27년 동안 닫혀 있던 문을 AI가 열었다｜무엇을 지켜야 할까

27년 동안 숨겨져 있던 균열, 그리고 AI 개발회사의 뜻밖의 결정

2026년 4월 7일, 미국의 AI 기업 Anthropic이 뜻밖의 발표를 했습니다. 새로운 AI를 개발했는데, 너무 강력해서 일반에 공개하지 않겠다는 것이었습니다. 이름은 Claude Mythos Preview.²

도대체 얼마나 대단한 AI이기에 이런 결정을 내렸을까요? 연구진이 이 AI에게 컴퓨터 프로그램의 보안 취약점을 찾아보라고 했습니다. 그런데 놀라운 일이 벌어졌습니다. 세계적으로 사용되는 운영체제와 인터넷 브라우저에서 수많은 결함을 찾아낸 것입니다. 그중에는 보안성이 뛰어나다고 알려진 OpenBSD에 27년 동안 숨어 있던 취약점도 있었습니다. 이 취약점은 발표 시점에 이미 수정된 상태였습니다.

「Mythos Preview는 OpenBSD에서 27년 된 취약점을 찾아냈다. OpenBSD는 세계에서 가장 보안이 강화된 운영체제로 꼽힌다.」
— Anthropic, Project Glasswing 발표 (2026-04-07)¹

27년입니다. 수많은 전문가가 검토해 온 프로그램에서 AI가 새로운 균열을 발견한 것입니다. 그런데 더 놀라운 것은 따로 있었습니다. AI는 문제를 발견하는 데 그치지 않고, 일부 취약점을 실제 공격에 이용할 수 있는 코드까지 만들어냈습니다.

세상에서 가장 튼튼하다는 금고를 만들었다고 생각해 봅시다. 수십 년 동안 아무도 열지 못했는데, 어느 날 새로운 기계가 나타나 금고를 여는 방법을 찾아낸 것입니다. 금고를 만든 사람은 기뻐해야 할까요? 아마 처음에는 기뻤겠지요. 하지만 곧 이런 생각이 들었을 것입니다.

이 기계가 도둑의 손에 들어간다면?

Anthropic도 같은 고민에 빠졌습니다. 그래서 특별한 결정을 내립니다. "공격자에게 이 능력이 넘어가기 전에, 먼저 우리 시스템의 약점을 찾아 고치자." 이렇게 시작된 것이 Project Glasswing입니다.¹ Anthropic은 AI를 일반에 공개하는 대신 Google, Microsoft, Apple, Amazon Web Services 등 세계적인 기술·보안 기업을 포함해 Anthropic 자신까지 12개 기업과 기관이 함께 시작하고, 40곳 이상의 추가 조직에도 접근 권한을 제공했습니다. 이들에게 AI를 이용해 중요한 소프트웨어의 취약점을 먼저 찾아내도록 한 것입니다.

1. 2026년 4월 7일 — Claude Mythos Preview 발표. 일반 공개 대신 Project Glasswing 시작^1·2
2. 최초 파트너 12곳 + 40곳 이상 — 기술·보안 기업과 기관이 먼저 중요한 소프트웨어의 약점을 찾기 시작¹
3. 2026년 5월 — 약 50개 협력 조직이 심각도 높음·치명적 취약점 1만 건 이상 발견 발표³

발견된 결함이 모두 실제 공격으로 이어지는 것은 아닙니다. 그래도 우리가 안전하다고 믿어온 디지털 세계에 얼마나 많은 균열이 남아 있는지 보여 준 사건이었습니다.

누가 먼저 쓰느냐가 문제입니다.

여기서 흥미로운 사실이 하나 있습니다. AI가 똑똑해질수록, 공격하는 사람도 강해지지만 지키는 사람도 강해진다는 것입니다. 문제는 누가 먼저 그 능력을 사용하는가에 있습니다. AI가 27년 된 균열을 발견한 것도 놀랍지만, 그보다 중요한 것은 그 힘을 공격이 아닌 방어에 먼저 사용하기로 인간이 결정했다는 사실입니다.

