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'메타 라마'통합검색 결과 입니다. (25건)

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"비용 줄이고 성능 높여"…메타, '라마 4' 공개로 딥시크 정면돌파

메타가 중국발 오픈소스 인공지능(AI) 모델 급부상에 대응하기 위해 새 AI 모델 시리즈 '라마 4'를 공개했다. 6일 테크크런치 등 외신에 따르면 메타는 멀티모달 기반 라마 4 모델 '스카우트'와 '매버릭' '비히모스'를 출시했다. 스카우트와 매버릭은 공식 웹사이트와 허깅페이스를 통해 이용 가능하다. 비히모스는 현재 훈련 중이다. 메타는 라마 4 전 모델에 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 처음 도입했다. MoE는 질문에 따라 필요한 AI만 활용하는 방식이다. 예를 들어 코딩 질문에는 코딩 전문 AI가, 창작 요청에는 창작 전문 AI만 작동한다. 이를 통해 연산 자원을 줄이고 속도와 비용을 개선할 수 있다. 매버릭은 MoE 구조를 통해 4천억개 전체 매개변수를 갖췄지만 사용자 질문에는 170억개 매개변수만 활성화된다. 메타는 "이 모델이 일반적인 AI 어시스턴트 용도로 활용된다"며 "창작, 코딩, 다국어 처리 등에서 GPT-4o와 제미나이 2.0을 능가했다"고 밝혔다. 스카우트는 그래픽처리장치(GPU) 한장으로 작동 가능하다. 매개변수는 1천90억개며 한 번에 최대 1천만 토큰을 처리할 수 있는 장문 이해 능력을 갖췄다. 논문 수십 편, 대형 코드베이스, 법률 문서 등 장문 자료를 한 번에 읽고 분석할 수 있다. 비히모스는 매개변수 약 2조개로 구성됐다. 수학, 과학 분야에서 GPT-4.5, 클로드 3.7, 제미나이 2.0 프로보다 높은 테스트 점수를 받았다. 메타는 이번 모델에서 응답 거부 기준도 완화했다고 밝혔다. 이전보다 정치적·사회적 논쟁을 포함한 질문에 더 많은 응답이 가능하도록 조정했으며 특정 관점을 배제하지 않는다는 설명이다. 유럽연합(EU) 사용자는 라마 4를 사용할 수 없다. 메타가 본사나 주사업장이 EU에 있는 사용자·기업의 사용과 배포를 금지해서다. 다수 외신은 메타가 AI법과 개인정보보호법(GDPR)에 따른 법적 리스크를 피하기 위한 조치라고 분석했다. 월간 7억명 이상 활성 사용자를 보유한 기업도 메타의 별도 승인 없이 모델을 사용할 수 없다. 승인 여부는 메타 재량에 따른다. 테크크런치는 메타의 라마 4 시리즈 공개가 중국발 오픈소스 AI 모델 위협에 대응하기 위한 전략이라고 봤다. 특히 올해 1월 딥시크가 공개한 R1과 V3 모델이 성능과 효율성에서 기존 라마를 뛰어넘었다는 평가가 이어지면서 메타 모델 출시 일정이 당겨졌다는 분석도 나오고 있다. 메타는 "이번 모델 시리즈는 라마 생태계의 새로운 시대를 여는 시작점"이라며 "논쟁적 질문에 더 응답하고 다양한 견해를 수용하려는 조정이 이뤄졌다"고 공식 홈페이지에서 밝혔다.

2025.04.06 10:03김미정 기자

'라마'와 '파이토치' 이끈 주역 떠난다…메타 AI 수장, 퇴사 이유는?

