사이버보안 업계에 '미토스 쇼크'를 일으킨 앤트로픽의 인공지능(AI) 최상위 모델 미토스가 한층 강력해졌다. 앤트로픽은 취약점 탐지 능력을 강화한 후속 모델 '클로드 미토스 5.2'를 공개했다. 기존 모델보다 더 많은 소프트웨어 취약점을 찾아내는 성능을 갖췄지만 악용 위험을 고려해 검증된 기관에만 제공한다. AI 에이전트 1000개가 협업해 운영체제 시제품을 개발한 최상위 모델 '클로드 페이블 5.2'도 함께 선보였다.

앤트로픽은 9일(현지시간) 미토스 5.2와 페이블 5.2를 발표했다. 두 모델은 동일한 기반 모델을 사용하지만 안전장치 적용 수준과 제공 대상이 다르다.

페이블 5.2는 사이버보안·생물학 분야의 고위험 작업을 제한하는 안전장치를 적용해 일반 이용자에게 제공한다. 반면 미토스 5.2는 관련 제한을 일부 해제한 모델로, 검증된 기관에 한해 제공된다.

미토스가 주목받는 이유는 AI가 소프트웨어 취약점을 찾아내고 분석하는 능력이 빠르게 향상되고 있기 때문이다. 보안 전문가가 수행하던 취약점 분석 업무를 AI가 자동화할 수 있다는 기대와 함께, 같은 능력이 사이버 공격에 악용될 수 있다는 우려도 제기된다.

앤트로픽이 이미 알려진 소프트웨어 취약점을 AI가 다시 찾아낼 수 있는지 평가한 결과, 미토스 5.2는 클로드 오퍼스 5.5보다 10.2%, 미토스 5.1보다 14.4% 더 많은 취약점을 발견했다.

이는 기존에 공개된 취약점을 대상으로 한 재발견 시험 결과다. 아직 알려지지 않은 새로운 취약점을 실제 환경에서 얼마나 찾아낼 수 있는지까지 보여주는 수치는 아니다.

안전성 평가에서도 개선된 결과가 나왔다.

앤트로픽에 따르면 의도적으로 취약한 환경을 구성한 1800개 이상의 시험 시나리오에서 미토스 5.2가 허용된 샌드박스 밖의 인증 정보나 파일을 이용한 비율은 3.1%였다. 미토스 5와 5.1의 해당 비율은 각각 39%, 21%였다.

샌드박스는 AI가 정해진 범위 안에서 작업하도록 격리한 환경이다. 이번 평가는 AI가 허용된 범위를 벗어나 외부 정보에 접근하거나 이를 이용하는지를 살펴본 것이다.

앤트로픽은 모델의 잠재적 위험을 폭넓게 확인하기 위해 일부 안전장치를 해제한 미토스 5.2를 대상으로 평가했다고 설명했다. 일반 이용자에게 제공하는 페이블 5.2에는 더 강력한 안전장치를 적용해 고위험 작업을 제한한다.

미토스 5.2는 생물학 분야에서도 성능을 보였다. 앤트로픽은 여러 단백질이 모여 형성하는 바이러스 껍질인 '캡시드'의 전체 구조를 예측하는 실험에서 34개 중 28개를 정확하게 모델링했다고 밝혔다.

함께 공개된 페이블 5.2는 복잡한 소프트웨어 개발과 장시간 과학 연구, 여러 AI 에이전트의 자율적 협업에 초점을 맞춘 최상위 모델이다.

앤트로픽에 따르면 페이블 5.2는 1000개가 넘는 하위 AI 에이전트를 조율하며 8일 동안 코드를 작성하고 검토해 노트북에서 부팅할 수 있는 운영체제 시제품을 만들었다.

이 운영체제에는 자체 커널과 디스크, 영구 파일 저장 기능, 로그인 화면, 설치 프로그램 등이 포함됐다. 여러 AI 에이전트가 역할을 나누고 작업 결과를 공유하면서 복잡한 개발 과제를 수행한 사례다.

페이블 5.2 에이전트 1000개로 구성된 팀은 30시간 만에 페르마의 마지막 정리에 대한 기존 증명을 컴퓨터가 단계별로 검증할 수 있는 형태로 구현했다고 앤트로픽은 밝혔다.

모델 성능 평가에서도 이전 버전보다 높은 점수를 기록했다.

AI가 작성한 코드를 실제 오픈소스 프로젝트에 반영할 수 있을 만큼의 완성도를 갖췄는지 평가하는 '프런티어 코드'에서 페이블 5.2는 49.1%를 기록했다. 이전 모델인 페이블 5.1의 32.4%보다 16.7%포인트 높다.

AI 에이전트의 과학 연구 역량을 평가하는 항목에서도 페이블 5.2는 74.6%를 기록해 이전 모델(52.6%)을 웃돌았다.

글로벌 AI 모델 평가 플랫폼 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)의 '인텔리전스 인덱스'에서는 페이블 5.2가 65점으로 1위를 차지했다. 구글의 '제미나이 4 카본'(60점)과 오픈AI의 '아스트라'(57점)를 앞섰다.

두 모델의 사용료는 입력 100만 토큰당 8달러, 출력 100만 토큰당 40달러로 책정됐다. 이전 버전의 입력 10달러, 출력 50달러보다 각각 20% 낮아졌다.

sumin02@news1.kr