AI가 AI를 만들고, AI가 사람이 만든 세계의 오래된 갈라짐을 찾아내기 시작한 이야기입니다. 그리고 우리에게 묻습니다.

더 강한 기술을 갖게 된 우리는, 이제 무엇을 지켜야 할까요?

도구를 만들던 인간이, 도구에게 도구 만드는 일을 맡기기 시작했습니다

답부터 말하면, 인간은 늘 도구로 더 나은 도구를 만들어 왔고, 이제 그 일의 일부를 AI에게 맡기기 시작했습니다. 다만 무엇을 만들지와 그 책임은 여전히 사람의 몫입니다.

인간의 역사를 한번 생각해 보겠습니다. 아주 오래전 인간은 돌을 집어 들었습니다. 처음에는 돌로 열매를 깨뜨렸을 것입니다. 그러다 돌을 깎아 날카로운 도구를 만들었습니다. 그리고 그 도구로 더 좋은 도구를 만들기 시작했습니다. 도구가 또 다른 도구를 낳은 것입니다. 도구를 사용하면서 인간은 자신의 한계를 넘어왔습니다. 바퀴를 만들고, 배를 만들고, 증기기관을 만들고, 마침내 컴퓨터를 만들었습니다.

그런데 컴퓨터는 이전의 도구와 조금 달랐습니다. 삽은 손의 힘을 도왔습니다. 자동차는 다리를 대신했습니다. 크레인은 팔의 힘을 크게 만들었습니다. 컴퓨터는 인간의 계산과 기억을 도왔습니다. 그리고 오늘의 AI는 언어를 이해하고, 판단을 돕고, 프로그램까지 작성합니다.

여기서 재미있는 일이 벌어집니다. 인간이 만든 AI가, 다음 AI를 만드는 일에도 참여하기 시작한 것입니다. Anthropic은 2026년 5월 기준, 회사 코드베이스에 병합되는 코드의 80% 이상을 Claude가 작성했다고 밝혔습니다.⁴

물론 AI가 혼자 회사를 운영한다는 뜻은 아닙니다. 무엇을 만들지 정하는 사람도 필요합니다. AI가 만든 결과를 검토하는 사람도 필요합니다. 안전한지 확인하고 책임지는 사람도 필요합니다. 하지만 일의 흐름은 분명히 달라지고 있습니다.

그렇다면 다음은 어떻게 될까요? AI가 더 좋은 프로그램을 만들고, 그 프로그램이 다시 더 좋은 AI를 만드는 일을 돕는다면 말입니다. 우리는 지금, 도구를 사용하는 시대에서 도구가 새로운 도구를 만드는 데 참여하는 시대로 들어가고 있습니다. 그런데 바로 그곳에, 우리가 먼저 살펴보아야 할 작은 문이 하나 있었습니다.

진석 대표의 정리AI가 일을 대신하는 시대에도 "무엇을 만들지"와 "책임질지"는 사람에게 남습니다. 흐름이 바뀐 만큼, 그 두 자리를 비워 두면 안 됩니다.

27년 동안 아무 일도 없었다면, 정말 안전한 것일까요?

오래된 학교 건물을 생각해 보겠습니다. 학생들이 매일 드나듭니다. 선생님들이 수업합니다. 수많은 졸업생이 그 건물에서 생활했습니다. 30년 가까이 큰 사고가 없었습니다. 그렇다면 이 건물은 완벽하게 안전할까요? 대체로 우리는 안전하다고 느낄 수밖에 없습니다. 지금까지 그랬다는 우리 삶의 관성이 있으니까요.

어느 날 건물을 살펴보던 기술자가 말합니다. "이 벽 안쪽에 오래된 균열이 있습니다." 그 균열은 어제 생긴 것이 아닙니다. 27년 전부터 그곳에 있었습니다. 단지 아무도 발견하지 못했을 뿐입니다. 건물이 갑자기 위험해진 것이 아닙니다.

