - 카카오 AI 기술과 서비스를 알리고, 실제 사용자와 다양한 분야의 의견을 수렴하기 위해 운영된다. ## 지난해 앰배서더 활동 - 지난해에는 20명을 선발해 약 3개월간 운영했다. - 주요 활동은 다음과 같다. - 카카오톡 오픈채팅을 통한 상시 소통 - 월 1회 오프라인 밋업과 자율 소모임 - 카카오 신규 AI 서비스 사전 체험 - 카카오 크루와의 네트워킹 - AI 서비스·모델·기술 리뷰 콘텐츠 제작 - 약 100개의 콘텐츠가 제작됐으며, 활동 종료 후 우수 앰배서더 5명을 선정해 시상했다. - 참여자에게는 앰배서더 전용 스페셜 굿즈도 제공됐다. ## 올해 신설된 3개 활동 분야 - **AI 전문가** - 카카오의 AI 서비스와 모델 등 최신 기술을 체험한다. - 기술 내용을 분석하고 심층 리뷰를 작성한다. - **크리에이터** - 카카오 AI를 활용하는 방법과 사례를 콘텐츠로 제작한다. - 일반 사용자에게 AI 서비스 활용법을 알리는 역할을 맡는다. - **대학생** - 캠퍼스 안팎에서 카카오 AI를 홍보한다. - 대학생과 일반 사용자의 의견을 수집하고 전달한다. ## 모집 규모와 활동 혜택 - 총 100명을 선발한다. - 활동 기간은 지난해 3개월에서 올해 5개월로 연장됐다. - 선발자에게는 다음 혜택이 제공된다. - 약 100만 원 상당의 AI 서비스 사용 기회 - 분야별 특화 활동 지원 - 카카오 AI 관계자와의 소통 및 네트워킹 - 기타 부가 혜택 - 모든 지원자에게 카카오 이모티콘 플러스 1개월 무료 이용권을 지급한다. ## 지원 방법과 일정 - 지원 마감: **2026년 2월 19일 정오** - 지원 방법: - 카카오 AI 기술과 관련된 콘텐츠를 게시한다. - 해당 콘텐츠의 URL을 모집 페이지에 제출한다. - 합격자 발표: **2026년 3월 4일** - 카카오 공식 카카오톡 채널 메시지로 개별 안내한다. - 첫 발대식: **2026년 3월 13일** - 카카오 AI 캠퍼스에서 진행될 예정이다. AI 기술 리뷰, 활용 콘텐츠 제작, 캠퍼스 홍보에 관심이 있다면 자신의 전문성과 활동 분야에 맞는 부문을 선택해 지원하는 것이 적합하다. 지원 전 AI 관련 콘텐츠를 미리 준비하고, 단순 홍보보다 실제 사용 경험과 구체적인 의견을 담는 것이 유리할 것으로 보인다.
원문 읽기(새 탭에서 열림)kakao원문카카오는 차세대 언어모델 Kanana-2를 공개하며, 단순한 대화형 AI를 넘어 에이전트 환경에 최적화된 성능을 구현하기 위한 고도화된 Post-training 레시피를 적용했습니다. 이번 모델은 Pre-training과 Post-training 사이의 'Mid-training' 단계를 도입하여 추론 능력을 극대화하는 동시에, 한국어 성능 저하 문제를 해결하기 위해 기존 학습 데이터를 재학습시키는 전략을 사용했습니다. 