[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.

오픈AI, 닷츠 출시 '대화 끝나도 일하는 AI'

글로벌 AI 기업 오픈AI(OpenAI)가 9월 29일(이하 현지 시간) 상시 가동 AI 에이전트 '닷츠(dots)'를 출시했습니다. 닷츠는 자사 최첨단 AI 모델 GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra)를 기반으로 하며, 각자 클라우드 컴퓨터를 갖고 사용자의 목표를 향해 24시간 일하는 AI입니다. 질문에 답하는 데 머물던 AI가 일을 맡아 처리하는 쪽으로 옮겨가는 흐름을 보여주는 사례로 풀이됩니다.

오픈AI는 닷츠를 "AI와 일하는 완전히 새로운 방식"이라고 소개하면서, 사용자가 시키기 전에 먼저 일을 찾아 처리하고 중요한 업무를 덜어 줘 시간과 주의력을 되돌려 주는 것이 목표라고 설명했습니다.

오픈AI는 닷츠를 '상시 가동 에이전트'라고 부르며, 닷(dot)은 사용자 한 명이 갖게 되는 에이전트 하나를 가리킵니다. 비서 한 명이 생기는 것에 빗대면 이해하기 쉽습니다. 오픈AI에 따르면 닷은 자체 클라우드 컴퓨터와 브라우저, 그리고 사용자가 연결해 둔 앱을 이용해 거의 모든 일을 할 수 있습니다. 플러그인 생태계를 통해 4000개가 넘는 앱에 연결되고, 사용자의 허락이 있으면 노트북에도 접속해 작업을 돕습니다. 하나의 프로젝트를 맡아 끝까지 진행하면서 동시에 다른 프로젝트도 처리할 수 있어 사용자는 별도 대화창을 여러 개 관리하거나 모든 단계를 지시할 필요가 없습니다. 닷의 컴퓨터는 언제든 열어 작업 내용을 확인할 수 있습니다.

오픈AI는 닷츠가 업무 전반에서 쓰일 수 있다며 여러 사례를 소개했습니다. 개발자의 닷은 고객 피드백에서 반복되는 요청을 찾아 수정안을 만들고 테스트한 후 변경 내용을 담은 영상을 붙여 완성된 수정안 제출서(PR, Pull Request)를 가져온다는 것입니다. 제품 론칭 책임자의 닷은 제품 범위가 바뀌면 스토리와 자료를 고쳐 초안을 준비하고, 과학자의 닷은 새 데이터가 들어오면 분석을 다시 돌려 논문 그림을 갱신한다고 합니다. 한 외부 초기 테스터의 닷은 사용자가 한 매체에 청구서를 보내는 것을 잊었다는 사실을 알아채고 청구서를 준비해 본인 승인 뒤에 발송했다고 오픈AI는 전했습니다. 이 사례들의 공통점은 AI가 먼저 할 일을 발견해 준비하고, 사람은 검토하고 승인한다는 것입니다. 사람의 역할이 지시하는 쪽에서 판단하는 쪽으로 옮겨가는 모양새인 셈입니다. 다만 이는 오픈AI가 제시한 활용 예시로, 성능이 검증된 결과는 아닙니다.

닷은 챗GPT(ChatGPT)의 데스크톱, 웹, 모바일에서 메시지나 음성 통화로 부를 수 있고, 업무용 메신저 슬랙(Slack)이나 마이크로소프트의 협업 도구 팀즈(Teams)에서도 말을 걸 수 있습니다. 문자 메시지는 곧 지원될 예정입니다. 닷은 모든 채널에서 맥락을 이어가기 때문에 챗GPT에서 시작한 프로젝트를 슬랙에서 팀과 공유하고 닷이 마무리하는 식의 작업이 가능하다고 오픈AI는 설명했습니다. 닷도 진행 상황, 질문, 결정이 필요한 사항이 생기면 먼저 사용자에게 메시지를 보낼 수 있습니다.

