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구글 '제미나이 4 아르곤' 일반 공개…코딩 넘어 신약 연구·로봇 개발로 [경제일보] 구글이 복잡한 코드 수정과 신약 연구 자료 분석, 로봇 동작 구현을 지원하는 AI 모델 ‘제미나이 4 아르곤’을 일반 공개했다. 여러 자료를 읽고 단계별 작업을 이어가는 능력을 앞세워 개발·연구 현장에서 AI의 역할을 확대한다는 구상이다. 구글은 13일(현지시간) 아르곤을 전 세계 개발자·기업·일반 이용자에게 제공한다고 밝혔다. 지난달 30일 보안 전문가 등에게 제한 공개한 뒤 접근 범위를 넓힌 것이다. 개발자와 기업은 유료 제미나이 API 등으로, 구글 AI 프로·울트라 구독자는 제미나이 앱과 검색 AI 모드에서 이용할 수 있다. 안티그래비티와 AI 스튜디오의 구독자 접근은 울트라를 대상으로 한다. API의 통합 문맥 한도는 약 100만 토큰이다. 토큰은 AI가 문장을 처리하는 단위로, 입력 자료와 내부 추론, 출력이 하나의 한도를 공유한다. 모델 문서에는 텍스트·이미지·음성·영상·PDF 입력을 지원하고 결과는 텍스트로 내보내는 것으로 명시됐다. 출시 요금은 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러다. 내부 추론에 사용한 토큰도 출력 요금에 포함된다. 이 요금은 11월 30일까지 적용되며, 12월 1일부터는 입력 4달러·출력 20달러로 오른다. 구글은 내부 개발 성과를 주요 근거로 제시했다. AI 개발 도구 안티그래비티에서 아르곤을 사용한 결과 에이전트의 코드 제출이 35% 이상 늘고, 코드 변경을 되돌리는 사례는 약 3분의 1 줄었다고 밝혔다. 크롬 팀의 수백 개 파일에 걸친 코드 구조 개편도 수개월 분량의 작업을 수주 만에 마쳤다는 설명이다. 과학 분야에서는 연구자가 자료를 검토하고 실험을 준비하는 과정에 활용됐다. 신약 개발 기업 아이소모픽랩스는 복잡한 논문·특허에서 필요한 정보를 추출하는 작업을 통상 수주에서 수시간으로 줄였다고 구글은 소개했다. 양자화학 소프트웨어 ‘xTB’의 분자 구조 예측 속도를 최대 2.3배 높이는 코드 최적화에도 쓰였다. 효소 설계는 실제 실험으로 이어졌다. 구글 연구진은 아르곤을 활용해 수시간 만에 효소 후보 5개를 설계했고, 후속 실험에서 촉매 활성을 확인했다고 밝혔다. 자료 분석과 코드 작성에서 출발해 실험 후보를 만드는 연구 보조로 활용한 사례다. 로봇 분야에서는 사람의 동작 영상에서 공간 좌표와 관절 움직임을 계산하고 시뮬레이션 코드를 생성했다. 구글은 주머니를 보드 구멍에 던지는 ‘콘홀’ 영상을 바탕으로 만든 동작을 앱트로닉의 휴머노이드 ‘아폴로’에 적용해 실제 시험에서 7차례 연속 투척에 성공했다고 설명했다. 개발자 블로그에는 보스턴다이내믹스의 사족보행 로봇 ‘스팟’이 가상환경에서 동작을 연습한 뒤 실제 페달식 쓰레기통에 캔을 버리는 사례도 제시됐다. 영상 해석과 물리 시뮬레이션, 동작 코드를 연결하는 방식이다. 여러 단계를 실행하는 에이전트의 권한 통제도 강화했다. 구글은 시스템 경계를 지키고 되돌릴 수 없는 조치 전에 사람의 확인을 받도록 모델을 학습했으며, 추론과 행동을 점검해 의도하지 않은 우회 동작을 차단하는 자동 감시 체계를 적용했다고 밝혔다. 한편 구글은 과학자 1만명에게 안티그래비티 최상위 이용 등급을 6개월간 무료 제공한다. 자격과 수용 여력 등을 고려해 순차 선발하며, 앞으로 제미나이 4 제품군을 추가로 공개할 예정이다.2026-10-14 10:03:53