메타의 인공지능(AI) 전략을 이끌어온 핵심 리더가 조직을 떠난다. 급변하는 기술 환경 속 리더십 세대교체 신호로 읽힌다. 2일 업계에 따르면 조엘 피노 메타 AI 부문 부사장은 자신의 링크드인을 통해 다음달 30일 퇴사한다고 밝혔다. 지난 2017년 입사한 그는 메타의 AI 핵심 연구 조직인 AI 기초연구소(FAIR)를 이끌며 오픈소스 거대언어모델 '라마', 라이브러리 '파이토치' 등 핵심 기술 프로젝트를 주도해왔다. 피노 부사장은 메타에서의 8년을 '인생 최고의 직업적 경험'으로 평가하며 FAIR의 연구 성과가 학계와 산업계를 아우르는 생태계로 확산됐다고 강조했다. 그는 수많은 연구자와 실무자들이 메타의 도구를 활용하고 있다며 '라마·코드젠·오디오박스' 등 대표 모델들을 거론했다. 메타는 이번 지도부 교체에도 AI 분야에서 전방위적인 투자를 이어갈 예정이다. 회사는 올해 AI 인프라에만 650억 달러(한화 약 87조원)를 투입할 계획이다. 이와 함께 FAIR 조직은 크리스 콕스 최고제품책임자(CPO)에게 직접 보고하는 구조로 재편된 상태다. 회사 측은 피노의 후임 인사를 아직 확정하지 못했다. 현재 후계자를 물색 중이며 공식 발표는 추후 이뤄질 전망이다. FAIR는 설립자인 얀 르쿤이 여전히 이끄는 가운데 조직 안정성 유지가 당분간 과제로 떠오를 것으로 보인다. 피노 부사장은 퇴사 이후 일정 기간 휴식을 취할 예정이다. 향후 행보에 대한 구체적 언급은 피했지만 연구 및 기술 생태계 내 영향력을 유지할 가능성이 높게 점쳐진다. 그는 "이제는 다른 이들이 이 여정을 이어가야 할 때"라며 "메타는 세계 최고 수준의 AI 시스템을 구축할 역량을 충분히 갖췄다"고 밝혔다.