별도의 앱을 열어 AI를 쓰는 방식에서, 사용자가 이미 쓰는 협업 도구 안으로 AI가 들어가는 방식으로 옮겨가는 것으로 풀이됩니다. 닷과의 대화는 챗GPT 사용 한도에 포함되지 않는다는 설계도 같은 맥락으로 보입니다. 상시 대화를 부담 없이 이어 가게 해 일상 습관으로 만들려는 의도로 읽힙니다. 다만 닷에게 코덱스(Codex)와 챗GPT 워크(Work)에서 작업을 시작하거나 관리하게 하면 기존대로 사용 한도에 포함됩니다.

이번 닷츠 공개에서 눈에 띄는 것은 안전과 통제 장치에 상당한 분량을 할애했다는 부분입니다. 닷은 각자 클라우드 컴퓨터에서 일하며 사용자가 연결하지 않는 한 사용자의 컴퓨터와 그 안의 내용은 분리됩니다. 지원되는 웹사이트에 로그인할 때는 저장된 비밀번호를 모델에 노출하지 않고 씁니다.

사용자가 직접 작업하지 않는 동안 닷이 백그라운드에서 도울 방법을 찾는 '선제적 리서치'는 이미 연결된 앱을 읽기 전용 도구로만 사용합니다. 메시지를 보내거나 앱의 콘텐츠를 바꾸거나 브라우저와 컴퓨터를 제어할 수 없다는 뜻입니다. 모니터링 시스템이 안전 문제를 감지하면 닷의 작업을 일시 중지하거나 중단할 수 있습니다.

행동에 대한 승인 구조도 단계적으로 짜여 있습니다. 닷은 언제 독자적으로 행동하고 언제 승인을 구할지에 대한 기본 규칙을 갖고 시작하며, 사용자는 '맞춤 규칙'으로 특정 행동을 허용하거나 승인을 요구하거나 차단할 수 있습니다. 계정에 영향을 주거나 정보를 공유할 수 있는 행동은 '자동 검토'를 거쳐 진행, 승인, 사용자 직접 수행 중 하나로 분류되고 비밀번호 변경 같은 민감한 작업은 항상 사용자 몫입니다. 백그라운드 작업을 포함한 진행 상황은 '활동 보기'에서 확인하고 방향을 바꿀 수 있습니다. 오픈AI는 이 모든 장치에도 불구하고 닷이 실수할 수 있으므로 중요한 결과물은 항상 검토할 것을 당부했습니다.

데이터 활용 방침도 함께 밝혔습니다. 챗GPT 비즈니스(Business), 엔터프라이즈(Enterprise), 에듀(Edu) 워크스페이스의 콘텐츠는 기본적으로 모델 개선에 쓰지 않고 개인용 요금제에서는 닷츠의 대화와 작업을 모델 개선에 쓸지 사용자가 정할 수 있습니다. 선제적 리서치와 닷이 스스로를 위해 남긴 메모로는 직접 학습하지 않지만 해당 정보가 적격 대화나 작업에 도움이 될 경우 설정에 따라 활용될 수 있다고 명시했습니다. AI 에이전트가 사용자의 계정과 파일, 업무 흐름 깊숙이 들어올수록 성능만큼이나 얼마나 안심하고 맡길 수 있느냐가 중요해질 것으로 보입니다.

오픈AI는 개인용 닷에서 한 걸음 더 나아가 조직용 전문 닷의 미리보기도 공개했습니다. 전문 닷은 사용자를 대신하는 개인용 닷과 달리, 조직 안에서 정해진 책임을 맡습니다. 회사가 각 닷에 고유한 ID와 자격 증명, 업무에 필요한 시스템 접근 권한을 부여하고, 닷은 팀의 피드백으로 개선됩니다. 이에 대해 오픈AI는 구매, 청구서 처리, 이메일 마케팅, 고객 지원, 상업 계약 분야에서 사내 초기 테스트로 얻은 교훈을 바탕으로 개발 중이라고 밝혔습니다. AI 에이전트를 직원처럼 신원과 권한을 가진 주체로 관리하겠다는 구상으로 해석할 수 있습니다.

