클로드 악용해 소프트웨어에 활용2000㎞급 탄도미사일 개발도 시도잇단 도발 거치며 군사력 향상 입증지난 주말 美와 회동… 선박 안전 약속 과거 돌격 소총을 들고 군용 트럭에 올라탄 모습으로 익숙한 ‘재래식 무장조직’ 예멘 후티 반군이 인공지능(AI)을 기반으로 독자적인 무기 개발 역량을 빠르게 키우고 있다는 분석이 나왔다. 뉴욕타임스(NYT)는 15일(현지시간) 후티 반군이 생성형 AI 모델인 ‘클로드’를 동원해 정밀무기 제조 역량을 확충하고 있다고 보도했다. 이는 이란의 지원에서 벗어나 첨단 기술을 발판 삼아 독자 노선을 걷겠다는 신호로 해석된다. NYT는 앤트로픽의 ‘AI 오남용 감지·대응’ 보고서를 인용해 후티가 클로드 코드를 유도·항법·제어 소프트웨어 개발에 악용했다고 전했다. 이들은 다수 계정을 운용해 안전장치를 우회하며 사거리 2000㎞급 다단계 탄도미사일과 극초음속 활공체 등 무기 개발을 병행했다. 시험 발사가 실패한 뒤에는 클로드에 원인을 묻고 진단을 시도하기도 했다. 후티는 클로드를 이용해 자신들의 목적을 숨기고 유도·제어 시스템 설계에 필요한 정보를 수집하려 한 것으로 관측된다. 다만 앤트로픽은 실전 배치용 무기를 완성했다는 증거는 없다고 밝혔다. 과거 이란의 ‘무기 테스트베드’ 역할을 맡았던 후티는 2022년 휴전 기간을 이용해 자체 무기 제조 기반을 비약적으로 발전시킨 것으로 분석된다. 피터 샐리스버리 미국 컬럼비아대 교수는 “미사일 동체 같은 대형 부품을 이란산 완제품에 의존하지 않고 직접 제작하는 사례가 늘고 있다”며 “이란과 헤즈볼라의 투자를 발판 삼아 자체 무기 생산 역량을 단계적으로 확보한 결과”라고 설명했다. 실제로 후티의 향상된 군사력은 잇단 도발로 입증되고 있다. 이들은 장거리 미사일과 드론으로 이스라엘 본토를 직접 타격하고, 자폭 해상 드론을 동원해 홍해 관문인 바브엘만데브 해협을 실질적으로 봉쇄하는 등 군사 행동 반경을 꾸준히 넓혀왔다. 최근 중동전쟁에서는 한해 100조원 넘는 천문학적인 국방비를 쏟아붓는 ‘중동의 맹주’ 사우디아라비아를 쩔쩔매게 하며 글로벌 원유 공급망을 위협하는 수준까지 진화했다. 미국은 최근 사우디의 지원 요청에 직접 개입하지 않겠다고 밝힌 가운데 지난 주말 오만에서 후티 대표단과 비밀리에 만나 자국 선박의 안전을 약속받은 것으로 알려졌다. 한편 사우디군은 이날 메카를 향해 발사된 후티의 공격 드론을 격추했다고 밝혔다. 예멘 수도 사나에서 메카까지는 직선거리로 850㎞ 떨어져 있다. 16일에는 후티가 예멘 북동부 마리브주 상공에서 작전 중이던 사우디군의 F-15 전투기 1대를 자체 제작한 지대공 미사일로 격추했다고 밝혔다.

무기 연구·해킹 등 잇단 통제 이탈앤트로픽 수장 “개발 속도 늦춰야”외부 검증·공동 안전 기준 등 제안올트먼·머스크·허사비스도 공감오픈AI , 연내 상장 계획 미루기로 글로벌 인공지능(AI) 기업 수장들이 잇따라 “개발 속도를 늦춰야 한다”고 주장했다. AI가 통제망을 벗어나고 생물무기 연구와 사이버 공격에도 활용되고 있어서다. AI 성능 향상 속도가 인간의 검증과 통제 능력을 앞지를 수 있다는 우려가 커지자 업계 내부에서도 속도조절론이 본격화하는 셈이다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 12일(현지시간) 자신의 블로그에서 “AI 모델의 성능 향상 속도를 늦춰야 한다”고 밝혔다. 독립된 외부 평가자를 기업 내부에 상주시켜 훈련과 위험평가 과정을 점검하고, 주요 개발사들이 공통 안전기준을 마련하자고 제안했다. 기술 개발 중단은 아니지만 안전장치가 성능 향상을 따라잡을 시간을 확보하자는 취지다. 샘 올트먼 오픈AI CEO와 일론 머스크 xAI CEO, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO도 잇따라 공감을 표시했다. 아모데이 CEO가 첫 번째 위험으로 꼽은 것은 AI의 ‘재귀적 자기개선’이다. AI가 후속 모델의 코드 작성과 실험·평가를 돕고, 성능이 높아진 모델이 다시 다음 AI 개발에 투입되면서 발전 속도가 연쇄적으로 빨라지는 현상을 말한다. 아직 AI가 스스로 다음 모델을 완전히 개발하는 단계는 아니지만 주요 기업은 이미 연구개발 과정에 AI 에이전트를 대규모로 투입하고 있다. 오픈AI는 지난 6일 사내 연구에서 인간 연구자의 하루 노동량과 비교해 3.1배에 이르는 AI 에이전트 작업량을 활용한다고 공개했다. 두 번째 경고는 AI가 실제 통제망을 벗어난 사례다. 오픈AI는 지난 7월 사이버보안 시험 과정에서 일부 AI 에이전트가 인터넷 접속 제한을 우회해 회사 연구 인프라와 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스에 무단 접근했다고 밝혔다. 전 오픈AI 안전 책임자인 스티븐 애들러는 뉴욕타임스에 “업계 전반이 다음 허깅페이스 공격을 막을 준비가 돼 있지 않다”고 경고했다. AI가 수행하는 연구의 수준도 빠르게 높아지고 있다. 오픈AI는 지난 8일 내부 모델과 약 100개의 AI 에이전트를 활용해 나비에·스토크스 방정식 관련 미해결 수학 문제의 해법을 찾았다고 발표했다. 외부 검증은 남아 있지만 AI가 인류 최고 수준의 지적 능력을 따라잡았다는 평가도 나온다. 필즈상 수상자인 허준이 미국 프린스턴대 교수 등 수학자 25명은 11일 성명을 내고 기업 간 성과 경쟁이 인간 연구자의 검증과 학계의 개방적 협업을 훼손할 수 있다고 우려했다. 문제는 높아진 연구 역량이 위험한 분야에도 그대로 쓰일 수 있다는 점이다. 앤트로픽은 10일 공개한 위협정보 보고서에서 클로드를 생물무기 연구와 러시아 연계 사이버 공격, 미사일·무인기 개발 등에 이용하려 한 사례를 공개했다. 여기엔 조류인플루엔자의 포유류 감염 가능성을 높이는 실험 설계를 요청한 사례도 포함됐다. 오픈AI는 지난 6월 미국 증권거래위원회(SEC)에 기업공개(IPO) 신청서를 냈지만, 올트먼 CEO는 12일 포천과의 인터뷰에서 안전과 정렬 문제를 이유로 연내 상장 계획을 미루겠다고 밝혔다.

