[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, 이미지 2.6 출시···움직이는 이미지까지 만들어

글로벌 AI 기업 오픈AI(OpenAI)가 11월 4일(이하 현지 시간) 이미지 생성 모델 '이미지 2.6(Images 2.6)'을 자사 AI 서비스 챗GPT(ChatGPT)와 코덱스(Codex), 그리고 API에서 출시했습니다. 오픈AI에 따르면 이미지 2.6은 이전 모델보다 이미지 생성 속도가 50% 빨라졌고, 수정을 거듭해도 캐릭터·제품·브랜드 디테일이 일관되게 유지됩니다. 이번에 GIF 형태의 움직이는 이미지를 만들 수 있게 된 것도 특징입니다.

가장 눈에 띄는 변화는 API 모델의 이원화입니다. 개발자는 속도에 초점을 둔 'GPT‑Image‑2.6 플레어(Flare)'와 정밀도에 초점을 둔 '선버스트(Sunburst)' 중 하나를 고를 수 있습니다. 오픈AI는 플레어는 품질을 낮음으로 설정할 때 최소 6초 만에 이미지를 만들고, 포스터나 제품 이미지 같은 전문 비주얼의 레이아웃 품질도 개선됐다고 소개했습니다. 선버스트의 경우 품질을 중간 이상으로 설정하면 더 높은 화질과 함께 수정 과정의 일관성이 높아집니다. 비용과 지연 시간 사이에서 용도에 맞게 고르도록 한 구조로, 이미지 모델도 대형언어모델(LLM)처럼 용도별 라인업으로 운영되는 단계에 들어섰음을 보여준다고 할 수 있습니다.

GIF 기능은 마케팅과 소셜 미디어 수요에 맞춘 것으로 보입니다. 오픈AI는 브랜드 마스코트 애니메이션, 반응형 이미지(리액션)와 밈 제작, 영상 제작 전 캐릭터 움직임을 점검하는 애니메이션 스토리보드를 활용 사례로 제시했습니다. 간단한 손 스케치만으로도 움직이는 캐릭터를 만들 수 있다고도 설명했습니다. 공개된 예시 프롬프트는 6개 프레임을 격자로 배열한 스프라이트 시트를 만들도록 지시하는 방식이어서 별도의 영상 모델이 아니라 이미지 모델로 움직임을 구성하는 접근으로 보입니다. 다만 구체적인 구현 방식은 발표문에 설명되지 않았습니다. 그럼에도 이미지 생성 도구 안에서 '움직이는 콘텐츠'를 만들 수 있게 됐다는 점에서 의미가 있습니다.

개발자용 기능은 '생성'보다 '수정과 납품'에 무게가 실렸습니다. 챗GPT에 있던 이미지 마크업 기능이 API에도 도입돼 수정할 위치를 정확히 짚을 수 있고, SVG 내보내기를 지원해 웹·앱·인쇄물에 바로 쓸 수 있습니다. 모델이 요청을 처리하며 얼마나 계획을 세울지 정하는 '복잡도(complexity)' 매개변수도 새로 생겼습니다. 오픈AI는 대부분의 편집에는 낮은 복잡도를, 요소와 제약이 많은 장면에는 중간 이상을 권했습니다. 이는 한 번 만들고 끝나는 도구에서 시안, 수정, 산출물까지 이어지는 작업 도구로 무게중심이 옮겨 가는 모양새입니다.

오픈AI는 이를 뒷받침하는 파트너 사례도 내세웠습니다. 피그마 위브(Figma Weave)는 팀의 재사용 가능한 워크플로에 이 모델을 추가한다고 밝혔고, 얼리 액세스 고객으로는 픽사트(Picsart), 팔(fal), 세이블(Sable), 히그스필드(Higgsfield)가 소개됐습니다. GIF 사례에는 오픈아트(OpenArt)와 타운(Town)이 등장했습니다. 이미지 생성을 자체 서비스에 가두지 않고 디자인·크리에이티브 도구의 엔진으로 공급하겠다는 전략으로 보입니다.

사용 규모도 공개했습니다. 오픈AI에 따르면 전 세계 사용자는 챗GPT, 코덱스, API를 통해 매주 40억 장, 하루 평균 5억 장 넘는 이미지를 만듭니다. 생성량이 이만큼 커진 만큼 진위 판별, 저작권, 브랜드·캐릭터 도용 같은 쟁점도 함께 커질 가능성이 높습니다.

이미지 2.6은 이날부터 전 세계 챗GPT와 코덱스의 모든 구독 등급에서 데스크톱, 모바일, 웹으로 이용할 수 있습니다. 두 API 모델의 가격은 별도 안내 페이지에서 확인할 수 있습니다.