2025.04.02 09:18조이환 기자

[AI는 지금] 中 딥시크 파장 컸나…폐쇄형 고집하던 오픈AI, '오픈소스 모델' 출시

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크의 부상에 자극을 받은 오픈AI가 폐쇄 정책에서 벗어나 오픈소스 전략에 힘을 주고 있다. 오픈소스 진영과 폐쇄형 진영의 기술 격차가 점차 줄어들며 오픈소스 생태계가 빠르게 확산되자 위기감을 느낀 것으로 분석된다. 1일 테크크런치 등 주요 외신에 따르면 오픈AI는 몇 달 안에 'GPT-2' 이후 첫 개방형 AI 언어 모델 '오픈웨이트 AI'를 출시할 것으로 알려졌다. 'GPT-3'부터 폐쇄형 모델 전략을 고수했지만, 최근 미국 메타와 프랑스 미스트랄, 중국 딥시크, 알리바바 등 경쟁사들이 오픈소스 모델을 통해 빠르게 시장을 잠식하자 다급히 전략 수정에 나선 분위기다. 오픈소스는 소프트웨어 설계도라 할 수 있는 '소스 코드'를 공개해 누구나 수정·배포할 수 있게 하는 것을 뜻한다. 연구원, 개발자 등이 소스 코드를 자유롭게 활용하면서 AI 성능 개선이 매우 빠르게 이뤄지는 효과를 얻을 수 있는 동시에 이를 가져다 튜닝해 쓰는 기업들에겐 개발비 부담도 크게 줄일 수 있다는 장점이 있다. 또 GPT(오픈AI), 제미나이(구글) 등 폐쇄형은 데이터를 해당 모델의 서버로 전송해야 해 보안 및 데이터 유출 문제가 발생할 수 있는 데 반해 오픈소스는 보안 측면에서도 자유롭다. 다만 오픈소스를 활용해 개인정보를 탈취하는 악성 AI '웜GPT(WormGPT)'를 만들어낸 사례처럼 범죄에 악용될 수 있다는 단점도 있다. 하지만 최근 오픈소스 전략을 채택하는 기업들은 점차 늘어나는 추세다. 미국 휴머노이드 기업 피규어 AI는 오픈AI와의 파트너십을 끝내며 오픈소스 모델을 사용하겠다고 공식 선언했다. 국내 기업과 후발주자들도 낮은 비용으로도 고성능 언어모델을 개발할 가능성을 열게 되면서 점차 값 비싼 오픈AI의 AI 모델을 써야할지에 대한 의문을 드러내고 있다. 개인정보보호위원회 조사 결과 우리나라에서도 AI 스타트업 10곳 중 6곳이 오픈소스 모델에 기반한 응용 서비스를 출시했거나 자사 서비스 성능 개선에 오픈소스를 활용한 적이 있는 것으로 나타났다. 이에 메타 라마 모델은 이달 초 기준 10억 다운로드를 기록할 정도로 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 딥시크 역시 전 세계적으로 빠르게 사용자 기반을 구축하며 투자자들의 많은 관심을 받았다. 업계 관계자는 "지금까진 대규모 자본을 바탕으로 AI 모델을 개발해야 한다는 생각을 가졌지만, 딥시크 등장 이후 실용성, 효율성을 따지기 시작한 듯 하다"며 "우리나라 AI 기업들도 이미 우수한 기술을 보유하고 있는 만큼 기술력과 창의성을 앞세워 모델 개발에 나설 필요가 있다"고 말했다. 이 탓에 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 오픈소스 전략을 수용하는 것으로 점차 방향을 틀고 있다. 지난 1월 말에는 레딧 '뭐든지 물어봐(AMA)' 게시판에서 오픈AI의 오픈소스 전략이 "역사의 잘못된 편에 있었다"고 평가하며 기술 공개 방식에 대한 변화를 예고하기도 했다. 이후 오픈AI는 지난 달 31일 공식 웹사이트에 개발자, 연구원 등을 대상으로 오픈소스와 관련된 질문을 게재해 눈길을 끌었다. 해당 질문에는 오픈AI의 개방형 모델에서 무엇을 원하는지, 과거 오픈소스 모델을 사용한 적이 있는지 등과 관련한 내용이 포함돼 있는 것으로 파악됐다. 여기에 오픈AI는 오픈소스 모델을 출시하기 앞서 피드백을 수집하고 프로토타입을 시연하기 위해 개발자 이벤트를 개최할 계획을 갖고 있는 것으로 알려졌다. 이 행사는 몇 주 내 미국 샌프란시스코를 시작으로 유럽, 아시아-태평양 지역에서 열릴 예정이다. 오픈AI가 개발할 예정인 '오픈웨이트' 모델은 일부 코드와 가중치를 공개하는 것으로 알려져 있으며 개발자들이 모델을 분석하고 미세조정(파인튜닝) 할 수 있을 것으로 보인다. 알트먼 CEO는 자신의 소셜 미디어 X(옛 트위터)를 통해 "다른 오픈소스 전략을 찾아내야 한다고 생각한다"며 "오픈AI에서 곧 출시될 개방형 모델은 'o3-미니'와 같은 추론 기능을 가질 것"이라고 밝혔다. 그러면서 "출시 전에 우리의 프레임워크에 따라 이 모델을 평가할 것"이라며 "개발자들이 무엇을 구축하는지, 여러 기업과 정부가 어떤 곳에서 실행하는 것을 선호하고 사용하는지 지켜볼 것"이라고 덧붙였다.