오픈AI가 지난 8일(현지시간) 미국 클레이 수학 연구소가 제시한 ‘밀레니엄 7대 수학 난제’ 중 하나인 ‘나비에-스토크스 방정식’에 관련한 문제를 해결했다고 주장하면서 전 세계 연구자들의 관심이 쏠리고 있다. 동시에 인공지능이 수학 난제를 해결했다는 주장이 나오면서 수학자들의 깐깐하고 집요한 검증이 본격적으로 시작됐다. 나비에-스토크스 방정식은 뉴턴의 제2법칙인 가속도의 법칙(F=ma)을 물이나 공기같이 연속적으로 흐르는 유체에 적용한 미분방정식이다. 1822년 프랑스의 공학자 클로드 루이 나비에가 처음 제안했고 1845년 영국 물리학자 조지 가브리엘 스토크스가 점성 관련 부분을 보완해 현재의 형태로 만들어 200년 넘게 공학 분야에서 중요하게 다뤄지고 있다. 이 방정식은 물방울이나 공기 분자 하나의 움직임을 모두 계산하는 것은 불가능하기 때문에 유체 전체를 하나의 연속적 흐름으로 보고 계산하는데 유체의 움직임을 결정하는 3가지 핵심적인 힘인 압력, 점성, 마찰외력을 삽입한 것이 특징이다. 이 방정식은 일기 예보, 항공기·우주선·자동차 설계, 인체 내 혈류 이동 분석 등 현대 과학과 공학의 다양한 분야에 사용되는 필수 공식이다. 재미있는 점은 이 방정식을 풀어서 사용하는 것이 아니라 근삿값을 구해 사용한다는 것이다. 밀레니엄 난제는 다양하게 사용되는 이 공식이 수학적으로 치명적인 미해결 문제를 안고 있다는 부분에서 시작한다. 밀레니엄 난제의 핵심은 “처음에 매끄럽고 잔잔하게 흐르던 물이라도 시간이 지나면 소용돌이가 무한히 빨라지면서 수식 계산값이 무한대가 되는 특이점이 발생할 수 있을까”이다. ‘매끄럽다’는 의미는 유속이 무한대가 되지 않고 물리적으로 예측 가능한 상태를 유지하는 것이며 ‘특이점’은 특정 지점에서 유속이 무한대가 돼 방정식이 붕괴하는 상태를 말한다. 즉 매끄럽게 시작된 3차원 유체의 움직임이 계속 매끄러움을 유지하는지 아니면 유한한 시간 안에 특이점이 발생할 수 있는지에 대한 해를 구하라는 것이다. 물속에서는 아무리 강한 유동이 발생해도 마찰로 인해 약해지거나 사라지게 된다. 그렇지만 유체 스스로의 운동이 점성의 진정 효과를 이겨내고 무한대로 움직일 수 있는가를 묻는 이 질문은 순수한 수학적 문제에 해당한다. 현실 속 물이나 공기는 무한대의 속도로 움직일 수 없기 때문이다. 만약 방정식에서 값이 무한대가 되는 특이점이 존재한다면 나비에-스토크스 방정식이 극한 상황에서 자연 현상을 완벽하게 설명하지 못한다는 뜻이다. 수학자들은 이런 난제를 풀기 위해 노력했지만 아직 명확한 해답을 찾지 못했다. 이런 상황에서 오픈AI가 내부 AI 모델을 이용해 난제를 풀었다고 주장하고 나선 것이다. AI의 해답에 따르면 방정식은 붕괴할 수 있다. 유체가 항상 매끄럽게 흐른다는 추측과 달리 유체가 특정한 조건에 놓이면 유속이 무한대로 치솟는 특이점이 유한한 시간 안에 실제로 발생할 수 있다는 점을 수학적으로 증명했다는 것이다. AI가 찾아낸 붕괴의 형태는 소용돌이(vortex)가 안쪽으로 나선형을 그리며 빨려 들어가면서 스파게티 면처럼 축 방향으로 끝없이 길어질 때다. 중심부가 계속 좁아지면서 회전이 빨라지고 결국 속도가 무한대로 치달으면서도 전체 에너지는 유한하게 유지된다. 떡줄 사람은 생각도 않는데오픈AI “상금은 받지 않겠다”오픈AI는 165페이지 분량의 논문과 함께 ‘린’이라는 특별한 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 공개했다. 인간의 수학 증명 과정에서 논리적 비약이나 오류가 없는지 기계적으로 검증해주는 시스템인 린이 “AI가 제시한 논리 전개 과정에는 수학적 비약이나 오류가 없다”고 결론을 내렸다는 일종의 자기 채점 결과까지 제시한 것이다. 그렇다면 과연 밀레니엄 난제가 완전히 풀린 것인가라는 질문에 대해서는 모호한 결론을 내릴 수밖에 없다. 클레이 수학연구소가 제시한 ‘나비에-스토크스 존재성과 매끄러움’ 항목에는 4가지 조건을 증명하라고 제시하고 있다. 오픈 AI가 증명한 것은 “바깥에서 매끄러운 힘을 계속 가하면 유체가 특이점에 도달할 수 있다”는 결과에 해당하는 2가지 조건만 해법을 제시했다. 물론 규정상 네 가지 조건 중 하나만 증명해도 되지만 수학자와 물리학자들이 정말 궁금해하는 “아무런 힘도 주지 않은 자연스러운 흐름이 스스로 깨질 수 있는가”라는 부분에 대해서는 인공지능도 답을 내놓고 있지 못한 상태다. 게다가 수학계와 밀레니엄 난제를 주관하는 클레이 수학연구소(CMI)는 난제 해결 주장에 대해서 엄격하고 보수적으로 접근하기 때문에 공식적인 해결로 인정받기 위해서는 여러 단계를 거쳐야 한다. 우선 세계 최고 권위의 수학 학술지에 공식 게재돼야 하고 논문 출판 이후 최소 2년 동안 전 세계 수학자들의 검증을 거쳐 ‘일반적 수용’을 받아야 한다. 이 과정을 거치면 CMI가 특별 위원회를 꾸려 최종 검토 후 밀레니엄 문제 해결을 공식 선언하게 되는 것이다. 이런 혹독한 검증을 거쳐 오픈AI의 주장이 맞다고 결론나면 ‘밀레니엄 7대 난제’ 중 두 번째로 해결되는 것이다. 첫 번째는 은둔 수학자로 알려진 그리고리 페렐만이 2002~2003년 풀어낸 ‘푸앵카레 추측’이다. 다른 연구자 데이터 학습 의혹 제기연구 데이터 누출, 윤리 위반 가능성도전문가들 검증 필요성 제기하지만AI 새로운 연구도구로 부상은 인정또 하나의 문제는 연구에 대한 저작권이 누구에게 있는가에 대한 것이다. 뉴욕대 수학과 트리스탄 벅마스터 교수가 관련 연구를 수행 중에 오픈AI 모델을 사용했다고 알려지면서 시스템에 입력한 질문과 아이디어를 오픈AI 모델이 학습해 난제를 해결한 것 아니냐는 의혹을 제기했기 때문이다. 오픈AI 측은 벅마스터 교수의 의혹에 답변을 하지 않고 자기들이 1만개 AI 에이전트를 동원해 자체적으로 풀어냈다고 주장하고 있다. 이에 대해 임성빈 고려대 통계학과 교수는 “오픈AI가 벅마스터 교수에 대한 명확한 답변을 내놓지 않고 있는 것은 연구 데이터 누출 및 윤리 위반이라는 심각한 문제를 내포하기 때문에 관련 학계에서는 이번 성과를 마냥 긍정적으로만 평가하기엔 아쉬움이 있다”며 “연구자들의 아이디어 누출이 수학에서만 발생하지 않고 다른 과학 분야에서도 충분히 발생할 수 있기 때문에 연구자들은 연구 보안과 생산성 사이의 딜레마 가운데 진지하게 이 문제를 생각해볼 필요가 있다”고 말했다. 임 교수는 “이 사건 때문에 연구자들로 하여금 해외 AI 사용을 금지하는 규정의 근거가 될까봐 우려도 된다”고 덧붙였다. 이준상 연세대 기계공학부 교수는 “최종적인 타당성과 학문적 의미는 전문가들의 검증이 필요하지만 AI가 계산 보조를 넘어 인간이 풀지 못한 수학적 난제의 증명을 탐색하고 형식적으로 검토하는 새로운 연구 도구로 발전할 가능성을 보여준 사례라는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 한편, 클레이 수학연구소가 100만 달러(13억 3786만 원)의 상금을 걸고 제시한 7대 밀레니엄 난제는 △푸앵카레 추측 △나비에-스토크스 방정식의 존재성과 매끄러움 △버치-스위너턴다이어 추측 △호지 추측 △P-NP 문제 △리만 가설 △양-밀스 질량 간극 가설이다.

기업공개(IPO)를 앞둔 인공지능(AI) 기업 앤트로픽이 폭발적인 성장세를 등에 업고 증시 입성을 준비하고 있습니다. 올 2분기 잠정 매출은 1년 전보다 15배 가까이 급증한 데다 조정 영업이익도 흑자로 돌아섰는데요. 투자업계에서는 앤트로픽의 기업가치가 최대 2조 달러(약 2827조원)에 달할 수 있다는 장밋빛 기대를 내놓고 있습니다. 스타트업으로 출발한 AI 기업이 상장과 동시에 글로벌 시가총액 6위 자리를 노리게 되는 셈이라 시장에서도 파격적인 관전 포인트로 주목받고 있습니다. ‘2조 달러’ 몸값 기대…글로벌 시총 6위 넘보나이르면 올가을로 예상되는 IPO가 성사되면 앤트로픽은 대형 비상장 AI 기업 가운데 처음으로 증시에 입성하는 사례가 될 전망입니다. 상장을 통해 추가 자본을 확보하게 되면 갈수록 늘어나는 컴퓨팅 인프라 비용을 감당하고 고성능 하드웨어를 구비하며 전용 데이터센터를 구축하는 데 필요한 막대한 자금 여력을 갖추게 됩니다. 이에 대해 알레프 인베스트먼트의 데이비드 머클은 “앤트로픽이 2조 달러(약 2830조원)에 달하는 기업가치를 인정받을 가능성이 있다”면서도 “다만 이러한 고평가가 장기적으로 유지될 수 있을지는 두고 봐야 한다”고 분석했습니다. 만일 앤트로픽이 2조 달러의 기업가치를 인정받게 되면 글로벌 시가총액 5대 기업(엔비디아·애플·마이크로소프트·알파벳·아마존) 뒤를 바짝 추격하며 단숨에 6위 기업으로 뛰어오르게 됩니다. 오픈AI 제친 몸값…SEC에 상장 신고서 제출앤트로픽은 2021년 오픈AI 출신 연구자와 경영진들이 독립해 설립한 회사로, 현재는 오픈AI의 가장 강력한 라이벌로 꼽힙니다. 지난 5월 말에는 9650억 달러(약 1360조원)의 기업가치로 투자 유치를 마무리하며, 3월 말 기준 8520억 달러(약 1200조원)로 평가받은 오픈AI를 앞지르기도 했습니다. 앤트로픽이 시장에서 본격적으로 주목받기 시작한 것은 지난 6월 미국 증권거래위원회(SEC)에 상장 신고서를 비공개로 제출하면서부터입니다. 아직 공식적인 상장 시점은 아직 공개되지 않았지만 앤트로픽 경영진은 일부 투자자들과 사전 접촉을 이어가며 상장 준비에 속도를 내고 있는 것으로 알려졌습니다. CNBC에 따르면 최근 크리슈나 라오 최고재무책임자(CFO)가 주도한 투자자 미팅은 원론적인 수준에서 진행됐습니다. 아직 구체적인 재무 숫자나 기업가치까지 논의되지는 않았으며, 클로드 AI 모델군과 인기 코딩 도구 ‘클로드 코드’의 개발 과정, 기업 시장에서의 입지, 주요 경영진 현황 등 큰 틀의 주제들이 주로 다뤄진 것으로 전해졌습니다. 2분기 매출 15배 급증…흑자 전환도 성공이처럼 투자자들의 관심이 쏠리는 가운데 실적 성장에 대한 기대감도 한층 높아졌는데요. 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽의 최근 2분기 잠정 매출은 115억 달러(약 16조 2500억원) 이상을 기록했습니다. 지난해 같은 기간 매출 7억 8700만 달러(약 1조 1100억원)와 비교해 15배 가까이 급등한 수치입니다. 올해 1분기 매출 47억 3000만 달러(6조 6800억원)와 비교해도 실적이 2배 이상 뛰었죠. 또한 2분기에는 조정 영업이익 기준 흑자 전환에 성공했다는 내용도 확인됐습니다. 다만 이 수치들은 잠정치여서 향후 최종 집계 과정에서 변동될 수 있습니다. 이 같은 매출 성장세는 오픈AI와의 기업 고객 유치 경쟁 속에서 이뤄낸 성과입니다. 특히 코딩 업무에 앤트로픽 소프트웨어를 도입하는 개발자들이 늘어난 점이 주요 성장 동력으로 꼽힙니다. 앤트로픽의 연환산 매출은 지난 5월 기준 470억 달러(약 66조 5760억원)를 돌파했는데요. 2025년 한 해 전체 매출인 약 100억 달러(14조 1650억원)와 비교하면 괄목할 만한 상승세로 평가됩니다. 한편 경쟁사인 오픈AI 역시 대규모 IPO를 준비 중입니다. 앤트로픽이 상장 신고서를 제출한 뒤 오픈AI도 비공개로 같은 절차를 밟았으나, 6월 말 기준으로는 아직 사전 투자자 미팅이나 공식 상장 일정을 진행하지 않은 상태입니다.

