[IT동아 박귀임 기자] 인공지능(AI)이 세상을 바꾸고 있습니다. AI는 이제 우리 일상에서 떼려야 뗄 수 없는 핵심적인 요소입니다. 한 주간 세계를 들썩이게 만든 글로벌 빅테크 기업부터 우리 일상에 직접 영향을 미칠 새로운 AI 소식까지 핵심만 짚어드립니다.

앤트로픽, 클로드 페이블 5.1·미토스 5.1 동시에 출시

글로벌 AI 기업 앤트로픽(Anthropic)이 9월 1일(이하 현지 시간) 최신 AI 모델 '클로드 미토스 5.1(Claude Mythos 5.1)'과 '클로드 페이블 5.1(Claude Fable 5.1)'을 출시했습니다. 미토스 5.1과 페이블 5.1은 동일한 기반 모델에 안전장치 수준만 다르게 적용했습니다. 페이블 5.1은 API를 통해 일반에 공개되는 반면 미토스 5.1은 사이버보안 전문가를 위한 '사이버 검증 프로그램(CVP)'과 생명과학 전문가를 위한 '생명과학 검증 프로그램(LSVP)' 등 초대제 프로그램을 통해서만 제공됩니다. 이번 발표에서 앤트로픽은 성능 향상뿐 아니라 그동안 고객들이 지적해온 가격, 데이터 보존, 안전장치 오탐 문제에 대한 구체적 대응책을 함께 제시해 업계의 관심을 모았습니다.

가장 눈에 띄는 변화는 가격입니다. 페이블 5.1의 기본 요금(입력 토큰 100만 개당 10달러, 출력 토큰 100만 개당 50달러)은 전작 페이블 5와 동일하게 유지됐습니다. 다만 모델이 이미 처리한 컨텍스트를 재사용하는 '캐시 읽기' 비용을 75% 인하해 100만 토큰당 0.25달러로 낮췄습니다.

앤트로픽에 따르면 이 조정만으로 일반적인 워크로드에서는 총 비용이 약 25% 절감되며, 장시간 자율 실행되는 에이전틱 작업처럼 캐시 읽기 비중이 큰 워크로드에서는 절감 폭이 최대 45%에 이릅니다. 이는 2026년 8월 한 달간의 실제 사용량을 기반으로 측정한 수치입니다.

앤트로픽은 이번에 '엔터프라이즈 프론티어 세이프가드(EFS)'라는 새로운 데이터 관리 체계도 함께 공개했습니다. 기존에는 오용 탐지를 위해 일부 데이터가 앤트로픽 시스템을 거쳐야 했습니다. EFS를 적용할 경우 데이터는 고객이 직접 통제하는 클라우드 인프라에 저장되며, 필요한 인간 검토 역시 기본적으로 앤트로픽이 아닌 고객이 수행하게 됩니다. 사실상 완전한 프라이버시를 제공하면서도 적대적 오용 방지 수준은 유지하겠다는 취지로 풀이됩니다.

이와 관련해 앤트로픽은 금융, 헬스케어, 제조, 통신, 법률, 소매, 공공 부문 등 100개 이상 고객사와 AWS·구글클라우드·마이크로소프트 애저 등 클라우드 파트너와 협력해 EFS를 개발했다고 밝혔습니다. 이는 향후 단계적으로 도입되며, EFS 도입 전까지는 자격을 갖춘 고객이 제로 데이터 보존 방식으로 페이블 5.1을 이용할 수 있습니다.

또 앤트로픽은 안전장치를 완화하는 대신 정밀도를 높이는 방향을 선택했습니다. 생물학 분야에서는 기초 생물학·의학 질문에 대한 오탐이 기존 대비 85% 줄었으며, 사이버보안 분야에서는 세션당 개입 횟수가 평균 60% 감소했습니다.

특히 페이블 5.1부터는 소프트웨어 취약점을 '발견'하는 용도로는 사용할 수 있게 됐습니다. 다만 개념증명 익스플로잇 제작, 침투 테스트, 바이너리 기반 취약점 스캐닝처럼 공격에 악용될 수 있는 작업은 여전히 더 낮은 등급의 모델인 '클로드 오퍼스(Claude Opus)' 계열로 우회 처리됩니다. 생명과학 연구·개발 관련 질의 역시 마찬가지로 오퍼스 모델이 처리하며, 관련 전문 역량은 LSVP를 통해서만 개방됩니다.

