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오픈AI '아스트라', 10년 묵은 수학 난제 10개 풀었다 [경제일보] 오픈AI가 챗GPT를 이을 차세대 AI 모델 '아스트라'의 존재를 처음 공식화했다. 2일(현지시간) 오픈AI는 자사 뉴스룸을 통해 아스트라 내부 버전이 최소 10년, 대부분은 그보다 훨씬 오래 별다른 진전이 없었던 수학·이론전산학 난제 10개를 풀었다고 밝혔다. 이번에 다뤄진 난제는 고차원 구체 채우기, 부호 이론, 산술회로 복잡도, 군론, 연산자 대수, 양자 복잡도, 격자 암호, 극값 조합론 등 8개 분야에 걸쳐 있다. 성과는 단일한 형태가 아니다. 오픈AI에 따르면 10개 중 4개는 새로운 증명, 3개는 반례, 3개는 기존 한계치 개선이다. 비소픽군의 첫 구성, 폰노이만 대수에 관한 '콘 경직성 추측' 반증, 폴 에르되시가 제시한 문제 목록 중 다색 램지 수를 다룬 183번을 포함한 3개 문제 해결이 대표적이다. 1978년 이후 처음으로 고차원 구체 채우기 밀도의 상한을 개선했고 2인용 양자 게임에 대한 병렬 반복 정리도 증명했다. 오픈AI는 이 논리를 수학 증명 검증 도구 '린(Lean)'으로 규격화해 기계적으로 검증 가능한 형태로 함께 공개했다. 오픈AI는 아스트라가 해법을 찾는 데 쓴 전체 토큰 비용을 GPT-5.6 최상위 티어 '솔' API 요금으로 환산하면 약 2000달러, 우리 돈 290만원 수준이라고 설명했다. 아스트라가 만든 수학적 논증은 이후 같은 모델의 도움을 받은 인간 연구자들이 정식 논문 형태로 다듬었고 린 검증을 거쳤다. ◆ 올트먼, 워싱턴서 정관계 인사에 시연 디인포메이션에 따르면 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 이번 주 워싱턴DC를 찾아 아스트라를 정책 입안자와 규제 당국자들에게 직접 시연했다. 수지 와일스 백악관 비서실장, 스콧 베선트 재무장관, 하워드 러트닉 상무장관을 만났고 마크 워너(민주·버지니아), 라파엘 워녹(민주·조지아), 버니 모레노(공화·오하이오) 상원의원 등 여야 의원들과도 접촉했다. 올트먼 CEO는 여러 에이전트를 동시에 띄워 조율하고 장시간 결과물을 종합하는 능력이 아스트라의 핵심이라고 설명했다. 오픈AI는 최근 GPT-5.6을 내놓으며 최상위 '솔', 중간 '테라', 경량 '루나'로 이어지는 3단 체계를 도입했다. 아스트라가 이 체계에 추가되는 티어인지, GPT-6이라는 별도 세대로 나올지는 아직 정해지지 않았다. '아스트라'라는 이름 자체도 잠정적이라고 디인포메이션은 전했다. 한편 아스트라는 트럼프 대통령이 지난 6월 2일 서명한 행정명령에 따른 규제 체계를 적용받는 첫 모델이 될 가능성이 거론된다. 다만 이 체계는 의무 인허가가 아니라 프런티어 모델 개발사가 정부에 최장 30일간 사전 접근권을 자율적으로 제공하는 자발적 절차다. 관련 세부 기준은 재무부와 국가안보국, 사이버보안·인프라보안청, 국립표준기술연구소가 이달 1일까지 확정하도록 돼 있어 아스트라 실제 적용 여부와 시점은 알려지지 않았다.2026-08-03 10:45:58
