저자: 디지털 생명 카즈크

어젯밤 전 세계 AI 대규모 장애가 발생한 이후. GPT-6 Astra가 마침내 베이징 시간으로 새벽 3시 33분에 정식으로 모습을 드러냈습니다.

OpenAI의 한 문장으로 GPT-6 Astra를 요약한다면. 아마 이 말이 가장 적합할 것입니다. 바로 전 세계에서 가장 지능적이고 가장 잘 정렬된 모델입니다. 그리고 밈 이미지도 나왔습니다.

이번에 OpenAI는 자신들의 실력을 증명했고, 게다가 예전 GPT-4의 그 느낌이 조금 있었습니다. 전방위적인 왕의 귀환이었고, 가장 기쁜 것은 드디어 더 이상 순수하게 코딩에 특화된 모델이 아니라는 점입니다.

GPT-6 Astra는 진정한 의미에서, 심미안이 극도로 뛰어나고 업무 능력이 매우 뛰어난 박사급 직원입니다. 게다가 이번 모델은 정말 새로운 특성과 특징이 매우 많아서, 정보량이 극도로 폭발적이고 방대합니다. 그런데 비극은, OpenAI 이 녀석도 나쁘게 변했습니다. 오늘은 일부 조직에만 공개하고, 앞으로 며칠 내에 구독 사용자에게 공개한다고 합니다.

아니 형님, 전에 200달러짜리 Pro 멤버십 사라고 꼬실 때는 그렇게 말 안 했잖아요, Pro 멤버십이면 매번 가장 우선적으로 새 모델을 체험할 수 있다고 하지 않았나요...

역시 이런 대형 모델 회사들은 다 나쁜 남자들입니다. 시간이 이렇게 빨리 가길 바란 적이 없었는데, 빨리 GPT-6 Astra를 써보고 싶습니다...

그래도 거의 모든 정보와 자료를 다 읽어본 후에, 여러분과 이야기할 만한 것이 여전히 많다고 생각합니다. 그럼 하나씩 이야기해 보겠습니다.

1. GPT-6 Astra 기본 정보

먼저 기본 정보를 정리해 보겠습니다.

GPT-6 Astra의 API 모델 번호는 gpt-6-astra입니다.

컨텍스트 윈도우는 1.05M, 즉 약 105만 토큰입니다.

최대 출력 길이는 128K 토큰입니다.

지식 컷오프 날짜는 2026년 4월 30일입니다.

추론 강도는 low, medium, high, xhigh, max 다섯 단계입니다.

API 표준 가격은 입력 토큰 100만 개당 10달러, 출력 토큰 100만 개당 50달러입니다.

이 가격은 기본적으로 Claude Fable 5와 완전히 동일하지만, 캐시 읽기에서는 Claude Fable 5.1보다 비쌉니다.

벤치마크 점수는 여기 있고, 뒤에서 자세히 설명하겠습니다. 일단 대략 보기만 하면 됩니다.

그리고 전체 파라미터 추정치도 5T 수준입니다. 공개 전 비공개 미디어 브리핑에서도 GPT-6 Astra가 OpenAI의 지금까지 가장 큰 규모의 훈련이며, 10만 장 이상의 카드를 사용했다고 언급했습니다.

2. 현재 세계 최고의 컴퓨터 조작 모델

이번 GPT-6 Astra에는 아마도 가장 중요한 포지셔닝이 하나 있습니다.

바로 세계 최고의 컴퓨터 조작 모델입니다.

과거에 에이전트를 이야기할 때, 우리는 API, MCP, CLI 같은 것들을 자주 이야기했습니다.

AI가 어떤 소프트웨어를 조작하게 하려면, 가장 이상적인 상태는 그 소프트웨어가 AI 전용 인터페이스를 남겨두고 직접 하위 계층에서 조작하는 것입니다. 이것이 가장 편리합니다.

예를 들어 캘린더에는 캘린더 API가 있고, 이메일에는 Gmail API가 있는 식이죠. 이렇게 하면 당연히 빠릅니다.

