디인포메이션은 딥시크와 문샷 AI가 OpenAI의 GPT-6 Astra가 생성한 답변을 신형 모델 학습에 대거 활용했다고 보도했습니다. 로이터가 전한 이 주장은 사안을 직접 아는 관계자들의 설명을 바탕으로 한 것으로, 보도 당시 두 회사는 즉각 입장을 내놓지 않았다고 2차 보도는 전했습니다. 아직 독립적으로 확인된 사실은 아닙니다.
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보도에 언급된 모델은 딥시크의 V4.1-Flash 1017과 문샷 AI의 Kimi K3.1 Pro입니다. 핵심 쟁점은 OpenAI 모델의 가중치에 접근했느냐가 아니라, 한 모델의 답변을 다른 모델을 가르치는 데 사용했는지, 그리고 그 활용이 허가된 것이었는지입니다.
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모델 증류란 무엇인가
증류는 성능이 더 뛰어난 모델의 답변을 활용해 더 작거나 운영 비용이 낮은 모델을 학습시키는 방법입니다. ‘학생’ 모델은 ‘교사’ 모델의 응답을 통해 동작 방식을 익히며, 이 과정에 교사 모델의 가중치가 반드시 필요한 것은 아닙니다. OpenAI도 대형 모델의 결과물을 이용해 비용 효율적인 모델을 미세 조정할 수 있는 증류 플랫폼을 제공합니다.
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따라서 증류 기법 자체가 곧 위법하거나 부당한 것은 아닙니다. 논란은 학습 데이터를 어떤 방식으로 확보하고 활용했는지에 달려 있습니다. OpenAI는 모델의 답변이나 추론 정보를 체계적으로, 허가 없이 다른 모델의 학습·복제·개선에 사용하는 행위를 ‘적대적 증류’로 설명합니다.
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다른 모델의 역량을 이런 방식으로 재현할 수 있다면, 처음부터 비슷한 역량을 개발하는 데 드는 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 반면 비판론자들은 무단으로 결과물을 추출해 활용하면 모방을 부추기고, 모델 연구와 학습에 투자해 얻은 경쟁 우위를 약화할 수 있다고 우려합니다.
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OpenAI가 별도로 공개한 추론 정보 추출 시도
이번 GPT-6 Astra 학습 관련 보도를 OpenAI가 9월에 공개한 별도의 추출 시도와 같은 사건으로 봐서는 안 됩니다. OpenAI의 9월 30일 발표는 자사 모델에서 보호된 추론 정보를 빼내려는 시도에 관한 설명입니다. 이 발표만으로 디인포메이션 보도에 등장한 모델들이 어떤 데이터로 학습됐는지 확인되는 것은 아닙니다.
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OpenAI는 가장 이른 활동을 7월 첫째 주에 관찰했다고 밝혔습니다. 2차 보도에 따르면 7월 24~25일에는 4,000명이 넘는 사용자에게서 관련 요청 약 1만 6,000건이 몰렸고, OpenAI는 7월 28일까지 해당 활동을 차단했다고 합니다. 이 수치는 요청과 사용자 수를 가리키며, 추출이 실제로 성공했다는 뜻은 아닙니다.
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보도에 따르면 한 대화에서 암호화된 추론 정보를 복사한 뒤, 다른 대화에서 모델에게 이를 평문으로 풀어 쓰도록 요청하는 방식도 사용됐습니다. OpenAI는 운영자들이 암호화를 깨거나 데이터베이스에 침입하거나 저장된 대화에 직접 접근한 것은 아니라고 밝혔습니다.
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OpenAI는 활동의 핵심 집단 일부를 문샷 AI와 연관된 사람들에게 돌렸지만, 관찰된 모든 운영자가 하나의 주체에 속하는지는 확인하지 못했다고 했습니다. 사이버스쿱은 문샷과의 연관성을 뒷받침하는 기술적 증거가 공개되지 않았다고 보도했습니다. 따라서 공개된 자료만으로는 이 귀속 주장을 독립적으로 검증하기 어렵습니다.
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앤트로픽의 방어 조치와 주장
앤트로픽은 10월 발표에서 자사 방어 조치로 증류에 활용될 수 있는 데이터의 추출량이 약 90~99% 줄었다고 밝혔습니다. 별도로 분류기를 도입한 뒤 추출된 추론 토큰 수가 이전보다 10~100배 적어졌다고 보고했는데, 두 수치는 서로 다른 측정 지표입니다.
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앤트로픽은 또 Zhipu가 GLM-5.3을 개발하는 과정에서 미국 주요 모델들의 사이버 역량을 증류했다고 주장했습니다. 이는 앤트로픽이 제기한 주장입니다. 공개된 정보만으로는 이 특정 사례가 Claude를 대상으로 한 것이었다고 단정할 수 없습니다.
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논란이 중요한 이유와, 아직 입증되지 않은 것
모델 개발사들이 우려하는 점은 경쟁사가 비슷한 수준의 연구·학습 투자를 하지 않고도 유용한 역량을 얻을 수 있다는 것입니다. 안전 측면에서는 역량이 복제되더라도 원래 개발사가 마련한 보호 장치까지 함께 이전된다고 볼 수 없다는 우려가 나옵니다. 앤트로픽은 불법적인 증류가 이에 상응하는 견고한 안전장치 없이 최첨단 역량을 복제하는 수단이 될 수 있다고 설명했습니다.
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다만 이는 기업들이 제기한 위험과 보도에 담긴 우려이지, 보도에 언급된 딥시크나 문샷 모델이 GPT-6 Astra와 동등하다는 증거는 아닙니다. 특정 계약이 위반됐는지, 구체적인 피해가 발생했는지도 여기서 확인되지는 않습니다. 구분해야 할 것은 증류라는 학습 기법 자체와, 다른 모델의 답변을 확보하거나 재사용하는 과정에서 논란이 된 행위입니다.