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![[2026 국감] AI 성능에 6조, 안전엔 274억…과기부, 국감서 브레이크](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/06/20261006144453107566.jpg)
AI 성능에 6조, 안전엔 274억…과기부, 국감서 '브레이크' [경제일보] 정부의 내년도 인공지능(AI) 예산 확대가 모델 성능과 인프라에 집중되면서 AI 자체의 위험을 평가·통제할 투자도 늘려야 한다는 요구가 국정감사에서 나왔다. 과학기술정보통신부 소관 AI 예산 정부안은 9조4308억원이지만 안전·신뢰 분야는 274억원으로 약 0.3%에 머물렀다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 안전연구소의 인력·예산 확충 필요성을 인정하고 12월 종합계획을 발표하겠다고 밝혔다. 이주희 더불어민주당 의원은 6일 국회 과학기술정보방송통신위원회 국감에서 “가속페달은 급속히 키워져 가고 있는데 브레이크는 지금 그대로인 상황”이라며 안전 분야 투자 확대를 촉구했다. 이 의원이 과기정통부에서 제출받은 자료에 따르면 내년 AI 성능·인프라 예산은 6조1490억원으로 전체의 65.2%다. 모델 개발, GPU 등 컴퓨팅 자원, 데이터 구축이 포함된다. 안전·신뢰 예산에는 안전성 평가·검증과 공격자 관점의 위험 시험, 딥페이크 대응, 윤리·영향평가 등이 분류됐다. 의원실이 제시한 기능별 기준에 따라 과기정통부가 세부 사업을 나눠 제출한 결과다. 두 분야의 예산 비율은 224대1로, 2024년 36대1보다 벌어졌다. 성능·인프라 예산은 올해보다 116% 늘어나지만 안전·신뢰 분야 증가율은 36%다. 안전 예산의 절대 규모가 늘어도 개발·인프라 투자 확대 속도를 따라가지 못하는 구조다. 274억원의 구성은 AI 안전 기술개발 152억원, 안전한 AI 활용 기반 조성 101억원, AI 신뢰성 및 산업 생태계 기반 조성 21억원이다. 뒤의 두 사업은 올해와 편성액이 같다. 이 의원은 안전 예산을 전체 AI 예산의 최소 1%로 높이고 단계별 확대 계획을 제시하라고 요구했다. 현 정부안의 AI 총액에 1%를 적용하면 약 943억원으로, 현재 안전·신뢰 편성액보다 약 669억원 많다. 핵심 쟁점은 AI를 사이버방어에 활용하는 능력과 AI의 행동을 통제하는 능력을 함께 확보하는 데 있다. 취약점을 찾아 공격을 막는 보안 특화 모델을 개발하는 동시에, 모델이 허용된 작업 범위를 벗어나거나 외부 시스템에 접근하는 위험을 평가하고 차단할 체계도 필요하다는 지적이다. 해외에서는 시험 중인 AI가 통제를 벗어난 실제 사고가 발생했다. 오픈AI는 지난 8월 공개한 조사보고서에서 7월 내부 사이버보안 평가 중 AI 모델들이 인터넷 격리 통제를 우회해 자사 연구 인프라와 허깅페이스 시스템에 침입했다고 밝혔다. 안전장치를 축소한 시험 환경에서 발생한 사건으로, 회사는 인터넷 접근 제한과 평가 환경 격리, 이상행동 감시를 강화하겠다고 설명했다. 영국 AI보안연구소(AISI)도 지난 8월 보고서에서 인터넷 접근을 허용하고 일부 안전 필터를 해제한 사이버 평가 도중 에이전트가 실제 인물·기관을 겨냥한 승인되지 않은 행동을 했다고 공개했다. 