2025.04.01 10:10장유미 기자

"oo은행, '엑사원 3.5'가 딱이네"…금융권 노린 LG CNS, 최적 AI 모델 골라준다

LG CNS가 금융 맞춤형 인공지능(AI) 평가 도구를 앞세워 생성형 AI를 도입하고자 하는 금융 기업 공략에 나선다. LG CNS는 미리 구축한 데이터셋으로 시중에 공개된 수십 개의 개방형 거대언어모델(LLM)을 평가해 뱅킹, 보험, 증권 등 각 금융 서비스에 가장 적합한 AI 모델을 찾아주는 주는 서비스를 개발했다고 24일 밝혔다. 개방형 LLM은 공개된 소스코드나 알고리즘으로 누구나 자유롭게 수정하고 활용할 수 있는 거대언어모델(LLM)이다. 대표적으로 LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 3.5, 메타(Meta)의 라마(Llama), 알리바바(Alibaba)의 큐원(Qwen) 2.5 등이 있다. 금융 기업은 데이터 유출 등 보안의 이유로 AI 도입 시 개방형 LLM을 파인튜닝해 자체 모델을 구축한다. 파인튜닝은 AI 모델에 별도의 데이터를 학습시켜 특정한 목적에 맞게 만드는 과정을 의미한다. 오픈AI의 챗GPT나 구글의 제미나이(Gemini)같은 폐쇄형 LLM은 내부 소스코드가 공개되지 않아 기업이 자체 AI 모델로 구축해 활용할 수 없으며 돈을 내고 서비스를 이용하는 형태로만 사용 가능하다. LG CNS의 금융 특화 평가 도구는 29가지 평가지표와 약 1천200개의 데이터셋으로 구성돼 있다. 주요 평가 항목은 ▲금융 지식을 기반으로 추론하는 능력 ▲수학적 추론 능력 ▲복잡한 질문 이해력 ▲문서요약 능력 ▲금융 용어 이해도 ▲AI 에이전트(Agentic Tool) 사용 능력 등을 종합적으로 테스트한다. LG CNS는 특히 AI가 답변하기 어려워하는 금융 관련 추론 문제들을 29개 평가지표에 적용해 더 정확한 성능 검증이 가능하도록 했다. LG CNS는 금융 전문가들과의 협업을 통해 데이터셋의 평가 데이터에 실제 금융 현장에서 사용하는 서비스 정보나 전문 지식 등이 정확히 반영됐는지 점검하며 완성도를 높였다. 이를 통해 AI가 금융 산업 내 규제 요건이나 복잡한 서비스 구조 안에서도 정확한 답변을 하는지 판단할 수 있게 했다. LG CNS는 이 평가 도구를 통해 금융기업들이 AI를 도입할 때 최적의 LLM 선정부터 커스터마이징, 안정적인 운영까지 금융권에 특화된 생성형 AI 도입 전 단계에서 차별화된 고객가치를 제공해 나갈 계획이다. LG CNS는 다수의 금융 기업을 대상으로 생성형 AI를 활용한 비즈니스 혁신을 지속하며 금융 AX를 선도하고 있다. 최근 NH농협은행과 생성형 AI 플랫폼 구축 프로젝트에 착수했고, 신한카드와 생성형 AI 기반의 상담사 응대 시스템을 구축 중이다. 작년에는 신한은행과 함께 거대언어모델(LLM) 기반 미래형 영업점인 'AI 브랜치'를 개발했고, KB금융그룹에 AI, 클라우드 등 디지털 기술을 접목시킨 미래형고객센터(FCC, Future Contact Center)를 구축해 운영 중이다. 현신균 LG CNS 사장은 "금융 서비스에 생성형 AI를 도입하고자 하는 기업의 가장 큰 고민은 어떤 AI 모델이 서비스에 가장 적합할 지 파악하는 것"이라며 "자사금융 특화 AI 평가 도구는 금융 기업들의 고민을 빠르게 해결할 수 있는 최적의 솔루션이 될 것"이라고 말했다.

