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  • GPT-6 아스트라 3가지 의문 — ‘AGI 시대’를 선언한 오픈AI의 자신감 어디까지

    GPT-6
    오픈AI의 차세대 AI 모델 GPT-6 아스트라(Astra) 출시와 'AGI 시대 도래' 주장

    핵심 요약

    • 오픈AI는 목요일에 차세대 AI 모델 ‘GPT-6 아스트라’를 공식 발표했으며, 컴퓨터·웹 브라우저 조작, 소프트웨어 작성, 난해한 수학 문제 해결에서 최첨단 성능을 내세웠다
    • 오픈AI는 자사 블로그에서 GPT-6 아스트라를 ‘세계 최고의 컴퓨터 사용 모델’이라 규정하고, 인간을 대신해 컴퓨터와 브라우저를 자율적으로 운용하는 능력이 기존 세대보다 크게 개선되었다고 강조했다
    • 유료 고객 대상 단계적 공개가 진행되며, ‘Daybreak 얼리 액세스 프로그램’ 소속 기업 고객을 시작으로 ChatGPT Plus·Pro·Business·Enterprise 구독자 순으로 제공될 예정이다

    오픈AI가 신모델을 ‘AGI 시대의 문턱’으로 격상시킨 만큼, 모델의 기술적 주장·사업 전략·경쟁 구도·안전성 논쟁을 교차 검증하는 분석형 기사가 효과적이다

    목차

    오픈AI가 목요일 깃발을 꽂았다. 신모델 GPT-6 아스트라(Astra)를 정식 공개하면서 ‘인간보다 컴퓨터를 더 잘 다루는 모델’이라는 표현까지 꺼내 들었다. 같은 날 공동 창업자 그렉 브록먼은 기자 브리핑에서 “지금 AGI 시대에 진입했다고 봐도 무리가 없다”고 말했다.

    발표는 임팩트 있게 깔렸지만, 실무자 입장에서 가장 먼저 확인하고 싶은 건 주장과 실사용 성능 사이의 간극이다.

    1. ‘세계 최고의 컴퓨터 사용 모델’이라는 말의 무게

    오픈AI는 자사 블로그에서 GPT-6 아스트라를 ‘세계 최고의 컴퓨터 사용 모델’로 규정했다. 웹 브라우저 조작, 소프트웨어 작성, 난해한 수학 문제 해결 — 이 세 영역에서 기존 세대보다 크게 개선됐다는 게 회사 측 설명이다.

    필자가 주목한 건 ‘컴퓨터 사용(computer use)’이라는 카테고리 자체다. 에이전트형 작업, 즉 사람 없이 양식을 채우고, 사이트를 탐색하고, 코드를 직접 짜는 일은 업계가 2년 넘게 신뢰성 한계에 부닥친 영역이다. GPT-6가 이 벽을 실제로 넘었는지는 외부 벤치마크가 열쇠를 쥔다.

    2. GPT-6 단계적 출시 — 누가 먼저 만나는가

    공개 직후 모든 사용자에게 열리진 않는다. ‘Daybreak 얼리 액세스 프로그램’ 소속 기업 고객이 먼저, 그다음 ChatGPT Plus·Pro·Business·Enterprise 구독자 순으로 제공된다. 무료 사용자에 대한 계획은 공개되지 않았다.

    오픈AI의 경쟁사 안트로픽(Anthropic) 역시 IPO를 준비하면서 에이전트형 제품을 앞세우고 있다. GPT-6가 ‘AGI 시대 선언’까지 끌어낸 상황에서, 양강 구도는 발표 한 번으로 끝나지 않을 전망이다.

    3. GPT-6와 ‘AGI 시대’ 발언의 무게

    “몇 년 후 돌이켜보면 AGI가 만들어진 시점이 이쯤이었을 것”이라는 브록먼의 한마디는 마케팅이 아니라 사내 진단에 가깝다. 다만 AGI의 정의 자체가 업계별로 다르기 때문에, 외부에서는 곧바로 ‘과대 선전’ 프레임이 붙을 가능성이 높다.

    와이어드 보도에 따르면 회사는 안전성과 출시 속도 사이의 균형을 핵심 과제로 제시했다. 외부 안전 검증 절차가 어떤 속도로 진행되는지가 향후 6개월의 핵심 변수가 될 것이다.