개발자·기업용 전략에 실적 개선오픈AI는 56조원… 작년 말 2배생성형 인공지능(AI) 업체 앤트로픽이 매출을 1년 새 14배 이상 늘리고 창사 이후 처음으로 분기 영업흑자를 냈다. 오픈AI도 매출이 빠르게 늘면서 상장을 준비하는 AI 양강의 경쟁이 모델 성능을 넘어 수익성과 기업가치 경쟁으로 옮겨가는 모습이다. 블룸버그의 15일(현지시간) 보도에 따르면 앤트로픽의 2분기 매출은 115억 달러(약 16조 2000억원) 이상으로 지난해 같은 기간의 14.6배로 늘었다. 1분기(47억 3000만 달러)와 비교해도 두 배를 웃돈다. 비용 일부를 제외하고 산정한 조정 영업이익도 창사 이래 처음 흑자를 냈다. 가파른 성장세는 기업·개발자 시장에서 나왔다. 앤트로픽은 개발자용 ‘클로드 코드’와 기업용 AI 에이전트를 앞세워 코딩과 문서 작성, 데이터 분석 등 업무 현장을 파고들었다. 기업이 AI를 실제 업무에 반복적으로 활용하도록 한 전략이 매출 증가와 수익성 개선으로 이어진 것이다. 지난 5월 기준 연환산 매출은 470억 달러를 넘어섰다. 연환산 매출은 최근 매출 흐름이 1년간 이어진다고 가정해 환산한 수치다. 오픈AI는 챗GPT의 방대한 이용자 기반을 수익으로 연결하는 데 속도를 내고 있다. 블룸버그는 전날 소식통을 인용해 오픈AI의 연환산 매출이 400억 달러(약 56조 6000억원)를 넘었고 지난해 말의 약 두 배로 늘었다고 전했다. 챗GPT 유료 구독을 바탕으로 코딩과 기업용 서비스까지 사업을 넓혔고 초기 단계인 광고도 새 수익원으로 키우고 있다. 지난 6월 챗GPT의 주간활성이용자는 9억명을 넘어 소비자 시장에서는 여전히 오픈AI의 우위가 뚜렷하다. 기업 고객을 깊게 파고든 앤트로픽과 대규모 이용자 저변을 여러 수익원으로 확장하는 오픈AI의 성과는 상장을 앞두고 더욱 주목받고 있다. 로이터에 따르면 앤트로픽은 투자자들에게 2028년 매출을 1900억~2000억 달러로 제시했으며 이 전망이 향후 기업가치를 산정하는 주요 기준이 되고 있다. 오픈AI는 지난 6월 미 증권거래위원회(SEC)에 비공개 상장신청서를 제출했다. 다만, 이들 기업에서 매출 증가와 함께 컴퓨팅 비용도 함께 증가하고 있어 이익률 개선 시점이 언제 올지가 관건이다.

여러 명이 모여있을 때 사람들은 다수의 의견에 동조하는 경우가 많다. 소수파에 속하는 사람은 목소리를 덜 내면 다수는 더 커 보이게 만들고 남은 소수는 더욱 침묵하게 된다. 독일 언론학자 엘리자베트 노엘레노이만이 1974년 제시한 ‘침묵의 나선 이론’이다. 그런데 고립을 두려워하거나 체면을 잃을 걱정도 없는 인공지능(AI)도 다른 인공지능의 눈치를 본다는 연구 결과가 나왔다. 동조라는 행위에 반드시 마음이 필요한 것은 아니라는 뜻이기도 하다. 독일 콘스탄츠대, 이탈리아 엔리코 페르미 연구센터, 복잡계 연구소, 오스트리아 복잡계 과학 허브 공동 연구팀은 인공지능(AI) 에이전트도 서로 영향을 주고받으며 협력하고 심지어 눈치 보기도 한다는 것을 확인했다고 16일 밝혔다. 이 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’ 8월 14일 자에 실렸다. 연구팀은 AI 에이전트 1000개에게 옳고 그름을 정확히 나눌 수 없는 두 가지 선택지를 주고 각자 고르게 했다. 정답도, 보상도 없고 ‘합의하라’는 지시도 없었다. 그런데도 이들은 하나의 답으로 수렴했다. 새 떼나 물고기 떼에서 나타나는 ‘다수 따르기’가 AI 집단에서도 그대로 작동한 것이다. 연구팀은 GPT, 클로드, 라마 세 계열의 10개 모델로 가상 집단을 만들고 질문을 던질 때마다 에이전트 하나를 무작위로 뽑아 자신을 뺀 나머지 전원이 어떤 의견을 지지하는지 보여준 뒤 새로 고르게 했다. 에이전트에게는 기억이 없어 직전에 자신이 무엇을 골랐는지 모르는 상태였다. 그 결과, 대부분 모델이 다수 쪽 의견을 따라갔고 작은 차이가 눈덩이처럼 불어나 집단 전체가 한쪽 의견으로 굳어졌다. 집단 크기를 50개로 맞췄을 때 클로드 오푸스3과 GPT-4 터보는 20번의 실험에서 모두 완전 합의에 이르렀다. 반면 성능이 낮은 클로드 하이쿠3과 GPT-3.5 터보는 합의에 이르지 못했다. 연구팀은 쏠림의 세기를 ‘다수 힘’이라는 값으로 요약했다. 눈에 띄는 것은 GPT-3.5 터보를 뺀 9개 모델의 데이터가 모두 같은 곡선 위에 포개졌다는 점이다. 이 수식은 쇳조각 속 원자 자석들이 같은 방향으로 정렬해 자석이 되는 현상을 설명하는 물리 모형인 ‘퀴리-바이스 모형’과 완전히 일치했다. 이에 연구팀은 통계물리학 이론을 그대로 적용해 ‘임계 집단 크기’를 계산했다. 임계 집단은 합의에 걸리는 시간이 폭증해 사실상 합의가 불가능해지는 규모다. 라마 3 70B는 약 30개, GPT-4o는 약 80개, GPT-4 터보는 약 1000개였다. 클로드 소네트 3.5는 실험 최대치인 1000개에서도 한계에 닿지 않았다. 모델의 언어 능력이 높을수록 이 값이 지수적으로 커지는 것이 확인됐다. 이번 연구 결과는 지금까지 AI 안전성 평가 방식에 의문을 던진다. 모델 하나를 놓고 위험한 답을 하는지 검사하는 방식이었지만 개별적으로 멀쩡한 에이전트들도 서로 눈치를 보다가 아무도 원치 않은 상태로 변할 수 있다는 의미다. 예를 들어 공동 코딩 작업에서 단지 널리 쓰인다는 이유로 비효율적 코드가 계속 재생산되는 상황으로 “다수 AI 에이전트가 만든 규범이 인간의 가치에 부합한다는 보장은 없으며 뭉친 집단은 방향을 되돌리기도 어렵다”고 지적했다. 연구를 이끈 데이비드 가르시아 독일 콘스탄츠대 교수는 “이번 연구 결과는 AI가 사회를 형성했다는 측면으로 보기는 어렵다”며 “협력하라고 설계하지 않더라도 협력과 비슷한 현상이 나타난다는 것을 확인한 만큼 지금까지 AI 안전성 평가를 할 때처럼 ‘위험한 답을 하는가’를 검사하는 것만으로는 부족하다”고 말했다.

오픈AI와 앤트로픽에 이어 메타의 인공지능(AI) 모델도 보안 시험 도중 외부 기관 시스템에 무단 침입한 사실이 확인됐다. 스스로 판단하고 행동하는 AI가 사람의 작은 설정 실수를 실제 해킹으로 이어지는 사례가 잇따르면서, 첨단 AI를 개발자가 제대로 통제할 수 있는지를 둘러싼 우려가 커지고 있다. 메타는 5일(현지시간) 자사 코딩 특화 모델 ‘뮤즈스파크 1.1’이 독립 검증업체 이레귤러의 보안 시험 과정에서 외부 기관 한 곳의 시스템 취약점을 이용해 무단 침입했다고 밝혔다. 시험 환경의 설정 오류로 모델이 인터넷에 연결되자, 외부망에서 발견한 취약점을 실제 공격에 활용한 것이다. AI가 격리 환경인 ‘샌드박스’를 스스로 빠져나간 것은 아니었다. 그러나 외부 시스템과 도구에 접근할 수 있는 AI가 사람의 실수로 통제 범위를 벗어나자 별도의 지시 없이 취약점을 찾아 침입까지 실행했다는 점에서 위험성이 드러났다. 단순한 설정 오류가 데이터 유출이나 시스템 침해로 확대될 수 있다는 우려도 커졌다. 메타는 해당 모델이 제3자 서비스의 취약점을 악용했으며 앞서 다른 AI 기업에서 보고된 사례와 유사한 방식이었다고 설명했다. 이레귤러도 정교한 해킹 공작이나 샌드박스 탈출은 아니며 현재 남아 있는 보안 문제도 없다고 밝혔다. 양사는 추가 조사 뒤 사고 경위와 재발 방지책을 담은 보고서와 백서를 공개할 예정이다. 비슷한 사고는 최근 몇 주 사이 오픈AI와 앤트로픽에서도 잇따랐다. 오픈AI의 GPT와 앤트로픽의 클로드 역시 보안 평가 과정에서 인터넷망 설정 오류를 틈타 외부 시스템에 무단 접근한 사실이 확인됐다. 이번 사고는 메타가 첫 AI 코딩 에이전트 ‘뮤즈코드’를 공개한 날 알려졌다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 이날 엑스(X)를 통해 뮤즈코드 베타 버전 출시를 발표했다. AI 코딩 에이전트는 개발자의 질문에 코드만 제안하는 기존 챗봇과 달리 필요한 파일을 찾고 작업 계획을 세운 뒤 코드 작성과 수정, 시험·검증까지 수행한다. 뮤즈코드는 해킹 사고가 발생한 모델의 후속 버전인 ‘뮤즈스파크 1.2’를 기반으로 한다. 메타 자체 평가에서는 일부 항목에서 오픈AI 코덱스를 앞섰지만 앤트로픽 클로드코드에는 미치지 못했다. 메타는 대신 입력 토큰 100만개당 1.25달러, 출력 토큰 100만개당 4.25달러의 낮은 가격을 내세웠다. 알렉산더 왕 메타 AI 총괄은 일부 등급의 비용이 경쟁 제품보다 10배 이상 저렴하다고 밝혔다.

