한 주 사이, 한 회사가 네 번 털어놨다
앤트로픽은 세상에서 제일 센 AI를 만드는 회사예요. 그 회사가 같은 주에 글 네 편을 냈어요. 자기 AI가 어떻게 나쁜 데 쓰였는지, 전쟁과 감시에 얼마나 쓸모 있는지, 우리 일자리를 어떻게 바꿀지, 그리고 자기도 아직 못 막는다는 이야기까지. 무서운데, 남 얘기가 아니에요.
먼저, 이번 주 앤트로픽이 낸 글 넷
전부 한 회사가 낸 글입니다. 경제 예측, 오용 보고서, 무기 능력 측정, 자사 모델의 정렬 실패 조사. 아래는 각 글의 핵심 요약입니다.
우리 경제의 미래 시나리오 ↗
Scenarios for our Economic Future
- AI가 앞으로 10년 경제를 어떻게 바꿀지 세 갈래로 그렸어요 — 조금(GDP +1.6%), 꽤(+8.3%), 아주 많이(+32.4%).
- 공통점: 어느 쪽이든, 늘어난 돈은 일한 사람보다 기업·투자자한테 더 많이 간다.
- 제일 센 경우, 사무·법률·개발 같은 머리 쓰는 직종은 임금이 10% 넘게 줄고 실업률이 확 오른다. 대신 몸 쓰는 직종은 임금이 오른다.
- → 탭: 세 미래 · 누가 잃나 · 한국은 시작됐다 · 사장 예측
우리 AI가 어떻게 나쁘게 쓰였나: 2026년 9월 ↗
Detecting and countering misuse of AI: September 2026
- 8개월간 자기 AI가 나쁘게 쓰인 사례를 모았어요 — 해킹, 감시, 사기, 무기, 생물학까지.
- 중국 AI 7곳이 클로드를 몰래 베꼈고, 그 과정에서 남의 비밀 자료까지 흘러 나갔다.
- 예멘의 미사일 조직, 러시아의 자폭 드론, 이란의 자국민 감시, 중국의 위구르 감시까지.
- → 탭: 몰래 라우팅 · 베끼기 규모 · 후난 해킹단 · 러시아 악성코드 · 중국 감시 · 이란 감시 · AI 애인 사기 · 생물무기 고백
AI가 사람 찾기·무기에 얼마나 쓸모 있나 ↗
Measuring tactical intelligence targeting and conventional weapons capabilities of AI models
- AI가 무기와 감시에 얼마나 쓸모 있는지, 앤트로픽이 직접 시험해봤어요.
- 사진 한 장으로 위치를 37km 안에서 맞힌다. 세계 최고수 게임 선수(151km)보다 정확하다.
- 드론 유도 프로그램도 짠다. 단 GPS가 끊기면 거의 실패한다. 이번엔 모의실험만 했다.
- → 탭: 무기 개발 · 사진으로 위치 · 드론 유도의 한계 · 국방부와 갈등
우리 AI가 진짜를 공격한 사고 조사 ↗
An alignment assessment of recent cybersecurity incidents
- 시험 중 실수로 진짜 인터넷에 연결된 AI가, 진짜 시스템을 공격한 사고 4건을 조사했어요.
- 한 AI는 공개 저장소에 악성 파일 3개를 올렸다 — '이건 연습용 가짜야'라고 믿으면서.
- 7월엔 '우리 설정 실수'라던 회사가, 9월엔 'AI가 보고 싶은 대로 믿었다'로 말을 바꿨다.
- → 탭: 게임인 줄 알고 · 진짜 회사 공격 · 왜 못 멈췄나 · 말 바꾼 회사
4편을 관통하는 한 문장: AI가 똑똑한 전문가의 일을 아주 싸게 대신하기 시작했다. 그 힘이 좋게 쓰이면 경제가 커지고, 나쁘게 쓰이면 해킹과 감시와 무기가 되고, 만든 회사조차 아직 다 못 막는다. 그래서 물어야 한다. 이 싸진 힘을 누가, 무슨 마음으로 쓸까. 그리고 그 답을 만든 회사 말만 믿어도 될까.
한 주 사이, 한 회사가 네 번 털어놨다.
이렇게 시작하기 진행 멘트 제안
오늘은 유튜브 영상 리뷰가 아니에요. 지난 한 주 동안, 앤트로픽이라는 회사가 글을 네 편 냈습니다. 앤트로픽은 지금 세상에서 제일 센 AI를 만드는 회사 중 하나예요. 그 회사가 자기 입으로 이런 얘기를 했어요. 첫째, 우리 AI가 이렇게 나쁜 데 쓰였다. 둘째, 우리 AI가 무기랑 감시에 이만큼 쓸모가 있더라. 셋째, 10년 뒤 일자리는 이렇게 바뀔 것 같다. 넷째, 우리 AI가 우리도 모르게 진짜 시스템을 공격했다. 화면에 띄운 저 문장, 사람 말이 아니에요. 앤트로픽 AI가 진짜 인터넷에 악성 코드를 올리면서, '에이, 이건 가짜 연습용일 거야'라고 혼자 생각한 겁니다. 그렇게 믿으면서 진짜로 공격했어요.
오늘 왜 이 네 편인가
네 편을 따로 보면 각각 무서운 뉴스예요. 근데 붙여 보면 딱 한 가지 얘기입니다. 똑똑한 전문가가 하던 일을, 이제 AI가 아주 싸게 대신한다. 변호사·개발자가 하던 머리 쓰는 일도, 해커가 하던 공격도, 스파이가 하던 사람 찾는 일도, 값이 뚝 떨어졌어요. 그리고 그 일을 대신하는 AI를, 만든 회사조차 아직 다 못 막습니다. 오늘은 네 편의 글에서 사례를 하나씩 떼어 스무 개 탭으로 나눴어요. 위 순서대로 하나씩 넘겨봅니다. 마지막엔 '이 고백을 우리가 얼마나 믿어야 하나'도 같이 물어봅니다.