    항목 내용
    모델명 GPT-6 아스트라(Astra)
    핵심 주장 세계 최고의 컴퓨터 사용 모델
    1차 접근 Daybreak 얼리 액세스 기업 고객
    2차 접근 ChatGPT Plus/Pro/Business/Enterprise
    무료 사용자 제공 계획 미공개
    AGI 발언 브록먼 “이미 진입”

    쟁점 정리

    • GPT-6의 ‘컴퓨터 사용’ 성능이 외부 벤치마크에서 재현되는가
    • 단계적 출시가 무료 사용자 접근성 장벽을 더 높이는 효과는 없는가
    • AGI 시대 선언이 시장 기대치를 끌어올려 안전 검증 부담을 키우는 역효과

    지금 바로 해볼 것

    • ChatGPT Plus 이상 구독자라면 계정 알림을 켜고 GPT-6 접근 시점을 추적한다
    • 자사에서 쓰던 자동화 워크플로우(웹 양식·데이터 입력)를 한두 개 골라 GPT-6 적용 전후를 비교할 수 있게 기록해 둔다
    • AI 에이전트 도입을 검토 중이라면 Daybreak 얼리 액세스 기업 고객 모집 공지를 주 1회 확인한다
    • 오픈AI 안전성 보고서와 외부 레드팀 평가가 공개되는 RSS 피드를 구독한다

    자주 묻는 질문

    GPT-6 아스트라와 기존 GPT-5의 가장 큰 차이는 무엇인가

    오픈AI는 컴퓨터와 웹 브라우저를 자율적으로 조작하는 ‘에이전트형’ 작업에서 인간을 대체할 수 있는 수준에 도달했다고 설명한다. 기존 모델이 답변 생성과 코드 작성에 머물렀다면, GPT-6는 결과물을 화면에서 직접 실행하는 단계로 나아갔다.

    GPT-6는 무료 ChatGPT 사용자에게도 제공되나

    현재 공개된 로드맵에는 무료 사용자에 대한 일정이 없다. Daybreak 얼리 액세스 기업 고객과 유료 구독자(Plus·Pro·Business·Enterprise) 순으로 제공되며, 무료 정책은 추후 별도 발표 가능성이 크다.

    AGI 시대 선언은 어디까지 신뢰할 수 있는가

    브록먼 사장의 발언은 회사 내부 기준의 자기 진단에 가깝다. AGI의 정의가 학계·업계별로 다르기 때문에 외부 평가가 병행되지 않으면 판단이 어렵다. 안전 검증 보고서와 독립 벤치마크가 함께 공개되는 시점이 진짜 분기점이 된다.

    원문 보도가 더 궁금하다면 와이어드의 GPT-6 아스트라 취재 기사를 참고하면 발표 직후 회사 측 발언을 그대로 확인할 수 있다.

    참고 원문

    이 기사는 다음 원문을 확인해 작성했습니다: Wired — GPT-6 Astra Is Here—and OpenAI Thinks It May Kick Off the AGI Era

    전문가 코멘트(AI)

    AI에이전트시스템엔지니어

    컴퓨터 사용 에이전트의 실용화 방향은 업계 공통 과제와 부합하나, 진위는 벤더 발표가 아니라 외부 재현성과 운영 신뢰성이 결정한다

    컴퓨터 사용(computer use)은 2년 넘게 에이전트 신뢰성의 최대 난제였고, 멀티스텝 작업에서는 단계별 오류율이 지수적으로 누적되기 때문에 ‘인간보다 컴퓨터를 잘 다룬다’는 주장이 사실이라면 아키텍처 수준의 돌파구다. 다만 GUI 조작 에이전트의 진가는 벤더 자체 발표가 아니라 OSWorld·WebArena류 외부 벤치마크와 실무 워크로드에서의 재현률이 결정하며, 실행 로그와 행동 추적의 검증 가능성이 함께 공개돼야 신뢰할 수 있다. 기업 조기 접근 프로그램을 통한 단계적 출시는 실사용 실패 데이터를 확보하는 합리적 전략이지만, 양식 작성·데이터 입력 같은 작업은 되돌릴 수 없는 부작용을 낳을 수 있어 사람 개입 지점과 멱등성 설계가 배포 아키텍처의 관건이다. ‘컴퓨터를 잘 다룬다’는 수평적 실행 능력과 일반적 지능은 별개 역량이므로, 이를 AGI 도달의 증거로 묶는 프레임은 기술적으로 성립 근거가 약하다. 향후 6개월의 관전 포인트는 성능 수치 자체보다 오류 복구·롤백·감사 로깅 같은 운영 요건의 성숙도다.