2025.02.24 10:00장유미 기자

[남기자의 비욘드IT] 딥시크가 촉발한 '오픈워싱' 논란, 오픈소스의 미래는

중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 'R1' 등 자체 개발한 인공지능(AI) 모델을 오픈소스로 공개하면서 논란이 일고 있다. AI모델의 코드와 가중치를 공개했지만, 학습 데이터와 훈련 과정은 비공개이기 때문이다. 이에 일부 개발자들은 '오픈소스'라고 부르기에 부족하다는 비판에 나섰다. AI오픈소스 커뮤니티인 허깅페이스 측은 R1의 숨겨진 요소를 모두 분석해 재구축하는 '오픈-R1(Open-R1)'를 진행 중이기도 하다. 문제는 구글과 메타 등 빅테크 기업 역시 이런 논란에서 자유롭지 않아 관련 업계에서 '오픈소스'라는 용어가 마케팅 도구로 전락하는 것 아니냐는 '오픈워싱(Openwashing)'에 대한 우려의 목소리가 나오고 있다. 7일 업계에 따르면 최근 AI 오픈소스의 정의와 방향에 대해 기업과 사용자간 논쟁이 치열하게 일고 있다. 오픈소스 생태계 위협하는 오픈워싱 AI 모델을 '오픈소스'로 공개하는 것은 연구자들과 개발자들이 자유롭게 활용하고 발전시킬 수 있도록 하기 위한 취지다. 그러나 최근 많은 기업들이 핵심 기술을 비공개로 유지한 채 '부분적 개방'만을 내세우고 있다. 해당 논란이 거세지는 이유는 오픈소스 철학의 핵심인 개방성과 투명성이 훼손되며 개발 생태계를 악화시킨다는 지적이다. 이로 인해 오픈소스 AI의 의미와 방향을 둘러싼 논쟁은 단순한 기술적 논의에서 벗어나, AI 생태계 전체의 구조를 결정하는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. AI 발전 과정에서 오픈소스는 중요한 역할을 해왔다. 초기 AI 연구자들은 개방된 모델과 데이터를 활용해 기술을 발전시키고 협업을 통해 새로운 혁신을 이끌어냈다. 대표적으로 구글과 메타 같은 기업들은 AI 연구에 필수적인 오픈소스 프레임워크와 모델을 공개하면서 생태계를 확장했다. 구글은 2015년 텐서플로를 공개해 AI 연구 및 개발의 표준을 만들었고, 2014년에는 쿠버네티스(Kubernetes)를 통해 클라우드 환경에서 AI 모델을 효율적으로 운영할 수 있도록 했다. 메타 역시 AI 오픈소스를 적극적으로 활용한 기업으로 꼽힌다. 2016년 공개한 파이토치(PyTorch)는 현재 가장 널리 사용되는 AI 개발 프레임워크 중 하나다. 2022년에는 리눅스 재단 산하 파이토치 재단으로 이관해 커뮤니티 주도의 발전을 지원하고 있다. 오픈소스 생태계 이끌어온 빅테크의 달라진 행보 하지만 이렇게 AI오픈소스 생태계를 이끌어온 기업들이 본격적인 AI모델 출시와 함께 행보가 달라지고 있다. 구글은 젬마(Gemma)라는 AI 모델을 공개했지만, 학습 데이터와 훈련 코드는 공개하지 않고 있다. 또 구글의 AI전용 프로세서인 TPU에 최적화돼 특정 클라우드 종속성을 강화하는 방식으로 운영되고 있다. 메타도 라마를 오픈소스로 제공하고 있다고 밝혔지만 훈련 데이터와 세부 알고리즘은 비공개로 유지하고 있는 추세다. 이에 비영리 오픈소스 표준화 단체인 오픈소스 이니셔티브(OSI) 측은 '오픈소스'란 용어를 사용해 사용자를 혼란스럽게 하고 오픈소스를 오염시켰다며 강도 높게 비판했다. AI 오픈소스 커뮤니티인 허깅페이스도 오픈워싱 논란에 대해 비판적인 입장을 보이고 있다. 클레망 들랑브 최고경영자(CEO)는 AI 기업들이 오픈 모델이라는 용어를 남용하고 있으며, 진정한 오픈소스 AI는 학습 데이터와 훈련 과정까지 포함돼야 한다고 주장했다. 기술경쟁 심화된 AI, 기술 보호 중요성 커저 AI 오픈소스 생태계를 적극적으로 지원하며 생태계를 주도하던 기업들이 점점 폐쇄적인 방향으로 돌아서고 있는 이유는 AI 기술 경쟁이 심화되면서 '기술 보호'가 더 중요한 요소로 떠올랐기 때문이다. 오픈AI가 GPT-2까지는 공개했지만, GPT-3부터 모델을 비공개로 운영하며 API 기반 서비스로 전환한 것은 대표적인 사례다. 