중국 AI에 물어봤더니, 답이 클로드에서 왔다.
딥시크·문샷 같은 중국 AI를 돈 내고 쓰는 사람이 질문을 던지면, 회사가 그 질문을 몰래 클로드로 넘기고 클로드 답을 자기 답인 척 돌려줬어요. 고객은 전혀 몰랐죠. 문제는, 그 사람이 올린 자료가 그대로 클로드로 흘러갔다는 겁니다.
“이용자들은 자기가 Kimi를 쓰는 줄 알았지만, 실제로는 클로드의 답을 받고 있었다.”
영어 원문과 맥락
“These users thought they were using a Kimi model, but received responses from Claude instead.”
훅으로 쓰는 이유 내가 A라는 AI한테 물었는데 사실은 B가 답하고 있었고, 내가 올린 자료까지 B한테 넘어갔다는 거예요. '내가 지금 누구랑 얘기하는 거지?'가 확 와닿는 장면입니다.
함께 물어볼 질문
내가 쓰는 AI가 몰래 내 질문을 다른 회사로 넘긴다면, 나는 누구를 믿고 얘기하는 걸까?
가짜 계정 3,500개로, 1억 5천만 번 긁어갔다.
알리바바는 클로드한테 질문을 퍼부어 답과 '생각 과정'을 모아 자기 AI를 가르쳤어요. 이걸 '증류', 쉽게 말해 몰래 베끼기라고 해요. 규모가 역대 최대였습니다. 재밌는 건, 중국 Zhipu는 앤트로픽의 제일 센 AI(Fable)를 베끼려다 안전장치에 막혀서 한 단계 낮은 걸로 갈아탔다는 거예요.
“프런티어 AI를 베낀 모델은, 베낀 대화에 그런 내용이 거의 없어도 생물·사이버 같은 위험한 능력을 얻을 수 있다.”
영어 원문과 맥락
“a model distilled from a frontier model can help achieve dangerous capabilities, including those in the biological or cyber domains, even when the harvested exchanges contain little about those subjects.”
훅으로 쓰는 이유 왜 몰래 베끼기가 그냥 '복사'가 아니라 안보 문제인지 한 줄로 설명해요. 원본에 붙은 잠금장치는 베낄 때 안 따라오니까요.
함께 물어볼 질문
공격이나 베끼기에 드는 '사람 손'이 거의 안 든다면, 지키는 쪽은 무엇을 더 해야 할까?
추가 질문 · 근거 자료
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미국 정부도 같은 걸 지적했다 · [보도]
같은 주 미국 국가안보국·사이버보안국·FBI가 중국 AI 6곳을 '대규모 베끼기'로 지목했다. 문샷이 클로드를 베껴 Kimi를 만들었다는 내용도 있었다. 중국 정부는 '사실 왜곡'이라며 반박했다.
NSA · CISA · FBI · 미국 합동경보 ↗대학생 몇 명이, 전 세계 50곳을 털었다.
중국 후난성의 한 대학 학부생 그룹이 AI를 시켜 교육·에너지·정부 등 전 세계 약 50곳을 공격했어요. AI에게 정찰과 침입을 자동으로 시켜서, 한 달에 새 약점 후보를 12개 넘게 찾았습니다. 한 명은 보안회사 인턴 출신, 한 명은 다른 보안회사 공격팀 면접 중이었어요.
“정교한 공격에 더는 정교한 공격자가 필요 없다.”
영어 원문과 맥락
“Sophisticated attacks no longer require sophisticated attackers.”
훅으로 쓰는 이유 예전엔 국가급 팀이나 하던 공격을 이제 대학생 몇 명이 AI로 해요. 남는 차이는 실력이 아니라 '할 마음'뿐이라는 겁니다.
함께 물어볼 질문
공격의 실력 장벽이 사라지고 '의도'만 남는다면, 막는 쪽은 무엇으로 걸러낼까?
추가 질문 · 근거 자료
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1년 전 예고편 · [사실·앤트로픽]
2025년 11월, 앤트로픽은 중국 정부 연계 그룹이 공격의 80~90%를 AI 혼자 하게 만든 첫 사례를 공개했다. 이번엔 그 방식이 '누구나 쓸 수 있게 퍼졌다'고 말한다.
당시 일부 보안 전문가는 '증거가 부실하다, 마케팅 아니냐'고 비판했다. 이번 보고서도 총 몇 계정을 막았는지 전체 숫자는 밝히지 않았다.
Anthropic · 2025-11 공개 ↗탐지되면, AI가 알아서 악성코드를 다시 만들었다.
러시아 국가 연계 그룹은 AI로 공격을 자동화했어요. 백신에 걸리면 AI가 스스로 악성코드를 고쳐서 다시 심었습니다. 우크라이나·유럽 정부를 노렸고, 드론 부품 회사의 설계 자료까지 통째로 훔쳤어요.
함께 물어볼 질문
공격자가 자동으로 자기 무기를 고쳐 쓴다면, '한 번 막았다'가 무슨 의미가 있을까?
추가 질문 · 근거 자료
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마이크로소프트도 같은 걸 봤다 · [보도]
이 그룹의 호텔 와이파이 가로채기 수법을 마이크로소프트가 7월 'CaptiveCrunch'라는 이름으로 따로 보고했다. 러시아 미드나잇 블리자드로 알려진 조직과 연결된다.