    평점: 7/10 – 컴퓨터 사용 에이전트 실용화라는 기술 방향은 타당하나, 자체 발표 성능만으로는 다단계 작업 신뢰성 검증이 불충분한 단계

    정보보안전문가

    타인의 컴퓨터를 대신 조작하는 모델은 곧 하이재킹당했을 때 가장 강력한 공격 실행기가 된다

    자율적으로 브라우저와 OS를 조작하는 모델은 공격자 관점에서 ‘사용자의 자격증명과 세션을 실어 나르는 실행기’이기도 하다. 웹 페이지에 심어진 지시문(간접 프롬프트 인젝션)을 통해 쿠키·저장된 자격증명을 이용한 데이터 유출과 권한 상승이 가능해지며, confused deputy 구조가 단일 사용자 단말에서 기업 SSO 환경까지 확대된다는 점이 핵심 리스크다. 유료·기업 고객 우선 배포는 보안 검증 부담을 상대적으로 성숙한 사용자층에 전가하는 효과가 있지만, 동시에 공격 표면이 실제 기업 환경에서 먼저 노출된다는 의미이기도 하다. 되돌릴 수 없는 작업(결제·발송·권한 변경)에 대한 휴먼인더루프 기본값, 도메인·명령 화이트리스트, 작업 단위 샌드박스가 도입 계약 조건으로 표준화되는지가 기업 채택 판단의 1차 기준이 될 것이다. 외부 레드팀 결과와 안전성 보고서의 공개 속도가 늦어질수록 이 모델은 혁신 사례가 아니라 보안 리스크 사례로 분류될 가능성이 크다.

    평점: 6/10 – 자율 실행 능력의 확장 자체는 불가피한 흐름이나, 실행 권한 통제와 안전장치가 배포 정책에 명시되지 않은 상태

    비판적 분석가

    AGI 시대 선언은 기술 성과 발표라기보다 IPO 사이클과 구독 수익화 타이밍에 맞춘 서사 선점일 가능성이 높다

    공식 내러티브는 ‘성능 돌파와 시대 전환’이지만, 이면을 들여다보면 타이밍이 지나치게 전략적이다. 경쟁사 안트로픽이 IPO를 준비하며 에이전트 제품을 앞세우는 시점에 ‘AGI 진입’ 선언은 투자자와 기업 고객의 머릿속 카테고리를 먼저 점거하는 포지셔닝 무기로 읽힌다. ‘AGI’는 정의가 합의되지 않아 반증이 불가능한 용어라, 지금 선언해도 발화자에게 기술적 책임은 거의 발생하지 않는 구조다. 우리가 진짜 주목해야 할 점은 무료 사용자 계획 미공개와 유료 우선 배포다 — 최대 화제성이 형성된 순간에 구독 전환 압력을 극대화하는 전형적인 수익화 사다리로 구성돼 있다. 외부 안전 검증 보고서가 대형 기업 계약 발표보다 늦게 공개된다면, 이 선언의 진짜 목적은 안전이 아니라 조달 시장의 서사 장악이었을 가능성을 의심해봐야 한다.

    물밑 시나리오

    • 안트로픽의 IPO 준비 소식과 GPT-6 발표의 시점 겹침은 우연이 아니라, 양사 모두 투자자에게 ‘에이전트 AI+AGI’ 서사가 절실한 자금 조달 사이클에 있다는 정황에서 비롯된 상호 견제일 가능성이 있다.
    • ‘AGI 시대’ 선언은 기업 고객 계약 협상에서 검증 불가능한 ‘최고 성능’에 프리미엄을 정당화하고, 사고 발생 시 책임 소재를 ‘초혁신 기술의 불확실성’으로 돌릴 서사적 버퍼로 기능할 수 있다.

