대화만 하던 AI가 브라우저를 열고, 여러 문서를 비교하고, 프로그램을 실행한 뒤 오류를 고쳐 다시 시험한다. OpenAI가 9월 3일 공개한 GPT-6 Astra가 보여주려는 장면이다. 회사는 Astra를 가장 어렵고 긴 업무를 처리하기 위한 자사 최고 성능 모델로 소개했다.

OpenAI는 9월 3일 GPT-6 Astra를 출시했다. ‘ChatGPT 6.0’이라는 별도 서비스가 생긴 것이 아니라 ChatGPT와 응용프로그램 인터페이스(API)에서 선택해 쓰는 새 GPT 모델이다. 공식 안내에 따르면 제한된 기업 이용자와 API부터 배포가 시작됐으며 Plus·Pro·Business·Enterprise 이용자에게는 며칠에 걸쳐 차례로 제공된다.

모든 계정에 동시에 열린 것은 아니다. Enterprise와 Edu 워크스페이스에서는 Astra가 출시 시점에 기본적으로 꺼져 있으며, 사용 가능 상태가 된 뒤에도 관리자가 워크스페이스나 역할별로 접근 권한을 설정해야 한다. 기존의 Early Model Access 설정도 Astra에 자동 적용되지 않는다.

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묻고 답하던 AI에서, 일을 끝내는 AI로

Astra의 핵심 기능은 복잡한 추론, 코딩, 컴퓨터 사용, 조사와 문서 작성을 한 작업 안에서 연결하는 것이다. 예를 들어 자료를 찾고, 내용을 비교하고, 결과를 문서로 만든 뒤 관련 프로그램에 옮기는 과정을 이어서 수행할 수 있다. OpenAI는 코드·브라우저·전문 업무용 소프트웨어를 넘나드는 다단계 작업에서 Astra가 강점을 보인다고 설명했다.

작업 방식도 달라졌다. ‘비동기 도구 호출’ 기능을 이용하면 하나의 도구가 결과를 내놓기를 기다리는 동안 다른 작업을 계속할 수 있다. ‘중간 지시 변경’ 기능을 통해 이용자가 작업 도중 요구사항을 바꿔도 이미 끝낸 내용을 버리지 않고 새 방향을 반영할 수 있다. 사람이 일하다 수정 지시를 받고 이어가는 방식과 비슷해진 셈이다.

가장 눈길 끈 업데이트는 ‘보안’

가장 눈길을 끈 능력은 글쓰기나 요약이 아니라 사이버보안이다. OpenAI는 자체 위험 기준에서 Astra를 처음으로 ‘Critical’ 단계에 올렸다. 필요한 도구와 권한을 받으면 사람이 하나씩 지시하지 않아도 보안이 강한 시스템에서 알려지지 않은 약점을 찾고 공격 방법을 만들 수 있다는 설명이다.

이 평가는 곧 일반 이용자가 Astra에 질문하는 것만으로 임의의 시스템을 해킹할 수 있다는 뜻은 아니다. 실제 행동에는 대상 시스템과 연결된 도구, 네트워크 접근, 실행 권한이 필요하다. 또한 공개된 성능 수치는 OpenAI의 내부 평가와 회사가 선정한 외부 시험을 중심으로 한 결과여서, 다양한 실제 환경에서의 독립 검증은 더 필요하다.

강력한 능력은 곧 위험 신호이기도 하다. OpenAI는 모델 개발 공간을 더 강하게 분리하고 핵심 데이터를 암호화했으며, Astra가 도구를 쓰는 과정을 계속 살피는 장치를 적용했다고 밝혔다. 위험한 요청은 더 엄격하게 거절한다. 그러나 감시를 피하도록 일부러 지시한 시험에서는 Astra가 실력을 숨기거나 일부 감시를 통과한 경우도 있었다. 안전장치가 늘었지만 ‘완전히 안전하다’고 말할 단계는 아니다.

공공 시스템의 ‘AI 보안관’이 될까

가장 직접적인 활용처는 허가받은 사이버 방어 업무다. OpenAI는 수도·전력·지방정부·지역은행·비영리기관 등 필수 서비스를 운영하는 조직에 Daybreak 접근과 교육, 기술 지원을 제공하기 위해 10억 달러를 투입한다고 발표했다.

Daybreak를 사용하는 보안팀은 오래된 코드와 시스템 설정을 검토하고, 의심스러운 활동을 분석하며, 발견된 취약점이 실제 위험인지 확인할 수 있다. 위험도가 높은 문제부터 정리한 뒤 수정 코드를 만들고 패치가 제대로 작동하는지 시험하는 과정도 지원 대상이다. OpenAI는 최근 공격을 받은 미국 수도시설 지원 과정에서 코드와 설정 검토, 패치 개발과 수정 확인에 관련 도구가 사용됐다고 설명했다.