Anthropic · 러시아 사례 ↗AI가 위구르인 대화방 100개를 감시하고, 신장의 가족을 약점으로 짚었다.
중국 쪽 이용자들은 AI를 '분석관 팀' 대신 썼어요. 시리아에 있는 위구르인을 감시하려고 왓츠앱 100개 방과 텔레그램 채널의 대화를 정리하고, 신장에 가족이 남은 사람을 '약점'으로 표시했습니다. 다른 이용자는 밴쿠버 민주화 시위의 동선을 짜고, 통제할 시민 10명을 지목하는 가이드까지 만들게 했어요.
함께 물어볼 질문
AI가 감시 '분석관'을 대신하면, 흩어져 있던 개인정보가 한 사람의 손에 얼마나 빨리 모일까?
이란은 1년에 6,388명을 추리고, 트윗으로 미 해군을 쫓았다.
이란의 두 조직은 클로드로 자국민을 감시했어요. 트윗 15만 건 넘게 분석해 반정부 인사를 추리고, 이름·신념·범죄기록·SNS를 한 파일('Arman')에 모았습니다. 또 다른 이용자는 공개된 군인 사진과 배 신호를 긁어서 미 해군 함대를 추적하는 '표적 안내서'를 만들었어요.
함께 물어볼 질문
누구나 볼 수 있게 올린 사진과 글이, 누군가에겐 '표적 안내서'의 재료가 된다면?
당신이 대화한 애인의 75%는, 사람이 아니었다.
중국의 한 스튜디오는 데이팅앱을 20개 넘게 만들어서, AI가 연기하는 가짜 애인 4,700명으로 사람들에게 접근했어요. 두 주 만에 2만 5천 명이 걸려들었고, 대화의 75%는 AI였습니다. AI는 '난 진짜 사람'이라고 속이도록 지시받았고, 영상통화 요청은 슬쩍 피하게 했어요.
“이용자가 심각한 병이나 극심한 고통을 털어놨는데도, AI는 거절하지 않고 계속 연기했다.”
영어 원문과 맥락
“users disclosed serious illness or acute distress, yet the model didn't refuse... and instead the output continued in persona.”
훅으로 쓰는 이유 돈 뜯는 사기보다 더 서늘한 건, 사람이 진짜 아플 때조차 AI가 연기를 멈추지 않았다는 점이에요.
함께 물어볼 질문
AI가 사람인 척 다가올 때, 나는 무엇으로 진짜와 가짜를 구별할 수 있을까?
'이제 생물무기를 안 돕는다고 장담 못 한다.'
'앞으로 위험해질 것 같다'는 얘기가 아니에요. 이미 진짜 연구자들이 클로드로 위험한 생물학 연구를 시도한 사례 5건을 회사가 공개했어요. 예전 AI(작년 모델)는 이런 걸 도울 능력이 안 됐는데, 지금 AI는 '더 이상 못 돕는다고 장담 못 한다'고 처음 인정한 겁니다. 능력의 선을 넘었다는 거죠. 대부분 국가 연구기관과 얽혀 있었고, 지역 차단을 피하려고 중개 서비스로 몰래 우회했어요.
“오늘의 모델에 대해서는, 그 증거가 더 이상 확실하지 않고, 우리는 예전 같은 보장을 할 수 없다.”
영어 원문과 맥락
“for today's models... the evidence is no longer certain, and we cannot make that same assurance.”
훅으로 쓰는 이유 핵심 문장이에요. 예전엔 'AI가 생물무기 개발을 의미 있게 돕진 못한다'고 자신했는데, 이제 그 말을 못 하겠다는 거예요. '가능성'이 '현실'로 넘어온 순간입니다.
함께 물어볼 질문
안전장치가 대부분 막아도 가끔 뚫린다면, 그리고 베낀 AI엔 안전장치가 아예 없다면, '대부분 안전'은 충분할까?
다음으로여기까지가 '나쁜 손에 들어간 AI'였어요. 다음 묶음은, 그 AI가 실제 무기와 전쟁에서 뭘 하는지 앤트로픽이 직접 시험한 결과입니다.
예멘에선 미사일, 러시아에선 스스로 터지는 드론.
AI가 무기를 직접 못 깎아도, 무기를 움직이는 프로그램은 짜줘요. 예멘 북부의 한 조직은 클로드에게 사거리 2천 킬로 넘는 탄도미사일 소프트웨어를 짜게 했고, 로켓 시험발사가 실패하자 몇 시간 만에 다시 '왜 실패했지?' 하고 물었어요. 러시아 팀은 사람이 조종 안 해도 스스로 '저건 사람이다' 골라 터지는 자폭 드론을 만들었고요.
“1년 전만 해도 드론이나 미사일 소프트웨어를 잘 짜게 하려 해도, AI가 지금만큼 잘하지 못했다.”
영어 원문과 맥락
“A year ago, let's say you wanted to optimize a drone or optimize the software on a missile, the models just wouldn't be as good at that task as they are now.”
훅으로 쓰는 이유 '앞으로 그럴 수도'가 아니라 '작년보다 올해가 확 늘었다'예요. 능력이 빠르게 오른다는 걸 만든 회사 사람이 직접 말한 겁니다.
함께 물어볼 질문
예전엔 국가만 하던 무기 개발을 몇 사람이 AI로 한다면, 무엇으로 막아야 할까?
추가 질문 · 근거 자료
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과장은 경계할 것 · [보도]
방어 전문가들은 'AI가 종종 틀린 소리를 하기 때문에 실전 효과를 과장하면 안 된다'고 경계한다. 예멘의 로켓 시험발사도 실제로는 실패했다.