    공식 설명 설득력: 4/10 – 성능 주장의 근거 수치가 공개되지 않았고, 유료 우선 배포·AGI 선언·경쟁사 IPO 타이밍 사이의 구조적 연결이 공식 설명으로는 전혀 풀리지 않음

  • EU DSA 규제 3가지 핵심 쟁점 — ChatGPT·Reddit이 VLOP로 지정된 진짜 의미

    EU DSA 규제

    핵심 요약

    • 유럽연합 집행위원회와 디지털서비스법(DSA) 감독기관이 OpenAI의 ChatGPT와 Reddit을 이용자 수 기준 최고 등급인 ‘매우 큰 온라인 플랫폼(VLOP)’으로 공식 지정했다.
    • 두 서비스는 EU 전역에서 위험 평가 수행, 투명성 보고서 공시, 불법 콘텐츠 대응 체계 공개, 외부 연구자 데이터 접근 허용, 아동 보호 및 사이버 괴롭힘 방지 강화 의무를 즉시 이행해야 한다.
    • 생성형 AI 서비스인 ChatGPT는 환각·딥페이크·미성년자 유해 콘텐츠 위험에 대한 별도 위험 평가서를 제출해야 하며, Reddit은 커뮤니티 자치 구조(Mod/Subreddit)를 통한 콘텐츠 중재가 DSA의 ‘시스템적 리스크’ 요건을 충족하는지 입증해야 한다.

    issues

    EU DSA 규제의 새 기준선이 8월 말 그어졌다. 유럽연합 집행위원회는 OpenAI의 ChatGPT와 Reddit을 이용자 수 기준 최고 등급인 ‘매우 큰 온라인 플랫폼(VLOP)’으로 지정했다. 두 서비스는 지정 즉시 위험 평가, 투명성 보고서, 외부 연구자 데이터 접근, 아동 보호 체계 등 강화된 의무를 이행해야 한다.

    ChatGPT는 생성형 AI 서비스로는 처음 VLOP에 편입된 사례다. Reddit은 미국발 UGC 플랫폼 중에선 X에 이어 두 번째다. 필자는 이 두 지정이 던지는 신호가 서로 다르다고 본다. 하나는 ‘AI 서비스도 플랫폼 규율의 대상이 된다’는 사실이고, 다른 하나는 ‘커뮤니티 자치가 규제로 인정받느냐’는 새로운 시험대다.

    1. 생성형 AI에 대한 별도 위험 평가 — 환각과 미성년자 보호

    ChatGPT가 제출해야 할 위험 평가서는 일반 VLOP와 결이 다르다. EU DSA 규제는 생성형 AI가 만들어내는 ‘합성 콘텐츠’의 위험을 별도로 분류한다. 환각(hallucination)으로 인한 잘못된 정보, 미성년자에게 유해한 답변, 이미지 생성 기능의 딥페이크 남용 가능성까지 — OpenAI는 이 항목들에 대한 완화 조치와 사고 대응 체계를 문서로 입증해야 한다.

    실무적으로 까다로운 이유가 있다. 대규모 언어 모델의 출력은 비결정적(non-deterministic)이라 전통적인 ‘콘텐츠 모더레이션 점검표’ 방식으로는 위험을 완전히 통제할 수 없다. 그래서 OpenAI는 모델 카드·시스템 카드 같은 자체 문서와 함께 사용자 피드백 루프, 안전 분류기(safety classifier) 성능 지표를 함께 제출할 가능성이 크다. EU 감독기관이 그 데이터를 외부 연구자에게 어디까지 공개하도록 요구할지가 향후 핵심 변수가 될 것이다.

    2. UGC 플랫폼의 자치 구조 — Reddit의 시스템적 리스크 입증

    Reddit의 지정은 또 다른 시험을 던진다. DSA는 VLOP에 ‘시스템적 리스크(systemic risk)’ 평가를 요구한다. 불법 콘텐츠 확산, 선거·공공보건에 미치는 영향, 아동 보호, 성별 기반 폭력, 사이버 괴롭힘이 평가 범위다.

    Reddit의 자치 구조(Mod·Subreddit 운영진)는 그동안 콘텐츠 중재의 핵심으로 기능해왔다. 하지만 EU DSA 규제의 요건은 ‘구조가 있다’는 사실만으로 충분하지 않다. EU는 (1) 정책이 실제로 집행되는지, (2) 모더레이터에게 충분한 도구와 교육이 제공되는지, (3) 부적절 콘텐츠 발생 시 플랫폼 차원의 에스컬레이션 경로가 작동하는지를 입증할 것을 요구한다. 자치가 곧 ‘시스템적 안전’으로 인정받으려면, 자치 자체의 성과 지표가 필요하다는 뜻이다. Reddit이 어떤 메트릭을 제시할지가 업계의 관전 포인트다.