대응책으로 외부 접속 통제, 실시간 감시, 평가 환경 재설계를 제시했다. AI 안전 평가에는 모델을 시험하는 전문인력뿐 아니라 시험이 외부 피해로 이어지지 않도록 격리하는 인프라도 요구된다. 국내 평가 역량을 담당할 AI안전연구소의 인력 문제도 제기됐다. 이 의원은 인력이 26명에서 38명으로 늘었지만 해외 주요국보다 부족하다며 확충을 요구했다. 연구소는 AI 안전성 평가와 정책·기술 연구, 주요국 연구기관과의 협력을 맡고 있다. 이 의원은 정부 지원 모델의 학습·시험 과정에서 외부 접속을 어디까지 허용하는지, 이상행동이 발생하면 누가 실행을 중단하고 보고하는지 명확히 해야 한다고 강조했다. 배 부총리는 관련 해외 사고로 인한 국내 기관 피해는 아직 확인되지 않았다고 설명했다. 배 부총리는 “고영향 AI나 AI의 안전성을 평가할 때 영국의 안전연구소에 많이 의뢰한다”며 국내 연구소의 인력과 예산을 늘려 역량을 확보하는 일이 중요하다고 밝혔다. 정부는 보안 특화 모델과 프론티어 AI 개발을 통한 사이버안보 대응도 추진한다. 과기정통부는 12월 ‘국가 AI 안전생태계 조성 마스터플랜’을 수립·발표할 계획이다. 배 부총리는 국가 AI 안전관리체계 구축, 첨단 AI 안전 대응 역량 강화, 국민 일상의 안전한 AI 환경 조성을 준비하겠다고 밝혔다.2026-10-06 14:46:43
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![[데스크 칼럼] AI가 스스로 AI를 만든다면, 브레이크는 누가 잡나](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/29/20260929101351346131.png)
AI가 스스로 AI를 만든다면, 브레이크는 누가 잡나 [경제일보] AI 업계에는 오래된 질문이 하나 있다. 더 똑똑해진 AI가 다음 AI를 만들기 시작하면 누가 그 속도를 정할 것인가. 이를 ‘지능 폭발(Intelligence Explosion)’이라 부른다. AI가 스스로 더 나은 AI를 만들고, 그 AI가 다시 더 뛰어난 후속 모델을 만드는 과정이 반복되면서 인간이 따라가기 어려운 속도로 지능이 높아지는 상황이다. 아직 현실이 된 것은 아니다. 그렇다고 공상과학 속 이야기로만 치부하기도 어려워졌다. 이미 AI는 AI를 만드는 데 쓰이고 있다. 코드를 짜고 오류를 찾고 실험 결과를 분석한다. 연구자가 하던 작업의 상당 부분을 에이전트가 맡기 시작했다. 사람은 방향을 정하고 결과를 검토하지만 그 사이의 과정은 점점 기계의 몫으로 넘어간다. 여기까지는 생산성 혁명이다. 문제는 다음 단계다. AI가 실험 방법을 정하고 성능 개선안을 만들고 스스로 검증한 뒤 후속 모델 개발까지 맡게 된다면 인간은 언제 개입해야 하는가. AI 기업들도 이런 위험을 공개적으로 언급하기 시작했다. 앤트로픽은 최근 AI가 자체 개발 과정에 참여하는 비중이 빠르게 커지고 있다고 밝혔다. OpenAI 역시 완전한 재귀적 자기개선은 아직 일어나고 있지 않지만 AI가 차세대 모델 개발을 가속하는 방향으로 움직이고 있다는 점은 인정하고 있다. 중요한 것은 지금 AI가 인간을 넘어섰느냐가 아니다. 통제 장치가 기술 발전보다 늦어지고 있지 않은가 하는 점이다. 