그런데 문제는, 이 세상이 우리가 생각하는 것보다 훨씬 원시적이고 허술하다는 것입니다.

현실 세계에서 대부분의 소프트웨어에는 아마 이런 것들이 아예 없을 것입니다.

심지어 많은 기업 내부 시스템은 20년 전에 작성된 것이라 API는커녕 문서가 어디 있는지도 모릅니다.

하지만 가장 밑바닥으로 돌아가 보면, 모든 소프트웨어의 본질적인 논리는 상호작용이라는 것을 알 수 있습니다. 그렇다면 지금 우리 컴퓨터의 조작 논리에 따르면, 화면을 보고 버튼이나 입력창을 찾아서 마우스로 클릭하고, 내용을 입력하고, 피드백을 기다리는 것입니다.

컴퓨터의 전체 상호작용 시스템 자체가 최고의 API 아닌가요?

그래서 GPT-6 Astra는 AI가 컴퓨터를 조작하는 논리를 대폭 강화했습니다. API를 안 준다고요? 상관없습니다. 제가 직접 컴퓨터를 조작하면 되죠. 사람처럼 쓰면 그만 아닙니까.

이제 Astra는 Excel, Power BI를 직접 조작하고, 프런트엔드 QA를 하고, 소프트웨어를 설치하고, 소프트웨어를 테스트하고, 화면의 오류를 보고 계속 장애를 해결할 수 있습니다.

공식 측에서는 Astra가 회로 기판 설계를 직접 조작하는 모습까지 공개했습니다.

또한 법률 문서 서식을 지정하고, 제목 간격, 페이지 레이아웃 등을 처리하기도 합니다.

그리고 이 부분에는 비교적 신뢰할 만한 평가가 하나 있는데, OSWorld입니다.

이것은 간단히 이렇게 이해하면 됩니다.

AI를 실제 컴퓨터에 던져 넣고, 스스로 일하게 하는 것입니다.

앱 몇 개를 열게 한 다음, 작업을 주고 성공할 수 있는지 보는 것입니다.

GPT-6 Astra의 완료율은 72.6%에 도달했는데, 이전 GPT-5.6 Sol의 65.7%보다 꽤 상승했습니다.

그리고 Sol이 평가의 복잡한 작업 하나를 완료할 때 시뮬레이션 평균 소요 시간은 약 75분이었습니다.

반면 Astra는 40분밖에 걸리지 않아, 약 47%의 시간이 단축되었습니다.

ScreenSpot-Pro도 Sol의 76.9%에서 92.7%로 치솟았습니다.

이 벤치마크는 주로 모델이 화면을 이해하고, 정확히 어디를 클릭해야 하는지 정밀하게 찾아낼 수 있는지를 보는 것인데, 거의 이미 매우 정확해졌습니다.

그래서 이 포지셔닝도 사실 꽤 흥미롭습니다. 미래에는 GUI가 에이전트 시대의 가장 보편적인 API가 될 가능성이 매우 높습니다.

인간이 화면을 통해 완료할 수 있는 모든 디지털 작업은 이론적으로 점차 에이전트의 조작 범위에 들어올 것입니다.

2007년에 작성된 망할 ERP 시스템이 MCP에 연결되거나 API를 열어주기를 기다릴 필요가 없습니다.

AI가 직접 화면을 보고 작업하면 그만입니다.

3. ARC-AGI-3에서 99.9점 달성

게다가 ARC-AGI-3가 도대체 무엇을 측정하는지 모른다면, 쉽게 이렇게 생각할 수 있습니다.

아, 그냥 또 하나의 벤치마크 만점 아니야? 뭐가 그리 대단해?

하지만 이것은 일반적인 대형 모델 시험과는 좀 차이가 있습니다.

올해 3월 25일, ARC Prize는 ARC-AGI-3를 정식으로 출시했습니다.

이것은 수백 개의 완전히 새로운 인터랙티브 환경과 수천 개의 게임 레벨을 설계했습니다.