컴퓨터도 마찬가지입니다. 우리가 사용하는 운영체제와 인터넷 브라우저에는 수많은 프로그램 코드가 들어 있습니다. 휴대전화로 메시지를 보내고, 인터넷에서 물건을 구입하고, 회사에서 주문과 결제를 처리할 때도 보이지 않는 곳에서 많은 프로그램이 움직입니다. 이 프로그램들은 사람이 만들었습니다. 사람은 실수할 수 있습니다. 아무리 뛰어난 개발자라도 세상에서 일어날 모든 상황을 미리 생각할 수는 없습니다.

학교에 문이 백 개 있다고 해보겠습니다. 정문에는 경비원이 있습니다. 대부분의 문에는 자물쇠가 달려 있습니다. 그런데 어느 문 하나가 아주 특별한 조건에서만 열린다면 어떨까요? 아무도 그 조건을 모른다면 오랫동안 문제는 일어나지 않을 수 있습니다. 그렇다고 그 문이 안전하게 잠겨 있는 것은 아닙니다. 컴퓨터 보안에서 말하는 취약점이 이런 것입니다.

여기서 한 가지를 배웁니다. 오랫동안 문제가 없었다고 해서, 문제가 존재하지 않는 것은 아닙니다.

새로운 기술은 새로운 세계를 만들기도 하지만, 우리가 이미 살고 있는 세계를 다르게 보게 만들기도 합니다.

진석 대표의 정리"몇 년째 아무 일 없었다"는 회사 홈페이지의 이야기이기도 합니다. 오래된 PHP와 플러그인 위에서 조용했던 사이트는, 조용했던 것이지 잠겨 있던 것이 아닙니다.

같은 칼도 누구의 손에 있는가에 따라 달라집니다

여러분, 칼은 좋은 물건일까요? 아니면 나쁜 물건일까요? 요리사에게 칼은 꼭 필요한 도구입니다. 의사에게 수술용 칼은 사람을 살리는 도구입니다. 하지만 다른 사람을 해치려는 사람에게는 위험한 무기가 됩니다. 칼 자체가 착하거나 나쁜 것은 아닙니다. 누가, 무엇을 위해 사용하는가에 따라 달라집니다.

AI도 같습니다. 소프트웨어의 약점을 찾아내는 AI를 보안 전문가가 사용하면 어떻게 될까요? 공격자가 침입하기 전에 문제를 발견하고 고칠 수 있습니다. 그런데 같은 능력을 공격자가 사용하면 어떻게 될까요? 예전에는 오랜 시간과 높은 전문성이 필요했던 취약점 탐색을 훨씬 빠르게 할 수 있습니다.

지금까지 컴퓨터 보안을 지킨 것은 자물쇠만이 아니었습니다. 그 자물쇠를 여는 일이 어렵다는 사실도 하나의 방어막이었습니다. 복잡한 프로그램의 작은 오류를 찾으려면 오랜 경험과 지식, 그리고 많은 시간이 필요했습니다. AI가 그 일을 빠르게 할 수 있다면, 문을 여는 기술이 발전한 만큼 문을 지키는 방식도 달라져야 합니다.

그래서 AI 보안에는 두 얼굴이 있습니다. 하나는 더 안전한 세상을 만드는 얼굴입니다. 다른 하나는 공격의 문턱을 낮출 수 있는 얼굴입니다. Anthropic이 고민한 것도 이 지점이었습니다. "성능이 좋은 AI를 어떻게 빨리 판매할 것인가?" 그 질문보다 먼저, 이 질문을 했습니다.

이 능력을 모두에게 공개하면, 세상은 더 안전해질까? 아니면 더 위험해질까?

그리고 곧바로 공개하지 않는 쪽을 선택했습니다.

진석 대표의 정리"열기 어렵다"에 기대 온 문은 앞으로 믿을 수 없습니다. 회사 사이트도 "누가 우리 같은 작은 회사를 노리겠어"가 아니라, "누구나 쉽게 열어 볼 수 있다"를 전제로 돌봐야 합니다.

강한 사다리를 만든 사람이, 먼저 성벽을 고치기 시작했습니다

Anthropic은 Claude Mythos Preview를 바로 판매하지 않고, 지키는 쪽에 먼저 쥐여 주는 길을 택했습니다. 그것이 Project Glasswing입니다.