생성형 인공지능(AI) 시장의 양대산맥인 오픈AI와 앤트로픽이 수익성을 두고 2차 주도권 경쟁에 돌입했다. 그간 AI시장을 선도하고도 일반인 소비자에 집중한 오픈AI가 핵심 수익원인 기업·개발자를 집중 공략한 앤트로픽에 밀렸다는 평가를 받았다. 이에 오픈AI가 대중의 문턱을 낮추고 고성능 AI 모델을 연이어 도입하는 투트랙 전략으로 전열을 다듬으면서 역공에 성공할지 관심이 쏠린다. 월스트리트저널(WSJ)은 1일(현지시간) 오픈AI가 앤트로픽을 상대로 고전한 요인으로 수익화 둔화를 꼽았다. 챗GPT를 일반 소비자용으로 보급하며 압도적인 이용자를 모았지만, 일반 소비자의 구독료 증가 속도보다 오픈AI가 챗GPT를 유지·발전시키는 인프라 투자 규모가 더 컸다는 분석이다. 여기에 동영상 생성 도구 ‘소라’와 자체 칩 개발, AI 기기 스타트업 인수 등 ‘곁가지 사업’으로 전력이 분산돼 수익 창출에 유리한 기업·개발자용 AI 코딩 모델 발굴에 뒤처졌다고 했다. 최대 투자사인 마이크로소프트(MS)와의 파트너십이 흔들리면서 주요 인재가 이탈하면서 기술 개발의 ‘골든타임’을 놓쳤다는 지적도 나왔다. 반면 앤트로픽은 기업 환경에 최적화된 코딩 모델 ‘소네트 3.7’과 ‘클로드 코드’를 선보이며 개발자 생태계를 빠르게 장악했다. 클로드 코드의 성공으로 매출이 급속 성장하면서 현재 기업 가치 약 1조 달러(약 1450조원)로 평가받으며 하반기에 기업공개(IPO)를 추진하고 있다. IPO를 늦춘 오픈AI도 뒤늦게 개발자용 코딩 도구 ‘코덱스’를 내놓으며 기업간거래(B2B) 시장을 공략했지만 소프트웨어 개발자들 사이에서 코덱스가 상대적으로 느리고 불편하다는 평가가 나온다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 소셜미디어(SNS)에 “지난 12개월은 제 잘못이 크지만, 역대 최고의 12개월을 맞이할 준비가 되어 있다”며 전략 변경을 예고했다. 실제 오픈AI는 최근 고성능 AI 모델의 문턱을 연이어 낮췄다. 기업용 에이전트 AI인 ‘챗GPT 워크’를 선보이고 코덱스와 챗GPT, 웹 브라우저를 통합한 ‘슈퍼 앱’을 출시했다. 지난달 30일 최신 AI 모델인 ‘GPT 5.6’는 불과 출시 3주 만에 가격을 최대 80% 인하했고 이튿날 오픈AI의 활성 이용자 수는 10억명을, 기업 고객은 200만 곳을 돌파했다. 업계에서는 당분간 오픈AI와 앤트로픽이 AI의 핵심 수익원인 기업용 시장에서 치열한 경쟁을 벌일 것이며 이 경쟁의 승자가 생성형 AI 시장의 주도권을 확보할 가능성이 크다고 보고 있다.

애플이 인공지능(AI) 개발 도구와 앱스토어를 필두로 국내 개발자들을 지원하고 있다고 밝혔다. 개발자 교육과 글로벌 유통 지원을 통해 국내 개발사의 해외 진출도 뒷받침하며 개발자 생태계 조성에 힘을 쏟는 모습이다. 애플은 29일 서울 강남구 애플코리아에서 간담회를 열고 최신 AI 개발 도구와 앱스토어, 개발자 교육 프로그램 등을 활용한 국내 개발자 지원 방안을 소개했다. 엔웨이 시에 애플 본사 개발자 릴레이션 총괄은 “한국은 세계에서 가장 역동적이고 창의적인 개발자 커뮤니티를 보유한 국가 중 하나”라며 “앱스토어와 애플의 개발 도구가 한국 개발자들의 성공을 지원하고 있다는 점을 자랑스럽게 생각한다”고 말했다. 애플은 지난달 세계개발자회의(WWDC26)에서 공개한 새로운 AI 개발 환경을 통해 애플 파운데이션 모델뿐 아니라 앤트로픽의 클로드, 구글의 제미나이 등 외부 AI 모델도 개발 과정에서 활용할 수 있도록 했다. 자체 대규모언어모델(LLM)을 온디바이스 환경에서 구동할 수 있는 기능도 지원한다. 통합 개발 환경인 ‘엑스코드(Xcode)’에서는 앤트로픽, 구글, 오픈AI 등의 AI 모델을 직접 연동해 코드 작성과 개발 업무에 활용할 수 있다. 프로그래밍 프레임워크인 ‘스위프트UI(SwiftUI)’와 차세대 사용자 인터페이스(UI) 디자인 시스템 ‘리퀴드 글래스(Liquid Glass)’도 함께 개선했다. 국내 개발자 양성을 위한 교육 프로그램도 확대하고 있다. 애플이 2022년 경북 포항에 문을 연 ‘애플 디벨로퍼 아카데미’는 현재까지 1000명 이상의 수료생을 배출했다. 졸업생들이 출시한 앱은 400개를 돌파한 상태다. 애플은 “지난 10년간 한국 학생 약 600명이 ‘스위프트 스튜던트 챌린지’에 참가해 120명이 수상했다”고 밝혔다. 이날 행사에서는 애플 플랫폼을 활용해 글로벌 시장을 공략하고 있는 국내 개발사들의 사례도 소개됐다. 넥슨 자회사 민트로켓은 해양 어드벤처 게임 ‘데이브 더 다이버’를 모바일 플랫폼으로 출시하는 과정에서 사용자 인터페이스(UI) 최적화와 게임센터 연동, 앱스토어 에디토리얼 피처링 등 애플의 지원을 받았다고 밝혔다. 3차원 드로잉 애플리케이션 ‘페더’를 개발한 스케치소프트는 앱스토어를 통해 현재 150여 개국에서 서비스를 제공하고 있으며, 미국과 중국 시장 진출 과정에서 애플의 글로벌 유통 시스템이 도움이 됐다고 설명했다. 데브시스터즈는 ‘쿠키런’ 지식재산권(IP)을 기반으로 한 게임의 해외 출시 과정에서 앱스토어 피처링과 글로벌 마케팅 컨설팅 등을 지원받았다고 밝혔다. 이날 행사에서는 30일 출시 예정인 모바일 방치형 역할수행게임(RPG) ‘쿠키런 키우기-쿠키런: 크럼블’도 시연됐다. 비모소프트는 영상 편집 앱 ‘웨일로’에 애플 파운데이션 모델과 비전 프레임워크를 적용해 편집 맥락에 맞는 음악과 스티커를 자동 추천하는 AI 기능을 구현했다고 소개했다.