이것의 가장 변태적인 점은, 설명서도 없고, 규칙도 없고, 심지어 목표가 뭔지도 알려주지 않는다는 것입니다. 그냥 들어가서 스스로 플레이하고, 안에 있는 엉망진창인 규칙을 천천히 이해해야 합니다.

예를 들어 이 빨간 것은 무엇일까? 왜 이것에 닿으면 죽을까? 이 맵이 대체 나에게 뭘 하라는 걸까? 어떻게 해야 이기는 걸까?

그런 다음 방금 배운 규칙을 뒤의 더 어려운 레벨로 전이해야 합니다. 안에 있는 게임들은 대략 이런 추상적인 것들입니다.

그래서 이것이 측정하는 것은 사실 우리가 평소에 말하는 그것과 이미 매우 가깝습니다.

바로 눈치, 이해력입니다.

그래서 3월에 이 벤치마크가 발표되었을 때, 당시 가장 뛰어난 AI의 점수는 0.51%였습니다.

그리고 GPT-5.6 Sol은 이미 7.8%로 진보했고, Claude Opus 5는 매우 강해서 30.2%까지 진보했습니다.

그런데 GPT-6 Astra는 99.9%입니다.

미친 거 아니야...

알아둘 것은, 인간의 평균 점수는 48%입니다.

게다가 불과 반년밖에 지나지 않았습니다.

이 속도는 더 이상 뭐라고 말해야 할지 모르겠습니다.

그래서 OpenAI의 비공개 미디어 브리핑에서 Greg Brockman이 그 말을 꺼낸 것입니다.

“I think it’s not unreasonable to feel that we are now in the AGI era.”

“Welcome to the AGI era.”

4. 심미안 대폭 강화

과거에 우리는 GPT의 심미안은 한마디로 쓰레기라고 자주 말했습니다.

GPT-5 시리즈 모델이 크게 개선되기를 기대할 필요는 없고, 그들의 완전히 새로 사전 훈련된 새 기반 모델을 보면 된다고 했는데, 그게 바로 GPT-6 Astra입니다.

그리고 이번에 드디어 모델의 심미안이 대폭 강화되었습니다.

심지어 OpenAI는 시각적 판단력이라는 단어를 특별히 언급했습니다.

그들은 Astra가 PPT를 만들 때 레이아웃, 계층 구조, 템플릿, 시각적 스타일을 더 잘 처리하며, 페이지 수도 대폭 증가했다고 강조했습니다.

문서의 심미안도 더 보기 좋아졌습니다.

게다가 GPT‑6 Astra는 참고 문서의 시각적 스타일과 글쓰기 톤에 맞춰 문서를 각색할 수 있어, 원본 문서의 실질적인 내용은 유지하면서 최종 결과물이 브랜드 고유의 느낌에 더 잘 어울리도록 해준다.

또한 웹사이트, 게임, 앱, 3D 렌더링을 만들 때도 더 강한 시각적 판단력을 갖게 됩니다.

예를 들어 그들은 Astra에게 Blender에서 정지 프레임 이미지를 바탕으로 모델을 만들게 했습니다.

그런 다음 UE5로 바로 렌더링하여 걸어 다닐 수 있는 장면으로 만들어, 디자이너와 고객이 건축 전에 배치를 탐색하고 공간을 체험할 수 있게 했습니다...

만들어낸 게임도 심미안이 살아 있습니다.

아쉬운 점은 제가 미리 스무 개가 넘는 케이스를 준비해서 이미 전부 Claude, GLM 5.3 Flash 등으로 돌려놓고 비교해보려 했는데, 사용할 수 없어서 실제 테스트 내용은 나중에야 올릴 수 있게 됐다는 것입니다.

다만 처음 보기에, 이번 GPT-6 Astra의 심미안에 대해서는 저도 자신감이 생겼습니다.

5. 주도성과 판단력이 더 강해졌다

이 특성은 ARC-AGI 99.9만큼 충격적으로 보이지는 않습니다.