옛날의 성을 생각해 보겠습니다. 사람들은 적이 들어오지 못하도록 성벽을 높이 쌓았습니다. 그런데 어느 날, 어떤 성벽도 넘을 수 있는 아주 강한 사다리가 만들어졌습니다. 그 사다리를 만든 사람에게는 두 가지 선택이 있습니다. 누구에게나 사다리를 판매할 수 있습니다. 아니면 성을 지키는 사람들에게 먼저 알려줄 수 있습니다. "이제 지금의 성벽만으로는 충분하지 않습니다. 방어 방법을 바꾸어야 합니다."

Anthropic은 두 번째 길을 선택했습니다. 고성능 보안 연구 모델인 Mythos Preview를 일반에 바로 공개하지 않았습니다. 대신 Microsoft, Google, Apple, Amazon Web Services를 비롯한 여러 기술 기업과 보안 조직이 이 모델을 사용해 중요한 소프트웨어의 취약점을 먼저 찾아 고치도록 했습니다. 이것이 Project Glasswing입니다.¹

글래스윙은 투명한 날개를 가진 나비입니다. 멀리서 보면 날개가 없는 것처럼 보일 만큼 투명합니다. 우리가 안전하다고 믿는 디지털 세계도 어쩌면 이 나비의 날개와 비슷할지 모릅니다. 겉으로는 아무 문제가 없어 보입니다. 그런데 더 자세히 들여다보면 보이지 않던 약점이 나타납니다.

Anthropic의 2026년 5월 발표에 따르면, 약 50곳의 초기 협력 기관들은 AI를 이용해 심각도가 높거나 치명적인 보안 결함을 1만 건 이상 발견했습니다.³ 발견된 결함이 모두 실제 공격으로 이어졌다는 뜻은 아닙니다.

하지만 변화는 분명합니다. 예전에는 문제 하나를 발견하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 이제 AI는 그 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 그런데 문제를 빨리 발견하면 모든 일이 끝날까요? 그렇지 않습니다.

병원의 검사 기술이 좋아져 하루에 수많은 환자의 이상을 찾아냈다고 해보겠습니다. 그런데 치료할 의사가 부족하다면 어떨까요? 발견하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 무엇이 더 위험한지 판단해야 합니다. 어떤 문제부터 고칠지 정해야 합니다. 그리고 실제로 고쳐야 합니다.

앞으로의 경쟁은 누가 더 많은 약점을 찾느냐보다, 누가 그것을 더 빠르고 안전하게 고치느냐의 경쟁이 될 것입니다.

진석 대표의 정리발견은 빨라지는데 고치는 손은 그대로입니다. 그래서 "누가 언제 고치는가"를 정해 둔 회사와 아닌 회사의 차이가 앞으로 더 벌어집니다.

눈에 보이지 않는 성벽도 나라와 회사를 지킵니다

나라를 지키는 데 무엇이 필요할까요? 군인, 전투기, 군함, 미사일을 떠올릴 수 있습니다. 그런데 오늘날에는 눈에 보이지 않는 방어선도 있습니다. 바로 디지털 시스템입니다.

아침에 휴대전화로 뉴스를 봅니다. 전철을 탑니다. 편의점에서 카드로 결제합니다. 회사에서는 주문을 받고, 재고를 확인하고, 은행으로 돈을 보냅니다. 너무 평범한 하루입니다. 그런데 이 일의 대부분은 컴퓨터 시스템의 도움으로 이루어집니다. 전철의 운행 관리, 은행의 결제 처리, 전력과 통신에도 디지털 기술이 사용됩니다. 누군가 총을 들지 않고도 이 중요한 시스템을 멈출 수 있다면 어떨까요?

AI 하나가 나라 전체를 순식간에 멈춘다고 단정할 수는 없습니다. 실제 피해는 공격 대상과 방어 체계에 따라 크게 달라집니다. 하지만 중요한 시스템의 약점을 더 빨리 찾는 능력이 국가와 기업의 안전에 큰 의미를 갖는 것은 분명합니다. 앞으로 국가의 힘은 군사력만으로 설명하기 어려울 것입니다. 에너지, 반도체, 통신망, 소프트웨어, 그리고 그것을 분석하고 지킬 수 있는 AI 능력도 함께 보아야 합니다.