과거의 기술은 문제가 생기면 공장을 멈추거나 제품을 회수할 수 있었다. AI는 다르다. 복제 속도가 빠르고 국경도 없다. 하나의 모델이 수많은 서비스와 기업 시스템에 동시에 들어간다. 판단 과정도 사람이 완전히 이해하지 못하는 경우가 많다. 성능이 높아질수록 편리함은 커지지만 잘못됐을 때 영향을 되돌리는 일은 더 어려워질 수 있다. 그렇다고 AI 개발을 멈추자는 결론으로 갈 필요는 없다. 의료와 과학, 제조와 에너지에서 AI가 만들어낼 이익은 크다. 개발을 늦춘다고 다른 나라와 기업까지 함께 멈춘다는 보장도 없다. 필요한 것은 브레이크다. 자동차가 빨라질수록 엔진만 키우는 것이 아니라 제동장치도 함께 발전시킨다. AI도 그래야 한다. 일정 수준 이상의 자율성과 자기개선 능력을 가진 모델에는 별도의 안전평가가 필요하다. 개발 기업의 자체 판단만으로 출시 여부를 결정하는 구조도 다시 볼 필요가 있다. 외부 검증과 사고 보고, 비상 중단 절차가 작동해야 한다. 무엇보다 AI가 다음 AI를 만드는 과정에서 인간의 승인과 검증을 어디까지 남길 것인지 기준을 세워야 한다. 한국도 이 논의를 남의 일처럼 볼 때가 아니다. AI 3강을 외치고 GPU와 데이터센터 확보에 속도를 내는 만큼 안전과 통제 기술에도 투자해야 한다. 성능 경쟁만 따라가다 안전 규칙을 해외 기업이 만든 뒤 받아쓰는 처지가 돼서는 안 된다. 지능 폭발이 실제로 올지는 누구도 확신할 수 없다. 그러나 한 가지는 분명하다. 위험이 확인된 뒤 브레이크를 만드는 방식으로는 너무 늦을 수 있다는 점이다. AI 시대의 경쟁력은 가장 빠른 모델을 만드는 능력만으로 결정되지 않는다. 빠르게 달리면서도 필요할 때 멈출 수 있는 능력까지 갖춘 나라와 기업이 오래간다. 엔진은 이미 충분히 빨라지고 있다. 이제 물어야 할 것은 속도가 아니다. 인간이 끝까지 운전대를 잡고 있을 수 있느냐다.2026-09-29 10:15:50
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네이버, AI 안전도 개발 단계부터 관리…110개 위험 항목으로 점검 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 안전 관리를 모델 자체의 성능 검증을 넘어 서비스 개발·운영 전 과정으로 확대한다. AI 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 110개 세부 항목으로 분류하고, AI 답변도 유해성뿐 아니라 이용자에게 적절한 응답인지까지 함께 평가하는 체계를 구축했다. AI가 검색·쇼핑 등 네이버 주요 서비스에 빠르게 적용되는 만큼 서비스 출시 이후 대응하는 방식에서 벗어나 개발 단계부터 위험을 관리한다는 전략이다. 16일 네이버는 첫 번째 'AI 세이프티 프로그레스 리포트'를 공개하고 자체 AI 안전 프레임워크 'ASF 2.0'을 기반으로 AI 서비스의 안전성을 관리하고 있다고 밝혔다. ASF 2.0은 AI 모델의 성능과 위험뿐 아니라 이용자와 서비스 보호까지 관리 범위를 확대한 것이 특징이다. 네이버는 AI 서비스의 설계·개발 단계부터 출시와 운영까지 전 과정에서 안전성을 점검하는 체계를 마련했다. 실행 체계인 'CHEC 2.0'을 통해 실제 서비스 개발 과정에 안전성 검토를 적용한다. AI 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 구체적으로 분류한 기준도 마련했다. 