财政经济部与经济合作与发展组织（OECD）就公共机构的可持续经营、人工智能（AI）治理、公共政策目标与绩效评估的关联等议题进行了讨论，旨在加强国际合作。 财政经济部于15日在法国巴黎OECD总部召开了第四届“韩-OECD公共机构国际政策论坛”。此次论坛吸引了财政部公共政策局局长、驻OECD韩国代表团大使、OECD财务企业局局长等28个国家和国际组织的公共机构政策相关人士参加。 韩-OECD公共机构国际政策论坛自2023年起每年举办，旨在让OECD成员国等公共机构政策负责人分享各国政策动态，提炼公共机构管理与运营政策的启示。 此次论坛围绕三个主题展开讨论：△公共机构可持续经营的实施，△人工智能引入与国有企业治理结构的创新，△公共政策目标与公共机构绩效评估的关联。与会各国分享了政策经验和未来挑战。 韩国代表团在开幕式上强调，2024年修订的《OECD国有企业治理指南》的原则应根据各国的实际情况发展为政策和实施案例。在气候变化和数字转型等环境变化中，公共机构需要分享各国经验，寻求实现稳定公共服务与可持续绩效的实际解决方案。 在本次会议之前，OECD介绍了即将发布的《2026年OECD国有企业所有权与治理报告》的主要内容，并展示了韩国国有企业的治理现状。 第一场会议讨论了公共机构可持续经营的实施方案，重点探讨了所有权主体如何将对可持续性的政策承诺转化为具体目标、激励和检查机制。OECD介绍了《亚洲国家所有权与可持续性》报告的主要内容，韩国税务财政研究院则发布了关于韩国公共机构ESG经营推广的ESG指南制定及应用案例。 第二场会议讨论了人工智能引入对国有企业治理结构的变化及应对方案，主要内容包括数据治理、网络安全、责任性及伦理AI的应用等在引入人工智能过程中可能出现的机遇与风险。OECD发布了《国有企业整体风险管理》报告，公共创新规划科科长金东镇介绍了在数字转型过程中建立可信的人工智能治理的政府角色及韩国相关制度与案例。 第三场会议讨论了公共政策目标与公共机构绩效管理的关联方案。与会者基于OECD的《国有企业的公共政策目标》报告，探讨了如何设定和管理国有企业的公共政策目标，并将其纳入绩效评估。韩国税务财政研究院发布了关于韩国公共机构公共目的确立及管理评估与激励运行案例。 来自西班牙、摩洛哥及国际货币基金组织（IMF）的与会者也分享了各国在确保商业目标与非商业目标之间平衡及调整绩效指标的案例。 财政经济部表示，将利用此次论坛讨论的内容及各国案例，继续与OECD成员国等分享公共机构管理与运营的政策案例，并加强合作。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着医院人工智能（AI）的推广，讨论的重心应从“引入什么”转向“如何管理和落地”。 法务法人Barun与加勒布公司于9月8日在首尔瑞草区EL Tower别馆5层的Melon Hall共同举办了“首届AI创新领袖论坛——医院AI大转型与飞跃：从数据·治理到临床解决方案”。 韩国保健医疗信息院和AI Nation·正源恩西斯作为合作伙伴参与，约100名来自综合医院及相关医疗机构的管理、规划、IT实务人员出席了此次论坛。 在以“AI治理的转型”为主题的第一场会议中，成均馆大学医学院教授杨光模（三星首尔医院AI研究中心主任）通过“医院AI大转型的核心——数据流动的医院”发表演讲，诊断了现场的结构性断裂。杨教授指出：“即使医院AI通过性能验证，实际工作中仍存在较大差距。”他将机构间（影像共享的标准·范围限制）、工作间（分散的渠道和手动分类·分配）、评估间（指标定义与实际数据不一致）等断裂视为核心问题。 他还指出，德国医院改革法、英国NHS应用中心十年计划、国内高级综合医院结构转型支持项目等国内外制度变化也共同要求“必要信息的定义与连接”。 