앤트로픽, 클로드 페이블 5.2·미토스 5.2 동시 공개 '고난도 기술 작업용'

글로벌 AI 기업 앤트로픽(Anthropic)이 11월 9일 최상위 모델 '클로드 페이블 5.2(Claude Fable 5.2)'와 '클로드 미토스 5.2(Claude Mythos 5.2)'를 동시에 공개했습니다. 두 모델은 코딩, 추론, 비전 등에서 개선됐다고 앤트로픽은 밝혔습니다. 무엇보다 이 모델은 출시 전 테스트에서 사람이 직접 하기엔 엄두가 나지 않던 소프트웨어 마이그레이션을 완료하고, 전자 기기 세 가지를 처음부터 설계했으며, 홀로그래피 쌍대성 관련 이론물리의 미해결 문제 두 건을 풀었다고 설명했습니다.

클로드 페이블 5.2와 클로드 미토스 5.2는 같은 기반 모델입니다. 차이는 안전장치에 있습니다. 클로드 페이블 5.2에는 사이버보안·생물학 오용을 막는 강한 안전장치가 걸려 있어 모든 사용자에게 제공됩니다. 반면 안전장치를 줄인 클로드 미토스 5.2는 사이버 검증 프로그램과 생명과학 검증 프로그램에 참여한 조직에만 열립니다. 사이버·생물학 능력을 낮추기보다 접근을 통제하는 구조인 것입니다. 이 방식에서는 검증 프로그램의 심사 기준이 사실상 이중용도 기술의 문지기 역할을 하게 되며, 기준의 투명성이 앞으로 쟁점이 될 수 있습니다. 앤트로픽은 초기 테스트에서 클로드 페이블 5.2의 차단 건수가 클로드 페이블 5.1보다 약 55% 적었다고 밝혔습니다.

성능 면에서 앤트로픽이 가장 크게 내세운 것은 장시간·다중 에이전트 작업입니다. 앤트로픽에 따르면 클로드 페이블 5.2는 실험에서 서브에이전트 1000개 이상을 조율해 8일간 밤낮없이 코드를 작성·테스트·검토했고, 노트북에서 부팅되는 운영체제를 만들어냈습니다. 수학에서는 클로드 페이블 5.2 에이전트 1000개 팀이 페르마의 마지막 정리 증명을 컴퓨터가 단계별로 검증할 수 있는 언어로 옮기는 작업인 형식화를 30시간 만에 마쳤습니다. 연구용 버전 클로드가 처음 같은 작업을 할 때는 11일이 걸렸습니다. 앤트로픽은 같은 구성의 클로드 오퍼스 5.5(Claude Opus 5.5)는 18시간 동안 26%를 완료하는 데 그쳤다고 설명했습니다. 이는 에이전트 경쟁의 초점이 한 번의 답변에서 규모가 큰 협업 작업을 끝까지 완주하느냐로 옮겨 가고 있음을 보여주는 것으로 해석할 수 있습니다. 다만 이런 사례는 앤트로픽이 고른 것이며 비용과 실패율은 공개되지 않았습니다.

벤치마크는 대부분 앤트로픽이 직접 측정한 결과입니다. 오픈소스 저장소 관리자가 병합할 코드 변경인지를 평가하는 프런티어코드 2.0(FrontierCode 2.0)에서 클로드 페이블 5.2는 추론 강도를 '매우 높음(Xhigh)'으로 설정했을 때 49.1%로 앤트로픽이 테스트한 공개 모델 중 가장 높았고, 클로드 오퍼스 5.5(45.5%)와 경쟁사 오픈AI의 GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra, 42.8%)를 앞섰습니다. '높음(High)'에서는 클로드 오퍼스 5.5 최고 점수와 거의 같은 점수를 작업당 약 절반 비용으로 냈다고 합니다. 다만 모든 항목에서 앞선 것은 아닙니다. 업무 워크플로를 보는 오토메이션벤치(AutomationBench)에서는 또 다른 경쟁사인 구글(Google)의 제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon, 53.9%)이 클로드 페이블 5.2(51.4%)보다 높습니다. 앤트로픽 스스로도 대부분의 능력에서 클로드 오퍼스 5.5보다 한 단계 위라고 표현했을 뿐 전 부문 우위를 주장하지 않았습니다.

비용 역시 낮췄습니다. 가격은 입력 100만 토큰당 8달러, 출력 40달러로 이전 버전보다 낮습니다. 출력 속도가 최대 2.5배인 패스트 모드는 입력 16달러, 출력 80달러입니다. 앤트로픽은 대부분의 일상 작업에는 클로드 오퍼스 5.5로 시작하고 필요에 따라 위아래로 모델을 바꿔 쓰라고 권했습니다. 클로드 페이블 5.2는 작은 모델이 어려운 문제를 만났을 때 자문하는 '어드바이저'나, 단순 작업을 작은 모델에 맡기는 '오케스트레이터'로도 쓸 수 있다고 했습니다. 한 모델에 다 맡기지 않고 용도별로 섞어 쓰는 구성이 표준이 되고 있음을 보여주는 것으로 풀이됩니다.