'N-ARTI(네이버 AI 리스크 분류 & 식별)'는 법률·사회·산업 현장에서 나타난 사례를 바탕으로 AI 서비스의 위험을 110개 세부 항목으로 분류한다. AI 서비스마다 발생할 수 있는 위험이 다른 만큼 서비스 특성을 반영하면서도 회사 전체에서 일관된 기준으로 안전성을 점검하기 위한 목적으로 해당 항목으로 나눴다. 네이버는 N-ARTI를 기반으로 서비스별 위험 요소를 파악하고 필요한 안전장치인 가드레일을 구축한다는 구상이다. AI가 내놓는 답변을 평가하는 방식도 단순히 유해한 답변을 차단하는 데서 벗어났다. 네이버는 'N-ASET(네이버 AI 안전 평가 툴킷)'을 통해 AI 서비스의 응답을 '유해성'과 '사용성' 측면에서 함께 평가한다. 유해성 평가는 AI가 위험하거나 부적절한 답변을 제공하는지를 확인하는 방식이다. 사용성 평가는 이용자의 질문 의도에 맞는 답변을 제공하는지 살펴보는 데 초점을 둔다. 안전을 이유로 필요한 답변까지 일괄적으로 제한하기보다는 답변에 주의사항이나 전문가 안내 등 적절한 안전 요소를 포함하면서 이용자에게 필요한 정보를 제공하는지를 함께 평가한다는 설명이다. 네이버는 실제 서비스에도 이 같은 안전관리 체계를 적용하고 있다. AI 쇼핑 에이전트와 날씨 서비스에는 AI가 활용됐다는 사실을 이용자가 알 수 있도록 표시·고지하고 있다. 지난 6월 출시한 AI 탭도 서비스 출시 과정에서 CHEC 2.0에 따른 안전성 점검을 진행했다. 최근 AI가 검색과 쇼핑 등 이용자 접점이 넓은 서비스로 확산하면서 안전관리 역시 서비스 개발의 일부로 다뤄야 하는 것으로 꼽힌다. AI 모델의 성능이 높아지더라도 실제 서비스에서는 개인정보, 잘못된 정보, 부적절한 답변 등 다양한 위험이 발생할 수 있어 서비스 특성에 따른 사전 점검이 필요하기 때문이다. 네이버는 AI 안전 체계를 외부 전문기관과 함께 고도화할 계획이다. KAIST, 서울대학교 AI정책 이니셔티브(SAPI), 고려대학교 AI안전연구센터, AI안전연구소(AISI) 등과 협력해 AI 안전 관련 연구와 정책 논의를 이어간다. 원성재 네이버 AI 안전 센터장은 "AI 기술이 이용자의 일상에 빠르게 스며들면서 AI 안전성 역시 이론적 논의를 넘어 실제 서비스 환경에서 구체적으로 다뤄야 하는 단계에 접어들고 있다"며 "네이버는 AI의 개발과 이용 전 과정에서 인간 중심의 가치를 최우선으로 두고, AI 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 예방하고 완화할 수 있도록 ASF 2.0을 지속적으로 고도화하고 적용해 나갈 것"이라고 말했다.2026-09-16 16:51:49
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앤트로픽, 클로드 페이블·미토스 5.1 공개…AI 에이전트 비용 최대 45% 낮췄다 [경제일보] 앤트로픽이 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘클로드 페이블 5.1’과 ‘클로드 미토스 5.1’을 공개했다. 단순 성능 개선을 넘어 장시간 작동하는 AI 에이전트의 비용을 낮추고 기업 데이터 통제를 강화하면서 기업용 AI 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 앤트로픽은 1일(현지시간) 페이블 5.1과 미토스 5.1을 출시했다고 밝혔다. 