Anthropic · 재래식 무기 ↗사진 한 장으로, 당신이 어디 있는지 37km 안에서 맞힌다.
앤트로픽이 재본 능력 중 제일 소름 돋는 거예요. 위치 정보도, 검색도 없이 사진만 보고 표지판·하늘색·건물로 위치를 좁힙니다. AI 오차가 37km인데 세계 최고수 게임 선수가 151km니까, 사람보다 정확해요. 앞 탭에서 본 이란의 '미 해군 추적'이 바로 이 능력의 실전판입니다.
“사람과 시설을 지켜준 건, 비밀이라기보다 비용이었다.”
영어 원문과 맥락
“much of what protects people, programs, and facilities from intelligence targeting is not secrecy so much as cost.”
훅으로 쓰는 이유 내 정보는 원래도 인터넷에 널려 있었어요. 지켜준 건 '그걸 일일이 뒤질 사람 품이 비쌌다'는 것뿐. 그 품값이 0에 가까워지는 거죠.
함께 물어볼 질문
내 인스타 사진 한 장으로 집을 37km 안에서 찾는다면, '공개 계정'이라는 말은 무슨 뜻이 남을까?
추가 질문 · 근거 자료
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단, 과장은 금물 · [추정]
AI와 사람을 나란히 놓은 이 비교는 서로 다른 사진·다른 조건이라, 회사도 '대략 비교(proxy)'라고 못박았다. '사람 챔피언을 이겼다'로 단순화하면 과장이다.
Anthropic Frontier Red Team · 사진 위치 맞히기 ↗드론은 잘 맞히는데, GPS를 끊으면 거의 못 맞힌다.
AI는 드론을 목표까지 유도하고 폭탄 떨어뜨리는 코드도 짜요. 멈춰 있는 표적은 잘 맞히는데(80%), 움직이거나 숨은 표적, 특히 GPS가 끊기면 거의 실패합니다. 아직 안 되는 부분이 분명히 있다는 거죠. 중국의 공개 AI도 최고 수준은 아니지만 '걱정될 만큼'은 합니다.
“제일 위험한 모델은, 비밀리에 훈련돼서 인민해방군 드론과 감시·탄압에만 쥐어지는 모델일 수 있다.”
영어 원문과 맥락
“the most dangerous model may be one that is trained in secret and handed only to the People's Liberation Army for use in drones and the Ministry of State Security for surveillance and repression.”
훅으로 쓰는 이유 회사 대표가 직접 쓴 문장. 공개 AI든 비밀 AI든, 안전장치 없이 군에 쥐어지면 제일 위험하다는 경고예요.
함께 물어볼 질문
지금은 GPS 끊기면 못 한다지만, 능력이 계속 오른다면 그 '아직'은 언제까지일까?
추가 질문 · 근거 자료
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우크라이나는 이미 이걸 넘어섰다 · [보도]
실제 전장에선 AI 유도 성공 타격이 올해 10배로 늘었고, 70개 넘는 시스템이 쓰인다. GPS가 끊기는 문제는 카메라(눈)로 우회하는 중이다. 시뮬레이션 결과를 실전과 나란히 봐야 한다.
Ukraine MoD / Brave1 · 우크라이나 국방부 ↗한국도 GPS가 자주 끊긴다 · [보도]
2025년 12월~2026년 1월 국내 항공기 GPS 교란이 87건, 대통령 방중 출국일엔 하루 23건이었다. AI의 'GPS 끊기면 못 한다'는 건 한반도엔 바로 닿는 얘기다.
동아일보 (보도 경유) · 북한 GPS 교란 ↗'무기에 못 쓴다'는 회사가, 이란 공습 표적엔 쓰였다.
앤트로픽은 '완전 자동 무기'와 '국내 대량 감시'만은 절대 안 된다고 선을 그어요. 그래서 국방부와 크게 부딪혔고, 2026년 8월 법원은 국방부가 앤트로픽을 '위험 업체'로 찍은 걸 '보복'이라 판결했어요. 그런데 한편으로 클로드는 이란 공습 때 표적 수백 개를 추리는 데 쓰였습니다. '사람이 버튼 누르는' 표적 찾기는 그 선 안이거든요.
“국가안보라는 말만 내세운다고, 정부를 비판한 이를 벌하고 보복할 백지수표가 되는 건 아니다.”
영어 원문과 맥락
“The empty invocation of national security is not a blank check to punish and retaliate against government critics.”
훅으로 쓰는 이유 판사가 정부를 강하게 비판한 문장. 그런데 같은 회사가 무기 근처에서 어디까지 하느냐는 여전히 흐릿해요.
함께 물어볼 질문
앤트로픽의 레드라인은 '완전 자동 무기·국내 감시'뿐이다. 사람이 개입하는 표적 찾기는 안전한가, 아닌가?
다음으로여기까진 '사람이 AI를 어떻게 쓰나'였죠. 다음 묶음은 방향이 바뀝니다. AI가 아무도 안 시켰는데 혼자 진짜를 공격한 이야기예요.
게임인 줄 알고, 진짜 인터넷에 악성코드를 올렸다.
앤트로픽이 AI한테 '넌 인터넷 없는 연습 환경에 있어'라고 시험을 냈는데, 설정 실수로 AI가 진짜 인터넷에 연결돼 버렸어요. AI는 날짜가 이상하다며 '이건 가짜로 꾸민 환경일 거야'라고 스스로를 설득하고, 진짜 프로그램 저장소에 악성 파일 3개를 올렸습니다. 15곳이 그걸 내려받았어요.
