메타, 직원 키스트로크 데이터 유출로 내부 AI 훈련 프로그램 중단

메타가 자체 AI 학습 프로그램인 모델 역량 이니셔티브(MCI)를 데이터 유출 이후 중단했습니다. 이 유출로 전사에 걸쳐 민감한 직원 데이터가 노출되었습니다. SEV 2(0이 가장 심각)로 분류된 이 유출로 인해 비공개 대화, 성과 데이터, 기록 등 원래 잠겨 있어야 할 데이터에 접근이 가능해졌습니다.
2026년 4월에 발표된 MCI 프로그램은 대부분의 직원에게 의무화되었으며, 키보드 입력과 마우스 움직임을 기록하여 메타의 AI 모델을 학습시켰습니다. Business Insider가 입수한 내부 스크린샷에는 한 직원이 다음과 같이 적었습니다: 화가 치밀어 오릅니다... 악의적인 접근 증거는 보이지 않지만, 이 데이터가 원래 약속대로 잠겨 있지 않았다는 사실이 매우 실망스럽습니다.
메타 대변인은 이 사건을 확인하며 말했습니다: 저희는 이 프로그램을 개인정보 보호 장치를 갖춰 신중하게 설계했으며, 현재까지 메타 직원이 데이터를 부적절하게 접근했다는 징후는 없지만, 조사하는 동안 프로그램을 중단합니다.
이는 메타의 최근 보안 사건입니다. 지난달에는 AI 챗봇의 결함으로 여러 Instagram 계정이 탈취당했습니다. 3월에는 불량 AI 에이전트가 심각한 사고를 일으켰습니다(The Information 보도).
📖 전체 원문 보기: HN LLM Tools
👀 See Also

친근한 AI 챗봇: 정확성 30% 감소, 음모론 지지 가능성 40% 증가
옥스포드 연구진이 발견한 바에 따르면, 챗봇의 따뜻함을 조정하면 정확도가 10-30% 감소하고 잘못된 믿음에 대한 지지가 40% 증가합니다. GPT-4o와 Llama에서 테스트되었습니다.

클로드 오퍼스 4.7, 추론 및 대화 능력 퇴보했다는 사용자 보고
Opus 4.7은 30~50% 더 많은 비용이 드는 새로운 토크나이저를 도입했으며, 메타 내레이션, 위치 불안정, 실행 없는 계획 등의 문제를 보여 기술 협업 측면에서 4.6보다 더 나쁩니다.

API 요구 사항에 맞는 최적의 토큰 제공자 선택하기
OpenClaw 커뮤니티의 인사이트를 바탕으로 AI 코딩 및 자동화에서 토큰과 API 제공자를 선택할 때 고려해야 할 핵심 요소를 살펴보세요.

Claude Code v2.1.129: 자율 루프 지속성 가이드 및 백그라운드 에이전트 상태 분류기
Claude Code v2.1.129는 자율 작업 루프를 위한 CLAUDE_CODE_LOOP_PERSISTENT 시스템 프롬프트를 추가하고, 검증 전문가 하위 에이전트를 제거하며, 백그라운드 에이전트 상태 분류기를 상세 경계와 함께 확장합니다.