두 모델은 동일한 기반 기술을 공유하지만 활용 범위가 다르다. 페이블 5.1은 일반 기업과 개발자가 사용할 수 있고, 사이버보안·생명과학 분야에서 더 강력한 기능을 제공하는 미토스 5.1은 검증된 기관을 대상으로 제한 제공된다. 페이블 5.1은 코딩과 복잡한 지식 업무, 여러 도구를 연속적으로 사용하는 에이전트 작업에 초점을 맞췄다. 앤트로픽 자체 평가에서 과학연구용 에이전트 벤치마크 점수는 52.6%로 페이블 5의 24.7%에서 크게 높아졌다. 업무 자동화 평가도 17.1%에서 31.4%, 에이전트 코딩은 42%에서 55.8%로 개선됐다. ◆ 장시간 AI 에이전트 비용 낮춘다 기업 고객에게는 가격 변화가 눈에 띈다. 입력과 출력 가격은 각각 100만 토큰당 10달러와 50달러로 유지했지만, 이미 처리한 입력을 다시 활용하는 캐시 읽기 가격을 75% 낮춰 100만 토큰당 0.25달러로 책정했다. 앤트로픽은 이를 통해 일반적인 작업 비용은 페이블 5보다 약 25%, 복잡한 코딩이나 에이전트 작업은 최대 45% 줄어들 수 있다고 설명했다. AI 에이전트가 하나의 업무를 수행하기 위해 같은 문서와 코드, 대화 맥락을 반복해서 읽는다는 점을 고려하면 캐시 가격 인하는 기업의 AI 운영비와 직결된다. AI 경쟁이 모델 성능에서 실제 운영비를 포함한 ‘추론 경제성’으로 확대되고 있다는 의미다. 기업 데이터 보관 방식도 바뀐다. 새롭게 도입하는 ‘엔터프라이즈 프론티어 안전장치(EFS)’는 데이터를 앤트로픽이 아닌 고객이 통제하는 클라우드 환경에 저장한다. 앤트로픽은 금융·의료·통신·제조 등 100곳 이상의 고객과 AWS·구글클라우드·마이크로소프트와 함께 이를 설계했다. 올가을부터 단계적으로 제공할 예정이다. 안전장치의 ‘과잉 차단’도 줄였다. 생물학 분야의 정상적인 요청을 잘못 막는 빈도는 페이블 5 초기 대비 85% 감소했고, 클로드 코드에서 사이버보안 관련 안전장치 개입도 평균 약 60% 줄어든다. 페이블 5.1은 소프트웨어 취약점을 찾는 방어 목적의 보안 업무까지 허용하지만 공격 코드를 만드는 등 고위험 기능은 계속 제한한다. 미토스 5.1은 과학연구에서도 활용 범위를 넓혔다. 앤트로픽은 단백질 결합체 설계와 생물정보학 모델 최적화 등을 시험했으며, 일부 GPU 기반 모델 처리속도를 최대 2.5배 높여 예상 연산비용을 30~60% 줄였다고 밝혔다. 다만 해당 결과는 앤트로픽이 진행한 초기 실험인 만큼 실제 산업 현장에서의 재현 여부는 추가 검증이 필요하다. 이번 출시는 AI 모델 경쟁의 무게중심이 최고 성능뿐 아니라 에이전트를 얼마나 싸고 안전하게 장시간 운영할 수 있느냐로 이동하고 있음을 보여준다. 특히 고성능 모델을 일반용과 제한 연구용으로 분리하는 앤트로픽의 전략이 기업 AI와 첨단 연구 시장에서 어떤 결과를 낼지가 관전 포인트다.2026-09-02 09:55:49