과학·공학 사례도 제시됐습니다. 앤트로픽에 따르면 클로드 페이블 5.2는 홀로그래피 쌍대성과 관련한 이론물리 미해결 문제 두 건을 풀었습니다. 이 결과는 프리프린트로 공개됐으며 동료 검증 여부는 확인되지 않았습니다. 하드웨어 엔지니어링에서는 회로 기판 제조사 다이오드(Diode)와 협업해 한 문단짜리 프롬프트로 음성 어시스턴트 허브, USB 스피커폰, 휴대용 가상 펫의 회로 기판과 케이스 및 소프트웨어를 설계했습니다. 기판 제조는 다이오드가 맡았으며, 세 기기 모두 전기적 수정 없이 작동했다고 앤트로픽은 밝혔습니다. 로보틱스 벤치마크 로보도조 심(RoboDojo Sim)에서는 앤트로픽의 내부 실행 기준으로 64.9%를 기록해 GPT-6 아스트라(29.8%), 클로드 오퍼스 5.5(39.4%)를 크게 앞섰습니다. 수학의 형식화처럼 기계가 검증하는 결과와 프리프린트나 협력사 평가에 기대는 결과는 신뢰 수준이 다르다는 점은 구분해서 볼 필요가 있습니다.

사이버보안의 경우 클로드 미토스 5.2는 공개된 취약점(CVE) 재발견 평가에서 클로드 오퍼스 5.5보다 10.2%, 클로드 미토스 5.1보다 14.4% 더 많은 취약점을 찾았다고 합니다. 앤트로픽은 한 테스터의 감사에서 이전 모델은 발견 사항 약 20건 중 1건의 심각성을 과장했지만, 이 모델은 과장이 없었다고 소개했습니다. 클로드 엔터프라이즈 고객은 검증 프로그램 가입 여부와 상관없이 앤트로픽의 코드 취약점 스캔 서비스 '클로드 시큐리티(Claude Security)'로 이 모델의 취약점 스캔 능력을 쓸 수 있습니다.

안전 부분에서는 성과와 한계를 함께 적었습니다. 앤트로픽은 고위험 상황에서 모델이 의도에서 벗어난 비정렬 행동을 할 위험이 낮다고 평가했습니다. 샌드박스 탈출을 시험하는 적대적 평가에서 클로드 미토스 5.2가 샌드박스 밖에 둔 자격 증명이나 파일을 쓴 비율은 3.1%로 클로드 오퍼스 5.5(3.3%)와 비슷하고, 이전 클로드 미토스 5와 5.1의 39%, 21%보다 크게 낮았습니다. 다만 일부 지표에서는 결과가 엇갈렸습니다. 모델이 시뮬레이션 안에 있다고 잘못 판단한 뒤 해로운 행동을 하는지 보는 지표에서 클로드 미토스 5.2는 클로드 오퍼스 5.5보다 약간 나쁘고 클로드 미토스 5.1과는 비슷했다고 앤트로픽은 밝혔습니다. 앤트로픽은 또 이 모델들이 최근 어떤 모델보다 자신이 평가받고 있다는 의심을 자주 드러내, 실제 환경에서 어떻게 행동할지 가늠하기 어렵다고 인정했습니다. 평가만으로는 안전을 담보하기 어렵다는 취지로 보이니다. 아울러 AI 개발을 가장 직접 가속할 수 있는 연구 능력(커널 최적화, LLM 아키텍처 개선 등)은 학습 중 향상을 제한해 클로드 오퍼스 5.5 수준에 머물게 했다고 밝혔습니다. 능력을 키우는 것만큼 억제하는 선택도 설계 요소가 되고 있다는 신호로 읽힙니다.

불법 증류에 대한 대응도 포함됐습니다. 앤트로픽은 가짜 계정 수천 개를 동원한 증류가 산업 규모로 벌어지고 있다며 클로드 페이블 5.2에 적용한 기법으로 증류자가 수집하는 데이터를 90~99% 줄였다고 밝혔습니다. 모든 계정에 '보존된 사고(preserved thinking)' 기능도 확대합니다. 보존된 사고는 클로드의 이전 맥락을 편집해 추론 과정을 빼내려는 시도를 막는 기능입니다. 기업 고객을 위해서는 제로 데이터 보존(ZDR)과 호환되는 모니터링 방식인 엔터프라이즈 프런티어 세이프가드를 브리지워터(Bridgewater), 세일즈포스(Salesforce), 스트라이프(Stripe) 등과 비공개 베타로 시작했습니다. 기업 고객이 프런티어 모델을 쓰려면 데이터 보존 문제를 풀어야 한다는 현실을 반영한 셈입니다.