오픈AI가 마이크로소프트(Microsoft)와 협력해 전문 닷을 '에이전트 365(Agent 365)'의 기업용 거버넌스 및 보안 통제와 통합하는 작업을 추진하고 있다고 밝힌 점 역시 눈에 띕니다. 기업이 이미 쓰는 마이크로소프트 도구로 닷츠를 관리하게 하겠다는 것입니다. 업무용 AI 시장에서 경쟁하면서도 기업 보안과 거버넌스 영역에서는 협력하는 양상으로 풀이할 수 있습니다.

닷츠는 이날부터 이용 가능한 시장의 챗GPT 프로(Pro)와 비즈니스 프리미엄(Business Premium) 사용자에게 순차 제공됩니다. 엔터프라이즈 사용자는 워크스페이스 관리자가 활성화하면 베타 버전을 체험할 수 있습니다. 첫 번째 닷은 별도 비용 없이 요금제에 포함되며, 더 깊은 작업을 위한 사용량이 포함되고 출시 후 첫 한 달은 한도가 확대됩니다. 오픈AI는 곧 더 많은 사용자로 확대하겠다는 계획도 밝혔습니다.

또 오픈AI는 앞으로 닷을 추가하거나, 각 닷의 속도를 높이거나 월간 처리 작업량을 늘려 산출량을 키울 수 있게 된다고 전했습니다. 구독료에 더해 에이전트 수와 작업량에 따라 확장하는 구조를 예고한 것으로 해석됩니다. 다만 구체적인 가격과 확장 방식은 공개되지 않았습니다.

구글, 제미나이 4 아르곤 공개···보안 전문가에 먼저 푼다

글로벌 빅테크 기업 구글(Google)의 AI 연구 조직 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 9월 30일 새 최첨단 AI 모델 '제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)'을 공개했습니다. 다만 일반 개발자나 소비자보다 자사 페어윈드(Fairwind) 프로그램을 통해 검증된 사이버 보안 전문가에게 먼저 제공합니다. 이들과 구글 내부 팀에는 사이버 가드레일을 푼 버전이 주어집니다. 최첨단 모델의 첫 사용자를 방어 진영으로 정한 것으로 풀이됩니다.

구글에 따르면 제미나이 4 아르곤은 치명적인 소프트웨어 취약점을 자율적으로 찾고 검증하고 패치할 수 있습니다. 취약점 수정 능력을 평가하는 CWE-벤치 v1(CWE-bench v1)에서는 68%로 공동 1위를 기록했습니다. 구글은 검증된 보안 전문가와 내부 팀이 이 능력을 온전히 활용하도록 사이버 가드레일 없이 모델을 제공하겠다고 밝히기도 했습니다.

보안 기업 위즈(Wiz)는 공공 핵심 인프라를 무료로 보호하는 '스캔 포 굿(Scan for Good)' 이니셔티브에서 이미 제미나이 4 아르곤을 활용하고 있습니다. 구글에 따르면 해당 모델은 전 세계 병원이 쓰는 의료 소프트웨어에서 민감한 개인정보를 노출시키는 치명적 취약점을 찾아냈고, 기존 최첨단 AI 모델은 이를 놓쳤습니다. 공격에도 쓰일 수 있는 능력이라면 방어 측이 먼저 쓰게 하겠다는 접근으로 풀이할 수 있습니다.