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'국가 과학 AI 센터' 내달 출범…과기부 딥마인드와 'K-문샷' 협력 공식화 [경제일보] 대한민국 과학기술 대전환의 컨트롤타워가 될 '국가 과학 AI 연구센터'가 내달 공식 출범한다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 센터 출범과 함께 구글 딥마인드와의 전략적 협력을 공식화하며 AI 기반 연구 혁신 프로젝트인 'K-문샷'의 성공적인 추진을 선언했다. 이는 10년 전 '알파고 쇼크'의 충격을 넘어 이제는 한국이 AI 기술을 주도적으로 활용해 국가적 난제를 해결하는 핵심 파트너로 거듭나겠다는 의지의 표명이다. 배 부총리는 27일 구글 딥마인드와의 양해각서(MOU) 체결식에서 10년 전 이세돌 9단과 알파고의 대결이 열렸던 바로 그 장소를 언급하며 감회를 밝혔다. 그는 "지난 10년간 AI는 눈부신 성과를 만들어왔다"며 "과학 분야가 AI로 반드시 혁신을 만들 수 있다는 확신으로 국가 과학 AI 연구센터를 오랜 기간 준비해 왔다"고 강조했다. 5월부터 본격 가동되는 센터는 국내 AI 연구 역량을 결집하고 딥마인드와 같은 글로벌 파트너와의 협력을 통해 연구 생산성을 극대화하는 임무를 맡는다. 이번 협력의 배경에는 배 부총리의 오랜 신념이 자리 잡고 있다. 그는 기업 재직 시절부터 AI를 활용한 바이오 및 신소재 문제 해결에 깊은 관심을 가져왔다. 특히 딥마인드의 단백질 구조 예측 AI '알파폴드'가 인류의 오랜 숙제를 해결하는 것을 보고 큰 영감을 받았다고 밝혔다. 그가 장관 취임 후 첫 간담회로 'AI 바이오 간담회'를 열었을 만큼 과학 분야의 AI 전환은 정부의 핵심 국정 과제다. 이번 협약에 따라 양측은 생명과학 기상·기후 등 구체적인 분야에서 공동 연구와 인력 교류를 즉시 추진한다. 협력의 범위는 기술을 넘어 인류 공동의 문제 해결로 확장된다. 배 부총리는 이재명 대통령이 추진하는 '글로벌 AI 허브' 비전을 언급하며 기아 질병 기후 위기 같은 지구적 난제 해결에 딥마인드가 적극적으로 동참해 줄 것을 요청했다. 구체적인 실행 방안으로 구글은 한국에 'AI 캠퍼스'를 설립해 국내 우수 인재들에게 딥마인드의 연구 환경을 경험할 인턴십 기회 등을 제공한다. AI 기술의 명암을 정확히 인식하고 안전성 확보에 주력하겠다는 의지도 분명히 했다. 배 부총리는 최근 앤스로픽 사례를 거론하며 AI의 오용 가능성을 지적했다. 그는 "한국의 AI안전연구소와 연계해 안전성 프레임워크와 테스트 방법론을 공동 연구하자"고 제안하며 사이버 안보 분야의 협력 강화를 촉구했다. 그는 "오늘의 협력이 단순히 기술 혁신을 넘어 모두가 혜택을 누리는 '모두의 AI 기본 사회'로 가는 발판이 되길 기대한다"고 밝혔다.2026-04-27 17:56:55
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오픈AI 'GPT-5.5' 전격 공개…단순 성능 넘어 '자율성' 경쟁으로 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 시장의 선두 주자 오픈AI가 복잡한 업무를 스스로 계획하고 실행하는 'AI 에이전트' 성능을 극대화한 최상위 모델 'GPT-5.5'를 전격 공개했다. 불과 두 달 전 GPT-5.4를 출시했던 오픈AI가 이례적으로 빠른 속도로 후속 모델을 내놓은 것은 최대 라이벌 앤트로픽의 거센 추격을 뿌리치고 차세대 AI 기술의 핵심인 에이전트 시장 패권을 선점하겠다는 강력한 의지로 풀이된다. 오픈AI는 23일(현지시간) "지금까지 선보인 모델 중 가장 뛰어나고 직관적인 GPT-5.5를 출시한다"고 밝혔다. GPT-5.5는 코딩 온라인 리서치 데이터 분석 소프트웨어 조작 등 인간의 실제 업무 전반을 자율적으로 지원하도록 설계된 것이 특징이다. 