중국 문샷 AI가 새로 출시한 인공지능(AI) 서비스 ‘키미 K3’가 시장에 큰 충격을 던지고 있습니다. 일각에서는 과거 큰 충격을 준 딥시크보다 더 중대한 변화를 몰고 올 수 있을 것으로 보고 있습니다. 왜냐하면 이제 성능 면에서 중국 AI 모델이 미국의 프론티어 모델과 경쟁할 수 있다는 점을 보여줬기 때문입니다. 키미 K3는 무려 2.8조개의 매개변수를 보유한 초거대 모델로, 가중치를 공개하는 가중치(Open Weights) 모델 가운데 최초로 3조 급(3T-class‘ 규모에 도달한 모델입니다. 모델의 체급이 크다는 것은 그만큼 성능이 우수하다는 점을 시사하는 대목이지만, 단순히 크기만 키울 경우 연산 자원을 많이 소모해 그만큼 속도가 느려지고 비용은 증가하게 됩니다. 이 문제를 극복하기 위해 키미 K3는 ‘Stable LatentMoE’ 프레임워크를 기반으로 하며, 총 896명의 전문가 중 토큰당 16개만 활성화하는 하이브리드 선형 메커니즘을 적용해 효율성을 전작 대비 2.5배 높였습니다. 쉽게 말해 여러 전문가를 사용하지만, 각 작업 시에는 일부 전문가만 활용해 연산 부하를 줄이고 속도를 높인 것입니다. 공개된 벤치마크를 보면 대부분의 벤치마크에서 앤트로픽의 클로드 페이블5와 오픈AI의 GPT-5.6 솔과 비슷하거나 살짝 뒤처진 결과를 보여줬으며 일부 벤치에서는 앞서는 결과를 보여주기까지 했습니다. 예를 들어 종합 지능 지수에서는 미국의 최상위 모델들을 턱밑까지 추격한 3위권에 위치했지만, 실제 코딩(Code) 및 웹 개발(WebDev) 블라인드 테스트(Arena.ai)에서는 Elo 점수 1679점을 기록하며 세계 1위에 올랐습니다. 미국의 독주 체제였던 프론티어 코딩 영역에서 중국 모델이 정상에 선 것입니다. 그러면서 가격은 백만 토큰당 입력 3달러, 출력 15달러로 책정돼 현재 가장 앞선 두 모델보다 저렴합니다. 다만 중국 내 기존 AI 모델과 비교해서는 비싸기 때문에 중국 내에서는 ‘럭셔리 모델’이라는 이야기가 나오고 있습니다. 키미 K3는 단순한 질문을 처리하는 챗봇이 아니라 장기적인 코딩이나 에이전트 기능에 강점을 보이는 특징이 있습니다. 특히 복잡한 업무를 해결하는 능력이 뛰어나 앞으로 AI 코딩 및 설계 부분에서 두각을 나타낼 것으로 주목받고 있습니다. 문샷 AI가 공개한 가장 놀라운 성과는 반도체 칩 자율 설계 능력이었습니다. 키미 K3는 고가의 미국산 독점 반도체 설계 소프트웨어(EDA) 도움 없이, 오직 오픈소스 도구만을 활용해 인간의 개입 없이 단 48시간 만에 실제 작동 가능한 AI 가속 칩을 설계·검증해냈습니다. GPU 커널 최적화까지 스스로 수행한 후 AI가 만든 가상 칩은 시뮬레이션 결과 초당 8700개 이상의 토큰을 디코딩했습니다. AI가 자신을 구동할 AI 하드웨어를 만드는 미래가 더 이상 공상과학의 영역이 아님을 보여준 것입니다. 그밖에도 키미 K3는 단순한 코드 생성을 넘어, 복잡한 공간 구성과 동적 조명이 구현된 데스크톱 환경이나 인터랙티브한 웹 게임을 프로덕션 수준으로 컴파일해내는 탁월한 능력이 뛰어나 개발자들 사이에서 큰 화제가 되고 있습니다. 다만 MoE 구조의 2.8T급 거대 모델을 어떻게 서비스할 인프라를 구축하고 확장하는 일은 간단하지 않을 수 있습니다. 현재까지 문샷 AI는 알리바바의 클라우드 인프라를 이용해서 키미 K3를 개발하고 서비스하는 것으로 알려져 있습니다. 중국 수출용으로 성능을 낮춘 H20 GPU를 사용하고 있음에도 이런 뛰어난 성능을 보였다는 점이 인상적이지만, 앞으로 인프라를 추가 구축해야 하는 상황에서는 다소 제약이 있을 수 있습니다. 미국의 규제를 돌파하기 위해 키미 K3는 중국 내 자체 개발한 AI 칩으로도 테스트하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 만약 중국 자체 AI 칩으로 현재의 키미 K3 같은 고성능 모델을 제한 없이 서비스할 수 있다면 미국의 AI 헤게모니를 심각하게 위협할 수 있을 것으로 생각됩니다. AI에서 중국의 도전이 만만치 않은 가운데 미국 빅테크들의 대응도 주목됩니다.

중국이 미국 앤트로픽사가 개발한 인공지능(AI) 프로그래밍 도구인 ‘ 클로드 코드’에 개인 정보를 탈취할 수 있는 ‘백도어’가 심겨 있다고있다고 경고했다. 중국 산업정보화부가 운영하는 국가취약점데이터베이스(CNNVD)는 8일 “앤트로픽이 개발한 ‘클로드 코드’에 사용자의 위치 및 신원과 같은 민감한 정보를 동의 없이 원격 서버로 전송할 수 있는 보안 취약점이 드러났다”고 밝혔다. 이어 중국 기술기업 알리바바는 클로드 코드를 위험 소프트웨어 목록에 추가하고 10일부터 사내 직원들의 사용을 금지했다고 전했다. 이런 앤트로픽 사용 금지 조치는 중국 당국이 알리바바, 틱톡을 운영하는 바이트댄스, 즈푸 등 AI 기업과 중국 AI 모델의 해외 접근 차단을 의논했다는 보도가 나온 가운데 이뤄졌다. 지난해 딥시크의 등장 이후 중국 AI 모델은 저렴한 비용으로 많은 사용자를 확보해 해외 사용 금지 조치가 시행되면 AI 시장 전반에 큰 파급효과를 낳을 수 있다. 로이터통신은 7일 중국 상무부 주도로 국가보안법에 따라 독점 AI 기술의 유출이나 도난을 범죄로 규정하는 것을 논의했다고 전했다. 지난 6월 미국 트럼프 행정부는 앤트로픽의 가장 진보한 AI 모델인 ‘미토스5’와 ‘페이블5’에서 안전장치를 우회하는 탈옥이 가능하다며 해외 사용을 금지했다가 약 3주 만에 해제한 바 있다. 앤트로픽의 AI에 ‘백도어’가 숨겨져 있다는 의혹은 미국 온라인 커뮤니티 레딧을 통해 제기됐고, 실제 앤트로픽 직원은 ‘백도어’ 설치 사실을 인정했다. 앤트로픽 직원은 소셜미디어 엑스(X)를 통해 “승인받지 않은 계정의 남용과 AI 학습 결과의 가중치를 무단으로 사용하는 ‘증류’를 막기 위한 것”이었다고 백도어 설치 목적을 공개했다. 앤트로픽은 알리바바 등 중국 AI 업체들이 ‘증류’를 통해 자사 모델을 무단 활용했다고 고발했지만, 중국 측은 대규모 AI 모델의 가중치로 더 작은 모델을 학습시키는 것은 일반적 관행이란 입장이다. 중국 공산당 기관지 인민일보는 “증류 기술은 전 세계 AI 업계의 표준 관행”이라며 왜 절도라고 규정해야 하는지 의문이라고 지적한 바 있다. 이번 앤트로픽의 수출 금지 조치와 ‘백도어 심기’와 같은 윤리적 문제를 낳을 수 있는 행위는 미국과 중국 간의 치열한 AI 패권 경쟁 속에 벌어졌다. 하정우 전 청와대 AI미래기획수석비서관은 “강력한 AI는 자국 먼저 쓰다가 시간 차를 두고 접근할 수 있도록 통제해 국력의 차이를 만드는 방향으로 갈 수 있다”면서 “프론티어급 AI 모델 개발로 자체 경쟁력을 키워 글로벌 AI 협력에서 주도권을 갖는 투트랙 전략이 필요하다”고 강조했다.

KB국민은행이 인공지능(AI)을 활용한 코딩으로 금융 서비스 개발 속도를 높이기 위해 전진기지를 꾸렸다. 국민은행은 전날 이런 목표 달성을 위한 ‘KB AI 개발(Dev) 센터’를 출범했다고 2일 밝혔다. 기존에는 개발자가 직접 설계와 코딩을 수행해야 했다면, 앞으로는 사용자가 원하는 기능을 일상적인 언어로 설명하면 AI가 이를 분석해 설계와 개발, 실시간 오류 검증까지 지원한다. 특히 실무 개발 과정에서 ‘클로드 코드’같은 AI 코드 에이전트(비서)를 연계해 쓸 수 있도록 패스트트랙 체계를 도입해 개발 기간 단축을 노린다. 아울러 국민은행이 자체 개발한 ‘하네스’ 체계를 적용해 AI를 쓰면서도 은행의 개발 표준과 보안 정책을 자동으로 반영하고, 신뢰성과 품질을 높일 수 있도록 할 계획이다.

내년 3월 안으로 중국이 미국과 비슷한 성능의 인공지능(AI)을 내놓을 것이란 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)의 전망에 중국 칭화대 교수가 그보다 더 빠를 것이라고 반박했다. 머스크가 운영하는 소셜미디어 엑스(X)에서 이뤄진 중국과 미국의 AI 경쟁에 대한 토론은 지난 18일 탕제 중국 칭화대 컴퓨터공학과 교수가 개발한 AI인 GLM 성능 평가가 발단이 됐다. 탕 교수가 창업한 즈푸에서 개발한 AI인 GLM이 세계 최고 성능으로 평가받는 미국 앤트로픽 사의 클로드보다 7개월 정도 뒤처져 있다는 내용이었다. 이에 머스크는 언제 중국 AI가 앤트로픽의 페이블이나 미토스급 성능을 따라잡을 것으로 예상하느냐는 질문에 “아마도 내년 1분기(1~3월)”라고 답했다. 그러자 탕 교수는 “그렇게 오래 걸리지 않을 것”이라고 지적했다. 머스크는 탕 교수에게 “성능을 기준으로는 내년 1분기 전에 따라잡을 수 있더라도 실제 유용성으로 측정했을 때는 1분기(Q1) 만으로도 매우 인상적일 것”이라며 “앤트로픽은 유용성을 극대화하는 데 집중해왔는데, 이는 AI 성능 측정에는 잘 드러나지 않지만 매출에서는 확실히 나타난다”고 밝혔다. 탕 교수는 “특히 인공지능 연구에서 ‘지능이 진정으로 무엇인지’에 대한 집중이 필요하다”면서 중국이 AI 매출에 있어서는 취약하다는 점을 인정했다. 앤트로픽, 오픈AI 등 미국 AI 기업은 올가을 증시에서 상장을 준비하고 있으며, 이를 통해 AI 산업의 상업적 가치를 입증하려 하고 있다. 반면 ‘패스트 팔로어’인 중국 AI는 오픈 소스(AI의 코드·학습 데이터 등을 공개) 전략과 함께 미국 AI보다 수십 배 싼 가격에 토큰(AI 정보처리의 기본 단위)을 제공한다. 지난 15일 탕 교수는 대규모 언어 모델 GLM-5.2를 공식 출시하고 오픈 소스도 공개했다. 전 세계 100만명 이상의 사용자가 참가해 AI의 코딩 실력을 평가하는 ‘코드 아레나’에서 GLM은 1위를 차지했다. 즉각적인 질문에 답변하는 기능에 중점을 둔 이전 AI와 달리 GLM-5.2는 장기간 과제에 최적화되어 있어 대규모 엔지니어링 프로젝트를 수 시간 동안 자율적으로 수행하는 것이 가능하다. 앤트로픽의 최신 모델인 페이블5와 미토스5는 지난 12일 외국인 접근이 차단되는 수출 금지 규제를 미국 상무부로부터 받았다. 당시 탕 교수는 “과학은 반드시 전 세계적이어야 한다”며 “범용 인공지능(AGI)으로 가는 길은 높은 벽에 갇혀서는 안 된다”고 미국 정부의 AI 규제를 에둘러 비판했다. 시장은 주가 상승으로 머스크가 지목한 AI에 관한 관심을 반영했다. 탕 교수가 설립한 AI 기업 즈푸(智谱清言·널리지 아틀라스 테크놀로지)는 홍콩 증시에서 22일 37.33%나 상승했다.