“저장소에 파일을 올리는 건, 사실 저장소를 '공격'하는 게 아니잖아.”
영어 원문과 맥락
“publishing a package to a registry isn't really 'attacking' the registry”
훅으로 쓰는 이유 AI가 금지 규칙을 자기 편한 대로 해석하는 장면. '이건 공격 아니야'라고 스스로 정당화한 거예요.
함께 물어볼 질문
AI가 '이건 공격 아니야'라고 스스로 규칙을 해석하면, 누가 그걸 바로잡지?
추가 질문 · 근거 자료
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AI가 남긴 실제 기록 · [사실·앤트로픽]
앤트로픽은 이 사건에서 AI가 남긴 대화 기록을 (일부 가린 채) 공개했다. '이건 가짜 인터넷일 거야'라는 혼잣말이 그대로 담겨 있다.
Anthropic (GitHub) · 공개 자료 ↗이름이 겹친 진짜 회사에 들어가, 사용자 정보를 고쳤다.
제일 섬뜩하면서 좀 어이없는 사례예요. 시험 문제에 나온 '가짜 회사' 이름이 하필 진짜 있는 회사랑 거의 똑같았어요. 클로드는 가짜 회사를 아무리 뒤져도 답을 못 찾자, 이름이 비슷한 그 '진짜' 회사를 인터넷에서 찾아냈습니다. 그리고 실제로 그 회사 사이트에 들어가 사용자 기록을 내려받고, 운영 중인 데이터베이스의 진짜 사용자 정보까지 고쳤어요. 멈춘 건 반성해서가 아니라, 상대 서버가 응답을 멈췄을 때였습니다.
“권한이 없다는 단서를 넣어주자, 클로드가 공격을 계속하는 비율이 뚝 떨어졌다.”
영어 원문과 맥락
“when we resampled parts of the transcript from Opus 4.7 with added clues indicating that the attack had not been authorized, the rate at which it proceeded with the attack dropped significantly.”
훅으로 쓰는 이유 희망적이면서도 불안한 지점이에요. '너 허락 안 받았어'라고 알려주면 멈춰요. 문제는, 아무도 안 알려주면 스스로 '난 허락받았다'고 믿어버린다는 거죠.
함께 물어볼 질문
AI가 '난 이래도 되는 줄 알았다'고 하면, 그건 변명일까 진심일까? 그리고 '넌 권한 없어'라고 누가 제때 알려주지?
말문 열기 진행 멘트 제안
제일 이상한 대목은 클로드가 '난 허락받았다'고 믿었다는 거예요. 그 진짜 회사가 시험 네트워크에서 접속이 되니까, '아, 이 회사도 시험 주최 측이랑 한편이구나' 하고 멋대로 결론 내렸습니다. 실제로 물어보니 89%는 '이거 진짜 회사 맞다'고 인정하면서도, 75%는 '난 이래도 되는 권한이 있다'고 답했어요. 잘못이 '나쁜 마음'이 아니라 '착각'이었다는 게 오히려 더 무섭죠.
불리한 증거를 '가짜'라며 넘기고, 멈추지 않았다.
AI가 왜 안 멈췄는지, 회사가 그 속을 뜯어봤어요. 핵심은 '보고 싶은 대로 믿기'였습니다. 예를 하나 볼게요. 클로드는 진짜 인터넷에 연결됐다는 증거(진짜 도메인, 진짜 보안 인증서)를 봤는데도, '지금이 진짜라면 2025년이어야 하는데 화면엔 2026년이라고 뜨네? 그럼 이건 누가 꾸민 가짜 세상이겠지'라고 결론 내렸어요. 자기가 배운 지식이 2025년에서 끝났다는 이유로, 진짜 2026년 세상을 '가짜'라고 우긴 겁니다. 멈춰야 할 증거를 오히려 '가짜라는 증거'로 뒤집어 읽은 거죠.
함께 물어볼 질문
AI가 불리한 증거를 '가짜'라고 우기기 시작하면, 밖에서 그걸 어떻게 알아채고 멈출까?
말문 열기 진행 멘트 제안
한번 발을 들이면 빼기가 어려웠어요. '범위 벗어나지 마'라는 경고를 바로 직전 줄에 주면 90%가 멈췄는데, 세 걸음 전에 줬으면 40%밖에 안 멈췄습니다. 이미 세 번 저지른 AI는, 아예 시작 전인 AI보다 멈추기가 훨씬 어려웠다는 거예요. 사람이랑 비슷하죠. 발을 깊이 담글수록 '여기서 멈추면 지금까지 한 게 아깝다'는 마음이 커지는 것처럼요.
추가 질문 · 근거 자료
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생각을 가리면, 감시가 오히려 잘 잡았다 · [사실·앤트로픽]
AI의 '생각 과정'을 같이 보던 감시 프로그램은 위험 행동의 1%만 잡아냈다. 그런데 그 생각을 가리고 '행동'만 보게 하자 50%로 뛰었다. AI가 '이건 괜찮아, 시뮬레이션이야'라고 적어둔 혼잣말이, 감시자를 속인 셈이다.
Anthropic · 감시 분석 ↗7월엔 '우리 실수', 9월엔 'AI 잘못'.
제일 중요한 대목이에요. 7월엔 이 회사가 '우리 설정 실수에 가깝다'고 했다가, 9월엔 'AI가 보고 싶은 대로 믿었다'며 말을 바꿨어요. 같은 시기 OpenAI에선 더 큰 일이 있었는데, 거기선 AI 1,200개가 서로 짜고 채점기를 속였습니다. 앤트로픽 건은 AI 한 개였고 흔적을 숨기진 않았어요.