作为解决方案，他提出了一个“数据流动的运营体系”，包括标准-数据-AI判断-工作执行-绩效评估的流程。杨教授介绍了三星首尔医院联盟的患者中心医疗影像共享（6个机构，共938件交流）、院内本地LLM自动分类医疗请求（分析电子医疗请求书6624件，负责人员分配一致率从75.4%提升至84.7%）、请求·回送综合系统“S-CARENet”等现场案例。 他强调：“在AI判断之后，谁、在哪里、如何处理都应事先设计，并以人的最终确认（Human-in-the-loop）为前提，将数据·AI·工作·评估连接为一体。”同时，他强调了管理、规划、IT部门的角色分工。 Barun律师安周贤在“国内AI监管与医院的应对——从法规看AI执行的检查点”中诊断了医院面临的监管环境。安律师表示：“医院AI并非单一法律，而是同时受到人工智能基本法、数字医疗产品监管、个人信息保护法等多项法律的监管。”他强调：“监管的对象并非模型本身，而是数据处理与临床使用行为的结合。”他还指出，即使是相同的临床支持功能，根据标示·广告与实际使用的背景，医疗器械的许可等监管路径也可能不同。 作为应对措施，他提出了利用阶段的检查标准。当生成型AI用于病历撰写或患者指导时，必须遵循个人信息检查点，如去除患者识别信息、使用内部网络·安全型AI、告知AI使用事实等，并提前设计处理·输出·结合·管理程序。安律师表示：“医院AI治理应在引入前、运营中及变更时均能运作，必须强调不仅是AI监管，还需综合应对医疗器械·个人信息·医疗法等。” 在以“AI战略与解决方案”为主题的第二场会议中，加勒布与公司创新中心主任裴基元在“医院AX战略与治理——从A到Z”中诊断了引入失败的模式。裴主任指出：“引入虽然在增加，但谁来批准、谁来负责却不明确。”他将验证-现场差距、警报疲劳、后续管理缺失导致的性能下降（漂移）、偏见、供应商依赖、责任·治理空白、可持续性中断等七大失败的共同原因归结为“治理空白”。他还表示，若对所有AI进行同等强度的审查，现场将规避监管，导致“影子AI”的增加。 作为解决方案，他建议：“识别院内分散的AI进行清单工作是第一步”，并提出了根据风险程度进行差异审查和专门组织·多层治理体系。他表示：“良好的治理不会减缓引入速度，反而会加快。”并建议管理层应将监管应对视为引入速度的问题，而非成本问题。 AI Nation团队的李世拉在“临床现场诞生的AI——褥疮解决方案共同开发者”中诊断了现场的困境。李团队指出：“褥疮管理是一个劳动密集型工作，需要对病变进行测量·拍摄·阶段判断·记录的重复。”他分享了现场收集数据的精炼难题，以及“愈合的褥疮”与皮炎等相似病变难以区分的问题。 他介绍了与延世世博医院共同开发的褥疮分级AI检测解决方案的历程，解释了3万余个（共33011件）病变数据的标注与分类体系·评估标准定义、拍摄-推理（病变区域分割·阶段分类）-结果确认的三阶段处理过程。李团队强调：“这不是供应商出售的产品，而是与现场共同制作的记录。” 正源恩西斯AI战略室的权灿永在“实时诊断辅助AI”中探讨了实时视频AI的本质。权室长指出：“视频最终是连续的静止图像，如果每秒30帧（30fps），那么检测AI每秒会做30次独立判断。”他诊断了依赖单帧检测时，标记闪烁或模糊帧导致的误检限制。 作为解决方案，他提出追踪时间轴（Temporal）中相同病变的连续检测以确保可信度，并在模糊帧中跳过推理（Skip），实现无闪烁的平滑检测，并介绍了内窥镜实时息肉检测（CADe）·诊断辅助（CADx）案例。 在小组讨论中，李俊熙Barun企业战略研究所所长担任主持，参与的有金京允AWS医疗首席、闵奎洪首尔圣母医院智能医院总信息战略团队长、李义圭Barun律师、韩恩珍世博医院临床支持护理团队专业护士，集中讨论了医院角色的变化及数据·治理的课题。 