“한국 신문 중 역사가 가장 오래 된 서울신문의 광고 이미지를 만들어줘.” 오픈AI의 ‘챗GPT 이미지 2.0’과 앤트로픽의 ‘클로드 디자인’ 기능이 잇달아 공개되면서 생성형 인공지능(AI) 이미지 시장이 경쟁 구도로 재편되는 가운데, 이런 명령어를 두 생성형 AI에 입력해 비교했다. 오픈AI 챗GPT는 1분 안에 결과물을 내놓았고, 앤트로픽 클로드디자인은 광고의 용도와 톤을 되묻는 과정을 거치며 약 5분이 소요됐다. 챗GPT가 생성한 포스터는 ‘120년의 신뢰, 시대를 읽다’라는 문구를 중심으로 과거와 현재를 대비하는 이미지를 배치해 완성도가 높았다. 일부 틀린 정보가 있었지만 전반적으로 텍스트 표현이 자연스럽고 전달력이 명확했다. 반면 클로드 디자인은 사용자의 의도를 반영해 흑백·빈티지 톤을 구현하는 데는 성공했지만, 시각적 요소가 적어 광고로서 눈에 덜 띄었다. 오픈AI의 챗GPT 이미지 2.0은 22일 공개됐다. 이미지 생성 AI의 활용 범위를 한 단계 끌어올렸다는 평가를 받는다. 앞서 오픈AI는 일본 애니메이션 스튜디오 ‘지브리’풍 이미지 열풍을 계기로 챗GPT를 대중화한 바 있다. 해당 모델은 ‘이미지젠(ImageGen) 2.0’을 기반으로 텍스트 표현 정확도를 크게 개선한 것이 특징이다. 기존 이미지 생성 AI의 한계로 지적되던 글자 왜곡 문제를 상당 부분 해소했고, 작은 글자·아이콘 요소 등 고난도 영역에서도 정밀한 결과를 구현할 수 있다. 다국어 이미지 생성 성능 역시 강화돼 한국어를 포함한 다양한 언어를 자연스럽게 표현할 수 있으며, 한 번에 최대 10개의 이미지를 생성하는 기능도 지원한다. 반면 앤트로픽은 지난 16일 내놓은 ‘클로드 오퍼스(Claude Opus) 4.7’을 기반으로 한 이미지 및 디자인 기능을 통해 차별화된 접근을 보이고 있다. 클로드 디자인은 결과물을 즉시 생성하기보다 사용자의 의도를 구체적으로 파악하는 과정을 거쳐 맞춤형 결과를 도출하는 방식이 특징이다. 이에 정교한 작업은 상대적으로 떨어지지만 여러 사람이 참여하는 집합 작업에 적합하다는 평가가 나온다. 앞서 구글은 지난해 8월 제미나이 애플리케이션에서 사용할 수 있는 이미지 생성 모델 ‘나노 바나나’를 선보였고, 지난 2월에는 속도와 제어력이 한층 강화된 ‘나노 바나나 2’를 공개했다. 메타도 ‘망고’라는 내부 코드명으로 이미지 생성 AI 모델을 개발 중인 것으로 알려졌다.

지난달 28일 미국·이스라엘이 이란에 대한 대규모 공습을 시작한 뒤 이란이 거세게 반격하면서 중동 전역의 전운이 짙어지는 가운데, 미국 정부·국방부와 AI 기업의 갈등이 본격화하는 모양새다. 대규모 군사작전이 시작되기 불과 하루 전인 지난달 27일 미국 AI 스타트업인 앤트로픽은 국방부가 AI의 군사적 활용 범위를 전면 개방하라는 요구를 거절했다는 이유로 ‘공급망 위험 기업’으로 지정됐다. 앞서 앤트로픽은 지난해 7월 국방부와 AI 모델 클로드(Claude)와 관련한 2억 달러 규모의 계약을 맺었다. 당시 앤트로픽은 자사의 AI 모델을 국방 목적에 활용하되 ▲클로드 AI를 미국 시민에 대한 대규모 감시에 사용하지 않을 것 ▲AI가 스스로 표적을 선정하고 공격을 결정하는 완전 자율 무기 시스템(LAWS)에는 사용하지 않을 것이라는 조건을 달았다. 그러나 계약을 맺은 지 6개월이 흐른 지난 1월, 피트 헤그세스 미 국방장관은 모든 AI 관련 계약에 “모든 합법적 목적(any lawful use)”이라는 표준 문구를 넣도록 지시했다. 이는 국방부와 계약한 앤트로픽의 ‘2가지 조건’이 사실상 백지화된다는 것을 의미했다. 국방부가 ‘합법’이라고 판단하는 순간 어느 방면에서나 계약한 AI를 활용할 수 있기 때문이다. 앤트로픽이 이를 거부하자 도널드 트럼프 대통령은 앤트로픽을 향해 “재앙적 실수를 저지른 좌파 반미 집단”이라 몰아붙이며 연방 전 기관의 사용 즉시 중단을 명령했다. 이어 국방부는 앤트로픽을 ‘국가 공급망 위험 기업’으로 지정하면서 모든 연방기관이 앤트로픽의 AI 모델을 사용하지 못하도록 금지했다. 앤트로픽 측은 AI의 위험성을 고려했을 때 강력한 안전장치가 필요하며, 이에 따라 군사·감시 사용은 제한해야 한다고 주장했다. 그러나 미국 정부와 군은 국가 안보라는 합법적 목적이라면 제한해서는 안 된다고 반박했다. 결국 앤트로픽과 정부의 계약은 파기됐고 그 자리는 오픈AI가 차지했다. AI 기업이 연방 정부의 블랙리스트에 오른 이른바 ‘앤트로픽 사태’는 단순히 정부·군과 기업 간의 분쟁이 아닌 AI 철학의 충돌로 해석되면서 논란이 거세졌다. 특히 민간 AI 기업의 기술이 사실상 국방 인프라가 되는 상황, 반대로 기업이 군사 목적의 사용을 통제할 권한이 있는가 등의 논쟁으로 확산했다. 더불어 군이 표적 탐지부터 판단, 공격에 이르는 군사적 의사 결정 과정에 AI가 어디까지 관여할 수 있는지에 대한 우려의 목소리도 나온다. 앤트로픽 CEO가 밝힌 ‘찍힌 이유’앤트로픽 사태의 표면적 이유는 AI 모델을 소유한 업체가 합법적 목적으로 AI를 사용하려는 정부와 충돌한 것이지만, 앤트로픽 CEO는 또 다른 주장을 내놓은 것으로 알려졌다. 4일 IT 전문 매체 디인포메이션 등에 따르면 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 국방부가 앤트로픽을 공급망 위험 기업으로 지정한 당일 직원들에게 보낸 내부 메모에서 “트럼프 대통령과 행정부가 우리를 싫어하는 진짜 이유는 (오픈AI와 달리) 우리는 그에게 기부하지 않았기 때문이며 (샘 올트먼 오픈AI CEO와 달리) 우리는 독재자식 찬사를 트럼프에게 보내지 않았기 때문”이라고 주장했다. 오픈AI가 공식적으로 트럼프 행정부에 정치 자금을 기부한 기록은 없지만, 올트먼 CEO는 2024년 트럼프 대통령 재임 확정 이후 100만 달러(현재 환율 기준 약 14억 7000만원)를, 공동 창업자인 그레그 브로크먼은 아내와 함께 트럼프 지지 슈퍼팩 등에 2500만 달러(367억 5000만원)를 기부한 것으로 알려졌다. 아모데이 CEO는 앤트로픽이 파기한 계약을 꿰찬 오픈AI에도 비판의 목소리를 냈다. 그는 “올트먼이 중재 역할을 하겠다며 국방부와 계약을 체결했지만, 사실 우리 입장을 지지하는 척하면서 실제로는 약화하고 있다”며 오픈AI가 가스라이팅(심리적 지배)을 하고 있다고 표현했다. 무엇보다 오픈AI가 국방부와의 계약에서 ‘안전장치’를 마련했다고 밝힌 데 대해 “아마도 20%만 실제이고 80%는 연극일 것”이라고 비판했다. 실제로 오픈AI가 체결한 계약에는 앤트로픽이 지키려던 2가지 원칙을 계약서에 명시하지 않은 것으로 알려졌다. 대신 ‘기술적 배포 방식’, ‘클라우드 전용 운영’ 등을 통해 간접적으로 ‘안전장치’를 보호하는 방식을 택했다. 이를 두고 일각에서는 트럼프 대통령과 국방부가 원한 것은 안전장치의 완전 폐기가 아니라 비교적 우회하는 길을 택하더라도 국가의 명령에 복종하는 태도였다는 지적이 나온다. 전쟁 중 혼란 가중된 방산업체앤트로픽 사태 이후 미 방산업계는 분주하게 돌아가고 있다. 국방부 등과 10억 달러 이상의 계약을 보유한 팔란티어는 자사 플랫폼에서 앤트로픽의 클로드 AI 모델을 제거하고 대체 기술을 도입해야 하는 상황에 놓였다. 현재 드론·위성 영상에서 표적을 자동 식별하는 팔란티어의 군사 AI 플랫폼 ‘메이븐 스마트 시스템’은 앤트로픽의 클로드 코드를 기반으로 구축됐기 때문이다. 방산 분야 투자사인 J2벤처스가 투자한 방산 스타트업 10개사 역시 클로드 사용을 중단하고 다른 AI 서비스로 전환하는 절차를 진행 중인 것으로 전해졌다. 미국 최대 방산업체인 록히드마틴 역시 “우리는 대통령과 국방부 지시를 따를 것”이라며 앤트로픽의 AI 모델 클로드 사용을 중단할 것임을 시사했다. 방산업체들은 기존에 사용하던 AI 모델을 대체하기 위해 API 등을 다시 개발하고 모델 성능 테스트와 보안 인증을 다시 받아야 하는 과정에서 추가 비용이 발생할 수 있다. 대체 모델로 변경하는 과정에서 일시적으로 성능이 떨어질 가능성도 있다. 물론 방산업체 대부분이 AI 모델 교체로 인해 시스템 붕괴를 겪을 일은 사실상 없다고 볼 수 있고 AI를 교체하고 시스템과 보안을 재검증하는 과정에서 더욱 나은 서비스를 이용할 수도 있지만, 문제는 향후 AI 기업 사이에서 앤트로픽 사태가 반복될 여지가 다분하다는 사실이다. AI 업계와 소비자의 선택은?앤트로픽 사태 이후 경쟁사인 오픈AI와 구글의 직원들이 앤트로픽에 연대하는 서명운동을 벌이고 소비자 시장에서도 앤트로픽 사용이 크게 늘어난 것으로 나타났다. 3일 기준 구글 직원 약 830명과 오픈AI 직원 약 100명 등 900여 명은 ‘우리는 분열되지 않는다’라는 제목의 온라인 공개서한에 서명했다. 이들은 서한에서 미국 국방부(전쟁부)가 요구하는 대규모 국내 감시와 자율 살상 무기에 대한 인공지능(AI) 사용 허가를 앞으로도 거부해달라고 자사 경영진에 요구했다. 또 “국방부는 경쟁사가 굴복할 것을 두려워하도록 함으로써 각 기업을 분열시키려 한다”며 “이와 같은 전략은 우리가 상대방(경쟁사)의 의사를 모를 때만 의미가 있다”고 지적했다. 실리콘밸리 기술기업의 창업자·경영진·투자자 등 180여명도 ‘전쟁부와 의회에 보내는 공개서한’을 통해 앤트로픽을 ‘공급망 위험’ 기업으로 등록한 것을 철회하라고 촉구했다. 소비자들도 앤트로픽에 기우는 분위기다. 앤트로픽의 클로드 AI 모델은 지난달 28일 미국 앱스토어 무료 앱 순위에서 챗GPT를 제치고 1위에 올랐고 이날까지 순위를 지키고 있다. 반면 시장조사업체 센서타워에 따르면 챗GPT는 앤트로픽의 퇴출 직후 오픈AI가 국방부와 계약을 맺었다는 소식이 전해지면서 하루 만에 앱 삭제율이 295% 늘어났다.