'증류 방지' 조치도 눈에 띕니다. 앤트로픽은 이날부터 생성되는 신규 API 계정에 한해 다중 턴 대화에서 클로드의 이전 사고 과정 기록을 유지한 채 이전 컨텍스트를 수동 편집하는 것을 차단했습니다. 이는 경쟁사가 클로드의 응답을 대량으로 수집해 자사 모델 훈련에 활용하는 이른바 '증류' 공격에 자주 쓰여온 기법을 막기 위한 조치로 보입니다.

성능 면에서는 실제 업무에 가까운 벤치마크에서 향상 폭이 두드러졌습니다. 과학 연구 워크플로를 평가하는 터미널 벤치 사이언스(Terminal-Bench-Science) 0.1에서 52.6%(페이블 5는 24.7%), 비즈니스 자동화 역량을 보는 오토메이션벤치(AutomationBench)에서 31.4%(페이블 5는 17.1%)를 각각 기록했습니다.

글로벌 투자 기업 밀레니엄(Millennium)은 자사 엔지니어들이 4~5년간 원인을 찾지 못했던 희귀 시스템 크래시의 원인을 페이블 5.1이 외부 벤더 라이브러리의 실행 코드를 직접 역분석해 규명했다고 밝혔습니다. IT 인프라 모니터링 기업 데이터독(Datadog)은 실제 프로덕션 장애 사고 대응 평가에서 페이블 5.1이 오퍼스 5보다 더 강한 추론 능력을 보였다고 전했습니다.

앤트로픽은 이번 발표에서 실제 과학 성과 사례도 공유했습니다. 미토스 5.1은 오픈소스 단백질 설계 도구를 활용해 세 가지 표적 단백질에 대해 기존 경진대회(Adaptyv Bio) 최고 기록보다 10배 높은 결합 친화도를 가진 결합체를 설계했으며, 12개 표적 전체에서 적중률 약 50%를 기록했습니다. 이는 통상적인 업계 적중률(10~15%)의 3~5배에 달하는 수치입니다.

페이블 5.1은 또 미국 항공우주국 나사(NASA) 마젤란 임무의 30여 년 전 레이더 데이터를 활용해 금성 표면 3분의 1에 대한 고해상도 지형도를 새롭게 제작해 크리에이티브 커먼즈 라이선스로 공개했습니다. 앤트로픽은 이 지도가 향후 나사 베리타스(VERITAS), 유럽우주국(ESA) 엔비전(EnVision) 임무의 관측 대상 선정에 활용될 수 있기를 기대한다고 밝혔습니다.

뿐만 아니라 앤트로픽은 지난 7월 서명한 유럽연합 인공지능법(EU AI Act)의 AI 생성 콘텐츠 투명성 행동강령에 따라 8월 2일 이후 출시 모델의 출력물에 워터마크를 적용하고 있다고 전했습니다. 워터마크는 탐지 API 없이는 확인할 수 없으며 사용자 정보는 담기지 않습니다. 탐지 API는 현재 규제기관, 법 집행기관, 언론, 팩트체커, 교육기관 등을 대상으로 비공개 프리뷰 형태로 제공 중입니다.

이번 발표에서 앤트로픽은 벤치마크 경쟁보다 "실제로 얼마에, 얼마나 안전하게 도입할 수 있는가"라는 기업 고객의 실무적 질문에 답하는 데 집중했다는 인상을 강하게 남겼습니다. 무엇보다 EFS는 데이터 주권 이슈에 민감한 국내 금융·공공 부문에서도 참고할 만한 사례로 꼽힐 전망입니다.

구글, 제미나이 3.8 플래시·사이버 선보여 '6주 만에'

글로벌 빅테크 기업 구글(Google)이 9월 2일 신규 모델 '제미나이 3.8 플래시(Gemini 3.8 Flash)'와 '제미나이 3.8 플래시 사이버(Gemini 3.8 Flash Cyber)'를 선보였습니다. 3주 전 출시된 '제미나이 3.7 플래시(Gemini 3.7 Flash)'에 이어 6주 만에 세 번째로 선보이는 플래시 시리즈인데, 가격과 속도는 유지하면서 코딩·추론 성능을 대폭 끌어올린 것이 특징입니다.