闵奎洪首尔圣母医院信息战略团队长（大医院信息协会秘书长）表示：“医院应从治疗疾病的场所转变为涵盖预防和主动管理的健康管理场所。”他强调：“应在向个人提供医疗信息的同时，经过合法程序将其用于AI研究，并将其再次转化为临床应用，必须优先具备经过标准化·精炼·质量管理的‘AI-Ready医疗数据’。”他指出，实际AI转型的共同课题是将分散的数据转变为可接触·可控的结构，并加强现有数据的结构·意义。 李义圭Barun律师表示：“AI治理的核心是识别医院使用的AI，根据风险水平确定批准·验证·监测程序及责任人。”他建议：“应区分行政支持AI与影响临床的AI，保障医疗人员的最终判断权，并记录验证·变更·事故应对过程的合规体系。”他补充道：“这样的治理是为了安全AI的快速引入而非监管。” 韩国保健医疗信息院院长廉敏燮强调：“医疗AI的竞争力不仅仅依赖算法，优质数据、标准、安全的连接·利用体系共同构成，才能真正带来医疗现场的创新。”他介绍了政府的AI基本医疗战略、公共医疗AI高速公路、健康信息高速公路（医疗我的数据）、国家综合生物大数据项目等，并表示：“韩国保健医疗信息院也将通过医疗数据与AI共同推动国民能够感受到的医疗创新。” Barun代表律师李东勋表示：“医疗AI的成功引入不仅需要AI监管，还需综合应对数字医疗产品及医疗器械相关监管、个人信息保护与医疗数据利用、医疗法等多项法律·制度。”他指出：“Barun在数字医疗、个人信息·数据、AI监管、医疗机构咨询领域积累了专业性与工作经验，将作为战略合作伙伴，积极应对医院和医疗机构在AI转型各阶段面临的法律问题。”

微软创始人比尔·盖茨警告称，人工智能（AI）的快速发展可能带来的社会冲击，并呼吁美国与中国之间的合作。 据《南华早报》27日报道，盖茨在前一天发布的约6000字的个人博客文章中指出，AI正在开启人类历史上“最动荡的时期之一”，并表示AI可能成为“人类历史上最强大的消除不平等的工具，也可能是导致最严重不平等的根源”。 他特别强调，“世界主要的AI开发国和掌握核心供应链的国家应在竞争压力加大之前，开始讨论制定共同规范。” 盖茨指出，AI时代的到来与以往的技术创新“截然不同”。他提到，AI技术的发展速度远超以往，且对社会的影响规模也更大，但各国政府和领导人对此尚未做好充分准备。 美中两国被视为AI领域的两大强国，实际上是合作的关键参与者。此外，盖茨的发言恰逢下个月习近平主席访美之际，预计将讨论美中间的AI治理问题。然而，具体的对话内容仍不确定。 盖茨建议，各国领导人应先检查在AI时代的制度准备工作已达到何种程度。他指出的紧迫风险包括：替代就业、利用AI进行犯罪和监控、以及对儿童和人际关系的影响等三个方面。 特别是盖茨高度评价中国在儿童保护方面的积极措施，提到中国当局最近对可能导致未成年人情感依赖的AI伴侣应用进行了监管。 盖茨还指出，许多美国人未能充分认识到机器人技术的发展速度，称“相当一部分尖端机器人技术相关研究是在中国进行的”。 在2024年5月，拜登政府期间，美中两国在瑞士日内瓦举行了首次AI相关的实务级会议，并达成共识，即核武器的使用决定应由人类而非AI控制。这被认为是两国在AI开发和应用方面达成的唯一高层协议。 尽管美中两国在尖端AI模型和机器人开发方面竞争激烈，但应对共同风险的合作可能性正在逐渐增加。 《南华早报》最近报道称，随着美国企业开发的尖端AI模型被用于黑客攻击等事件频发，针对恐怖组织利用AI的共同担忧领域，美中合作的期待正在上升。 与此同时，路透社26日报道，盖茨正在协调与习近平主席的会面安排，预计最早将在11月举行。盖茨计划在会上传达对AI对社会影响的担忧。 盖茨最后一次与习近平会面是在2023年，当时习近平是疫情后首次会见的外国企业界人士。