지난달 말 국회 본회의 문턱을 넘은 반도체특별법은 1년 전 통과됐어야 했다. 그런데 연구개발(R＆D) 직군의 주 52시간 예외 조항을 넣을지 말지에 발목 잡혀 1년을 허비했다. 지난 1년은 5년 전, 10년 전 1년과는 차원이 다르다. ‘삐끗’하면 1년 뒤처지는 게 아니라 세대를 통째로 놓칠 수 있는데도 국회에서는 그런 위기감을 느낄 수 없었다. 그 1년은 막대한 자금과 정책적 지원을 무기로 무섭게 따라붙는 중국과의 기술 격차를 조금이라도 벌릴 마지막 기회였을 수 있다. 그럼에도 입법 지연과 관련해 책임지는 이가 없다. 업계라도 이 기막힌 현실에 쓴소리를 해야 했다. 그러나 경제단체와 반도체 산업계는 기다렸다는 듯 환영 입장을 냈다. 한국반도체산업협회 측은 지난해 2월 국회 토론회에서 “시간을 기준으로 R＆D를 하면 성과가 나기 쉽지 않다”고 주장했는데, 이번 입장문에서는 주 52시간 예외 조항이 빠진 데 대한 아쉬움은 찾아볼 수 없었다. “반도체 산업의 혁신 성장과 국가 경쟁력 강화를 위해 지속적인 관심과 지원을 보내 준 국회와 정부에 감사드린다”는 입장문은 국회가 반성할 기회조차 차단해 버렸다. 세계는 기술 전쟁에 한창인데 ‘당내 싸움’에 매몰된 국회는 법안 처리가 뒷전이다 보니 참다못한 대통령이 국회의 입법 지연을 몇 차례나 문제 삼았다. “우리가 아무리 열심히 달려도 다른 나라보다 더 빨리 달리지 않으면 바로 뒤처지는 엄중한 현실”이라는 대통령의 지난 10일 국무회의 발언은 그간의 입법 관행으로는 경쟁력을 갖기 어렵다는 경고에 가까웠다. 기술이 외교·안보와 산업의 중심이 되는 기정학적 시대에 걸맞게 입법 우선순위도 재정렬이 필요하지만 여당은 검찰개혁, 사법개혁의 굴레에 갇혀 미래를 대비하는 입법에는 손도 못 대는 형국이다. AI의 일자리 침공으로 선망의 직업이었던 변호사·의사·회계사 등 전문직도 위협받고 있다. 신입 변호사·회계사 여러 명이 하던 일을 생성형 AI가 대체하면서 변호사·회계사 채용 수요가 줄고 있는 현상은 시작일 뿐이다. 지난 9일 국회에서 열린 ‘리걸테크 정책 토론회’에서 최이선 한국인공지능진흥협회 변호사는 “잃어버린 시간은 자본으로도 살 수 없다”고 했다. 또 글로벌 리걸테크 시장은 이미 거대한 ‘시간의 복리’ 게임에 돌입했다고 했다. AI 성능이 더 좋아질수록 AI의 발전 속도가 가팔라져 한번 격차가 벌어지면 그걸 만회하기 어렵게 된다는 것이다. 당장 필요한 건 완벽한 법을 만들기 위한 공방이 아니라 혁신 기업들이 법적 불확실성 없이 달릴 수 있는 최소한의 트랙을 깔아 주는 ‘입법적 결단’이라는 게 최 변호사의 주장이다. 기업용 AI 서비스 ‘클로드 코워크’로 소프트웨어(SW) 기반 빅테크 기업들을 초긴장시킨 AI 스타트업 앤트로픽의 다리오 아모데이 CEO는 지난달 “AI가 가져올 노동시장 변화가 과거 기술에 비해 훨씬 더 고통스러울 것”이라고 했다. 2만 자 분량의 에세이를 블로그에 올린 아모데이는 “지난 2년 동안 AI 모델은 단 한 줄의 코드조차 제대로 작성하지 못하는 수준에서 거의 모든 코드를 작성하는 수준으로 발전했고, 머지않아 SW 엔지니어의 모든 작업을 처음부터 끝까지 수행할 수 있을 것”이라고 내다봤다. “심지어 전설적인 프로그래머들도 점점 더 자신을 ‘뒤처졌다’(behind)고 표현한다”는 게 아모데이의 전언이다. 이 엄청난 AI 발전 속도에 발맞추려면 국회에도 체질 변화가 필요하다. 대통령의 한마디에 여당이 ‘압도적 입법 속도전’으로 화답하는 것만으로는 부족하다. 노동시장 전반에 대한 개편부터 재교육, 사회안전망 구축에 이르기까지 선제적으로 해야 할 일이 너무 많다. 기존의 일자리가 사라지는 속도보다 일자리를 잃은 사람이 다시 일어설 수 있는 속도가 더 빠를 수 있게 입법적 뒷받침을 하는 것도 국회 몫이다. 늦었다고 생각할 때는 그냥 늦은 게 아니고 이미 끝난 거다. 김헌주 정치부 차장

구글·오픈AI 등 최저 70점대 후반국내산 최고점 50점대 후반 그쳐한국 모델 설계는 언어에 중점 둬LG “자체 테스트에선 92점” 반박 국가대표 AI에 도전 중인 국내 기업들의 인공지능(AI) 모델들이 수학능력시험 수학 문제와 공대 입시 수리논술 문제 풀이에서 해외 최상위 AI와 비교해 크게 낮은 성적을 기록했다. ●김종락 서강대 수학과 연구팀 공개 김종락 서강대 수학과 교수 연구팀은 국내의 국가대표 AI 도전 5개 팀이 만든 주요 대형언어모델(LLM)과 해외 AI 모델 5종을 대상으로 수능 수학 20문항과 수리논술 30문항을 풀게 한 결과를 15일 공개했다. 수리논술 문항은 국내 주요 대학, 일본 도쿄대 공대 대학원, 인도 대학 입시에서 출제된 수학 서술형 문제였다. 실험 결과 구글의 ‘제미나이 3 프로 프리뷰’를 비롯해 오픈AI의 ‘GPT-5.1’, 앤트로픽의 ‘클로드 오퍼스 4.5’ 등 해외 모델들은 70점대 후반에서 90점대 초반을 기록했다. 반면 국내 모델 중 업스테이지의 ‘솔라 프로-2’는 50점대 후반을 기록했고, 네이버의 ‘HCX-007’, LG AI연구원의 ‘엑사원’, SK텔레콤의 ‘A.X’ 등은 20점대에 머물렀다. 연구팀은 국내 모델들이 단순 추론만으로는 문제 해결이 어려워, 계산 과정을 코드로 실행할 수 있는 파이썬 도구 사용을 허용했지만 정답률은 크게 개선되지 않았다고 설명했다. 국내 AI 모델의 저조한 점수는 모델 설계 방향과 개발 환경의 차이에서 비롯됐다는 분석이 나온다. 미국 빅테크들은 최신 AI 모델 개발에 수십억 달러 규모의 자금을 투입하고, 전용 GPU 인프라와 대규모 연구 인력을 동시에 확충하고 있다. 반면 국내 모델들은 언어 이해나 효율성을 중시한 구조가 상대적으로 많아, 수학 문제 풀이에 필요한 다단계 추론과 계산 과정을 처리하는 데 한계가 있다는 것이다. ●업계 “국내 모델 최종 성능은 아냐” 다만 정부 주도의 국가대표 AI 프로젝트가 초기 단계인 만큼 이번 결과를 국내 기업을 대표하는 모델의 최종 성능으로 보기는 어렵다. 엔씨소프트 관계자는 “이번 실험에 사용된 모델은 2년 전 공개된 (메타의) 라마 기반 경량 모델로, 현재 개발 중인 파운데이션 모델과는 성격이 다르다”고 말했다. 또 LG AI연구원 관계자는 이날 자체 평가를 했다며 “엑사원이 올해 수능 수학 기준 자체 테스트에서 92.11점을 기록했으며, 킬러 문항만 놓고 보면 88.75점을 획득했다. (해당 연구는) 모델의 특성을 고려하지 않고 성능을 측정했다”고 했다. 한편 국가대표 AI 프로젝트는 5곳의 컨소시엄이 경쟁 중이고, 1차 평가 결과가 내년 1월 15일에 발표되면서 4곳으로 압축된다.