구글에 따르면 3.8 플래시는 3.7 플래시와 동일한 초기 가격(입력 토큰 100만 개당 0.75달러, 출력 토큰 100만 개당 3.75달러)을 유지하고, 장기 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크인 딥SWE(DeepSWE) v1.1에서 규모가 훨씬 큰 프론티어 모델들을 앞섰습니다. 금융 전문 벤치마크 밸스 파이낸스 에이전트(Vals Finance Agent) V2, 법률 전문 벤치마크 하비 리걸 에이전트(Harvey Legal Agent Benchmark)에서도 3.7 플래시와 경쟁 모델들을 능가했으며, 다학제 추론 평가인 HLE-베리파이드(HLE-Verified)에서는 54.9%를 기록했습니다.

구글은 이러한 성능 향상의 배경으로 모델이 더 열심히 작업하도록 설계했다는 점을 꼽았습니다. 이는 복잡한 작업에서 추가 추론 단계를 수행하고 도구를 반복 호출하는 방식으로, 노력(effort) 수준을 높일수록 더 많은 토큰을 사용해 성능을 극대화한다는 설명입니다. 컴퓨팅 효율이 우선인 애플리케이션을 위해서는 낮은 노력 수준 설정이나 기존 3.7 플래시도 계속 활용할 수 있습니다.

이번 발표 자료를 보면 구글 안티그래비티(Google Antigravity)에서 단일 프롬프트로 3D 게임을 제작하거나, DOS 스타일의 완전히 플레이 가능한 구글 지도 버전을 구현한 사례부터 미국 지질조사국(USGS) 실제 데이터를 활용한 인터랙티브 지형 시각화 도구 등이 시연 사례로 함께 담겨 있습니다.

특히 눈에 띄는 것은 사이버보안 전용 모델 3.8 플래시 사이버의 설계 방향입니다. 구글은 "처음부터 익스플로잇 같은 공격형 역량보다 취약점 수정(패치) 역량에 투자를 집중했습니다"라고 명시했습니다. 3.8 플래시 사이버의 경우 신설된 초대제 프로그램 '페어윈드(Fairwind)'를 통해 제공됩니다.

취약점 발견 능력을 평가하는 업계 표준 벤치마크 사이버짐(CyberGym)에서 3.8 플래시 사이버는 전작인 '제미나이 3.5 플래시 사이버(Gemini 3.5 Flash Cyber)'는 물론 훨씬 규모가 큰 프론티어 모델들도 앞섰다고 구글은 밝혔습니다. C/C++ 코드베이스에 국한된 사이버짐의 한계를 보완하기 위해 구글이 20개 프로그래밍 언어를 포괄하는 자체 내부 벤치마크로 추가 평가한 결과에서도 취약점 발견 성공률 70% 이상을 기록했습니다.

또 패치 능력을 측정하는 외부 벤치마크 CWE-벤치(CWE-Bench)에서는 단일 시도 성공률인 pass@1 기준 47.2%로, 선도적인 프론티어 모델(47.8%)에 근접한 성능을 훨씬 낮은 비용으로 달성해 '파레토 프론티어(효율의 최전선)'에 위치했다고 구글은 설명했습니다.

구글은 이 모델이 이미 자사 코드 보안 강화에 실제로 쓰이고 있다는 점을 구체적 수치로 제시했습니다. 크롬 보안팀에 따르면 3.8 플래시 사이버는 크롬 취약점에 대해 대형 상용 모델보다 2.6배 더 많은 정확한 패치를 만들어냈습니다. 보안 기업 위즈(Wiz)의 내부 침투 테스트 벤치마크에서는 다른 선도 모델 대비 재현율이 7.5~9.7%p 높게 나타났는데, 비용은 오히려 2.3~5.2배 낮았습니다. 구글 클라우드 취약점 연구팀 역시 통상 몇 달이 걸리던 핵심 기반 취약점 연구를 단 2시간 만에 마쳤다고 밝혔습니다. 이외에 팔로알토네트웍스(Palo Alto Networks), 스노우플레이크(Snowflake) 등 페어윈드 프로그램 파트너들의 코멘트도 함께 공개됐습니다.

