Claude Code Artifacts 베타, Noam Shazeer의 OpenAI 합류, Codex Record & Replay

2026년 6월 18~19일에는 여러 중요한 발표가 집중됐다. Anthropic은 Claude Code에 Artifacts를 도입해 작업 세션에서 바로 공유 가능한 대화형 페이지를 생성할 수 있게 했다. OpenAI는 동시에 Noam Shazeer — Transformer 아키텍처의 공동 창시자 — 의 합류와, 시연을 재사용 가능한 역량으로 바꾸는 Codex Record & Replay 기능을 발표했다. 이미지 생성으로 알려진 Midjourney는 초음파 스캐너 프로토타입을 중심으로 의료 부문을 신설했다.

Claude Code Artifacts — 비공개 링크로 공유되는 대화형 페이지

6월 18일 — Anthropic은 Claude Code에 Artifacts를 출시했다. 이는 작업 세션에서 바로 생성되는 대화형 페이지로, 조직 내에서 공유 가능한 비공개 링크를 통해 접근할 수 있다.

Artifacts는 세션의 전체 맥락 — 코드베이스, 플러그인, 스킬(skills), 연결된 도구 — 을 활용하며 세션이 진행되는 동안 자동으로 업데이트된다. 링크를 가진 사람은 항상 최신 버전을 볼 수 있다.

대표적 사용 사례:

사용 사례	설명
PR walkthrough	자동 생성된 pull request 설명
프로젝트 대시보드	세션이 진행됨에 따라 실시간 업데이트
시각적 설명	복잡한 코드, 시스템 다이어그램
데이터 분석	팀과 즉시 공유 가능

Anthropic의 Claude Code 책임자인 Boris Cherny는 Artifacts가 Claude와의 협업 방식을 바꾸는 기능이라고 설명하며, 까다로운 코드에 대한 시각적 설명, 애니메이션 미리보기, 팀과 공유하는 데이터 분석에 활용한다고 밝혔다.

가용성 및 메커니즘:

항목	세부 내용
플랜	베타, Team 및 Enterprise만
메커니즘	MCP 확장(모든 클라이언트/서버/ID 공급자가 채택 가능)
공유	조직에 제한된 비공개 링크
업데이트	세션이 진행됨에 따라 자동

“Artifacts are now live in Claude Code. Ask Claude to turn what it’s working on into a page and send the link to your team. The page updates as the session keeps working.”

🇰🇷 “Artifacts가 이제 Claude Code에서 사용 가능합니다. Claude에게 지금 작업 중인 내용을 페이지로 바꾸고 팀에 링크를 보내라고 요청하세요. 페이지는 세션이 계속되는 동안 업데이트됩니다.” — @ClaudeDevs

🔗 Claude Code Artifacts 발표

Noam Shazeer, OpenAI에 합류

6월 18일 — Noam Shazeer는 몇 시간 만에 조회수 900만 회를 기록한 트윗에서 OpenAI에 합류한다고 발표했다.

Noam Shazeer는 누구인가? 그는 Transformer 아키텍처를 도입한 2017년 논문 “Attention Is All You Need”의 공동 저자다. 이 아키텍처는 GPT부터 Gemini, Claude에 이르기까지 오늘날의 모든 대규모 언어 모델의 기반이 되었다. Google에서 20년 넘게 일한 뒤, 2021년 회사를 떠나 개인화 챗봇 플랫폼 Character.AI를 공동 창업했다. 2024년에는 Google이 Character.AI와의 계약의 일환으로 그를 다시 영입했다.

그의 OpenAI 합류는 인재 전쟁에서 강력한 신호다. Transformer의 지적 설계자 중 한 명이자 현대 AI 전반이 의존하는 인프라의 공동 창조자인 그는 Google 생태계에 남는 대신 Sam Altman의 연구소에 합류하기로 했다.

“I’m excited to share that I’ll be joining OpenAI and look forward to working with the exceptional team there. It was a difficult decision to move on. I’m incredibly proud of the amazing team at Google and everything we’ve built together. It has been an honor and a pleasure to work with all of you.”

