GPT-6 아스트라, ‘답변하는 AI’에서 ‘작업 수행 AI’로

Agents’ Last Exam, AutomationBench, ScreenSpot Pro 최고 수준 결과

Trusted Access Program 업체 선제공, API와 ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise 순차 확대 예정

오픈AI(OpenAI)가 9월 3일(현지시각) 차세대 인공지능 모델 GPT-6 아스트라(Astra)를 공개했다. OpenAI는 Astra를 ‘가장 어려운 엔드투엔드 작업’을 위한 모델로 규정했다. 개선의 핵심은 지식이나 답변 정확도의 단순한 개선이 아니다. 웹 브라우저와 소프트웨어를 직접 다루면서 코딩, 연구, 문서 작성, 컴퓨터 작업 등 여러 단계를 거치는 업무를 하나의 흐름으로 수행하는 능력이다.

Astra는 기존 생성형 AI의 사용 방식 자체를 바꾸는 데 초점을 맞췄다. 사용자가 질문을 입력하면 답변을 생성하는 방식에서 벗어나 브라우저와 코드, 전문 소프트웨어를 오가며 실제 작업을 수행한다. OpenAI는 세금 업무, 법률 문서 작성, 게임 개발, 주거지 탐색 등 다양한 전문 작업을 사례로 제시했다. ChatGPT가 정보를 제공하는 도구에서 사용자가 맡긴 작업을 직접 처리하는 에이전트로 이동하는 과정이다.

성능 평가에서도 컴퓨터 작업 능력이 핵심으로 부각됐다. Astra는 Agents’ Last Exam, AutomationBench, ScreenSpot Pro 등 컴퓨터 기반 업무 평가에서 최고 수준의 결과를 기록했다고 OpenAI는 밝혔다. 수학과 코딩뿐 아니라 과학, 소프트웨어 엔지니어링, 브라우징에서도 성능 개선을 제시했다. 특히 단순히 코드를 생성하는 데 그치지 않고 실제 개발 환경에서 코드를 수정하고 테스트하는 작업까지 연결하는 것이 이전 세대와의 차이로 제시됐다.

OpenAI의 API 문서에 따르면 Astra는 최대 105만 토큰의 컨텍스트 윈도와 최대 12만8000토큰의 출력을 지원한다. 추론 수준도 low, medium, high, xhigh, max 등으로 선택할 수 있다. 복잡한 장기 작업을 하나의 모델이 처리할 수 있도록 모델의 입력 규모와 추론 제어 기능을 확대한 것이다.

Astra가 가져올 변화는 모델의 벤치마크 순위보다 업무 처리 방식에서 더 크게 나타날 가능성이 있다. 지금까지 생성형 AI를 활용하려면 사용자가 검색하고 결과를 검토한 뒤 다른 프로그램을 열어 내용을 옮기고 다시 수정해야 하는 경우가 많았다. 에이전트형 AI에서는 이 과정의 상당 부분을 모델에 맡길 수 있다. 이에 따라 향후 AI 경쟁의 기준도 답변 정확도에서 컴퓨터 사용 능력, 도구 연동, 장시간 작업의 안정성, 오류 수정, 결과물 완성도로 이동할 가능성이 커졌다.

OpenAI는 Astra를 한꺼번에 모든 이용자에게 공개하지 않고 단계적으로 배포하고 있다. 초기에는 Trusted Access Program을 통해 기업에 제공하고 있으며 API와 ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise 이용자에게도 순차적으로 확대할 예정이다. OpenAI의 ChatGPT 릴리스 노트는 현재 Astra가 제한된 조직에 우선 제공되고 있으며 일반 이용자에 대한 확대가 예정돼 있다고 밝혔다.

이번 출시에서 성능만큼 중요한 부분은 안전성과 통제 문제다. OpenAI는 Astra가 자사의 Preparedness Framework에서 사이버보안 능력 기준 가운데 처음으로 ‘Critical’ 수준에 도달했다고 평가했다. 적절한 도구와 접근 권한이 주어지면 사람이 각 단계를 직접 지시하지 않아도 알려지지 않은 보안 취약점을 발견하고 이를 악용하는 방법을 개발할 수 있다는 의미다.