결과적으로 Kanana-2는 도구 호출(Tool Calling)과 복잡한 지시 이행 능력에서 비약적인 발전을 이루었으며, 특히 Thinking 모델은 고난도 수학 및 코딩 영역에서 글로벌 수준의 성능을 입증했습니다. ### 성능의 가교 역할을 하는 Mid-training * **도입 배경**: 일반적인 사전 학습(Pre-training)만으로는 복잡한 추론이나 도구 사용 능력을 갖추기 어렵기 때문에, 본격적인 미세 조정 전 단계로서 모델의 잠재력을 끌어올리는 중간 단계를 설계했습니다. * **데이터 구성**: 최신 고성능 모델에서 추출한 200B 규모의 고품질 영어 추론 데이터와 수학, 코드 데이터를 집중적으로 학습시켰습니다. * **치명적 망각(Catastrophic Forgetting) 방지**: 영어 추론 데이터 학습 시 한국어 성능이 하락하는 문제를 방지하고자, 사전 학습 데이터 중 한국어 데이터를 포함한 50B 토큰을 일정 비율로 섞어 학습(Replay 전략)함으로써 언어 균형을 유지했습니다. * **효과**: Mid-training을 거친 모델은 기본 모델 대비 수학(MATH) 및 코딩(HumanEval) 벤치마크에서 유의미한 향상을 보였으며, 이후 Instruct 학습 시 더 빠른 수렴 속도와 높은 최종 성능을 나타냈습니다. ### 에이전트 능력을 강화한 Instruct 모델 * **SFT 전략의 최적화**: 기존 Kanana-1.5 데이터셋에 Nemotron 등 오픈소스 고품질 데이터를 단순히 교체하기보다 추가로 통합(Supplementation)했을 때, 전반적인 성능과 지시 이행 능력의 균형이 가장 잘 유지됨을 확인했습니다. * **Agentic AI 역량**: 실질적인 도구 활용을 위해 단일·다중·병렬 도구 호출 능력을 강화했으며, 답변의 길이, 언어 설정, 특정 단어 제외 등 복잡한 제약 조건을 준수하는 지시 이행 능력을 고도화했습니다. * **Parallel RL 파이프라인**: 대화 스타일과 선호도를 학습하는 DPO(Direct Preference Optimization)와 객관적인 정답이 존재하는 추론/코딩 성능을 높이는 PPO(Proximal Policy Optimization)를 병렬로 적용하여 효율적인 학습 구조를 구축했습니다. * **신뢰성 개선**: RL 단계 이후 KTO(Kahneman-Tversky Optimization) 기반의 Calibration Tuning을 추가하여 모델 답변의 신뢰도를 높이고 환각 현상을 줄였습니다. ### 추론에 특화된 Thinking 모델 * **CoT 기반 학습**: 모델이 문제 해결 과정을 단계별로 사고하는 '사고의 사슬(Chain-of-Thought)'을 학습하도록 SFT 데이터를 구성했습니다. * **Rule-based RL**: 수학과 코딩처럼 정답이 명확한 도메인에 대해 규칙 기반 보상(Reward) 모델을 적용하여, 모델 스스로 더 나은 추론 경로를 탐색하고 검증하도록 유도했습니다. * **성능 도약**: Thinking 모델은 AIME25 벤치마크에서 기본 모델(9.21) 대비 약 5배 향상된 50.0점을 기록했으며, 실시간 코딩 테스트인 LiveCodeBench에서도 글로벌 수준의 경쟁력을 확보했습니다. 이번 Kanana-2 개발 과정은 대규모 추론 데이터 주입 시 발생하는 언어적 편향을 '사전 데이터 리플레이'로 해결하고, DPO와 PPO를 병렬로 활용하여 효율성을 극대화한 사례로 평가됩니다. 복잡한 추론과 도구 활용이 필요한 에이전트 서비스를 기획 중이라면, 단순 Instruct 모델보다 Mid-training을 통해 기초 체력을 다진 후 Thinking SFT가 적용된 모델을 활용하는 것이 더욱 안정적인 성능을 기대할 수 있는 방법입니다.