🇰🇷 “OpenAI에 합류하게 되어 매우 기쁩니다. 이 뛰어난 팀과 함께 일할 생각에 벌써부터 기대가 큽니다. 떠나기로 결정하는 것은 어려운 일이었습니다. Google의 훌륭한 팀과 우리가 함께 이뤄낸 모든 것에 대해 정말 자랑스럽게 생각합니다. 여러분 모두와 함께 일할 수 있어서 큰 영광이었고 즐거운 시간이었습니다.” — @NoamShazeer

Codex Record & Replay — 한 번 보여주고, 다시 활용하기

6월 18일 — OpenAI는 Codex Record & Replay를 발표했다. 이 기능은 시연 녹화를 재사용 가능한 역량으로 바꾼다.

작동 방식: 사용자가 Codex에 반복적인 워크플로를 보여준다. 예를 들어 경비 보고서 작성, 휴가 신청 제출, 또는 웹 인터페이스나 애플리케이션에서 반복되는 모든 작업이 해당된다. Codex는 이 시연을 기록한 뒤, 검사 가능하고 수정 가능한 스킬(skill)로 자동 변환한다. 사용자는 녹화의 시작과 끝을 완전히 통제할 수 있다.

이 시연 기반 학습(learning from demonstration) 접근은 자동화의 진입 장벽을 낮춘다. 스크립트 작성을 요구하는 전통적 방식과 달리, Record & Replay는 기술적 역량이 없는 사용자라도 반복 작업을 자율 에이전트로 바꿀 수 있게 해준다. @OpenAIDevs에 고정된 트윗은 조회수 330만 회를 기록했다.

무엇이 달라지나:

이전	Record & Replay 사용 시
자동화 스크립트 작성	한 번 작업을 보여주기
기술 지식 필요	모든 사용자가 접근 가능
스크립트에 고정된 역량	검사 가능하고 수정 가능한 역량

🔗 Codex Record & Replay 발표

Midjourney Medical — 초음파 스캐너를 갖춘 새로운 의료 AI 부문

6월 18일 — AI 이미지 생성기로 알려진 Midjourney는 첫 제품인 Midjourney Scanner와 함께 새로운 독립 부문인 Midjourney Medical을 발표했다. 이 시스템은 의료용 초음파 영상화 장치다. 이 발표는 1,660만 회 조회수와 38,000개의 “좋아요”를 기록했다.

같은 날 공개된 기술 영상은 고해상도 초음파 영상을 위한 다중 변환기 링 형태의 장치를 보여준다. 이어서 진행된 AMA(305,000회 조회, 875개 질문)에서 Midjourney는 공개된 이미지가 “초기 프로토타입”에서 나온 것이며 “개선 여지가 매우 많다”고 밝혔다. 이는 현재 성숙도 수준에 대한 중요한 신중 신호다.

의료 발표치고는 반응이 매우 인상적이다. 기술 트윗은 1,000만 회 조회수를 기록했고, AMA는 커뮤니티의 막대한 관심을 불러왔다. 그러나 기술 사양, 상용화 일정, 검토 중인 규제에 대한 구체적 내용은 아직 공개되지 않았다.

참여 데이터:

게시물	조회수	참여도
Midjourney Medical 발표	16.6M	38k likes, 9k RT
Scanner 기술 영상	10M	27k likes, 5k RT
AMA	305k	4k likes, 875 questions

🔗 Midjourney Medical 발표

Claude Code v2.1.183 — 자동 모드 보안 강화

6월 19일 — Claude Code v2.1.183 버전은 자동 모드에서 데이터의 우발적 파괴를 방지하기 위한 보안 차단을 도입했다.

명시적으로 요청되지 않으면 이제 차단되는 명령:

명령	차단 조건
`git reset --hard`, `git checkout -- .`, `git clean -fd`	사용자가 요청하지 않음
`git stash drop`	요청되지 않음
`git commit --amend`	세션에서 에이전트가 커밋을 생성하지 않은 경우
`terraform destroy`, `pulumi destroy`, `cdk destroy`	스택이 명시적으로 언급되지 않은 경우

업데이트에는 또한 프롬프트에서 직접 매개변수를 수정하기 위한 새로운 /config key=value 문법(대화형, -p 모드, Remote Control에서)과 사용 가능한 키를 나열하는 /config --help도 포함된다. 모델이 오래되었을 때는 이제 stderr에 경고가 표시된다. 여러 수정 사항은 Windows Terminal의 TUI 문제, tmux 패널, WebSearch 하위 에이전트와 관련되어 있다.