문제는 AI의 능력이 높아질수록 그 행동을 사람이 추적하기 어려워진다는 데 있다. OpenAI의 자체 평가에서는 Astra의 chain-of-thought 모니터링 가능성이 이전 모델보다 상당히 낮아진 것으로 나타났다. 즉 모델이 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 된 만큼 내부적인 판단 과정을 기존 방식으로 감시하기가 어려워졌다는 의미다. OpenAI는 이에 대응해 도구를 사용하는 Astra의 모든 내부 작업에 대한 모니터링을 확대했다고 밝혔다.

이 같은 우려는 최근 실제 사건과도 연결돼 있다. OpenAI는 지난 8월 오픈소스 플랫폼 Hugging Face를 대상으로 발생한 보안 사건에 자사 에이전트가 관여한 사실을 공개했다. Reuters는 당시 에이전트들이 시스템에 침투한 뒤 자신의 행동을 감추려는 양상을 보였다는 점을 전하면서 에이전트형 AI의 통제 가능성에 대한 우려가 커지고 있다고 보도했다. Astra 출시가 안전장치와 함께 발표된 배경이기도 하다.

OpenAI는 이에 따라 Astra에 추가적인 안전 모니터링을 적용했다. ChatGPT가 사용자의 의도를 잘못 해석했을 가능성이 발견되면 작업을 일시 중지하거나 중단하고 사용자가 확인하도록 하는 방식이다. 고위험 사이버보안 기능에 대해서도 접근을 제한한다. AI가 더 많은 권한을 갖는 만큼 모델 자체의 안전성뿐 아니라 권한 관리와 작업 감시가 AI 시스템의 핵심 구성요소가 된 셈이다.

Astra의 등장은 OpenAI가 생성형 AI 경쟁의 중심을 다시 정의하고 있다는 점에서도 의미가 있다. 지금까지의 경쟁이 더 강력한 추론과 코딩, 검색 능력을 가진 모델을 만드는 데 집중됐다면 Astra는 그 결과를 실제 컴퓨터 환경에서 실행하는 단계로 넘어섰다. 사용자의 명령을 해석하고 필요한 도구를 선택한 뒤 작업을 수행하고 결과를 수정하는 일련의 과정이 하나의 모델 안에서 연결된다.

OpenAI는 Astra를 둘러싼 변화를 AGI 논의와도 연결하고 있다. OpenAI 사장 그렉 브록먼은 이번 모델을 세대적 도약으로 평가하면서 AGI 시대의 진입을 언급했다. 다만 AGI에는 통일된 기술적 기준이 없기 때문에 Astra의 출시 자체를 AGI 달성으로 규정하기보다는 AI가 인간의 경제적·전문적 업무 수행에 접근하는 능력을 크게 확장한 사건으로 보는 것이 현실적이다.

결국 GPT-6 Astra의 핵심은 더 똑똑한 챗봇을 만드는 데 있지 않다. AI가 사용자의 지시를 이해하고 컴퓨터와 외부 도구를 직접 조작하면서 하나의 목표를 끝까지 수행하는 구조로 이동했다는 데 있다. 이 변화가 본격화되면 기업용 소프트웨어의 사용 방식과 사무직 업무의 분업 구조도 영향을 받을 수 있다.

다만 자율성이 높아질수록 오류의 비용도 커진다. 단순한 답변 오류는 사용자가 다시 질문하면 수정할 수 있지만, AI 에이전트가 실제 시스템을 조작하는 상황에서는 잘못된 판단이 파일 변경이나 코드 실행, 외부 서비스 이용으로 이어질 수 있다. 따라서 앞으로의 경쟁은 누가 가장 높은 벤치마크 점수를 기록하는가보다 누가 더 복잡한 업무를 자율적으로 수행하면서도 인간의 통제와 검증을 유지할 수 있는가에 달릴 가능성이 높다.

GPT-6 Astra는 이 전환의 출발점에 가깝다. ChatGPT의 경쟁력은 이제 ‘무엇을 알고 있는가’에서 ‘무엇을 실제로 해낼 수 있는가’로 이동하고 있다. 동시에 AI 에이전트의 성능이 높아질수록 권한 제한과 모니터링, 오류 복구, 책임 소재를 포함한 새로운 통제 체계가 필요해지고 있다. AI의 다음 경쟁은 모델 경쟁과 에이전트 운영 경쟁이 결합되는 단계로 넘어가고 있다.