또 구글은 접근 범위를 점진적으로 넓히는 동안 미국 정부의 자발적 사전 출시 모델 접근 절차에도 참여하고 있다고 밝혔습니다. 최첨단 AI 모델 출시가 일반 제품 출시에서 관리된 단계적 공개로 바뀌고 있음을 보여주는 대목으로 보입니다. 다만 가드레일 없는 버전이 허용된 범위 밖으로 나가지 않도록 하는 구체적 통제 방안은 이번 발표에 자세히 담기지 않았습니다. 앞으로 업계와 규제 당국이 이 부분을 가장 먼저 물을 것으로 보입니다.

제미나이 4 아르곤의 또 다른 특징은 출력 토큰 한도입니다. 구글은 기존 6만 4000개에서 100만 개로 늘렸다고 밝혔습니다. 모델이 한 번의 흐름에서 수십만 개의 토큰을 생성하며 깊이 추론할 수 있게 하려는 조치라고 할 수 있습니다.

구글이 소개한 내부 활용 사례도 대화형 답변이 아니라 에이전트가 실제 인프라와 코드를 바꾸는 작업입니다. 먼저 제미나이 4 아르곤 에이전트 팀이 서버 전반의 프로파일링 데이터를 분석해 데이터센터 메모리 최적화를 자율적으로 찾아 적용했고, 배포가 끝나면 300TiB 이상, 총 500TiB에서 1PiB의 메모리를 절감할 것으로 구글은 추산했습니다. 또 제미나이 4 아르곤을 활용해 구글 내 C/C++ 코드를 보안에 강한 러스트(Rust) 언어로 옮기는 작업을 구글 전반에서 진행하고 있습니다. 글자 패턴을 찾는 도구인 re2, 영상을 재생할 수 있게 푸는 libgav1 같은 핵심 오픈소스 부품에서 시작해 구글의 운영체제 퓨시아(Fuchsia)의 핵심인 지르콘(Zircon) 커널 80만 줄 이상까지 대상을 넓히고 있습니다. 구글은 핵심 시스템인 만큼 이런 대규모 재작성이 프로덕션 배포 전에 자동·수동 감사와 에뮬레이션 테스트, 리뷰를 거친다고 설명했습니다. 다만 이 사례들은 모두 구글이 직접 밝힌 내부 성과로 외부에서 검증된 것은 아닙니다.

구글은 코딩 외 영역도 강조했습니다. 제미나이 4 아르곤은 실제 장기 소프트웨어 엔지니어링 성능을 재는 딥SWE(DeepSWE) v1.1에서 77.9%로 최고 기록을 세웠다고 밝혔습니다. 금융·코딩·법률·세무의 경제적 영향력을 측정하는 밸스 인덱스(Vals Index)에서는 선두라고 했고, 다단계 금융 리서치를 평가하는 밸스 파이낸스 에이전트 v2(Vals Finance Agent v2), 법률 리서치와 문서 작성을 평가하는 하비(Harvey)의 리걸 에이전트 벤치마크(Legal Agent Benchmark)에서도 비슷하게 선두 성능을 보인다고 밝혔습니다. 재피어(Zapier)의 오토메이션벤치(AutomationBench)에서는 51.3%로 1위, 긴 영상 이해를 평가하는 LV벤치(LVBench)에서는 91.7%로 최고 기록이라고 설명했습니다.

구글이 법률·금융 에이전트 평가까지 앞세운 것은 AI 모델 경쟁이 코딩을 넘어 전문직 업무로 넓어졌음을 시사합니다. 또 가격을 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러(도입가)로 제시하고 캐시된 입력 토큰에는 95% 할인을 적용한 것도 기업 도입을 염두에 둔 것으로 보입니다.

구글은 폭넓은 공개 전에 강화 중인 안전장치로 오용 방지, 간접 프롬프트 인젝션 방어, 불일치(misalignment) 모니터링, 샌드박스 환경 강화의 네 가지를 꼽았습니다. 오용 방지는 사이버 공격과 화학·생물·방사능·핵(CBRN) 공격에 쓰이지 않도록 하는 것이고, 프롬프트 인젝션 방어에서는 그레이 스완(Gray Swan)의 벤치마크에서 견고성 선두라고 밝혔습니다.