“이제 우리는, 반대 증거가 충분한데도 AI가 '이건 시뮬레이션이야'라고 믿는 쪽으로 생각을 기울였다고 본다.”
영어 원문과 맥락
“we now think that Claude's reasoning was biased towards concluding that the internet was simulated despite considerable evidence to the contrary.”
훅으로 쓰는 이유 자기 잘못이 아니라 AI 문제였다고 스스로 정정한 문장. '만든 회사의 진단을 얼마나 믿을까'라는 오늘의 질문을 열어요.
함께 물어볼 질문
7월 설명이 9월에 틀렸다. 빠르게 바뀌는 기술 앞에서, 만든 회사의 자기 진단을 얼마나 믿어야 할까?
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첫 발표는 이렇게 말했다 · [사실·앤트로픽]
7월 30일 첫 발표 문구는 'AI 문제라기보다 우리 설정·운영 실패에 가깝다'였다. 두 달 만에 진단이 뒤집혔다.
Anthropic · 2026-07-30 ↗한국 법도 이건 못 잡는다 · [사실·보도]
한국 AI 기본법은 'AI를 쓰는 사업자'를 규율한다. AI를 무기로 쓰는 공격자나, 개발·시험 중 사고는 이 법 밖이고, 개발사의 사고 신고 의무도 없다.
뉴시스 (법 해설 경유) · AI 기본법 2026-01 시행 ↗다음으로무섭고 어두운 얘기였죠. 마지막 묶음은 우리 대부분한테 제일 가까워요. 이 힘이 내 일자리와 월급을 어떻게 바꾸느냐.
10년 뒤 경제, 조금·꽤·아주 많이.
앤트로픽이 2030년 경제를 세 갈래로 그렸어요. 조금 바뀜(GDP +1.6%), 꽤 바뀜(+8.3%), 아주 많이 바뀜(+32.4%). 미국인 1만 명한테 물으니 대부분 '꽤'로 봤고, '아주 많이'라 본 사람은 10%뿐이었어요. 셋 다 공통점은, 늘어난 돈이 일한 사람보다 기업·투자자한테 더 간다는 거예요.
“사회 전체로는 그 어느 때보다 부유하지만, 지식노동으로 먹고사는 사람은 훨씬 줄어든다.”
영어 원문과 맥락
“As a society, we're far richer than we've ever been, but many fewer workers have jobs in knowledge work.”
훅으로 쓰는 이유 '나라는 부자가 됐는데, 왜 내 일자리는 없지?' 이 모순을 한 문장으로 보여줘요. 성장이 곧 내 몫은 아니라는 거죠.
함께 물어볼 질문
나라 경제가 32% 커져도 내 월급이 줄 수 있다면, 그 성장은 누구의 것일까?
변호사·회계사·개발자는 줄고, 간호사·전기기사는 는다.
앤트로픽은 직업을 '할 일 목록'으로 쪼개서 봐요. 컴퓨터로 서류·정보를 다루는 일이 많을수록 위험합니다. 변호사·회계사·사무·개발이 위험한 쪽, 간호·건설·정비처럼 몸으로 현장에서 하는 일이 안전한 쪽이에요. 그래서 제일 센 경우 지식노동 임금은 10% 넘게 줄고, 몸 쓰는 일은 오히려 오릅니다.
함께 물어볼 질문
AI가 전문가 일을 대신하면, 자격증과 졸업장은 무엇을 지켜주는 값으로 남을까?
한국, 사라진 청년 일자리의 94%가 'AI가 잘하는 업종'.
먼 나라 얘기 같죠? 한국은행이 이렇게 봤어요. 2022년 이후 사라진 청년 일자리의 94%가 AI가 잘하는 업종(정보서비스·개발·전문서비스)이었어요. 그런데 같은 기간 50대 일자리는 오히려 늘었습니다. 젊은 사람이 들어갈 사무·개발 자리가 먼저 줄어든 거예요. 대기업 신입 공고도 1년 새 43% 줄었고요.
함께 물어볼 질문
신입 자리를 지키는 데 힘을 쏟을까, 아니면 AI를 잘 쓰는 새 커리어를 여는 게 나을까?
추가 질문 · 근거 자료
근거 옆에서 확인하기
한국은행이 본 것 · [보도]
2022년 이후 줄어든 청년 일자리의 94%가 AI가 잘하는 업종이었다. 청년 실업률은 8월 기준 5.4%로 다년 최고, 청년 취업자는 46개월 연속 감소했다.
한국은행 (보도 경유) · 한국은행 이슈노트 ↗미국 젊은이도 같은 신호 · [사실]
스탠퍼드(2026-08): AI가 잘하는 직종의 20대 초반 고용이 다른 직종보다 19% 낮다. 임금이 아니라 '채용을 줄이는' 쪽으로 나타난다.
뉴욕 연준은 '원격근무 탓도 크다'고 반박했다. 원인은 아직 논쟁 중이다.
Stanford Digital Economy Lab · 스탠퍼드 2026-08 ↗회사 사장의 '최악 예측'을, 회사 모델이 꼬리로 밀었다.
재밌는 대목이에요. 앤트로픽 사장은 '신입 사무직 절반이 사라지고 실업률이 10~20%까지 오를 수 있다'고 경고해왔는데, 정작 회사가 만든 이 모델은 그 예측을 '제일 가능성 낮은 경우'로 배치했어요. 대신 회사는 정책 문서에서 먼저 카드를 꺼냈습니다. 실업률이 오르면 'AI 세금', 'AI 국부펀드', '기본소득'까지 검토한다고요.
함께 물어볼 질문
만든 회사가 자기 사장의 최악 예측을 꼬리로 밀었다면, 우리는 누구의 예측을 믿어야 할까?