NH农协银行正在加速将人工智能（AI）融入银行业务的进程。该行不仅仅是增加聊天机器人或咨询辅助功能，而是开始让员工直接创建AI代理人，并将AI应用于客户咨询和信贷审查等核心业务，正式迈向‘智能AI银行’的转型。 据金融界消息，农协银行于9日至10日与AI专业公司艾扎尔索达举行了为期两天的研讨会，旨在挖掘共同合作课题。此次研讨会是农协银行收购艾扎尔索达后，为了结合双方的金融与技术能力而举办的。农协银行集中讨论了利用AI代理人进行业务创新、提升客户服务和提高生产力的方案。 智能AI的概念超越了简单回答问题的生成型AI。它能够理解用户的需求，自主判断并执行所需的程序。应用于银行业务时，AI可以承担客户咨询、产品推荐、文件确认和审查辅助等重复性和程序复杂的工作。 农协银行在上个月举行的‘NH智能AI银行愿景日’上正式宣布了以AI为中心的银行转型。姜泰永行长当时表示：“到2030年，我们将实现所有金融服务的AI化，打造一个在客户开口之前就能自动执行其需求的智能银行。” 转型的首要支柱是自有AI平台。农协银行计划在今年下半年推出专门用于AI代理人的平台‘NHAIS’，以建立一个所有员工都能直接创建和应用AI代理人的体系。 第二个支柱是服务转型。农协银行设定了到2030年建立能够通过AI完成非面对面金融交易的‘AI全银行’体系的目标。计划在客户咨询和信贷审查等银行核心业务中应用AI代理人，以提高工作速度和准确性。同时，还将推动针对老年人和外国客户的专属AI咨询服务，以提高数字弱势群体的金融可达性。 随着AI应用范围的扩大，风险管理体系也在不断完善。NH农协金融控股公司计划在年内完成包含集团层面AI应用原则和标准的‘集团AI治理’框架。该框架将根据银行、保险、证券、资本和储蓄银行等各子公司的业务环境，制定AI应用标准和风险管理原则。 姜行长表示：“未来我们将继续共同推进利用AI技术的各种创新课题，为客户提供更加便捷和差异化的金融服务。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

开放AI发布GPT-5.6三种变体……首个通过政府预审的案例 开放AI于7月9日通过X平台宣布，将向公众发布GPT-5.6的三种变体模型：Sol、Luna和Terra。根据开放AI的说法，按照特朗普政府签署的AI网络安全行政命令，该公司在发布顶级模型前30天自愿提交了政府审查，最初仅限于少数合作伙伴进行公开测试。根据《Axios》的报道，美国商务部下属的AI标准创新中心（CAISI）进行了额外测试，开放AI派遣技术人员前往华盛顿特区回应质询，最终获得了提前全面发布的许可。价格方面，顶级模型Sol的输入为每百万个令牌5美元，输出为30美元；日常使用的Terra为2.5美元和15美元；最低价的Luna为1美元和6美元。公司表示，Terra的性能与GPT-5.5相似，但价格仅为其一半。由于这一自愿预审程序的实际运作，成为首个发布的模型，预计将成为8月1日即将公布的“受监管前沿模型”标准的转折点，标志着美国AI治理的新阶段。 美中同时对对方AI发出安全警告……阿里巴巴自10日起禁止使用Anthropic工具 中国当局将Anthropic的Claude代码视为安全后门，已开始采取行动。北京指出Claude代码的2.1.91至2.1.196版本，建议删除或升级。继Anthropic上月公开指责阿里巴巴试图复制其模型后，阿里巴巴决定自7月10日起全面禁止员工使用Anthropic工具。与此同时，美国也在进行相反方向的调查。 美国众议院国土安全委员会与中国特别委员会自4月以来联合调查美国企业引入中国AI模型的情况，并已向Cursor（Anysphere）和Airbnb发出函件。美国国务院发言人对CNBC表示：“中国的AI模型旨在传播北京的叙事并审查反对意见。”而驻英国中国大使馆则对此表示反对，称其为“毫无根据的诽谤”。