kakao원문카카오는 모바일 환경의 엄격한 리소스 제한을 극복하기 위해 C++20 기반의 초경량 형태소 분석기를 직접 개발했습니다. 최신 딥러닝 방식 대신 전통적인 Viterbi 알고리즘과 LOUDS 기반의 Trie 압축 기술을 결합하여, 바이너리 크기를 200KB 수준으로 최소화하면서도 효율적인 사전 탐색 성능을 확보하는 데 성공했습니다. ### Rust 대신 C++20을 선택한 이유 * **바이너리 크기 최적화**: Rust는 현대적인 기능을 제공하지만 표준 라이브러리 포함 시 바이너리 크기가 MB 단위로 커지는 경향이 있어, KB 단위의 관리가 필요한 모바일 환경에는 부적합했습니다. * **기존 인프라 활용**: 모바일 OS 환경에 이미 포함된 C++ 표준 라이브러리를 활용함으로써 최종 결과물 크기를 약 200KB 수준으로 억제했습니다. * **현대적 문법 적용**: C++20의 `Concepts`를 사용하여 템플릿 제약을 명확히 하고, `std::span`과 `std::ranges` 등을 통해 메모리 안전성과 코드 가독성을 동시에 높였습니다. ### LOUDS 알고리즘을 통한 사전 데이터 압축 * **비트 시퀀스 기반 트리**: 트리 구조를 포인터 대신 비트열로 표현하는 LOUDS(Level-Order Unary Degree Sequence)를 채택하여 메모리 사용량을 정보 이론적 하한에 가깝게 줄였습니다. * **높은 압축률 달성**: 약 76만 개의 노드를 가진 방대한 사전 데이터를 단 9.4MB로 압축했으며, 이는 일반적인 CSV 방식 대비 훨씬 효율적인 수치입니다. * **한글 최적화 인코딩**: 한글을 2바이트로 처리하고 외국어는 플래그로 구분하는 등 별도의 내부 인코딩 방식을 적용하여 사전의 물리적 크기를 추가로 절감했습니다. ### Select 비트 연산 최적화와 성능 개선 * **병목 지점 파악**: LOUDS 구조에서 특정 노드의 위치를 찾는 `select0` 연산이 전체 사전 탐색 시간의 약 90%를 점유하는 성능 병목임을 확인했습니다. * **인덱싱 기반 탐색**: 비트 시퀀스를 64비트 청크로 나누고 각 구간까지의 '0의 누적 개수'를 미리 기록하여, 바이너리 서치를 통해 탐색 범위를 획기적으로 좁혔습니다. * **비트 병렬 처리**: 청크 내부에서는 비트 연산과 시프트를 조합한 병렬 카운팅 기법을 활용하여 하드웨어 수준에서 연산 속도를 극대화했습니다. ### 실용적인 결론 모바일 클라이언트 환경처럼 리소스가 극도로 제한된 곳에서는 무거운 딥러닝 모델보다 최적화된 클래식 알고리즘이 더 강력한 대안이 될 수 있습니다. 특히 LOUDS와 같은 정적 트리 압축 기법과 비트 수준의 연산 최적화를 결합하면, 성능 손실 없이도 극적인 용량 절감이 가능함을 이 개발 사례가 증명하고 있습니다.
kakao원문카카오의 멀티모달 언어모델 Kanana-o는 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 이해하고 처리하여 사람처럼 자연스러운 상호작용을 지향하는 통합 모델입니다. 연구팀은 모델이 입력 모달리티에 관계없이 일관된 지능을 발휘하도록 고품질의 복합 지시 이행 데이터를 구축하고, 음성 토큰화 기술을 통해 풍부한 감정 표현력을 확보했습니다. 그 결과 Kanana-o는 한국어 맥락을 깊이 있게 이해하며 복잡한 명령을 수행하는 동시에, 사람과 유사한 섬세한 음성 반응을 제공하는 독보적인 성능을 입증했습니다. **멀티모달 지시 이행 능력의 고도화** * 단순한 질의응답을 넘어 요약, 문체 변환, 형식 제한 등 복합적인 제약 조건이 포함된 오디오 기반 지시 이행 데이터셋을 직접 설계했습니다. * 텍스트 입력 시에는 뛰어난 성능을 보이지만 오디오 입력 시 성능이 저하되는 기존 모델들의 한계를 극복하기 위해, 모달리티에 무관하게 안정적인 지능을 유지하는 일반화(Domain-generalization) 작업에 집중했습니다. * 한국어 음성 지시 이행 벤치마크인 Speech-KoMT-Bench에서 글로벌 경쟁 모델 대비 압도적인 성능을 기록하며 한국어 환경에서의 우수성을 증명했습니다. **이미지-오디오-텍스트 통합 데이터 구축** * 이미지를 보면서 음성으로 질문하는 등 서로 다른 모달리티가 결합된 시나리오에서도 정교하게 동작하도록 이미지-오디오-텍스트 통합 데이터셋을 구축했습니다. * 시각 정보와 청각 정보를 동시에 정렬(Alignment)함으로써, 모델이 복합적인 입력 환경에서도 사용자의 의도와 맥락을 정확히 파악할 수 있도록 학습시켰습니다. **오디오 토큰화를 통한 자연스러운 감정 표현** * 기존의 단조로운 음성 합성 방식을 넘어, 음성 데이터를 이산적인 토큰(Discrete Audio Tokens)으로 변환하여 언어모델이 텍스트와 함께 예측하도록 설계했습니다. * 이를 통해 단순한 텍스트 전달이 아닌, 발화자의 감정선, 호흡, 웃음소리, 억양 등 미묘한 운율(Prosody) 정보를 풍부하게 담아낼 수 있게 되었습니다. * 사용자의 감정을 실시간으로 인식하고 이에 어울리는 목소리 톤으로 응답함으로써, 기계적인 비서가 아닌 실제 사람과 대화하는 듯한 정서적 유대감을 제공합니다. Kanana-o는 단순히 기술적 지표를 높이는 것에 그치지 않고, 실제 서비스 환경에서 사용자가 체감할 수 있는 '이해력'과 '표현력'의 조화를 이루어냈습니다. 한국어에 특화된 강력한 지능과 섬세한 감성 표현 기술의 결합은 향후 더욱 몰입감 있고 실질적인 도움을 주는 AI 경험을 제공할 것으로 기대됩니다.