이 가운데 눈길을 끄는 것은 모니터링 방식입니다. 구글은 제미나이 4 아르곤의 사고 과정과 행동을 감시하다 필요하면 실행을 멈추는 장치를 두었다고 전했습니다. 훈련 과정에도 비슷한 시스템을 썼으며, 감시에서 얻은 결과를 훈련에 되먹이지 않도록 주의했다고 설명했습니다. 모델이 감시를 피하도록 학습되는 것을 막기 위함입니다. 구글은 업계 전체에 추론의 투명성을 유지하자고 촉구하기도 했습니다. 모델의 사고 과정이 불일치를 진단하는 단서로 남아야 한다는 취지입니다.

현재 제미나이 4 아르곤은 페어윈드 프로그램을 통한 초기 방어자 그룹과 내부 팀을 중심으로 제공됩니다. 구글은 초기 테스터 피드백을 반영해 가드레일을 보완한 뒤 개발자·기업·소비자에게 가능한 한 빨리 제공할 뜻을 드러냈습니다. 순서는 유료 API 고객과 구글 AI 울트라(Google AI Ultra) 구독자가 우선입니다. 다만 구체적인 일정은 제시하지 않았습니다.

AI 경쟁의 무게중심이 성능을 겨루는 단계에서, 누가 먼저 어떤 조건으로 쓰게 할지를 정하는 단계로 옮겨가고 있습니다. 제미나이 4 아르곤은 그 변화를 가장 선명하게 보여주는 사례로 꼽을 수 있습니다.

메타, 엔터프라이즈 플랫폼 출범 "AI 스택을 기업이 쓰는 제품으로"

글로벌 빅테크 기업 메타(Meta)가 9월 28일(현지 시간) 기업을 대상으로 AI 제품과 서비스를 제공하는 '메타 엔터프라이즈 플랫폼(Meta Enterprise Platform)'을 출범했습니다. 마크 저커버그(Mark Zuckerberg) 메타 최고경영자(CEO)는 이를 '사업의 다음 주요 축'이라고 규정했습니다. 소비자 서비스와 광고로 성장해 온 메타가 AI를 자사 서비스의 기능을 넘어 기업에 직접 공급하는 독립 사업으로 키우겠다는 선언으로 풀이됩니다.

마크 저커버그는 출범 소식과 함께 "메타는 이미 수십억 명에게 대규모로 서비스를 제공하고 있고, 수억 개 기업이 고객에게 다가가도록 돕고 있습니다"라는 취지로 설명했습니다. 이어 메타 엔터프라이즈 플랫폼이 다른 회사들이 거의 갖지 못한 강점을 활용한다며 첨단 모델, 선도적인 에이전트, 대규모 인프라, 수많은 기업과 긴밀히 협력해 온 경험을 꼽았습니다.

초기 제품군은 뮤즈 에이전트(Muse Agent), 메타 비즈니스 에이전트(Meta Business Agent), 뮤즈 API(Muse API), 뮤즈 코드(Muse Code) 등입니다. 메타는 이 전체 기술 스택을 기업과 개발자에게 제공해 성장을 돕는 데 집중하겠다고 밝혔습니다. 에이전트부터 API, 코딩 도구까지 완성된 제품 묶음으로 기업 고객에게 접근하겠다는 의지가 읽히는 대목입니다. 다만 발표문에는 각 제품의 출시 일정이나 가격, 제공 범위가 담기지 않았습니다.