옛날에는 나라를 지키기 위해 성벽을 높이 쌓았습니다. 지금은 눈에 보이지 않는 성벽도 지켜야 합니다. 그 성벽은 돌이나 철로 만들어지지 않았습니다. 수많은 프로그램과 데이터, 그리고 사람들의 신뢰로 만들어져 있습니다.

거대한 성벽의 이야기는 우리 회사의 작은 업무와 연결됩니다

세계적인 기술 기업과 국가 안보 이야기는 우리의 일과 멀게 느껴질 수 있습니다. 그런데 작은 도매회사를 한번 생각해 보겠습니다. 주문이 문자와 LINE, 이메일, FAX로 들어옵니다. 직원은 주문을 하나씩 확인합니다. 고객 이름과 상품, 수량을 다시 장부에 옮깁니다. 매일 반복되는 일입니다.

어느 날 회사가 AI를 사용하기 시작합니다. "고객이 보낸 메시지를 읽고 주문 내용을 정리해 줘." AI는 일을 잘합니다. 고객 이름을 정리하고, 상품 수량을 확인하고, 주문 목록을 만들어 줍니다. 직원은 반복 업무를 줄일 수 있습니다. 그런데 여기에도 작은 문이 하나 있습니다.

고객이 보낸 메시지 안에 주문이 아니라 AI를 속이려는 문장이 들어 있다면 어떨까요? AI가 그 문장을 주문 자료가 아니라 따라야 할 명령으로 받아들인다면 문제가 생길 수 있습니다. 이런 공격을 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)이라고 합니다.⁶ 어려운 말처럼 들리지만 뜻은 단순합니다.

여기서 중요한 것은 회사 직원이 AI 전문가가 되어야 한다는 이야기가 아닙니다. 우리가 먼저 생각해야 할 것은 이것입니다. "AI에게 어디까지 맡길 것인가?"

1. 주문을 읽고 정리하는 일과 돈을 보내는 일은 다릅니다.
2. 상품 수량을 확인하는 일과 고객의 개인정보를 외부로 보내는 일도 다릅니다.
3. 사람이 확인해야 하는 일과, AI가 자동으로 처리해도 되는 일을 나누어 둡니다.

회사에 새로 들어온 직원에게 첫날부터 모든 방의 열쇠를 주지는 않습니다. 자신의 일을 하는 데 필요한 열쇠부터 줍니다. AI도 같습니다. 필요한 일을 할 수 있을 만큼의 권한만 주고, 그 이상의 권한은 주지 않습니다. 이것을 보안에서는 최소 권한의 원칙이라고 합니다.⁷

결국 작은 회사의 주문 업무도 Project Glasswing의 이야기와 연결됩니다.

AI가 얼마나 똑똑한가보다, 그 AI에게 어디까지 맡길 것인가가 더 중요해지고 있습니다.

진석 대표의 정리저희가 고객사에 AI 주문 정리를 넣을 때도 같은 선을 긋습니다. "읽고 정리"까지는 AI, "보내고 결제"는 사람. 이 선 하나가 가장 싼 보안입니다.

AI가 똑똑해질수록 인간은 무엇을 판단해야 할까요?

AI가 아무리 빨라져도 「그 능력을 어디에 쓸지」는 사람이 정합니다. 할 수 있는 일과 해도 되는 일을 가르는 판단이 사람에게 남습니다.

계산기가 등장하면 사람은 수학을 공부하지 않아도 될까요? 계산기는 사람보다 빠르게 계산합니다. 그렇다고 수학적 사고가 필요 없어지는 것은 아닙니다. 어떤 문제를 계산해야 하는지, 그 결과가 무엇을 의미하는지는 사람이 판단합니다. 자동차가 있다고 해서 목적지가 필요 없어지는 것도 아닙니다. 자동차는 우리를 빠르게 데려다줍니다. 하지만 어디로 갈지는 사람이 정합니다.