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AI로 보안 운영 혁신…AWS, 'AWS 컨티뉴엄' 프리뷰 공개 [경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 소프트웨어 취약점을 자동으로 탐지하고 해결 방안까지 제시하는 인공지능(AI) 기반 보안 서비스를 공개했다. 생성형 AI가 보안 영역으로 확산되면서 보안 운영의 중심이 단순 탐지에서 자동 분석과 대응으로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 19일 AWS는 신규 보안 서비스 'AWS 컨티뉴엄'을 제한된 프리뷰 형태로 공개했다고 밝혔다. AWS 컨티뉴엄은 코드 취약점의 발견부터 우선순위 분석, 검증, 완화 및 해결까지 전 과정을 자동화하는 것이 특징이다. 최근 기업들은 생성형 AI 확산과 함께 급증하는 보안 위협에 대응해야 하는 과제에 직면하고 있다. 특히 AI 기술이 공격자들에게도 활용되면서 취약점 발굴 속도가 빨라지고 공격 방식 역시 고도화되고 있다. 이에 기업 보안팀이 처리해야 할 취약점 백로그도 빠르게 증가하고 있는 것으로 알려졌다. 기존 보안 운영 체계는 방대한 로그와 원격 측정 데이터를 수집하고 분석하는 데 집중해 왔다. 그러나 클라우드 환경과 AI 서비스 확산으로 시스템 복잡성이 커지면서 단순 탐지 중심의 방식만으로는 대응에 한계가 있다는 지적이 제기돼 왔다. AWS는 이러한 문제를 해결하기 위해 취약점 발견 이후 실제 대응까지 이어지는 자동화 체계를 구축했다고 설명했다. AWS 컨티뉴엄은 조직 내 인프라와 네트워크 구조, 권한 체계, 코드 등 정형 데이터뿐 아니라 문서와 커뮤니케이션, 비즈니스 우선순위 등 비정형 데이터까지 함께 분석하도록 설계됐다. 서비스는 발견, 우선순위화, 검증, 해결 등 4단계로 구성된다. 먼저 기존 취약점 백로그와 자체 스캔 결과를 결합해 공격 경로를 분석하고, 이후 실제 비즈니스 영향도와 외부 노출 여부 등을 고려해 우선순위를 산정한다. 이어 오탐 여부를 확인하고 샌드박스 환경에서 취약점 재현을 수행해 실제 위험성을 검증한다. 최종적으로는 네트워크 설정 변경과 정책 수정, 코드 패치 등 대응 방안을 제시하고 검증까지 수행한다. 특히 AWS 컨티뉴엄은 특정 AI 모델에 종속되지 않는 구조로 제작됐다. 취약점 탐지와 분석, 추론 등 각 영역에 적합한 프런티어 모델을 활용하며 새로운 모델이 등장하면 지속적으로 통합할 수 있도록 구성됐다. AWS는 해당 서비스를 AWS와 아마존닷컴의 보안 운영 경험을 기반으로 개발했다고 설명했다. 다양한 산업군과 대규모 클라우드 환경을 운영하면서 축적한 보안 데이터를 토대로 실제 운영 환경에 적용 가능한 보안 자동화 체계를 구축했다는 것이다. 보안 업계에서는 최근 AI 에이전트를 활용한 보안 자동화 경쟁이 본격화되고 있다. 생성형 AI가 단순 질의응답을 넘어 자율적으로 업무를 수행하는 에이전틱 AI 단계로 진화하면서 보안 운영센터(SOC)의 업무 방식 역시 변화하고 있다. 단순 경고 생성보다 위협 분석과 대응 방안 수립, 조치까지 자동화하려는 움직임이 확대되는 추세다. AWS 역시 최근 생성형 AI 서비스와 개발자 도구, 보안 솔루션 전반에 AI 기술을 접목하고 있다. AWS 컨티뉴엄은 이러한 전략의 연장선에서 보안 운영 효율성을 높이고 기업들의 대응 속도를 단축하기 위한 서비스로 평가된다. AWS 관계자는 "새롭게 공개된 'AWS 컨티뉴엄'은 코드 취약점의 발견, 우선순위화, 검증, 완화·해결까지 전 생애주기를 자동화하고, 실제 위험도와 비즈니스 맥락을 반영해 보안팀의 효과적인 대응을 지원한다"고 말했다.2026-06-19 11:12:58
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