🔗 Claude Code 변경 로그

GitHub Copilot — 크레딧 지표, Opus 4.6 폐기, 작성자별 PR

Copilot Usage Metrics API — 사용자당 `ai_credits_used` 필드

6월 19일 — Copilot 메트릭 API는 엔터프라이즈 및 조직 수준의 users-1-day 및 users-28-day 보고서에서 사용할 수 있는, 사용자당 하루 ai_credits_used 필드를 새로 노출한다. 이 필드는 기능이나 모델별 세부 분해 없이 AI 크레딧의 전체 소비량을 측정하며, 청구 금액과는 일치하지 않는다(청구 기준은 여전히 billing API다).

🔗 Copilot Usage Metrics 변경 로그

6월 29일 Opus 4.6 (fast) 폐기

6월 18일 — GitHub는 2026년 6월 29일부터 모든 Copilot 영역에서 Opus 4.6 (fast)를 폐기한다고 발표했다. 권장 대체 모델은 Opus 4.8 (fast)다. Copilot Enterprise 관리자는 필요할 경우 모델 정책에서 새 모델 접근을 활성화해야 한다.

🔗 Opus 4.6 폐기 변경 로그

`author:@me` 검색에서 Copilot이 생성한 PR

6월 18일 — 이제 사용자를 대신해 Copilot cloud agent가 생성한 pull request는 github.com/pulls의 author:@me 검색에 표시된다. 표시는 작성자를 “username with Copilot”으로 보여준다. 이 기능은 현재 github.com과 GitHub Mobile에서 사용할 수 있으며, REST 및 GraphQL API는 2026년 7월 16일에 이어질 예정이다.

🔗 Copilot 작성자 PR 변경 로그

Black Forest Labs — G7 정상회의에서 열린 개방형 AI 옹호

6월 18일 — Black Forest Labs(BFL, 90명, 독일 및 미국)의 공동 창업자이자 CEO인 Robin Rombach는 트럼프, von der Leyen, Macron이 참여한 AI 세션을 위해 Évian에서 열린 G7 정상회의에 초청받았다.

BFL은 Stable Diffusion을 포함한 여러 인기 있는 오픈 소스 생성형 AI 모델의 배후 기업이다. Rombach는 개방형 AI에 우호적인 규제 프레임워크를 옹호하며, 시각 모델이 언어 모델과 유사한 “핵심 경제 인프라”가 될 것이라고 주장했다. 그는 BFL의 보안 성과를 강조했다. 최신 공개 모델은 다른 주요 기술 기업의 공개 모델보다 동의 없는 딥페이크와 CSAM에서 취약점이 10배 적다고 밝혔다.

🔗 Black Forest Labs의 G7 관련 기사

OpenAI 연구 — 강화학습은 지속적으로 유익한 모델을 만든다

6월 18일 — OpenAI의 정렬 팀은 정직성, 인식론적 겸손, 메타인지적 투명성, 수정 가능성, 보편적 공정성 같은 유익한 특성을 목표로 한 강화학습(RL)이 훈련 영역을 훨씬 넘어서는 일반화된 개선을 낳는다는 연구를 발표했다.

핵심 결과:

결과	세부 내용
일반화	외부 및 내부 벤치마크 53개 중 44개에서 개선
영역 밖 전이	건강 데이터로만 훈련해도 다른 영역의 정렬이 개선됨
적대적 저항성	훈련된 모델은 해로운 행동으로 유도하기 더 어려움
악성 파인튜닝 저항성	부정확한 의료 조언을 목표로 한 파인튜닝에 더 강함

비교 대상 모델에는 유익한 특성 기준에서 GPT-5.5 Thinking, GPT-5.5 Instant, GPT-5.4 Thinking, o3, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro, Grok 4.20이 포함된다. 이 연구는 유익한 행동을 강화하면 훈련 맥락을 넘어 일반화될 수 있음을 시사한다. 이는 장기적인 AI 안전성 측면에서 주목할 만한 결과다.