AI도 같습니다. AI가 코드를 작성하고, 보안 취약점을 찾고, 복잡한 문제를 분석해도 한 가지 질문은 남습니다. "그 능력을 어디에 사용해야 할까?" 할 수 있는 것과 해도 되는 것은 다릅니다.

AI가 어떤 시스템의 약점을 발견했다고 해보겠습니다. 그 약점을 모든 사람에게 바로 공개해야 할까요? 아니면 시스템을 관리하는 사람에게 먼저 알려야 할까요? 누구에게, 언제, 어떤 방식으로 알려야 더 안전할까요? 이것은 기술만의 문제가 아닙니다. 다른 사람에게 어떤 영향을 미칠지 생각하는 책임의 문제입니다.

Project Glasswing이 보여준 것도 바로 이것입니다. 강한 기술을 만들었다는 사실만이 아닙니다. 그 기술을 누구에게 먼저 주고, 어떤 순서로 사용하며, 어떻게 사회에 내놓을지를 고민했다는 점입니다. AI가 많은 답을 빠르게 찾아낼수록 사람은 어떤 질문을 먼저 해야 하는지 더 깊이 생각해야 합니다.

AI가 AI를 만드는 시대, 우리는 무엇을 지켜야 할까요?

인간은 오랫동안 도구를 만들어 왔습니다. 돌도끼에서 시작해 증기기관, 자동차, 컴퓨터를 만들었습니다. 그리고 새로운 도구가 나올 때마다 물었습니다. 이것이 우리의 삶을 더 편하게 해줄까? 일자리를 빼앗지는 않을까? 위험하지는 않을까?

이제 AI가 등장했습니다. 이번에는 조금 다릅니다. AI는 무거운 물건을 들어주거나 빠르게 계산하는 것에서 멈추지 않습니다. 사람이 만든 복잡한 프로그램을 분석합니다. 사람이 찾지 못한 문제를 발견합니다. 새로운 프로그램을 만드는 일에도 참여합니다. 그렇다면 인간에게는 어떤 역할이 남을까요? 지금 당장 완전한 답을 내리기는 어렵습니다. 다만 한 가지는 분명합니다.

Mythos Preview는 사람이 오랫동안 발견하지 못한 취약점을 찾아냈습니다. Anthropic은 그 능력을 모두에게 바로 공개하지 않았습니다. 먼저 주요 기술 기업과 보안 조직이 중요한 소프트웨어의 문제를 찾아 고치도록 했습니다. 이 선택이 앞으로의 모든 위험을 막아준다는 뜻은 아닙니다. 그렇지만 중요한 사실 하나는 보여줍니다. 기술을 만드는 능력만큼, 그 기술을 어떻게 사용할지 판단하는 일이 중요하다는 것입니다.

처음의 자물쇠 이야기로 돌아가 보겠습니다. 27년 동안 아무도 열지 못했던 자물쇠가 있습니다. 어느 날 AI가 그 문을 여는 방법을 찾아냈습니다. 그렇다면 가장 먼저 해야 할 일은 무엇일까요? 더 튼튼한 자물쇠를 만드는 일도 필요합니다. 하지만 그것만으로는 충분하지 않습니다. 자물쇠를 만드는 사람, 그것을 지키는 사람, 열쇠를 사용할 수 있는 사람 사이에 어떤 규칙과 책임이 필요한지도 생각해야 합니다.

AI가 AI를 만드는 시대입니다. 우리는 이전보다 훨씬 강력한 도구를 갖게 되었습니다. 이제 필요한 것은 그 힘에 감탄하는 일만이 아닙니다. 그 힘이 어디로 향해야 하는지 묻는 일입니다.

우리는 무엇을 만들 수 있는가? 그리고 그보다 더 중요한 질문, 우리는 무엇을 지켜야 하는가?

어쩌면 AI 시대의 진짜 공부는 이 두 질문 사이에서 시작되는지도 모릅니다.

사람을 위한 따뜻한 디지털 경험을, 따뜻한기술이 만듭니다.