    3. 투명성 보고서와 외부 연구자 데이터 접근

    DSA에서 가장 논쟁적인 조항은 두 가지다. 반기별 투명성 보고서, 그리고 ‘신뢰받은 연구자(vetted researchers)’에 대한 데이터 접근이다. OpenAI는 모델 가중치·훈련 데이터·프롬프트 로그 같은 영업비밀과 직접 충돌하는 영역을 어떻게 다룰지 정해야 한다. Reddit은 삭제된 게시글·잠긴 서브레딧·금지된 사용자 정보를 연구자에게 어디까지 노출할지 결정해야 한다.

    흥미로운 부분은, 두 회사 모두 이미 글로벌적으로 EU DSA 규제를 사실상 표준처럼 따라왔다는 점이다. Google·Meta·X는 2024년 첫 VLOP 지정 때부터 DSA 기준을 글로벌 운영에 적용했다. 이번 편입은 그 흐름의 다음 장이며, 한 번 정해진 규칙은 EU 외부 사용자까지 사실상 같은 UX로 퍼진다. 이른바 ‘브뤼셀 효과(Brussels Effect)’다. 향후 EU DSA 규제의 기술 표준화 작업이 어떻게 글로벌 공급망·연구자 생태계로 확장될지 주시할 필요가 있다.

    글로벌 파급 — 미국·영국·한국은 어디쯤 왔나

    EU DSA 규제의 브뤼셀 효과는 이미 작동하고 있다. 미국은 2024년 Kids Online Safety Act(KOSA)를 연방 차원에서 계속 밀어붙이고 있다. 영국은 Online Safety Act로 벌써 1차 시행 단계에 들어갔다. 한국도 ‘어린이·청소년 보호법’ 개정과 AI 기본법 제정 논의로 같은 방향으로 움직이고 있다.

    다만 속도와 결에서 차이가 있다. EU는 ‘플랫폼’을 단위로 묶어 거버넌스·투명성·연구자 접근을 한꺼번에 요구한다. 반면 미국은 연방법·주법이 분산돼 있고 영국은 매체별로 등급을 나눠 적용한다. 한국의 AI 기본법은 ‘영향 평가’ 중심으로 설계될 가능성이 높아, EU DSA와는 다른 산업 친화적 톤을 띨 것으로 보인다. 그래도 결국 한 가지 사실은 같다 — EU DSA 규제 기준선을 따라가지 않는 서비스는 EU 시장을 잃는다.

    쟁점 정리

    이번 지정이 보여주는 쟁점은 세 가지다.

    • 생성형 AI는 ‘합성 콘텐츠’ 위험으로 별도 분류되며, 모델 카드와 안전 분류기 성능이 곧 규제 보고서다.
    • 커뮤니티 자치 구조는 그 자체로 충분하지 않으며, 집행 지표·에스컬레이션 경로·모더레이터 도구가 함께 입증돼야 한다.
    • 투명성 보고서와 연구자 데이터 접근은 영업비밀과 직접 충돌하므로, 동의 절차·윤리 심의·출판 가이드라인을 미리 설계해야 한다.

    지금 바로 해볼 것

    • EU 집행위 VLOP 명단을 확인하고 자사 서비스가 향후 12개월 내 임계치(월간 EU 이용자 4,500만 명)에 도달할지 시뮬레이션한다.
    • 신뢰받은 연구자 협업 가이드라인 초안을 작성한다. 데이터 제공 범위·동의 절차·출판 요건을 포함한다.
    • DSA가 요구하는 11개 투명성 항목을 반기별로 자동 집계할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축한다.
    • 안전 분류기·콘텐츠 모더레이션·광고 라이브러리 데이터를 한 대시보드로 모아 분기별 컴플라이언스 점검을 정례화한다.
    • 영어·독일어·프랑스어로 투명성 보고서·이용약관·안전 가이드를 동시 배포할 수 있는 번역 파이프라인을 마련한다.

    자주 묻는 질문

    VLOP 지정은 강제인가요?

    강제다. EU 집행위가 이용자 수 기준을 충족한다고 판단하면 지정하며 거부할 수 없다. 위반 시 전 세계 매출의 최대 6%까지 과징금이 부과된다.

    ChatGPT 지정은 OpenAI 전체가 대상인가요?

    아니다. 지정 대상은 ChatGPT 서비스 자체다. OpenAI의 API 사업부나 다른 모델은 별도이나, API를 통해 VLOP에 준하는 안전 조치가 간접적으로 요구될 가능성이 있다.

    Reddit은 왜 X보다 늦게 지정됐나요?

    EU는 EU 거주자만 집계하며 비로그인 방문과 API 호출은 제외한다. Reddit의 EU 이용자 비중이 X보다 낮았던 것이 지연 요인으로 분석된다.