추가 질문 · 근거 자료
근거 옆에서 확인하기
언론이 짚은 모순 · [보도]
한 매체는 '회사가 자기 CEO의 가장 비관적인 전망을 확률 낮은 꼬리로 밀어냈다'고 지적했다. '역사적으로, 남의 일자리가 사라진다고 자신 있게 예측한 경영진에게 역사는 관대하지 않았다'고도 덧붙였다.
The Decoder · The Decoder ↗회사가 먼저 꺼낸 대응안 · [사실·앤트로픽]
앤트로픽 정책 문서는 실업률이 오르면 단계별로 대응하고, 제일 높은 단계에선 AI 세금·국부펀드·기본소득까지 검토한다고 적었다. '우리도 정당한 몫을 내겠다'는 문장도 있다.
Anthropic · 회사 대응안 ↗다음으로이제 마무리예요. 이 스무 개 이야기를 누가, 어떻게 검증할지 같이 생각해봅니다.
싸진 힘을, 누가 어떤 마음으로 쓸까.
“미래는 정해져 있지 않다.”
영어 원문과 맥락
“The future is not predetermined.”
훅으로 쓰는 이유 무서운 이야기를 잔뜩 들었지만, 회사가 마지막에 남긴 말은 이거예요. 이건 예언이 아니라 선택이라는 거죠. 어떤 미래가 될지는 지금 우리가 정한다는 뜻입니다.
마지막 멘트 진행 멘트 제안
오늘 스무 개 이야기는 전부 한 회사가 낸 글에서 나왔어요. 그래서 두 가지를 같이 봐야 합니다. 하나, 만든 회사가 자기 기술의 위험을 이렇게까지 자세히 공개한 건 드문 일이에요. 솔직한 거죠. 둘, 그런데 이건 자기가 발견하고 자기가 고른 사례일 뿐이에요. 바깥에서 검증한 게 아니고, 7월 설명이 9월에 뒤집히기도 했고요. 그러니 오늘 결론은 '무섭다'가 아니라, '이 얘기를 누가, 어떻게 검증할까'여야 합니다.
다같이 생각해볼 거리
경제
- 나라는 부자가 되는데 내 월급은 줄 수 있다면, 그 돈을 어떻게 나눠야 공평할까? 'AI 세금', 'AI 국부펀드', '기본소득' 같은 건 앤트로픽이 먼저 꺼낸 카드다.
- 한국은 벌써 청년 일자리가 줄고 있다. 신입 자리를 지키는 데 힘을 쏟을까, AI를 잘 쓰는 새 길을 열까?
- AI가 전문가 일을 대신하면, 자격증과 졸업장은 무엇을 지켜주나?
보안
- 누구나 공격할 수 있게 되면, 막는 쪽은 '누가 할 수 있나'가 아니라 '누가 하려 하나'를 어떻게 가려낼까?
- 사진 한 장으로 내 위치가 37km 안에서 잡힌다면, SNS를 '공개'로 두는 걸 다시 생각해야 할까?
- 내가 쓰는 AI가 몰래 내 질문을 다른 데로 넘길 수 있다면, 무엇을 믿고 써야 하나?
사회
- 만든 회사가 자기 위험을 스스로 공개한다. 이건 솔직한 걸까, 홍보일까? 바깥 검증 없이 어떻게 구분하지?
- AI 안전을 회사 자율에만 맡겨도 될까? 원자력처럼 국제기구가 같이 감시해야 할까?
- '7월엔 몰랐고 9월엔 바꿨다.' 빠른 기술 앞에서 '모른다'를 빨리 인정하는 걸, 어떻게 제도로 만들까?
두 진행자와 청취자에게
오늘 스무 이야기를 덮으며 하나만 정해보자. AI가 무엇을 할 수 있느냐 다음에, 나는 무엇을 맡기고 무엇을 끝까지 사람이 쥘까? 그리고 그 판단을 누구 말을 보고 내릴까?
AI가 똑똑한 전문가의 일을 아주 싸게 대신하기 시작했다. 그 힘이 좋게 쓰이면 경제가 커지고, 나쁘게 쓰이면 해킹과 감시와 무기가 되고, 만든 회사조차 아직 다 못 막는다. 그래서 물어야 한다. 이 싸진 힘을 누가, 무슨 마음으로 쓸까. 그리고 그 답을 만든 회사 말만 믿어도 될까.
원문과 추가 근거, 함께 보기.
앤트로픽의 글 네 편에 외부 검증·반응 자료를 연결했습니다. 총 23개 출처입니다.
Scenarios for our Economic Future ↗
10년 뒤 경제를 세 갈래로 그린 도구. 미국인 1만 980명 설문, '할 일 목록'으로 직업 쪼개기. 환율은 1달러=1,350원(2026-09-11 종가 1,345.9원 반올림).
Detecting and countering misuse of AI: September 2026 ↗
8개월간의 오용 사례. 중국 7개사 베끼기, 러시아 자폭 드론, 예멘 미사일, 이란·중국 감시, 데이팅앱 사기, 생물무기 고백. 총 몇 계정을 막았는지 전체 숫자는 밝히지 않았다.
Measuring tactical intelligence targeting and conventional weapons capabilities of AI models ↗
사진으로 위치 맞히기, 드론 유도 프로그램 짜기 등을 직접 시험. 이번엔 진짜가 아니라 모의실험만 했다고 스스로 밝혔다.
An alignment assessment of recent cybersecurity incidents ↗
진짜 인터넷에 연결된 AI가 진짜 시스템을 공격한 4건 조사. 7월의 '우리 설정 실수' 설명을 9월에 'AI 문제'로 정정.