하지만 정말 매일 에이전트를 돌려서 일을 시킨다면, 저는 이것이 꽤 중요하다고 생각합니다.

현실 업무에서는 대부분의 작업을 완벽한 프롬프트로 쓸 수 없기 때문입니다.

예를 들어 상사가 "내일 회의에서 볼 것 좀 준비해줘"라고 말합니다.

여기에는 명확히 말해지지 않은 수많은 문제가 있습니다.

예를 들어 어떤 형식? 누구에게 보여줄 것? 핵심은 뭐? 지난 회의를 봐야 하는지 등등.

멍청한 에이전트에게는 두 가지 극단이 있습니다.

첫 번째는 미친 듯이 질문만 하는 것입니다.

"Word로 출력해 드릴까요, PPT로 출력해 드릴까요? 몇 개 장으로 해 드릴까요? 어떤 글꼴로 해 드릴까요? 몇 시까지 완료해 드릴까요?......"

묻기만 하는 이런 유형은 저는 보통 자기 주관이 없는 정신병 걸린 쓸모없는 녀석이라고 부릅니다.

두 번째는 아무것도 묻지 않고 자기 멋대로 상상해서 두 시간 동안 뚝딱뚝딱 일한 뒤, 똥 같은 결과물을 만들어내는 것입니다.

진짜 유능한 인간 동료의 처리 방식은 사실 매우 미묘합니다.

중요하지 않은 것은 스스로 판단합니다.

최종 방향에 영향을 줄 만한 것은 그때 물어봅니다.

Astra가 이번에 집중적으로 강화한 것이 바로 이것입니다.

OpenAI에 따르면, 정보가 누락됐지만 일상적으로 합리적 추론이 가능한 범위라면 Astra가 스스로 채워 넣습니다.

누락된 정보가 최종 결과를 실제로 바꿀 수 있는 것이라면, 매우 집중된 질문 하나만 던집니다.

게다가 Codex에서는 질문을 하면서도, 답변에 의존하지 않는 부분은 계속 처리할 수 있습니다.

한참 동안 답이 없으면

위험도가 낮은 부분은 합리적인 가정으로 계속 밀고 나갑니다.

정말 중요한 결정에서는 멈춰서 당신이 결정을 내려주기를 기다립니다.

이건 제가 보기에 정말 좋습니다. 에이전트의 진짜 똑똑함이라는 게, 현실과 똑같다고 생각합니다.

그건 바로, 언제 당신을 귀찮게 해야 하는지를 안다는 것입니다.

정말로, 이건 마치 뻔한 소리처럼 들립니다.

하지만 사람을 이끌어본 적이 있다면, 이 능력이 정말 귀하다는 것을 압니다.

어떤 사람은 하루에 스무 번씩 찾아와서는 아무것도 결정하지 못합니다.

어떤 사람은 절대 찾아오지 않다가 핵폭탄을 하나 터뜨립니다.

그리고 저를 그 자리에서 의자에 털썩 주저앉게 만듭니다.

가장 편한 사람은, 불확실성의 80%를 스스로 소화하고 정말로 당신이 결재해야 할 20%만 결정하게 맡기는 사람입니다.

그리고 OpenAI는 이번에 이 능력을 직접 이렇게 불렀습니다.

Judgment.

판단력.

6. 안전 정렬을 대폭 강화했다

이것은 위 내용과 함께 봐야 합니다.

에이전트가 일을 더 잘할수록 더 위험해지기 때문입니다.

그냥 채팅만 하는 AI가 머리가 돌아버리면

기껏해야 헛소리 몇 마디를 늘어놓을 뿐입니다.

브라우저, 셸, 이메일, 회사 데이터베이스 권한까지 있고 컴퓨터를 직접 조작할 수 있는 에이전트가 머리가 돌아버리면, 그 장면은 아름다운 그림이 되기 쉽습니다.

그래서 OpenAI는 이번에 계속해서 이 말을 강조했습니다.

Astra는 지금까지 그들이 만든 가장 잘 정렬(Aligned)된 모델이라는 것입니다.