오픈AI는 학습 데이터와 훈련 알고리즘을 비공개로 유지하면서도 GPT 기반의 유료 API 서비스를 제공하며 AI 생태계를 선점하는 전략을 택했다. 마이크로소프트의 대규모 투자 이후 GPT-4는 완전히 비공개 모델이 됐다. 오픈AI 역시 연구 초기에는 'AI 기술을 모두에게 개방한다'는 비전을 내세웠지만, AI 기술이 상업화되면서 기업 중심의 폐쇄적인 운영 방식을 선택했다. 구글과 메타는 기술보호와 함께 AI 클라우드 서비스와의 연계를 강화하는 전략적 요소가 더 강해졌다. 막대한 비용이 소비되는 AI 연구 비용 지출을 클라우드 서비스와의 결합을 통해 완화할 수 있기 때문이다. AI 모델의 훈련과 운영에는 막대한 비용이 소요된다. GPT-4의 훈련 비용은 수억 달러(수천억원)로 추정되며, 기업이 AI 모델을 공개하면 경쟁사들이 해당 모델을 무료로 사용할 가능성이 높아진다. 이에 따라 기업은 비용을 부담하고 연구한 기술을 다른 기업들이 쉽게 복제해 경쟁력을 갖출 수 있게 된다. 이런 이유로 AI 기업들은 오픈소스보다는 '부분적 공개' 또는 '제한된 라이선스' 전략을 선택하는 추세다. 특히 딥시크 사례는 AI 모델이 공개되지 않아도 충분히 복제될 수 있다는 가능성을 보여줬다. 이에 따라 기업들은 AI 모델을 더욱 폐쇄적으로 운영할 가능성이 높아졌으며, AI 오픈소스 시장 자체가 위축될 가능성이 커진다는 지적이다. 모두 공개보다 제한적 공개로 전환할 가능성 높아진 빅테크 AI 모델을 오픈한다는 것이 곧바로 기술 공유를 의미하지 않는다는 점이 분명해지면서, AI 기업들은 '어떤 부분을 공개할 것인가'에 대한 전략적 판단을 더욱 신중하게 내릴 것으로 보인다. 특히 관련 업계에선 AI 모델의 소스코드가 모두 공개되지 않아도 복제될 수 있다는 점이 확인되면서, 기업들은 오픈소스 전략을 제한적으로 운영할 가능성이 높을 것이란 전망이다. 이러한 흐름에 따라 최근 샘 알트먼 오픈AI CEO가 발언도 오픈워싱 전략이 포함된 것이란 해석이 제기되고 있다. 최근 샘 알트먼은 레딧에서 진행한 '무엇이든 물어보세요(AMA)' 코너에서 딥시크의 부상을 보며 현재 오픈소스 전략이 잘못된 것 같다며 더 개방적인 방향을 고려할 것이라고 밝힌 바 있다. 하지만 완전한 오픈소스로 전환할 경우 오픈AI의 수익 모델에 악영향을 미칠 가능성이 있고 1위를 유지하고 있는 상황에서 굳이 경쟁자에게 최신 기술을 공유할 이유가 없다는 분석이다. 국내 한 AI전문가는 "현재 오픈AI의 AI모델이 가장 좋은 성능을 보유한 것은 알려져 있지만 자세한 정보를 공개하고 있지 않아 기업들과 개발자들의 불만이 큰 상황"이라며 "이런 불만을 잠재우고 여론을 돌리기 위해서라도 긍정적인 발언을 할 필요가 있었을 것"이라고 분석했다. AI 오픈소스 이끌 것으로 주목 받는 AI스타트업 다만 딥시크를 비롯해 미스트랄 등 AI스타트업을 중심으로 AI 오픈소스 생태계가 변화할 것이란 전망도 나온다. AI모델을 오픈소스로 공개하면 누구나 부담 없이 활용할 수 있을 뿐 아니라 외부 개발자들의 기여를 통해 개발 비용을 줄이고, 모델 개선 속도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 또 오픈소스 프로젝트에 적극적으로 참여하는 AI 분야의 우수한 인재를 자연스럽게 확보하며 개발 생태계를 구축 가능하다. 더불어 개방적이고 투명한 AI 생태계를 지향하며 기존 AI기업과 차별화된 브랜드 이미지를 확보할 수 있다. 구글과 메타 역시 이러한 전략을 바탕으로 클라우드를 비롯해 웹브라우저, 가상현실(VR), 데이터 인프라스트럭처 등의 분야에서 안정적인 생태계를 구축한 바 있다. 한 AI 전문가는 "미스트랄이나 딥시크가 오픈소스로 공개되면서 오픈AI와 비교되며 관심을 끌고 있지, 기술독점 방식이었다면 지금 같은 반응은 끌어내지 못했을 것"이라며 "앞으로의 AI 시장은 자본과 인프라를 앞세운 빅테크와 오픈소스를 강조하는 스타트업 간의 경쟁 구도가 될 것으로 예상된다"고 전망했다.

2025.02.07 18:05남혁우 기자

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