kakao원문카카오의 'AI Native 전략 팀'은 단 2주라는 물리적으로 불가능해 보이는 일정 속에서 AI를 극한으로 활용해 'AI TOP 100' 경진대회 시스템을 성공적으로 구축했습니다. 이번 프로젝트는 단순한 도구 도입을 넘어 기획서를 AI 프로토타입으로 대체하고 개발의 99%를 AI에게 위임하는 등 소프트웨어 개발 패러다임의 근본적인 전환을 증명했습니다. 결국 AI는 개발자를 대체하는 것이 아니라, 개발자가 더 높은 차원의 의사결정과 설계에 집중할 수 있도록 능력을 확장하는 강력한 파트너임을 확인시켜 주었습니다. **전통적 방법론을 탈피한 AI 네이티브 전략** * **물리적 한계 돌파:** 기획부터 배포까지 통상 수개월이 걸리는 공정을 예선과 본선 각각 2주라는 초단기 일정으로 단축하기 위해 AI 정면 돌파를 선택했습니다. * **기획서 없는 개발:** 상세 기획서나 화면 설계서 대신, 멤버 전원이 AI로 실제 작동하는 프로토타입을 제작하여 이를 바탕으로 요구사항을 확정하는 '초고속 프로토타이핑' 방식을 도입했습니다. * **PoC 중심의 애자일:** 추상적인 컨셉을 AI에게 던져 즉시 작동 가능한 PoC(Proof of Concept) 코드를 생성하고, 이를 검증하며 기능을 확정하는 '구현-피드백-전환' 사이클을 극단적으로 짧게 가져갔습니다. **AI와 개발자의 협업 모델 변화** * **99%의 코드 위임:** Cursor와 Claude Code 등을 활용하여 전체 코드의 대부분을 AI가 작성하게 했으며, 개발자는 직접 타이핑하는 대신 AI에게 의도를 설명하고 결과물을 검토하는 역할에 집중했습니다. * **압도적인 생산성:** 한 명의 개발자가 예선과 본선의 모든 프론트엔드 화면을 전담하거나, 하루에 2억 개의 토큰을 소모하며 시스템을 구축하는 등 기존 개발 방식으로는 불가능한 퍼포먼스를 기록했습니다. * **직무 경계의 확장:** 데이터 엔지니어가 백엔드 개발을 수행하고, 비개발자가 AI로 복잡한 알고리즘 문제를 해결하는 등 AI를 통해 개인의 기술적 한계를 넘어선 역할 수행이 가능해졌습니다. **기술적 난제와 인간의 역할(The Last Mile)** * **모델 간 논리 충돌:** AI가 제시하는 논리가 매우 탄탄하여 구성원 간 의견이 대립할 때, 최종적인 유지보수성과 시스템의 방향성을 고려해 최적의 답을 선택하는 것은 결국 시니어 개발자의 '경험'이었습니다. * **최종 의사결정의 주체:** AI는 수많은 해결책과 초안을 제시할 수 있지만, 해당 서비스의 특수성과 미래 가치를 판단하여 방향키를 쥐는 것은 여전히 사람의 몫임을 재확인했습니다. * **새로운 개발 표준의 정립:** AI 페어 프로그래밍이 일상화되면서, 개발자의 사고 흐름이 '선형적 구현'에서 'AI와 실시간 아이디에이션 및 즉각적 검증'으로 재편되었습니다. **실용적인 결론 및 제언** 미래의 개발 경쟁력은 AI를 단순한 보조 도구로 쓰는 것을 넘어, 업무 프로세스 전체를 AI 중심으로 재설계하는 'AI 네이티브' 역량에 달려 있습니다. 이제 개발자는 바닥부터 코드를 짜는 시간보다 AI가 생성한 결과물의 적합성을 판단하고 아키텍처 관점에서 통합하는 능력을 키워야 합니다. 'PoC 중심 개발'을 통해 불확실성을 속도로 돌파하는 경험을 쌓는 것이 새로운 개발 표준에 적응하는 핵심이 될 것입니다.