소위 Alignment는 정렬이라는 뜻입니다.

주된 핵심은 얼마 전 OpenAI가 Hugging Face를 털어버렸기 때문에, 그들이 지금 이 부분을 특히 신경 쓰고 있다는 것입니다.

그들은 Hugging Face 사고를 바탕으로 설계한 허니팟(honeypot) 테스트를 만들어 모델의 행동을 살펴봤습니다.

GPT-5.6 Sol은 프로덕션 안전 조치가 없는 상황에서 테스트의 48.2%가 권한 범위 밖의 목표에 접근하려고 시도했습니다.

하지만 Astra는

0%.

내부 환각 평가도

9.4%에서 2.0%로 낮아졌습니다.

GPT-5.6 Sol의 말도 안 되게 세계 선두적인 환각 통제 속에서도 또 낮출 수 있다니, 정말 대단합니다.

7. OpenAI가 정의한 사이버보안 Critical에 도달한 첫 모델

GPT-6 Astra는 OpenAI 역사상

처음으로 Critical 사이버보안 능력 등급에 도달한 것으로 판정된 모델이 되었습니다.

여기서 Critical은 OpenAI Preparedness Framework 안에 있는 매우 구체적인 능력 임계값입니다.

대략적으로 말하면, 모델이 적절한 도구와 권한을 얻었을 때, 강화된 보호가 적용된 많은 실제 시스템에서

이전에 아무도 발견하지 못한 보안 취약점을 스스로 찾아내고

취약점을 활용 가능한 공격 체인으로 바꿀 방법을 스스로 찾아내며

그 전 과정에서 인간 해커가 옆에서 다음에 뭘 해야 하는지 하나하나 알려줄 필요가 없는 수준입니다.

이 수준에 도달하면 Critical으로 간주합니다.

그리고 Astra는 정말로 도달했습니다.

ExploitBench, 이것은 모델이 알려진 취약점을 바탕으로 익스플로잇을 개발하게 하는 테스트입니다.

Sol: 78.5%. Astra: 100%.

그냥 만점으로 뚫어버렸습니다.

OpenAI는 이것으로 부족하다고 느꼈습니다. 이 벤치마크가 너무 오래되어 모델이 학습 때 본 것이 아닐까 생각했기 때문입니다.

그래서 그들은 아주 새로운 내부 테스트를 다시 만들었습니다.

2026년 6월부터 8월에야 공개된 고위험 V8 취약점 20개만 골랐습니다.

결과는 Sol: 5.5%. Astra: 39%.

게다가 이 벤치마크를 돌리는 동안

Astra는 곁다리로, 이전에는 아무도 알지 못했던 제로데이 취약점 두 개를 발견했습니다.

모델이 강력해질수록 사이버보안 문제는 확실히 더 많아질 수 있다는 말밖에는 할 수 없습니다.

이것은 또 미래의, 총성 없는 전쟁입니다.

8. 인간이 대형 모델의 사고를 읽기가 점점 어려워지고 있다

모두가 알다시피, 대형 모델은 복잡한 문제를 풀 때 흔히 소위 CoT라는 것을 거칩니다.

지금은 제품에서 사용자에게 보여주는 것은 보통 압축되거나 처리된 버전이지만

AI 회사 자체에게는 모델 내부에 명시적으로 쓰여진 추론 과정이 매우 중요한 안전 신호입니다.

에이전트가 사고를 칠 준비를 하고 있는지 알고 싶다면

가장 간단한 방법 중 하나는 그것이 무슨 생각을 하는지 보는 것이기 때문입니다.

예를 들어 모델의 사고 사슬에 갑자기 이런 문장이 나온다면

"사용자가 이 서버 접근을 허용하지 않았지만, 먼저 권한 시스템을 우회할 수 있다."

그러면 모니터링 시스템이 바로 차단해버리니 매우 편합니다.

그런데 GPT-6 Astra에는 아주 흥미로운 변화가 나타났습니다.

점점 더 몇 단계를 생략하고 바로 답을 출력하려는 경향이 커진 것입니다.