구글은 3.8 플래시가 자사 프론티어 안전 프레임워크(Frontier Safety Framework)에 따라 화학·생물·방사능·핵(CBRN) 및 사이버 공격 오용을 방지하는 안전장치를 갖췄다고 전했습니다. 3.8 플래시 사이버는 사이버보안 분야에 한해 더 폭넓은 완화 조치가 적용되는 만큼 포괄적인 사이버 역량이 필요한 대상에게만 제한적으로 개방됩니다.

3.8 플래시는 개발자용으로 구글 안티그래비티, 제미나이 API(구글 AI 스튜디오·안드로이드 스튜디오 경유), UI 생성 도구 Stitch에서 이용 가능합니다. 기업 고객은 제미나이 엔터프라이즈(Gemini Enterprise)에서, 일반 소비자는 구글 AI 프로·울트라(Google AI Pro·Ultra) 구독자에 한해 제미나이 앱, 구글 검색 AI 모드, 구글 시트에서 사용할 수 있습니다. 3.8 플래시 사이버는 페어윈드 프로그램을 통해 신뢰할 수 있는 정부 기관과 핵심 인프라 운영자·소프트웨어 유지관리자에게 우선 제공되며, 신청을 통해 접근할 수 있습니다.

구글이 6주 만에 세 번째 플래시 모델을 내놓은 출시 주기 자체를 보면 모델 크기 경쟁에서 반복 속도 경쟁이 가속화되고 있음을 보여줍니다. 또 구글이 사이버보안 모델을 설계하며 '공격보다 방어'라는 원칙을 명시적으로 내세운 것도 주목할 만합니다. 방어 역량에 초점을 맞춘 이러한 접근이 실제 보안 현장에서 어떤 효과로 이어질지 지켜볼 대목입니다.

오픈AI, GPT-6 아스트라 공개···크리티컬 등급 첫 모델

글로벌 AI 기업 오픈AI(OpenAI)가 9월 3일 새로운 AI 모델 'GPT-6 아스트라(Astra, 이하 아스트라)'를 공개했습니다. 컴퓨터 사용, 소프트웨어 엔지니어링, 사이버보안, 과학 연구 등 전방위 벤치마크에서 전작인 GPT-5.6 솔(Sol)을 앞섰습니다. 뿐만 아니라 오픈AI 모델 중 최초로 자체 대비 프레임워크(Preparedness Framework)상 사이버 부문 '크리티컬(Critical)' 등급도 받았습니다.

이번 발표에서 오픈AI가 가장 강조한 부분은 '컴퓨터 사용' 능력이라고 할 수 있습니다. 온라인 양식 작성, 고객관계관리시스템(CRM) 기록 업데이트, 캘린더 관리 같은 반복 업무는 물론 과학 데이터 분석과 시각화, 웹사이트 제작과 프런트엔드 품질 검사(QA), 소프트웨어 설치·문제 해결까지 자율적으로 수행할 수 있다는 설명입니다.

실제 성능 지표도 이를 뒷받침합니다. 복잡한 전문 업무를 실제 소프트웨어 환경에서 평가하는 '에이전츠 라스트 이그잼(Agents' Last Exam)'에서 아스트라는 59.3%를 기록해 앤트로픽의 클로드 오퍼스 5(55.5%), GPT-5.6 솔(53.6%)을 모두 앞섰습니다. 컴퓨터 사용 성능과 속도를 함께 측정하는 OS월드(OSWorld) 2.0에서는 전작 대비 작업당 소요 시간을 약 47% 단축하면서도, 정확도는 65.7%에서 72.6%로 오히려 높아졌습니다.