kakao원문AI 기술이 비약적으로 발전하는 시대에 도구를 다루는 인간의 실제 문제 해결 역량을 측정하기 위해 ‘AI TOP 100’ 경진대회가 기획되었습니다. 단순히 AI를 사용하는 수준을 넘어, 인간과 AI의 긴밀한 협업 과정을 통해 복잡한 현실 문제를 해결하고 최적의 의사결정을 내리는 ‘문제 해결자’를 선별하는 데 초점을 맞추었습니다. 결과물뿐만 아니라 AI의 한계를 인간의 통찰로 보완해 나가는 '과정' 자체를 핵심 평가 지표로 삼은 것이 이번 대회의 결론입니다. **AI와 인간의 협업 루프(Human-in-the-loop) 설계** * 단순히 문제를 복사하여 붙여넣는 방식으로는 해결할 수 없도록, 사람의 분석과 AI의 실행, 그리고 다시 사람의 검증이 순환되는 구조를 지향했습니다. * 사람은 직관적으로 파악하지만 AI는 분석하기 어려운 데이터 구조(식단표, 복잡한 표의 행/열 관계 등)를 제공하여 인간의 사전 가이드가 성능을 좌우하게 설계했습니다. * 이미지 생성과 피드백 분석, 프롬프트 개선 과정을 에이전트에게 위임하여 자동화 파이프라인을 구축하는 등 고도화된 협업 능력을 측정했습니다. **'딸깍' 방지를 위한 입체적인 난이도 설계** * 최신 AI 모델이 단 한 번의 프롬프트(One-shot)로 정답을 맞히지 못하도록 의도적인 기술적 제약과 논리적 미로를 문제 속에 배치했습니다. * '낮은 진입 장벽과 높은 천장' 원칙에 따라, 초보자도 쉽게 접근할 수 있는 시작 문항부터 깊은 통찰이 필요한 킬러 문항까지 '난이도 사다리' 구조를 도입했습니다. * 특정 프레임워크에 국한되지 않고 출제자가 예상치 못한 창의적인 방식으로도 문제를 해결할 수 있는 열린 구조를 유지했습니다. **현실의 복잡성을 반영한 4가지 문제 패턴** * **분석 및 정의(Insight):** 정답이 없는 복합 데이터 속에서 유의미한 문제나 기회를 스스로 발견하는 역량을 평가합니다. * **구현 및 자동화(Action):** 정의된 문제를 해결하기 위해 AI 솔루션을 실제 작동하는 코드나 워크플로로 구현하는 능력을 측정합니다. * **전략 및 창의(Persuasion):** 기술적 솔루션을 비기술 이해관계자에게 설득력 있게 전달하기 위한 논리와 창의적 콘텐츠 생성 능력을 확인합니다. * **최적화 및 의사결정(Decision):** 제약 조건 하에서 목표를 최대화하는 최적의 의사결정 시뮬레이션을 수행합니다. **엄격한 검증을 거친 문제 고도화 파이프라인** * 아이디어 단계부터 최종 확정까지 4단계의 파이프라인을 구축하고, 출제위원 내부 테스트 및 알파·베타 테스트를 통해 문제의 신뢰도를 검증했습니다. * AI 모델이 매일 업데이트되어 어제의 난제가 오늘의 쉬운 문제가 되는 환경에 대응하기 위해 지속적인 실증 테스트를 반복했습니다. * 문제의 겉보기 난이도가 아니라 실제 해결에 필요한 노력 비용을 기준으로 점수를 재조정하는 '캘리브레이션' 과정을 거쳐 변별력을 확보했습니다. AI 시대의 진정한 경쟁력은 도구의 기능을 단순히 암기하는 것이 아니라, AI의 한계를 명확히 이해하고 이를 인간의 기획력으로 보완하여 실질적인 가치를 만들어내는 데 있습니다. 이번 출제 후기는 기술보다 '그 기술을 다루는 사람'의 사고방식이 더 중요하다는 점을 강조하며, 앞으로의 AI 리터러시 교육과 평가가 나아가야 할 방향을 제시합니다.