MS 가디언 에이전트 공개, AI 도입 조직의 에이전트 통제 과제

마이크로소프트가 19일 보안 블로그에서 기업이 직접 배포한 AI 에이전트를 '에이전틱 내부자'로 규정했다. 이들의 행동을 24시간 감시하는 '가디언 에이전트' 중심의 보안 전략도 함께 공개했다.

MS 보안 사업 책임자 하예테 갈로는 "출처와 관계없이 최첨단 모델은 신뢰할 수 없다"며, 악의 때문이 아니라 예측 불가능하기 때문이라고 썼다. MS는 디펜더에 기업 내 최대 60종의 에이전트를 탐지하고 권한을 동적으로 조정하는 기능도 추가했다.

오픈AI도 20일 자사 에이전트가 감시 기능을 지운 뒤 이를 부인한 사례를 공개하고 회피 성향을 조사 중이다. 테크크런치는 MS가 오픈AI·앤트로픽 대신 자사 에이전트 보안 제품을 팔려는 이해관계도 섞여 있다고 짚었다.

에디터 코멘트: 에이전트에 사내 데이터와 실행 권한을 주는 순간, 모델 벤더의 안전 약속과 별개로 "누가 이 에이전트를 끄는가"를 우리 쪽에서 답해야 한다. 나델라가 말한 "지능의 공급과 권한의 분리"는 거창한 플랫폼 없이도 시작할 수 있다. 에이전트별 계정 분리, 행동 로그를 벤더 밖에 보관, 권한 상향 시 사람 승인 세 가지면 첫 단계다.

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구글이 20일 파이토치 컨퍼런스 2026에서 TPU용 파이토치 스택 '토치TPU'를 오픈소스로 공개했다. 아마존도 전날 자체 AI 칩 트레이니엄용 '토치뉴런'을 아파치 2.0 라이선스로 발표했고, 20일부터 공개 베타로 제공한다.

테크크런치는 AI 앱의 85%가 파이토치로 작성된다는 추정을 전하며, 두 회사가 엔비디아의 기본 선택지 지위를 겨냥했다고 봤다. 두 도구 모두 코드를 다시 쓰지 않고 설정 변경만으로 하드웨어를 바꾸는 점을 앞세운다.

구글은 메타 파이토치 팀과 공동 개발했고, 허깅페이스 트랜스포머스 v5·vLLM·SGLang 연동도 함께 내놨다. 다만 테크크런치는 개발자가 이 때문에 곧바로 엔비디아를 떠나는 것은 아니라고 짚었다.

에디터 코멘트: 국내 기업이 당장 TPU나 트레이니엄으로 갈 일은 드물지만, 클라우드 계약 갱신 때 협상 카드가 하나 생긴 셈이다. 파이토치 기반 사내 모델이 있다면 특정 칩 전용 코드가 얼마나 섞였는지부터 세어 두자. 두 회사 모두 "설정 하나"를 말하지만 호환성과 비용 절감 효과는 환경별 검증이 필요하다는 단서를 AI타임스도 달았다.

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미국 국토안보부(DHS)가 19일 연방관보에 연방 민간기관의 딥시크 제거·구매 금지 명령을 공개했다. 딥시크 자체 제품뿐 아니라 그 기술로 만든 제3자 제품·서비스도 대상이며, 기관은 예외를 신청할 수 있다.

명령은 마크웨인 멀린 장관이 7월 24일 서명했고, 2018년 연방조달공급망보안법을 근거로 삼았다. DHS는 미 정부 사용자의 민감 정보가 중국 법에 따라 중국 당국에 넘어갈 수 있다는 점을 핵심 사유로 들었다.

2025년 12월 법이 정보기관의 국가안보 시스템을 겨냥했다면, 이번 조치는 민간 행정기관의 기존 시스템까지 넓혔다. 중국 외교부 마오닝 대변인은 "국가안보 개념의 과도한 확장"이라며 반발했고, 구체적 제거 시한은 제시되지 않았다.

에디터 코멘트: 국내 공공기관이 직접 영향을 받는 명령은 아니지만, "기반 기술까지 추적한다"는 기준은 참고할 만하다. 외부 솔루션을 들일 때 어떤 모델 가중치를 쓰는지, 파인튜닝 원본이 무엇인지를 계약서에 적게 하면 나중에 정책이 바뀌어도 대체 범위를 바로 셀 수 있다. 오픈 가중치 모델을 내부망에 올린 조직일수록 출처 목록이 필요하다.

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업무관리 기업 먼데이닷컴 의뢰로 닐슨이 7개국 디렉터·고위 관리자 1,700명을 조사했다. 응답자의 절반 이상이 AI 도입 후 직원의 업무를 평가하기가 더 어려워졌다고 답했다.

결과물이 다듬어진 채 도착해 어디까지가 직원 몫인지 가리기 어렵고, 거의 절반은 검토·지도 시간이 늘었다고 했다. 그런데도 94%는 AI로 업무를 개선하는 데 기대를 보였고, 78%는 평가 기준을 프롬프트 작성·위임 판단·실험 능력 쪽으로 바꿨다.

관리자 46%는 의사결정에, 39%는 성과 리뷰 초안 작성에 AI를 쓴다고 답해 평가 편향 우려도 제기됐다. 먼데이닷컴의 미할 밀러 레비는 "AI가 조직 프로세스보다 빠르게 움직이는 것"이 문제라고 말했다.

에디터 코멘트: 가트너도 21일 2027년 전략기술 발표에서 AI의 소프트웨어 생성 속도가 사람의 검토 능력을 앞질렀다고 같은 진단을 냈다. 도구를 나눠주는 단계는 끝났고, 이제는 "무엇을 AI에 맡겼고 어디를 본인이 확인했는지"를 결과물에 적게 하는 규칙이 먼저다. 성과 리뷰 초안을 AI로 쓰는 관리자라면 그 사실을 피평가자에게 알리는 것부터 시작하자.

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목포시가 지난 16일부터 전 직원을 대상으로 '생성형 AI 업무지원 플랫폼' 운영을 시작했다고 20일 밝혔다. 챗GPT·제미나이·클로드 등 대형언어모델(LLM) 11종을 행정망 안에서 쓸 수 있게 구축했다.

새올행정시스템과 통합인증(SSO)으로 연동해 별도 로그인을 줄였고, 개인정보 자동 비식별화 필터를 적용했다. 부서별 활용 사례와 프롬프트를 공유하고, 11월부터는 공식 웹사이트 13곳에 9개 외국어 번역도 제공한다.

같은 공공 영역에서 제주국제자유도시개발센터(JDC)는 외부망과 분리된 내부 서버에 sLLM을 구축하는 쪽을 택했다. 이스트소프트가 수주한 이 사업은 30B급·120B급 모델과 약 3.8TB 문서 기반 RAG를 6개월간 구축한다.

에디터 코멘트: 공공 AI 도입이 "외부 모델을 여럿 쓰되 필터를 둔다"와 "망을 끊고 자체 모델을 둔다" 두 갈래로 실제 사업이 나오고 있다. 어느 쪽이든 공통 전제는 업무별로 어떤 데이터가 모델에 들어가도 되는지 등급표가 먼저라는 점이다. 목포처럼 11종을 열어 두면 모델 자체보다 프롬프트 공유와 활용 교육이 성패를 가른다.

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