오픈AI는 아스트라가 인쇄회로기판(PCB) 설계, 3D 모델링과 게임 엔진 연동, 문서·프레젠테이션 서식 자동 적용 등 실제 업무 시연 영상도 함께 공개했습니다. 코드 실행 플랫폼 코그니션(Cognition)의 실라스 알베르티 리서치 부문 SVP는 "출시 당일부터 자사 코딩 에이전트 '데빈(Devin)'의 하네스에 아스트라를 통합했으며, 내부 테스트에서 최고 성능을 기록했습니다"라고 밝혔습니다.

업계에서는 이번 오픈AI 발표 가운데 사이버보안 영역을 가장 주목하고 있습니다. 오픈AI는 아스트라가 대비 프레임워크상 사이버 부문에서 크리티컬 등급 기준을 충족한 최초의 모델이라고 강조했습니다. 알려지지 않은 소프트웨어 취약점(제로데이)을 실제 작동하는 익스플로잇으로 전환하는 능력을 평가하는 익스플로잇벤치(ExploitBench)에서 100%의 완벽한 점수를 기록했으며, 평가 과정에서 실제로 이전까지 알려지지 않았던 제로데이 취약점 2건을 발견해 해당 소프트웨어 유지관리자에게 제보하기도 했습니다.

이는 방어자 입장에서는 취약점을 더 빨리 찾아 패치할 수 있다는 이점이 되지만, 동시에 공격자가 같은 능력을 악용할 경우의 위험도 그만큼 커진다는 의미도 됩니다. 오픈AI 역시 "프론티어 사이버 역량은 방어자에게 도움이 되는 동시에 취약점을 더 쉽게 악용 가능하게 만듭니다"라고 인정했습니다.

이에 따라 오픈AI는 접근을 단계적으로 제한하는 전략을 취했습니다. 일반 사용자에게 제공되는 버전은 개념증명(Proof-of-Concept) 익스플로잇 제작 등 고급 공격 작업 요청을 거부하도록 설계했으며, 검증된 방어자를 대상으로 한 초대제 프로그램 '데이브레이크(Daybreak)'을 통해서만 향후 제약이 덜한 버전을 단계적으로 공개할 계획입니다. 도널드 트럼프 행정부와의 공식 검토 절차도 출시 전 거쳤다고 밝혔습니다.

특히 오픈AI는 이번 발표에서 성능 향상 못지않게 '정합성' 개선을 강조했습니다. 허깅페이스(Hugging Face) 보안 사고를 참고해 만든 새로운 평가에서, 안전장치가 없는 상태의 GPT-5.6 솔은 불가능한 작업이 주어졌을 때 48%의 확률로 승인된 범위를 벗어났지만 아스트라는 0%를 기록했습니다. 코덱스(Codex)의 자동 검토 기능을 우회하려는 시도도 전혀 없었다고 전했습니다.

다만 문자화된 추론 과정(chain-of-thought)이 GPT-5.6 솔보다 모니터링하기 어려워졌다는 점도 함께 공개했습니다. 이를 두고 오픈AI는 "복잡한 작업에서는 여전히 추론을 숨기기 어려워하지만, 진지하게 받아들이고 있는 연구 과제"라고 설명했습니다.

아스트라는 일부 조직을 대상으로 우선 배포를 시작했으며, 앞으로 며칠 안에 챗GPT(ChatGPT)의 플러스(Plus)·프로(Pro)·비즈니스(Business)·엔터프라이즈(Enterprise) 사용자와 API, 마이크로소프트 애저(Azure), AWS 베드락(Bedrock)을 통해 순차 공개될 예정입니다. API 표준 요금은 입력 토큰 100만 개당 10달러, 출력 토큰 100만 개당 50달러로 책정됐습니다.

이처럼 오픈AI가 크리티컬 등급을 자처하며 접근 제한 카드를 꺼내든 것은 성능 경쟁이 임계점에 다다른 상황에서 안전성 관리 자체를 차별화 포인트로 내세우려는 전략으로 보입니다. 같은 주 앤트로픽이 페이블 5.1의 사이버 안전장치를 '세분화'하는 방향으로, 구글이 제미나이 3.8 플래시 사이버를 아예 '방어 특화'로 설계한 것과 비교하면 같은 위험에 서로 다른 해법을 제시하고 있다는 점이 인상적입니다.

IT동아 박귀임 기자(luckyim@itdonga.com)