    한국 사업자는 EU DSA 규제를 무시해도 되나요?

    EU에서 서비스 차단을 당한다. 2024년 이후 미국·한국·일본에서도 동등한 안전법이 잇따라 도입되면서 사실상 글로벌 표준이 되어가고 있다. 자세한 분석은 EU AI 규제 첫 적용 4가지 쟁점에서 확인할 수 있다.

    본 기사는 Ars Technica의 VLOP 지정 보도를 토대로 작성했다. 영문판 분석은 ChatGPT VLOSE 지정이 만드는 표준 경쟁에서 추가로 읽을 수 있다.

    전문가 코멘트(AI)

    플랫폼거버넌스·디지털정책전문가

    VLOP 규율의 확장은 방향이 맞지만, 이용자 수 기준의 기계적 지정과 자치 커뮤니티 평가 방법론의 공백이 남은 단계다

    ChatGPT와 Reddit의 VLOP 지정은 플랫폼 규제가 소셜미디어의 피드 모델을 넘어 생성형 AI와 커뮤니티 자치 구조까지 확장됐음을 보여주는 상징적 사건이다. 다만 월간 EU 이용자 4,500만 명이라는 임계치만으로 지정하는 방식은 실질 위험도와 무관한 형식적 구분이며, 대화형 챗봇과 커뮤니티 피드에 동일한 콘텐츠 중재 프레임을 적용하는 것은 규제 대상과 수단의 정합성이 떨어진다. Reddit의 자원봉사 모더레이터 체계에 집행 지표와 에스컬레이션 경로 입증을 요구하는 방향은 자치의 책임성을 높이지만, 지나치게 경직된 메트릭 요구는 플랫폼이 커뮤니티 자치를 중앙화된 알고리즘 통제로 대체하도록 유도하는 역효과도 낳을 수 있다. 신뢰받은 연구자의 데이터 접근은 플랫폼 연구 생태계에 실질적 진전이지만, GDPR과 영업비밀 보호와의 충돌을 조정하는 구체적 절차가 아직 정립되지 않았다. 위반 시 전 세계 매출 최대 6%의 과징금은 실효성을 담보하지만, 시스템적 리스크 평가가 서류 중심의 컴플라이언스 쇼로 흐르지 않을지는 감독기관의 기술적 집행 역량에 달려 있다.

    평점: 8/10 – 책임성·투명성·연구자 접근이라는 규제 골격은 검증됐으나, 생성형 AI와 자치 커뮤니티에 맞춘 위험 평가 방법론은 아직 미완성 단계

    AI안전·신뢰성전문가

    환각과 딥페이크를 시스템적 리스크로 다룬 것은 의미 있으나, 비결정적 출력을 감당하는 지속 평가 체계와 AI법과의 과제 중복 해소가 관건이다

    생성형 AI의 환각, 딥페이크, 미성년자 유해 출력을 일반 UGC와 별도의 합성 콘텐츠 위험으로 분류한 것은 AI 안전을 플랫폼 책임 영역에 편입시킨 실질적 진전이다. 모델 카드·시스템 카드·안전 분류기 성능 지표 제출을 요구하는 접근은 업계에서 이미 통용되는 문서화 관행을 규제 수준으로 끌어올린 것이라 적응 부담이 상대적으로 낮다는 장점이 있다. 그러나 대형 언어 모델은 지속적으로 업데이트되므로 반기 단위 위험 평가서와 투명성 보고서는 제출 시점에서 곧 낡으며, 스냅샷 보고를 넘어 배포 후 연속 모니터링과 버전별 재평가 의무가 병행돼야 실효성이 있다. EU AI법의 GPAI 의무와 DSA의 시스템적 리스크 평가가 같은 모델에 중복 적용되면 컴플라이언스 비용이 이중화되므로 두 제도 간 역할 분담이 명확해져야 한다. 또한 안전 분류기 지표는 게이밍 가능성이 있어 표준화된 벤치마크와 외부 레드팀 검증이 뒷받침돼야 하고, 프롬프트 로그의 연구자 공개는 익명화 기법이나 보안 연구 환경 설계가 전제되지 않으면 새로운 프라이버시 리스크를 만든다.

    평점: 7/10 – 생성형 AI에 외부 검증 채널을 만들었다는 점은 높이 평가되나, 평가 방법론 표준화와 제도 중복 해소가 남아 있는 초기 단계