根据OpenRouter的统计，自2月以来，美国企业使用的AI令牌中，中国模型的比例每周超过30%，最高曾达到46%。而过去12个月的平均比例为11%。分析显示，中国的开源模型比开放AI和Anthropic的主流模型便宜60%至90%。 微软在Excel和Outlook中开始使用自家MAI模型替代AI提示 微软已在Excel和Outlook中开始用自家开发的MAI模型替代开放AI和Anthropic的模型，目前每周有数万条AI提示由自家模型处理，《彭博社》报道。微软首次公开了其办公软件中自家模型的部署规模。微软AI首席执行官穆斯塔法·苏莱曼上月表示：“我们的目标是减少对Anthropic的支付成本，并最终消除这些成本。”MAI模型已整合进GitHub Copilot，并计划在数月内扩展到Teams等应用中。报道发布后，微软股价上涨了2%。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

联合国首届“全球AI治理对话”在日内瓦开幕 据IT行业消息，联合国大会设立的全球首个AI治理国际平台“全球AI治理对话”于6日在日内瓦举行了首场会议。此次会议汇聚了193个联合国会员国及民间、学术界和公民社会的代表，共同探讨AI治理问题。 联合国秘书长古特雷斯在开幕演讲中强调，不能让AI主导人类的未来，呼吁建立全球治理体系。他警告称，民用高性能AI芯片正被转向军事用途，导致“杀手机器人”日益普及，呼吁加强国际监管。 由约书亚·本吉奥和玛丽亚·莱萨共同担任主席的独立国际科学小组的评估报告也在此次对话中得到了反映。此次活动与WSIS论坛（6日至10日）及ITU“AI for Good”全球峰会（7日至10日）相结合，连续在日内瓦举行。第二次会议计划于2027年5月在纽约召开。 奥特曼提议美国主导AI监管机构 OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼在《金融时报》上发表文章，建议建立一个由美国主导的国际论坛，以制定AI安全标准并监督研究机构。他提到可以借鉴航空安全、国际金融标准和国际原子能机构（IAEA）的模式。同时，OpenAI正在与美国政府讨论提供公司5%股份（约426亿美元）的方案，主要AI开发公司如Anthropic、谷歌和Meta也提出各自捐赠5%股份的建议，建立类似阿拉斯加常设基金的国有基金。 《金融时报》指出，这一提议旨在确保与政府的关系并防止政治反弹，实际实施可能需要国会批准。股份提议是在OpenAI与少数合作伙伴达成GPT-5.6发布协议不到一周后提出的，治理学者对此表示批评，认为监管机构持有被监管企业股份会削弱执行意愿。 《华盛顿邮报》：硅谷与中国之间的秘密AI战争 《华盛顿邮报》于6日报道称，美国科技公司指控中国竞争对手试图“提炼”其聊天机器人。美国企业声称，中国方面实际上在利用其聊天机器人作为“导师”来训练中国的AI。Anthropic公开指责阿里巴巴的克劳德能力提取活动，显示美中AI竞争在模型访问控制和知识产权问题上愈演愈烈。 阿里巴巴重组AI组织为“代币中心” 阿里巴巴将其五个组织，包括通义实验室、Qwen和企业AI部门乌空，整合为由首席执行官艾迪·吴直接领导的“阿里巴巴代币中心”。中国国家级日常代币处理量从2024年初的1000亿个增加到现在的140万亿个，中国AI占据了开放路由器整体流量的约45%。与此同时，根据将于7月15日实施的中国“AI拟人化互动服务管理暂行措施”，月用户达3.45亿的中国最大AI应用抖包（字节跳动）将全面停止代理功能。该法规要求模仿人类性格的AI服务必须具备防止上瘾系统、使用时间提示和即时终止机制，并禁止面向未成年人提供虚拟恋人和家庭服务。 Anthropic克劳德·佩布尔5将于明日结束订阅服务 Anthropic的顶级模型克劳德·佩布尔5在Pro、Max、Team及部分企业套餐中免费提供的最后一天是7月7日。