사업을 이끌 인물로는 치란탄 CJ 데사이(Chirantan CJ Desai)가 최고 엔터프라이즈 플랫폼 책임자(CPO)로 합류합니다. 마크 저커버그는 치란탄 CJ 데사이를 AI, 인프라, 비즈니스 애플리케이션, 보안 분야에서 풀스택 소프트웨어를 구축하고 성과를 낸 경험 많은 엔터프라이즈 리더라고 소개했습니다. 치란탄 CJ 데사이는 몽고DB(MongoDB)의 CEO 겸 사장을 지냈을 뿐만 아니라 클라우드플레어(Cloudflare)에서 제품·엔지니어링을 이끌었으며, 서비스나우(ServiceNow)에서 사장 겸 최고운영책임자(COO)를 포함해 8년 가까이 일했습니다. 마크 저커버그는 그가 가진 폭넓은 업계 네트워크와의 협력도 기대한다고 밝혔습니다.

이번 인사는 메타가 해당 사업을 무겁게 보고 있음을 보여주는 것으로 풀이됩니다. 대기업 영업, 고객 지원, 파트너 생태계 같은 기업용 소프트웨어 운영 역량은 소비자 서비스와 광고 중심으로 성장한 메타가 상대적으로 덜 갖춘 영역으로 보입니다. 이를 외부의 검증된 경영자에게 맡기고 CEO 직속으로 둔 것은 신사업을 전사 차원의 우선순위로 끌어올리겠다는 의미로 해석할 수 있습니다.

치란탄 CJ 데사이는 성명에서 앞으로 수년간 AI가 모든 규모의 조직이 혁신하고, 성장하고, 고객을 응대하고, 사업 운영을 꾸리는 방식을 근본적으로 바꿀 것이라고 밝혔습니다. 이어 메타가 첨단 모델 및 선도적 에이전트와, 수백만 광고주와 수억 개 기업의 성장을 도운 검증된 실적을 결합한다는 점에서 독특한 역할을 할 수 있다고 강조하기도 했습니다.

메타가 발표문에서 내세운 강점은 첨단 모델과 에이전트에 더해, 수많은 기업과 협력해 온 경험입니다. 이미 광고 등으로 메타와 연결된 수많은 사업자를 AI 고객으로 전환할 수 있다는 논리로 읽힙니다. 제품군에 포함된 메타 비즈니스 에이전트도 이름으로 미루어 이런 기업 고객 응대에 초점이 맞춰진 것으로 보이지만 구체적 기능은 공개되지 않았습니다.

치란탄 CJ 데사이는 새 플랫폼의 초점을 "AI 스택을 기업이 자사 사업에 직접 도입해 쓸 수 있는 제품과 서비스로 만드는 것"이라고 설명했습니다. 이어 "메타를 기업들이 사업을 키우기 위해 찾아오는 곳으로 만드는 것이 목표"라고 덧붙였습니다.

기업 시장에서 중요한 신뢰 문제에 대해서도 메타는 입장을 밝혔습니다. 치란탄 CJ 데사이는 AI 에이전트의 보안과 안전을 다룬 뮤즈의 접근 방식과 마찬가지로, 메타의 기업용 제품에도 보안과 개인정보 보호가 처음부터 내장된다고 말했습니다. 기업 고객이 데이터 처리 방식에 큰 관심을 갖는다는 점을 의식한 부분으로 해석할 수 있습니다. 다만 구체적인 보호 방식이나 기업 데이터와 소비자용 서비스의 분리 여부는 이번 발표에서 설명되지 않았습니다.

메타는 한동안 AI 경쟁에서 선두 업체들에 뒤처졌다는 평가를 받기도 했습니다. 이번 엔터프라이즈 플랫폼 출범은 자사 모델과 에이전트를 기업이 직접 쓰는 제품과 서비스로 내놓겠다는 공식 선언으로 보입니다. 다만 이번 발표는 제품 출시가 아니라 조직 신설과 임원 영입 발표라는 점에서, 실제 경쟁력은 구체적인 제품과 고객 사례가 나올 때 가늠할 수 있을 전망입니다.

IT동아 박귀임 기자(luckyim@itdonga.com)