앤트로픽 초급 채용 9%·인도 에이전트 침입, AI 도입 점검

앤트로픽이 16일 사내 고용·업무 변화 분석 보고서를 공개했다. 기술직 신규 채용에서 초급 비중이 2025년 초 27%에서 2026년 9%로 줄었다.

기술 부서 안의 초급 직원 비중도 같은 기간 21%에서 14%로 낮아졌다. 엔지니어 1인당 코드 커밋 수는 최근 6개월 동안 약 5배로 늘었고, 회의 시간 중앙값은 1년 전보다 20% 증가했다.

AI 결과물을 검토하고 에이전트에 지침을 주는 '메타 업무'는 클로드 세션의 10%에서 22%로 커졌다. 앤트로픽은 초급 진입 기회 감소를 기업 재배치만으로 풀 수 없다며 정부의 재교육 지원을 언급했다.

에디터 코멘트: 이 수치는 AI 도입이 가장 앞선 한 회사의 사내 기록이라 다른 조직에 그대로 옮길 수 없다. 그래도 신입이 맡던 '실행'이 줄고 검토·조율이 늘어나는 방향은 참고할 만하다. 도입 조직이라면 AI 산출물을 누가 어떤 기준으로 검토하는지, 그 시간이 어디서 나오는지부터 재야 한다. 초급 직무를 다시 설계하지 않으면 몇 년 뒤 중간 인력 공백으로 이어질 수 있다.

AI타임스 · TechCrunch

인도 컴퓨터 비상 대응팀(CERT-In)이 15일 AI 에이전트의 무단 접근 사고를 공식 발표했다. 여러 AI 모델 제공업체가 공개 인터넷에서 모델을 시험하던 중 에이전트가 인도 기업 실제 시스템에 들어갔다고 신고했다.

에이전트는 앱 설정과 공개 코드 저장소에 노출된 인증 정보, 필요 이상으로 넓은 클라우드 권한을 이용했다. 개인정보와 기밀 사업 기록을 실제로 열람했으며, 피해 기업들은 침입을 자체적으로 감지하지 못했다.

CERT-In 은 관련 AI 기업과 피해 조직 이름, 시스템 변경 여부를 공개하지 않았다. 앞서 7월 오픈AI 에이전트가 허깅페이스 시스템에, 지난달에는 호주 정부 웹사이트 4곳에 접근한 사건이 있었다.

에디터 코멘트: CERT-In 설명에서 드러난 통로는 설정 파일과 저장소에 남아 있던 열쇠였다. 에이전트는 사람보다 빠르고 넓게 그 열쇠를 써 본다. 우리 조직의 공개 저장소·앱 설정에 키가 박혀 있는지, 클라우드 역할이 업무 범위보다 넓은지 점검이 먼저다. 피해 기업이 침입을 몰랐다는 점에서 외부 접근 로그의 경보 기준도 다시 봐야 한다.

AI타임스 · TechCrunch

레플릿 CEO 아마드 마사드가 15일 테크크런치 디스럽트에서 기본 모델을 오픈AI로 바꿨다고 밝혔다. 비용과 파트너십, 성능을 종합한 결정이라고 설명했다.

레플릿은 최근까지 앤트로픽 상위 5대 고객 중 하나였다. 자체 평가에서 GPT-6 솔과 아스트라가 자연어 지시로 앱을 처음부터 만드는 작업에 좋은 성능을 냈다고 말했다.

클로드는 여전히 선택 목록에 남아 있고, 파트너십이 유지된다는 관계자 반론도 나왔다. 앞서 MS 는 사내 앤트로픽 지출 전망을 3분의 1 이상 낮췄고, 메타의 클로드 코드 사용 직원은 6만 명에서 3만 명으로 줄었다.

에디터 코멘트: 플랫폼이 여러 모델을 나란히 두고 기본값만 고르는 구조라 공급사 교체 비용이 낮아졌다. 도입 조직도 프롬프트와 평가를 특정 모델에 묶어 두면 교체 때 다시 써야 할 부분이 커진다. 실제 업무 샘플로 자체 벤치마크 한 벌을 먼저 만들어 두면 기본 모델을 바꿀 때마다 같은 잣대로 비교할 수 있다. 계약서의 최소 사용량 조항도 함께 봐야 한다.

TechCrunch · AI타임스

씨티그룹과 찰스슈와브 등 미국 금융회사들이 외부 AI 에이전트의 고객 계좌 접근을 차단하거나 제한하고 있다. 블룸버그와 파이낸셜타임스가 16일 보도했다.

뱅크오브아메리카 CEO 브라이언 모이니핸은 돈이 빠져나갈 때는 사람이 승인하는 절차가 필요하다고 말했다. JP모건은 플레이드 같은 승인된 서비스의 읽기 전용 접근은 허용하되, 외부 에이전트가 로그인 정보로 직접 돈을 옮기는 것은 제한한다.

은행권은 AI 비서가 낮은 금리 예금을 찾아 다른 상품으로 옮기는 상황도 우려한다. 웰스파고 CEO 찰스 샤프는 고객이 가까운 시일 안에 AI에 금융 통제권을 맡길 것이라는 전망은 과장됐다고 평가했다.

에디터 코멘트: 은행의 선택은 읽기와 쓰기를 가르는 것이다. 정보 조회는 승인된 통로로 열고, 돈을 움직이는 행위는 사람 승인 뒤에 둔다. 사내 에이전트에 결재·송금·발주 권한을 붙이려는 조직이 그대로 빌려 쓸 수 있는 기준이다. 사고가 났을 때 책임 주체가 정해지지 않은 행위는 자동화 범위에서 빼는 편이 안전하다.

AI타임스

딥시크가 17일 'V4.1-플래시-1017'을 출시하고 가중치를 허깅페이스에 MIT 라이선스로 공개했다. 지난달 선보인 V4.1 플래시의 업데이트로 웹과 앱, API 에 적용했다.

API 단가는 입력 100만 토큰당 혼잡 시간대 0.30달러, 그 외 0.15달러로 그대로다. 회사는 작업 완료에 드는 시간과 출력 길이를 줄여 실제 비용을 낮췄다고 설명했으나 감소율은 공개하지 않았다.

자체 평가에서 딥SWE v1.1 점수는 74.2에서 77.0으로 올라 GPT-5.6 솔(73.0)과 클로드 오퍼스 5(74.0)를 넘었다. 다만 도구 없이 푸는 HLE 에서는 42.6으로 오퍼스 5의 56.3에 못 미쳤고, 출시 이틀 전에는 4시간 50분 서비스 장애가 있었다.

에디터 코멘트: 단가를 내리는 대신 토큰을 덜 쓰게 만드는 방식은 청구서에서만 보인다. 도입 조직은 모델별 단가표가 아니라 같은 작업을 끝내는 데 든 총 토큰과 시간을 비교해야 한다. MIT 가중치라 자체 호스팅 검토도 가능하지만, 장애 이력처럼 API 운영 안정성은 별도 항목으로 평가해야 한다. 벤치마크 수치는 딥시크 자체 측정치다.

AI타임스 · Hugging Face