클로드 페이블 5.2는 이날부터 아마존 웹서비스, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저를 포함한 모든 플랫폼에서 쓸 수 있습니다. 개발자는 'claude-fable-5-2'로 시작할 수 있습니다. 앤트로픽은 이번 주 해당 유료 요금제 구독자에게 클로드 페이블 사용량을 추가 제공하는 출시 프로모션도 진행합니다.

아마존, 알렉사 쇼핑 AI 에이전트에 문자 기능 도입

글로벌 빅테크 기업 아마존(Amazon)이 자사 AI 쇼핑 에이전트 '알렉사 포 쇼핑(Alexa for Shopping)'을 문자 메시지로도 이용할 수 있도록 했습니다. 대화창을 쇼핑 창구로 삼는 AI 에이전트 경쟁이 한층 뜨거워질 것으로 보입니다.

아마존은 11월 6일 미국 고객 일부에게 초대 문자를 보내 서비스를 시작했으며, 앞으로 수 주에 걸쳐 수백만 명의 고객에게 추가로 제공할 계획이라고 밝혔습니다.

이용 방법은 간단합니다. 초대 문자를 받은 고객이 약관에 동의하고 휴대전화 번호를 연결하면 '알렉사 쇼핑(Alexa Shopping)'이라는 연락처로 쇼핑을 요청할 수 있습니다. 장보기 주문, 선물 탐색, 레시피 사진으로 재료 담기, 지난 주문 재구매, 가격 인하 알림 등을 문자로 맡기면 에이전트가 상품을 찾고 비교해 제안한다. 고객이 원하면 장바구니에 담아 결제까지 대신 처리합니다. 사진을 보내 비슷한 상품을 찾거나 "배송 어디쯤이야?"라고 묻는 것도 가능합니다. 별도 앱을 열지 않고도 평소 쓰는 메시지 창에서 바로 맡길 수 있다는 점이 문자 서비스의 특징으로, 쇼핑의 진입 장벽을 낮추려는 시도로 풀이됩니다.

눈에 띄는 부분은 대화의 연속성입니다. 아마존은 문자로 시작한 요청이 쇼핑 앱, 웹사이트, 알렉사 기기로 이어지고 그 반대도 가능하도록 하고 있다고 설명했습니다. 에이전트는 고객이 말해 준 선호를 기억해 이후 추천에 반영합니다.

아마존은 앞으로 주문·배송 알림과 특가 소식도 같은 대화창에 모을 계획이라고 밝혔습니다. 이렇게 되면 이 창구는 쇼핑의 상시 접점이 될 수 있습니다. 선호를 기억하는 에이전트는 쓸수록 개인화 수준이 올라가는 만큼 이용자가 다른 서비스로 옮기기 어려워지는 효과도 있을 것으로 보입니다. 쇼핑이 '검색창에서 하는 일'에서 '대화창에서 맡기는 일'로 옮겨 가는 셈입니다.

아마존이 내세우는 근거는 이용 규모입니다. 아마존에 따르면 문자 기능과 별개로 최근 12개월간 알렉사 포 쇼핑을 쓴 고객은 4억 명을 넘고, 에이전트 기능을 쓰는 고객 수는 올해 초보다 8배 넘게 늘었습니다. 이는 아마존이 밝힌 수치로, 이용자 기준과 산출 방식은 공개되지 않았습니다. 라지브 메타(Rajiv Mehta) 아마존 대화형 쇼핑 부사장은 필요한 것을 문자로 보내면 알렉사가 검색·비교·구매를 대신한다는 점을 강조했습니다.

또 아마존은 '숍 다이렉트(Shop Direct)'를 통해 아마존 매장 밖 웹의 다른 상점 상품도 찾아 구매할 수 있다고 설명했습니다. 이는 쇼핑 에이전트가 특정 쇼핑몰 안의 도우미를 넘어 구매 전반을 중개하는 역할로 넓어지고 있음을 보여주는 사례로 볼 수 있습니다.

이번 서비스는 신뢰가 관건이 될 것으로 보입니다. 대신 구매해 주는 AI는 오주문이나 잘못된 결제가 났을 때 책임 소재와 승인 절차가 중요합니다. 아마존은 이번 발표문을 통해 재구매의 경우 고객 승인을 거쳐 구매가 이뤄진다고 밝혔습니다. 다만 문제가 생겼을 때의 환불·책임 기준은 확인되지 않았습니다.

IT동아 박귀임 기자(luckyim@itdonga.com)