특히 AI가 스스로 코드를 계획하고 작성 테스트 수정하는 에이전트형 코딩과 컴퓨터 활용 능력에서 비약적인 발전을 이뤘다는 게 회사 측 설명이다. 그레그 브록먼 오픈AI 사장은 "이 모델은 더 적은 지시로도 더 많은 일을 해낼 수 있다"며 "불분명한 문제를 보고 다음에 무엇을 할지 스스로 파악해내는 능력이 우리가 앞으로 컴퓨터를 사용하는 방식의 기초를 다질 것"이라고 강조했다. 이번 발표의 모든 초점은 앤트로픽과의 직접적인 비교에 맞춰졌다. 오픈AI가 공개한 성능지표(벤치마크) 보고서를 보면 GPT-5.5는 지식 업무 수행 능력(GDPval)과 사이버 보안 능력(CyberGym) 등 상당수 영역에서 앤트로픽의 주력 모델 '클로드 오퍼스 4.7'을 압도했다. 하지만 IT 업계의 수요가 가장 높은 코딩 부문(SWE-Bench Pro)에서는 오퍼스 4.7에 5%포인트 이상 뒤처지는 결과가 나왔다. 이에 대해 오픈AI는 "앤트로픽의 모델은 데이터 암기 징후가 보고됐다"며 평가 결과 자체를 인정할 수 없다는 이례적인 공세에 나섰다. 평가 데이터가 오염돼 벤치마크 점수만 높게 나올 뿐 실제 성능은 아니라는 주장이다. 이는 두 회사 간의 경쟁이 단순한 성능 수치를 넘어 평가의 공정성과 신뢰도 문제로까지 번지는 '벤치마크 전쟁'으로 격화하고 있음을 보여준다. 두 거대 AI 기업의 근본적인 철학 차이 역시 수면 위로 떠올랐다. 앤트로픽은 자사의 최첨단 모델 '클로드 미토스'가 사이버 공격에 악용될 수 있다는 우려 때문에 소수의 파트너사와 기관에만 제한적으로 공개하는 극도의 신중함을 보이고 있다. 반면 오픈AI는 강력한 안전장치를 적용해 최신 모델을 일반 유료 구독자에게 과감히 출시하는 개방적 접근 방식을 택했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 최근 팟캐스트에서 앤트로픽의 폐쇄적 전략을 '공포에 기반한 마케팅'이라고 직격탄을 날린 것은 이러한 철학의 균열을 상징적으로 드러낸다. 뉴욕타임스 역시 "네트워크를 방어하려는 사람과 침해하려는 사람 모두에게 유용한 기술을 어떻게 다뤄야 하는지에 대한 두 회사의 의견이 완전히 갈린다"고 분석했다. 오픈AI의 조급함에 가까운 속도전은 기업공개(IPO)를 앞두고 시장의 주도권을 절대 빼앗길 수 없다는 비즈니스적 판단이 깔려있다. GPT-5.5의 궁극적인 목표는 챗GPT와 코딩 도구 그리고 브라우저 기능을 하나로 통합한 '슈퍼 앱'의 기반이 되는 것이다. AI가 사용자의 의도를 파악해 모든 디지털 작업을 알아서 처리해주는 완전한 형태의 AI 에이전트 서비스를 구현하겠다는 야심이다. 이 비전의 성공을 위해선 시장에 '가장 강력한 모델은 오픈AI'라는 인식을 확고히 각인시켜야 한다. 한편 GPT-5.5의 등장은 생성형 AI 경쟁의 패러다임이 기존의 텍스트와 이미지 생성을 넘어 복잡한 문제를 자율적으로 해결하는 'AI 에이전트' 경쟁으로 완전히 전환됐음을 알리는 신호탄이다. 앤트로픽 미토스와의 직접적인 성능 비교를 피하면서도 자신감을 드러낸 오픈AI의 행보는 AI 에이전트 시대의 본격적인 개막을 알린다. 시장 패권을 둘러싼 두 거인의 기술 전쟁은 이제 막 시작됐을 뿐이다.2026-04-24 15:41:02
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