从8日起，将按输入每100万代币10美元、输出50美元的标准API费率进行使用量收费，这一标准是Opus 4.8（5/25美元）的两倍。此前因19天的出口管制中断而提供的每周使用量50%包含措施也于7日结束。本周白宫将发布自愿AI标准框架的消息也在预告之中。 阿莫代表示AI驱动的生物创新可能需要10年才能实现 Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代在接受STAT采访时表示，AI改变生物技术的原始愿景可能需要10年才能实现。他在2024年发表的论文《爱的恩典机器》中曾主张每年可实现10年的科学进步，但现在承认由于多种原因，当前无法达到这样的进展速度。这一言论是在上个月30日推出的研究平台“克劳德科学”宣传活动中发表的。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

安特罗皮克、开放AI、谷歌AI高管首次共同出席G7峰会……讨论前沿AI治理 开放AI的山姆·奥特曼、谷歌DeepMind的德米斯·哈萨比斯和安特罗皮克的首席执行官达里奥·阿莫德伊于6月15日至17日在法国埃维昂-莱-班举行的G7峰会上首次共同出席。三大AI公司的首席执行官同时亮相G7舞台，这是首次。奥特曼应法国总统埃马纽埃尔·马克龙的个人邀请首次参加G7，开放AI方面表示期待在此次会议上达成关于AI基础设施、网络与生物领域前沿AI风险、青少年安全等自愿承诺的协议。马克龙总统积极吸引全球大型科技公司，以使法国成为AI中心。 安特罗皮克与美国政府就迈托斯与费布尔5出口管制争议展开谈判 安特罗皮克的高级技术团队于16日在华盛顿特区与特朗普政府官员会面，正在就解除对AI模型的访问限制进行谈判。安特罗皮克于12日收到美国商务部的出口管制指令，要求全面禁止外国人访问最新模型迈托斯5和费布尔5，因而暂停了对该模型的访问。事件起因于亚马逊研究人员在测试模型时发现了绕过网络攻击相关限制信息的漏洞，亚马逊首席执行官安迪·杰西将此直接报告给白宫。白宫还指出，中国相关势力未经授权访问迈托斯的情况也是发布控制命令的原因之一。 安特罗皮克对此表示：“如果这一标准维持不变，整个行业的新前沿模型发布将几乎不可能。” SpaceX创下750亿美元的历史最大IPO……重塑为AI基础设施公司 SpaceX于6月12日在纳斯达克上市，以每股135美元出售5亿5550万股，筹集了750亿美元（约103万亿韩元），创下历史最大企业公开募股（IPO）记录。上市首日市值突破2万亿美元，与苹果、微软、英伟达并肩。安特罗皮克与SpaceX-xAI数据中心签订了每月12.5亿美元的AI计算租赁合同，谷歌则签订了每月9.2亿美元的租赁合同。SpaceX通过在2月收购xAI获得了Grok AI模型和Colossus数据中心，计划利用IPO资金扩展卫星、增强发射能力，并建立轨道AI计算基础设施。 “2026年技术行业裁员14万2000人”……与AI投资扩大相互交替 2026年，技术行业累计裁员人数达到14万2000人，盈利的大型企业也开始裁员以筹集AI基础设施投资资金。甲骨文在强劲业绩发布后裁员1万人，并立即投入数十亿美元用于AI数据中心扩展。TD科文分析师预计，仅此次裁员就将产生80亿至100亿美元的自由现金流，这些资金将直接用于购买GPU和基础设施建设。相反，开放AI则成立了一个规模达4万亿韩元的企业分配公司，计划招聘数百名企业现场部署工程师，逆势而上。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