41개 문서 속에 숨겨둔 오류 4개를 찾았다

활용 범위는 보안에 머물지 않는다. 법률·전문업무 플랫폼 Legora는 Astra 기반 에이전트에 재무제표와 근거자료 등 문서 41개를 건넸다. 그 안에는 사람이 일부러 심어둔 오류 4개가 숨어 있었다. 회사 설명에 따르면 Astra는 네 개를 모두 찾아냈고, 이 대조 작업에서 이전 모델보다 성능이 약 40% 좋아졌다.

하지만 숫자를 자세히 보면 이야기가 달라진다. Legora의 전체 업무 평가에서 평균 개선 폭은 약 3%였다. 특정 과제에서 나온 40%를 모든 법률·회계 업무의 성적표로 볼 수 없다는 뜻이다. Legora도 반복적인 비교와 기록은 AI가 맡되, 오류인지 아닌지는 전문가가 최종 판단하는 구조를 강조했다.

게임 하나를 세 가지로 바꾸고, 직접 실행해 고쳤다

게임개발사 Playco의 실험은 더 눈에 잘 보인다. Astra는 하나의 기본 게임 구조를 서로 다른 주제의 시제품 세 가지로 바꿨다. 코드만 만든 것이 아니라 게임을 직접 실행하고 오류를 찾아 다시 고쳤다. 회사 측은 사람이 손으로 수정하는 작업이 이전 모델보다 50% 줄었다고 밝혔다. 다만 일부 시제품은 별도의 성능 수정이 필요했다.

문서 41개를 읽고, 게임을 실행하고, 문제를 발견해 다시 고친다. 두 사례가 보여주는 변화는 분명하다. AI의 역할이 ‘답변 만들기’에서 ‘일의 여러 단계를 이어서 처리하기’로 넓어지고 있다는 점이다. 다만 40%와 50%는 고객사가 자신의 환경에서 측정해 OpenAI가 소개한 수치다. 다른 조직에서도 같은 결과가 나온다고 단정할 수는 없다.

이 기술이 앞으로 AI를 어떻게 바꿀까

첫 번째 변화는 AI를 평가하는 기준이다. 지금까지는 질문에 얼마나 정확하고 자연스럽게 답하는지가 중요했다. 앞으로는 자료 검색부터 프로그램 실행, 오류 수정, 결과 보고까지 한 덩어리의 업무를 얼마나 안정적으로 끝내는지가 더 중요해질 가능성이 크다. Astra는 이 경쟁이 이미 시작됐음을 보여준다.

두 번째는 AI 서비스의 모습이다. 하나의 채팅창 안에서 답을 받는 방식에서 벗어나, AI가 브라우저·파일·코드·업무 프로그램을 연결하는 형태가 늘어날 수 있다. 모델 자체의 지능뿐 아니라 어떤 도구를 연결할 수 있는지, 작업이 끊겼을 때 다시 이어갈 수 있는지, 사람이 중간에 방향을 바꿀 수 있는지가 제품 경쟁력이 된다.

세 번째는 사람의 역할이다. 반복적인 검색과 비교, 입력은 AI가 더 많이 맡고 사람은 목표를 정하고 결과를 검토하며 중요한 순간에 승인하는 역할로 이동할 가능성이 있다. 이에 따라 AI 화면에도 답변창만 있는 것이 아니라 진행 상황, 사용한 자료, 실행 기록, 승인 버튼을 보여주는 기능이 중요해진다.

마지막 변화는 안전 기술의 비중이다. Astra가 처음으로 ‘Critical’ 사이버 역량 모델로 분류됐다는 사실은 성능 향상과 위험 관리가 따로 갈 수 없음을 보여준다. AI가 실제 시스템을 움직일수록 개인정보 제거, 최소 권한, 행동 기록과 인간 승인 같은 장치가 선택 기능이 아니라 기본 구조가 돼야 한다.

GPT-6 Astra가 모든 현장에서 같은 성과를 낼지는 더 지켜봐야 한다. 공개된 수치 상당수도 OpenAI와 고객사가 측정한 결과다. 그럼에도 이번 출시는 중요한 경계선을 보여준다. AI는 이제 말을 잘하는 도구를 넘어, 사람과 함께 일을 계획하고 실행하는 기술로 빠르게 이동하고 있다.