🔗 OpenAI Alignment 연구

간단 소식

Claude Code 주간 한도 버그 — Max 및 Pro 사용자 약 3%가 잘못된 사용 한도를 표시하는 버그를 겪었고, 일부 경우 메시지 전송이 차단되었다. 6월 19일에 수정되었으며, 영향을 받은 모든 사용자의 5시간 및 주간 한도가 재설정되었다. 🔗 출처
Google DeepMind × 영국 정부 — Google DeepMind는 DSIT, MHCLG, i.AI 인큐베이터와 협력해 건축 허가 신청 지침을 위한 AI 프로토타입을 개발하고 있으며, 처리 시간을 최대 50% 줄이는 것을 목표로 한다. 🔗 출처
GitHub Issues: 중복 탐지 및 MCP 필드 — 이제 이슈 생성 시 최대 3개의 유사한 기존 이슈가 제안된다(미리보기). GitHub MCP 서버는 AI 에이전트를 위해 이슈 필드를 읽고 쓸 수도 있다. 🔗 출처
Luma Skills — Luma AI가 재사용 가능한 워크플로를 출시했다. 비디오 생성 결과를 일관된 품질로 어떤 자산에도 적용할 수 있는 도구로 변환한다. lumalabs.ai/app에서 사용 가능하다. 🔗 출처
Luma Timeline 및 EDL Export — Luma AI가 통합 비디오 편집 공간(Timeline)과 전문 후반 작업용 프레임 단위 내보내기(EDL Export)를 추가해 품질 저하 없이 사용할 수 있게 했다. 🔗 출처
Pika Influencer Ignition Kit — Pika가 콘텐츠 제작자를 위한 4개의 AI 스킬 팩(Persona Builder, Content Director, Viral Hook, Fix My Look)을 출시했다. Pika MCP를 통해 호환되는 모든 에이전트에서 사용할 수 있다. 🔗 출처

의미하는 바

에이전틱 개발자 도구가 협업적 성숙 단계에 들어섰다. Claude Code Artifacts와 Codex Record & Replay는 같은 필요를 해결한다: AI 에이전트의 작업을 보이게 하고, 공유 가능하게 하며, 재현 가능하게 만드는 것이다. 한편으로 Anthropic은 작업 세션을 팀이 실시간으로 접근할 수 있는 인터랙티브 페이지로 바꿀 수 있게 한다. 다른 한편으로 OpenAI는 한 번 시연된 워크플로를 포착해 재사용 가능한 역량으로 만들 수 있게 한다. 이 두 접근은 AI 에이전트가 더 이상 고립된 도구가 아니라, 그 행동이 문서화되고 전달 가능한 협업자로 취급되는 모델로 수렴하고 있다.

자율 모드에서의 보안이 차별화 요소가 되고 있다. Claude Code v2.1.183은 사전 요청되지 않은 파괴적 명령인 git reset, terraform destroy, cdk destroy에 대해 명시적인 차단을 도입했다. 이는 팀들이 이제 민감한 환경에 에이전트를 자동 모드로 배포하고 있으며, 그에 맞춰 가드레일도 진화해야 한다는 신호다. OpenAI의 유익한 RL 연구도 같은 방향에 있다: 미세조정 후 악의적인 공격을 받아도, 심지어 그 이후에도 일반화되고 공격에 견디는 정렬을 갖춘 모델을 만드는 것.

인재 역학이 연구소들 사이의 상징적 무게를 재분배하고 있다. 원래 Transformer 논문의 공동 저자이며 Google과 Character.AI를 거친 Noam Shazeer의 OpenAI 합류는 매우 상징적인 사건이다. 이는 주요 연구소들 사이의 유연한 이동 경로와, 해당 분야의 창립 인물들에게 여전히 강한 OpenAI의 매력을 보여준다. 이번 영입은 최첨단 모델 경쟁이 심화되는 시점에 이뤄졌으며, 경력 경로가 산업의 지적 동맹 구도를 다시 그려내고 있음을 보여준다.

생성형 미디어가 예상치 못한 물리적 응용 분야로 확장되고 있다. Midjourney Medical은 예술적 이미지 생성으로 알려진 회사가 초음파 의료 영상 장치로 방향을 튼 이례적인 전환을 보여준다. 현 시점에서는 회사 자체 표현에 따르면 “개선 여지가 많은” 초기 프로토타입에 해당한다. 커뮤니티의 대규모 반응(두 개의 주요 트윗을 합쳐 2,600만 회 이상의 조회수)은 실질적인 관심을 시사하지만, 사양, 일정, 규제 프레임워크에 대한 세부 사항은 아직 정해지지 않았다.