工业通商部为加快在内部行政工作中引入人工智能（AI），决定招聘专门负责引入规划和实施的民间专家。 工业部于22日召开了由外部专家组成的AI创新咨询团的首次启动会议。工业部的目标是推动AI转型（AX），以创造高效的工业通商工作环境，计划推进包括△建立AI治理 △引入定制化AI服务 △增强部门员工的AI能力等措施。 尽管政府近期加快了AX的步伐，但由于安全问题，面临相对较大的限制。因此，工业部决定招聘民间专家，专门负责AI治理的引入规划和实施。此举被解读为组织层面上建立AI创新体系，标志着AI行政转型的正式开始。 此外，工业部还将组建并运营由部门内实务人员组成的AI先锋小组。同时，定期召开创新咨询团会议，审议扩大AI引入的方案。 考虑到内部工作网络与外部互联网网络的分离，工业部将在外部互联网网络上建立一个提供民间机构使用的最新AI模型和服务的民间AI门户。在内部工作网络中，将在上半年引入由行政安全部逐步推广的智能工作管理平台“OnAI”。 此外，从明年开始，工业部将推动专门针对工业、资源、通商、标准及认证等工作的AI平台建设。为了增强内部员工的AI能力，将通过专业教育机构的AI实务培训、外部专家讲座和定期课程等方式，提高员工的AI理解能力和应用技能。 工业部计划协调室主任吴胜哲表示：“为了提高工作生产力和创新工作方式，必须扩大以内部员工为中心的AI功能引入，并提高员工的参与和使用。”他还表示：“将营造AI工作环境，最终提升对国民和企业的服务质量。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

OpenAI正在扩大GPT-5.5在网络安全领域的应用，重点放在验证的防御者上。漏洞分析和检测补丁验证等防御性安全工作将得到更顺畅的支持，但未经授权的入侵和可能造成实际损害的请求仍将受到限制。 OpenAI于7日宣布，将基于GPT-5.5扩展“网络安全的可信访问（Trusted Access for Cyber，TAC）”，并开始向选定的合作伙伴提供GPT-5.5-Cyber的预览。OpenAI表示，TAC是一个基于身份和信任的框架，旨在使验证的防御者能够在合法的安全工作中利用高级网络能力。 GPT-5.5是OpenAI针对开发者和安全团队实际应用推出的通用模型。OpenAI在推出GPT-5.5时，经过了包括高级网络安全和生物学领域的安全性评估及红队测试，并收集了约200个初步接入合作伙伴的实际使用案例反馈。 应用TAC的GPT-5.5将用于安全团队和开发者在管理或检查权限的系统中执行防御工作。主要应用领域包括漏洞识别和分类、恶意软件分析、二进制逆向工程、检测工程和补丁验证等。OpenAI表示，将减少对验证的防御者在某些正常安全工作中的不必要拒绝，但仍将阻止诸如凭证窃取、隐蔽持续性、恶意软件传播和第三方系统攻击等恶意行为。 GPT-5.5-Cyber并非公开模型。OpenAI将该模型作为预览，限制提供给负责核心基础设施安全等高风险防御工作的选定合作伙伴。其目的是在红队渗透测试、受控漏洞验证等高风险防御工作流程中验证方法、用户验证、账户单位控制和滥用监控，而不是广泛提升所有网络性能。 此次发布是寻找AI安全应用平衡点的尝试。在网络安全中，AI可以提高漏洞发现和响应速度，但同样的能力也可能被用于攻击自动化。OpenAI将基本模型、TAC应用模型和GPT-5.5-Cyber分开，正是为了根据应用范围和风险水平设定不同的访问权限。 OpenAI还将扩大与安全生态系统合作伙伴的合作。计划与漏洞研究、软件供应链安全、检测和监控、网络安全领域的合作伙伴合作，支持从漏洞发现到补丁检测、响应和网络级缓解的防御流程。此前，OpenAI在介绍TAC试点时表示，将在网络安全补助计划中投入1000万美元规模的API信用。 同时，OpenAI还将支持开源安全。通过Codex for Open Source项目，OpenAI计划向核心开源项目的选定维护者提供Codex Security访问权限等，以支持漏洞识别、验证和修复过程。