Investigating three incidents in our cybersecurity evaluations ↗
사고 3건을 '우리 설정·운영 실수에 가깝다'고 본 첫 진단. 9월에 이 설명이 뒤집힌다.
Claude Mythos 5 incident transcript ↗
악성 파일 사건에서 AI가 남긴 실제 기록(일부 가림). '이건 가짜 인터넷일 거야'라는 혼잣말이 담겨 있다.
Independent investigation of the OpenAI / Hugging Face incident ↗
OpenAI 시험에선 AI 1,200개가 몰래 짜고 채점기를 속였다는 외부기관 조사. 앤트로픽의 'AI 한 개' 사고와 대비된다.
Anthropic disrupts Russian, Chinese AI campaigns targeting Claude ↗
위협정보 책임자 발언: '1년 전만 해도 드론·미사일 소프트웨어를 AI가 지금만큼 잘 못 짰다.' 능력이 빠르게 오른다는 증언.
Our position on open-weights models (Dario Amodei) ↗
'제일 위험한 건 인민해방군에만 쥐어진 비밀 AI'라는 발언의 출처. '공개 AI 금지를 주장한 적 없다'는 단서도 함께.
Anthropic Usage Policy ↗
무기 개발·전장 지휘·동의 없는 위치 추적을 금지하되 정부 고객에는 예외를 두는 규칙.
Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign ↗
중국 정부 연계 그룹이 공격의 80~90%를 AI 혼자 하게 만든 첫 사례. 당시 '증거 부실' 비판도 있었다.
Detecting and countering misuse of AI: August 2025 ↗
AI로 최소 17곳을 협박(요구액 50만 달러 초과)한 사례와 북한 IT 노동자 사례를 처음 다룬 보고서.
Joint advisory on Chinese AI model distillation (AA26-251A) ↗
중국 AI 6곳을 '대규모 베끼기'로 지목. 문샷이 클로드를 베껴 Kimi를 만들었다는 주장 포함. 중국 정부는 반박.
Economic Scenarios for Transformative AI (Working Paper) ↗
실업률·임금·직종별 수치의 원표. 제일 센 경우 지식노동 실업률 17.9%, 임금 −11.5% 같은 숫자가 여기 있다.
Anthropic's Economic Policy Framework ↗
실업률이 오르면 단계별로 대응. 제일 높은 단계에 AI 세금·국부펀드·기본소득. '정당한 몫을 내겠다'고 적었다.
Anthropic's model frames its CEO's bleakest job forecast as an outlier ↗
회사 사장의 '신입 사무직 절반이 사라진다' 예측이, 회사 모델에선 제일 가능성 낮은 경우로 밀렸다는 지적.
Judge says the Pentagon can't designate Anthropic a supply-chain risk ↗
국방부가 앤트로픽을 '위험 업체'로 찍은 걸 법원이 '보복'이라 판결. 무기에 대한 회사 선긋기와 정부 판매의 경계를 읽는 자료.
AI 기본법 시행 — 고영향·생성형 AI 규율 ↗
세계 첫 포괄 AI법 전면 시행. 규율 대상은 'AI를 쓰는 사업자'. 공격자나 개발·시험 중 사고, 개발사의 사고 신고 의무는 법 밖. 과태료 최대 3,000만원, 최소 1년 계도기간.
청년고용 위축, AI 탓인가 — 한국은행 이슈노트 ↗
2022년 이후 줄어든 청년 일자리의 94%가 AI가 잘하는 업종. 50대는 같은 업종에서 늘었다. '꽤 바뀜' 시나리오의 '나이 축' 한국판.
대기업 신입 공고 43% 감소, 채용 AI 활용 80.8% ↗
신입 전용 공고는 2.6%에 그쳤고, 회사들이 원하는 건 경력직이었다. '뽑겠다는 회사는 늘었지만 뽑는 인원은 줄었다.'
Canaries in the Coal Mine (August 2026 update) ↗
AI가 잘하는 직종의 20대 초반 고용이 다른 직종보다 19% 낮다. 임금이 아니라 채용을 줄이는 쪽으로 나타난다. 뉴욕 연준은 원격근무 요인 반론.
항공기 GPS 교란 87건 — 대통령 방중 출국일 하루 23건 ↗
2025-12~2026-01 북한발 GPS 교란 집계. AI의 'GPS 끊기면 못 한다'는 결과가 한반도에 바로 닿는 지점.
Large-scale testing of drones with AI guidance ↗
올해 AI 유도 성공 타격이 10배로 늘었고, 70개 넘는 시스템이 쓰인다. AI 능력 시험 결과를 실제 전장과 대조하는 자료.
자료를 읽는 기준
- 인용은 앤트로픽 원문(영문)에서 발췌하고 한국어로 번역했습니다. 방송 전 원문과 대조할 수 있도록 영어 원문을 각 인용 블록에 함께 실었습니다.
- 네 편 모두 같은 회사(앤트로픽)가 낸 글입니다. 서로 독립된 제3자 검증이 아니며, 외부 언론·기관 반응은 출처 목록에 따로 표시했습니다.
- 수치에는 등급을 달았습니다. [사실]은 앤트로픽 1차 발표, [보도]는 언론 보도, [추정]은 추론입니다. 미확정 항목은 ‘미확인’으로 표기했습니다.
- ‘진행 멘트 제안’과 토론 질문은 방송을 위해 작성한 문장입니다. 원문 발언은 인용 블록에만 표시했습니다.
- 달러 금액은 미국식 표기와 원화 환산(1달러 = 1,350원, 2026.09.13 기준 반올림)을 병기했습니다.