샘 올트먼 OpenAI 최고경영자는 2026년 10월 29일 공개된 팟캐스트에서 스트라이프 공동창업자 존 콜리슨과 AI 연구, 소프트웨어 보안, 고성능 AI의 통제 문제를 이야기했습니다. 대화에서 드러난 핵심은 분명합니다. AI가 어려운 기술 문제를 푸는 데 도움을 줄 수 있는 한편, 기존 소프트웨어에 숨어 있던 취약점도 더 빠르게 찾아낼 수 있다는 점입니다. 다만 발견만으로는 충분하지 않습니다. 결과 검증과 보안 패치, 신중한 배포가 뒤따라야 합니다.
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‘Hold My Beer’라는 내부 실험
방송 관련 보도에 따르면 OpenAI 연구진은 여러 분야의 어려운 문제를 내부 모델에 맡겼습니다. 실험이 이뤄진 채널 이름은 “Model Name-Hold My Beer”였고, 해당 모델이 문제를 잇달아 풀었다는 설명이 전해졌습니다. 다만 이 채널명이 모델의 공식 이름으로 확인된 것은 아닙니다.
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팟캐스트 장면을 공유한 소셜미디어 글은 올트먼이 결과에 크게 고무됐으며, 예상보다 슬픈 감정과 무언가 끝나는 듯한 느낌도 받았다고 전합니다. 다만 이 정서적 묘사는 현재 확인 가능한 보도에서 독립적으로 검증된 녹취가 아니라, 장면을 소개한 게시물에 담긴 내용입니다.
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팟캐스트 관련 보도는 OpenAI의 나비에–스토크스 실험에 컴퓨팅 비용으로 약 1,000만 달러가 들었다고 전했습니다.
2 이는 보도된 추정치이지, 실제 연산 비용이나 주장된 증명을 독립적으로 감사·검증한 결과는 아닙니다. 에이전트 팀을 활용해 비용을 얼마나 절감했는지도 제공된 자료만으로는 확인되지 않습니다.
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에이전트 팀과 초인적 AI의 통제
공개된 녹취 색인에서 올트먼은 ‘에이전트 스웜’보다 ‘에이전트 팀’이라는 표현을 선호하며, 에이전트 팀이 규모 확장 법칙과 정렬 측면에서 흥미로운 특성을 보일 수 있어 더 연구할 필요가 있다고 말합니다. 이는 그가 제시한 연구 방향이지, 에이전트 팀이 저절로 더 안전하거나 정렬된다는 증거는 아닙니다.
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올트먼은 압도적으로 강력한 AI 하나보다 인간을 조금 뛰어넘는 AI 1조 개를 선호한다고 보도됐습니다. 관련 보도에서 제시된 이유는 단일 지능에 의존하는 것보다 여러 주체가 있는 편이 회복력과 견고함을 높일 수 있다는 것입니다.
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안전 문제와 관련해 올트먼은 자신보다 훨씬 똑똑한 모델을 샌드박스, 즉 제한된 실행 환경에 가두는 방식은 “어느 지점까지”만 통한다고 말한 것으로 전해졌습니다. 같은 대화에서 그는 스스로 복제되는 데이터센터가 “손에 닿을 거리 안에 있다”고 표현했고, OpenAI의 로봇 기술을 데이터센터 건설에 활용하겠다고 밝혔습니다. 이는 그의 전망을 전하는 말이지, 자가 복제 데이터센터가 이미 존재한다는 뜻은 아닙니다.
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PHP2Shell, AI 취약점 탐지의 현실적 사례
AI와 소프트웨어 보안에 관한 대화에는 구체적인 사례도 있습니다. PHP2Shell은 CVE-2026-109618과 CVE-2026-109619, 두 가지 PHP 취약점을 가리킵니다. 두 취약점 모두 CVSS 9.2로 평가됐으며, 인증되지 않은 원격 공격자가 코드를 실행할 수 있습니다.
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보안 업체 Calif는 취약점 발견 과정에 Calif, OpenAI, Wiz가 참여했다고 설명했습니다. IBM은 연구진이 결함을 찾는 과정에서 OpenAI의 GPT-5.6 Sol을 포함한 AI 시스템을 활용했다고 보도했으며, 공개 이후 악용 시도도 있었다고 전했습니다.
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44 미국 사이버보안·인프라 보안국(CISA)은 두 취약점을 10월 26일 ‘알려진 악용 취약점(KEV)’ 목록에 추가하고 조직에 패치를 촉구했습니다.
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인터뷰 보도에 따르면 올트먼은 기존 코드 전반을 AI로 체계적으로 살펴보면 많은 이들이 예상하는 것보다 더 심각한 취약점이 드러날 수 있다고 경고했습니다.
20 PHP2Shell 사례는 취약점 발견이 보안 대응의 출발점일 뿐이라는 점을 보여줍니다. 조직은 영향을 받는 시스템을 파악하고, 제보를 검토한 뒤 실제 서비스에 수정 사항을 적용해야 합니다. CISA가 강조한 당장의 조치는 PHP 운영 환경을 신속히 패치하는 것입니다.
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확인된 사실과 아직 확인되지 않은 주장
팟캐스트 관련 보도와 자료는 AI 연구 역량, 에이전트 팀, 사이버 보안, 샌드박싱의 한계를 논의했다는 점을 뒷받침합니다. 반면 에이전트 팀으로 절감한 정확한 비용, 나비에–스토크스 결과의 독립적 검증, AI 사고나 소프트웨어 도입에 관한 주변 주장까지 모두 확인해 주지는 않습니다.
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소프트웨어 팀이 얻을 실질적인 교훈은 AI 기반 취약점 탐지를 유지·보수의 대체재가 아니라 관리 역량을 강화해야 할 이유로 보는 것입니다. 버그 제보를 검증하고, 수정 책임자를 정하며, 업데이트가 실제 운영 시스템에 적용되도록 해야 합니다. PHP2Shell의 심각성과 CISA의 패치 권고는 AI의 도움으로 취약점을 찾았더라도 이런 기본 절차가 중요하다는 점을 일깨웁니다.
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