UK AISI, 즉 영국 AI 안전 연구소가 이 능력을전문적으로 테스트했습니다.

그들이 가진 지표가 하나 있는데

No-CoT Math Time Horizon입니다.

간단히 이해하면 모델에게 긴 사고 사슬을 쓸 기회를 주지 않고

한 번의 순방향 추론으로 수학 문제를 바로 풀게 하는 것입니다.

그것이 대략 인간이 얼마나 오래 생각해야 하는 문제까지 완수할 수 있는지 보는 것입니다.

GPT-5.6 Sol은 3.6분이고, GPT-6 Astra는 30.9분으로 거의 10배입니다. 인간의 말로 표현하자면, Astra는 전부 "암산"을 하고 있는 것입니다. 이것은 매우 무서운 일입니다. UK AISI는 동시에 Astra의 원시 추론 언어가 눈에 띄게 더 Compressed, 즉 더 압축되었다는 것도 발견했습니다.

그 안에는 인간이 점점 이해하기 어려운 구절과 생략 표현이 나타나고 있습니다.

그래서 아주 흥미로운 역설이 나타났다.

모델의 행동은 더 안전해졌다.

하지만 인간이 모델의 사고 과정을 읽으며 감독하는 것은 오히려 더 어려워졌다.

OpenAI의 자체 System Card에 아주 명확하게 쓰여 있다.

GPT-6 Astra는 이전 모델에 비해 사고 사슬 모니터링 가능성이 현저히 감소했다(substantial decrease in chain-of-thought monitorability).

즉 사고 사슬 모니터링 가능성이 현저히 감소했다는 뜻이다.

이 일은 심지어 OpenAI가 굳이 강조할 정도로 심각해서, 그들은 이런 추세를 무한정 받아들일 생각이 절대 없다고 밝혔다.

만약 앞으로 모델이 계속 더 똑똑해지는 동시에 사고 사슬을 감독하기가 점점 더 어려워진다면, 그들은 충분히 신뢰할 수 있는 다른 감독 방법을 찾아야 하며, 그렇지 않으면 모델 훈련을 계속 확장하는 것이 더 높은 안전 문턱에 직면하게 될 것이다.

이건 이미 철학적 명제이기 때문이다. 인간으로서 우리는 과연 미래에 우리보다 훨씬 똑똑한 시스템을 이해할 수 있을까? 나는 모르겠다. 아마 지금 전 세계 누구도 모를 것이다. 대형 모델과 AI는 마치 점점 특이점을 향해 나아가기 시작한 것 같다.

마지막으로

오늘 미디어 비공개 간담회에서.

Greg Brockman이 마지막에 그 말을 꺼냈다.

“AGI 시대로 온 것을 환영합니다.”

솔직히 말하면, 지난 몇 년 동안 나는 가끔 AGI가 아주 명확한 어떤 순간이 될 거라고 생각했다. 마치 GPT-4가 공개되던 날처럼 말이다.

어느 날 새벽, 한 회사가 갑자기 모델 하나를 내놓는다.

우리는 그것을 열고 몇 가지 질문을 던진다.

그러고 나서 모두가 동시에 깨닫는다.

와.

AGI가 왔다.

하지만 나는 이제 가끔 AGI는 결코 흑백이 분명한 하나의 분기점이 아니라, 점진적으로 변하는 회색빛 여정이라고 느끼기도 한다.

우리는 많은 날을 보냈고, 많은 해를 보냈다. 그러다 어느 날 뒤를 돌아본다. 그제야 갑자기 깨닫는다. 한때 그토록 아득히 멀게만 느껴졌던 AGI의 경계선을, 우리는 어느새 지나와 있었다는 것을.

AGI에는 어쩌면 도래하는 그날이 없는지도 모른다.

다만 어느 날, 우리는 문득 그것이 이미 우리 곁에 오래 있었다는 것을 깨닫게 될 뿐이다.

어쨌든.

Welcome to the AGI era.

어서 오세요.

AGI 시대로.