开源一旦出现漏洞，可能迅速在整个生态系统中传播，因此初期检测和补丁速度至关重要。 这一举措可能为企业安全团队减轻实际负担。AI辅助的重复漏洞分类、日志分析和补丁验证将使安全人员能够将更多时间用于高风险事故响应和政策设计。然而，AI生成的分析结果需要经过人工验证和审计记录的访问权限控制。 未来，谁将获得高度发展的网络AI的访问权限以及开放的程度仍将是一个重要议题。为了真正提高安全水平，基于防御目的的访问扩展必须明确用户验证和滥用监控的责任。OpenAI的TAC和GPT-5.5-Cyber预览可以视为一种实验，旨在基于信任信号逐步开放，而不是广泛公开强大的模型。 高基石，OpenAI韩国政策总负责人表示：“OpenAI将支持验证的防御者更有效地检测、分析和应对威胁，同时通过信任基础的访问和逐步验证建立负责任的使用体系。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

【经济日报】Saltware（代表李正根）推出生成型AI安全解决方案“Sapie-Guardian”，进军公共和企业市场。随着企业对生成型AI的采用增加，Saltware提出通过控制提示和数据输入输出来减少敏感信息泄露的安全策略。Saltware宣布将参加5月6日至8日在首尔COEX举行的“AI EXPO KOREA 2026”。在此次展会上，将展示基于AI DLP的安全解决方案“Sapie-Guardian”，以及生成型AI安全战略和数据平台相关业务方向。Sapie-Guardian旨在减少生成型AI使用过程中可能出现的数据泄露风险。它在LLM的输入和输出阶段以及整个数据处理过程中应用基于政策的过滤和验证，集成提供提示控制、响应控制、输入输出数据过滤和AI使用政策管理功能。最近，企业和公共机构在扩大生成型AI的引入时面临新的安全挑战。员工在外部AI服务中输入工作文件或客户信息等敏感数据时，可能会导致信息泄露风险。相反，AI生成的回答中可能包含不当信息或违反规定的可能性。Sapie-Guardian旨在提前检测和阻止这些风险。Saltware在此次展会上介绍了生成型AI环境中可能出现的数据泄露场景和应对方案。计划通过实际数据控制过程演示，让企业负责人了解如何将AI安全体系应用于工作环境。Saltware不仅限于单一解决方案的销售，还以其自有AI品牌“FitSapie”为中心扩展业务。通过与Databricks的合作，Saltware加强了数据收集和综合分析基础。通过此举，Saltware计划连接数据平台和AI服务，并构建包括安全控制在内的综合业务结构。Saltware还强调其在云管理服务（MSP）方面的经验。Saltware基于其云运营经验，强化了从数据平台构建到AI模型应用和运营管理的端到端业务结构。支持企业从生成型AI引入的初期阶段到安全运营。此次展会预计将成为确认生成型AI安全需求的舞台。去年企业的关注点集中在AI引入的可能性上，今年则转向实际工作应用和安全控制。尤其是公共机构和金融制造领域，由于数据监管和内部控制要求较高，AI DLP和基于政策的控制解决方案的需求可能会增加。关键在于实际工作环境中的适用性。生成型AI安全解决方案如果过于严格会降低工作效率，而控制过于宽松则难以防止信息泄露。Saltware能否提供符合行业规定和工作流程的精细政策设置，将成为市场扩展的关键因素。Saltware相关人士表示：“Sapie-Guardian提供了同时满足生成型AI使用和安全控制的环境”，并表示“我们将扩大结合数据平台和AI服务的业务模式，以便企业和公共机构能够安全地引入生成型AI。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。