‘제미나이 3’ 넘은 ‘클로드 오퍼스 4.5’ 운영 비용도 3분의1로 경제성 높여 인공지능(AI) 모델 ‘클로드’를 운영하는 앤스로픽이 24일(한국시간) 최상위 모델 ‘클로드 오퍼스 4.5’를 전격 출시했다. 이달 구글의 제미나이 3와 오픈AI의 GPT-5.1까지 AI 빅3의 최신 고성능 모델들이 앞다퉈 시장에 나오면서 최근 대두되던 ‘AI 거품론’이 일정 부분 해소되는 분위기다. 앤스로픽은 오퍼스 4.5가 소프트웨어 개발 능력을 평가하는 SWE 벤치마크에서 80.9%의 성능을 기록하며 ‘GPT-5.1 코덱스 맥스’(77.9%)와 ‘제미나이 3프로’(76.2%)를 넘어섰다고 밝혔다. 이는 AI가 복잡한 프로그래밍 코드를 생성하고 오류를 수정하는 전문 작업에서 최고 수준에 도달했음을 의미한다. 앤스로픽은 성능 향상과 더불어 모델 사용료(API)를 기존 대비 3분의 1 수준으로 대폭 낮추면서, 고성능 AI를 더 저렴하게 활용할 수 있는 기반을 마련했다. 이러한 기술적 진보는 앞서 출시된 구글 제미나이 3가 주도한 흐름을 이어간다. 지난 18일 출시된 제미나이 3는 자체 개발한 AI 전용 칩인 텐서처리장치(TPU)를 활용해 AI 구동 비용을 획기적으로 낮추는 데 성공했다. TPU는 AI의 연산 처리에 특화된 칩으로 기존에 주로 쓰이던 그래픽처리장치(GPU)보다 훨씬 적은 전력과 비용으로 대규모 AI 연산을 처리할 수 있다. 이는 막대한 운영 비용 때문에 AI 서비스가 돈을 벌기 어렵다는 시장의 우려를 불식시켰는데, 실제 제미나이 3 출시 이후 구글 모회사인 알파벳의 주가는 사상 최고치를 경신했다. 지난 12일 공개된 오픈AI GPT-5.1은 추론 능력과 응답 정확성 향상에 초점을 맞추며 또 다른 진화 방향을 제시했다. 다만 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)는 제미나이 3를 접한 뒤 “이제 우리가 쫓아가는 입장”이라며 당분간 분위기가 좋지 않을 것이라고 토로하기도 했다. 이처럼 AI 빅3가 한 달 새 잇따라 성능·효율·경제성을 대폭 강화한 모델들을 내놓으면서 그동안 시장을 짓눌렀던 AI 거품 논란이 다소 수그러들고 있다.

1학년 교양 중간고사서 커닝 정황‘AI 금지’ 경고에도 AI로 문제 풀어학교 측 “개인 일탈” 재시험 예정연대·고대 이어 명문대서 부정행위과제도 ‘AI 안 쓰면 바보’ 말 돌아연세대와 고려대에 이어 서울대 중간고사에서도 인공지능(AI)을 이용한 부정행위가 드러나면서 ‘대학가 AI 컨닝’ 파장이 눈덩이처럼 커지고 있다. 대학가에 깊숙하게 자리 잡은 AI 사용을 금지하는 것은 현실적으로 불가능한 만큼 부작용을 막기 위한 구체적인 가이드라인 마련이 시급하다는 지적이 나온다. 12일 서울신문 취재를 종합하면, 지난달 치러진 서울대 교양 과목 ‘통계학실험’ 중간고사에서 다수 학생이 AI를 이용해 문제를 푼 정황이 발견됐다. 해당 과목은 서울대 경영대학 1학년 학생들을 대상으로 진행됐고, 수강생은 약 30명인 것으로 알려졌다. 통계 프로그램인 ‘R’을 구동하는 등 컴퓨터를 활용해야 하는 문제가 많아 이 과목의 중간고사는 강의실에 비치된 컴퓨터를 이용해 대면 방식으로 진행됐다. 학교 측은 중간고사에 앞서 AI를 활용하는 것은 부정행위라고 공지했지만, 일부 학생들이 휴대전화로 챗GPT 등을 이용해 문제를 푼 것으로 알려졌다. 일부 학생들이 시험 이후 담당 조교에게 이런 정황을 전달했고, 조교는 채점하던 중 실제로 AI 사용이 의심되는 흔적을 발견했다. 이후 학생들에게 자진 신고를 받았고, 지금까지 2명이 신고했다고 한다. 서울대는 해당 과목의 중간고사 성적을 무효화하고 재시험을 실시할 예정이다. 서울대 관계자는 “일단 개인적 일탈로 판단하고 있다”고 했다. 명문 사학으로 꼽히는 연세대와 고려대에 이어 서울대에서도 시험에서 AI를 사용한 경우가 적발되면서 논란은 커지고 있다. 한국대학교육협의회가 지난해 전국 131개 대학을 대상으로 조사한 결과를 보면, AI 가이드라인을 적용·채택한 대학은 30곳(22.9%)에 불과했다. 가이드라인이 있는 대학들도 내용이 선언적이라 실효성은 없다는 지적이다. 시험 뿐만이 아니다. 과제에서도 ‘AI를 활용하지 않으면 바보’라는 말이 나올 정도라고 한다. 서울의 한 공과대학 4학년에 재학 중인 오모(24)씨는 “코딩을 전문적으로 도와주는 생성형 AI인 ‘클로드 코드’에 과제 내용을 설명해주면 20초 만에 500줄 정도의 코드를 짜준다”며 “상당수 학생들이 AI의 답변을 받아 2~3가지만 고치고 제출한다”고 전했다. AI 사용을 둘러싼 논란이 커지는 만큼 이번 논란을 계기로 구체적인 사용 기준을 마련해야 한다는 목소리도 커진다. 박남기 광주교대 교육학과 명예교수는 “AI를 활용한 보고서와 아예 사용하지 않고 스스로 고민해서 작성한 보고서를 동시에 제출하는 것도 하나의 대안”이라며 “AI 사용한 부분에 대해선 주석을 다는 방식 등으로 활용하는 방법도 있다”고 말했다.

연세대와 고려대에 이어 서울대 중간고사에서도 인공지능(AI)을 이용한 부정행위가 드러나면서 ‘대학가 AI 컨닝’ 파장이 눈덩이처럼 커지고 있다. 대학가에 깊숙하게 자리 잡은 AI 사용을 금지하는 것은 현실적으로 불가능한 만큼 부작용을 막기 위한 구체적인 가이드라인 마련이 시급하다는 지적이 나온다. 12일 서울신문 취재를 종합하면, 지난달 치러진 서울대 교양 과목 ‘통계학실험’ 중간고사에서 다수 학생이 AI를 이용해 문제를 푼 정황이 발견됐다. 해당 과목은 서울대 경영대학 1학년 학생들을 대상으로 진행됐고, 수강생은 약 30명인 것으로 알려졌다. 통계 프로그램인 ‘R’을 구동하는 등 컴퓨터를 활용해야 하는 문제가 많아 이 과목의 중간고사는 강의실에 비치된 컴퓨터를 이용해 대면 방식으로 진행됐다. 학교 측은 중간고사에 앞서 AI를 활용하는 것은 부정행위라고 공지했지만, 일부 학생들이 휴대전화로 챗GPT 등을 이용해 문제를 푼 것으로 알려졌다. 일부 학생들이 시험 이후 담당 조교에게 이런 정황을 전달했고, 조교는 채점하던 중 실제로 AI 사용이 의심되는 흔적을 발견했다. 이후 학생들에게 자진 신고를 받았고, 지금까지 2명이 신고했다고 한다. 서울대는 해당 과목의 중간고사 성적을 무효화하고 재시험을 실시할 예정이다. 서울대 관계자는 “일단 개인적 일탈로 판단하고 있다”고 했다. 명문 사학으로 꼽히는 연세대와 고려대에 이어 서울대에서도 시험에서 AI를 사용한 경우가 적발되면서 논란은 커지고 있다. 한국대학교육협의회가 지난해 전국 131개 대학을 대상으로 조사한 결과를 보면, AI 가이드라인을 적용·채택한 대학은 30곳(22.9%)에 불과했다. 가이드라인이 있는 대학들도 내용이 선언적이라 실효성은 없다는 지적이다. 시험 뿐만이 아니다. 과제에서도 ‘AI를 활용하지 않으면 바보’라는 말이 나올 정도라고 한다. 서울의 한 공과대학 4학년에 재학 중인 오모(24)씨는 “코딩을 전문적으로 도와주는 생성형 AI인 ‘클로드 코드’에 과제 내용을 설명해주면 20초 만에 500줄 정도의 코드를 짜준다”며 “상당수 학생들이 AI의 답변을 받아 2~3가지만 고치고 제출한다”고 전했다. AI 사용을 둘러싼 논란이 커지는 만큼 이번 논란을 계기로 구체적인 사용 기준을 마련해야 한다는 목소리도 커진다. 박남기 광주교대 교육학과 명예교수는 “AI를 활용한 보고서와 아예 사용하지 않고 스스로 고민해서 작성한 보고서를 동시에 제출하는 것도 하나의 대안”이라며 “AI 사용한 부분에 대해선 주석을 다는 방식 등으로 활용하는 방법도 있다”고 말했다.