Mythos의 위협은 연준도 비켜가지 않았습니다.
Fed는 주요 은행들에 위험을 경고했습니다.
그러나 정작 자신은 그 위험을 직접 점검할 모델에
최소 세 달 동안 접근하지 못했던 것으로
드러났습니다.
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지난 5월 20일과 21일,
Los Angeles에서 소규모 Investor Dinner를 열었습니다.
원래 하루 일정으로 준비했던 모임이었지만
신청 인원이 초과되면서 전날 세션을 추가했습니다.
주제는
MYTHOS & THE NEW WORLD ORDER,
AI, 사이버보안, 자본시장, 세계관의 충돌
이었습니다.
토론은 예상보다 훨씬 활발했고,
모임이 끝난 뒤에는
유익했고 동시에 놀라웠다는 피드백을
여러 차례 받았습니다.
당시 배부 자료 첫 장에는 이런 문장이 적혀 있었습니다.
세상의 모든 디지털 자물쇠 결함을
인간보다 수백 배 빠르게 찾아내고,
열쇠까지 만들어주는 AI.
누가 먼저 쓰느냐가 문제다.
두 달 뒤,
이 질문은 예상하지 못한 방식으로 다시 돌아왔습니다.
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Fed가 은행들에 보낸 경고
CNBC는 7월 21일,
Federal Reserve가
Anthropic의 Claude Mythos Preview에
최소 세 달 동안 접근하지 못했다고 보도했습니다.
문제는 Fed가 그 모델의 존재를 몰랐던 것이 아닙니다.
오히려 그 반대였습니다.
지난 4월,
Fed와 Treasury Department는
미국 주요 은행 CEO들을 이례적으로 소집했습니다.
Mythos가 주요 금융기관의 소프트웨어 취약점을 찾아내고
기존 사이버보안 체계를 무력화할 수 있다는
위험을 경고하기 위해서였습니다.
Project Glasswing을 통해
일부 대형 은행과 기술기업은 모델을 제공받았고,
자체 시스템의 취약점을 검사하고
패치 작업을 시작할 수 있었습니다.
Fed는 위험을 알고 있었습니다.
은행들에도 경고했습니다.
하지만 자신이 경고한 위험을 직접 검사할
도구는 갖고 있지 않았습니다.
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5월에 던졌던 질문
당시 디너에서 우리가 집중했던 것은
Mythos의 성능 자체만이 아니었습니다.
기존 AI 모델이 Firefox에서 약 20개의 취약점을 발견했다면
Mythos는 271개를 찾아냈습니다.
취약점 발견에서 exploit 제작까지
수 시간 안에 수행할 수 있었고,
인간 보안팀이 패치를 완성하는 데는
수주에서 수개월이 걸립니다.
공격과 방어 사이에
인간이 쉽게 좁힐 수 없는 시간차가 생긴 것입니다.
그러나 디너의 핵심 질문은 한 단계 더 나아갔습니다.
이 모델이 얼마나 강력한가보다,
누가 이 모델에 접근할 수 있는가가
더 중요하지 않은가.
Project Glasswing은
AWS, Apple, Google,
Microsoft, NVIDIA,
CrowdStrike, Palo Alto Networks,
JPMorgan Chase 등
선별된 기관에만 모델을 제한적으로 제공했습니다.
우리는 이것을 단순한 제품 출시로 보지 않았습니다.
접근권이 새로운 권력이 되는 구조로 봤습니다.
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방어망 밖에 Fed가 있었다
이번 CNBC 보도는 그 구조를
훨씬 선명하게 보여줬습니다.
JPMorgan과 일부 대형 기관은
Mythos에 접근할 수 있었습니다.
Fed는 접근하지 못했습니다.
이것은 단순한 AI 도입 지연이 아닙니다.
금융 시스템을 감독하는 기관과,
그 시스템의 취약점을 실제로 검사할 수 있는 기관이
분리됐다는 뜻입니다.
전통적인 금융 질서에서
Fed는 자본 규제, 유동성, 스트레스 테스트,
운영 리스크를 점검합니다.
그러나 AI 시대에는
감독 권한만으로 충분하지 않을 수 있습니다.
감독기관이 최첨단 모델에 접근하지 못한다면,
피감독기관이 감독기관보다 먼저
자신의 취약성을 발견하고 대응하는
역전 현상이 발생합니다.
은행은 모델을 사용하지만 Fed는 사용할 수 없습니다.
규제기관은 책임을 지지만
기술기업이 접근권을 통제합니다.
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기술 비대칭에서 제도 비대칭으로
5월 디너에서 우리가 봤던 것은
주로 기술적 속도 비대칭이었습니다.
AI는 수 시간 안에 공격 도구를 만들 수 있고,
인간은 수주 또는 수개월에 걸쳐 방어합니다.
이번 보도는 여기에 새로운 비대칭을 추가했습니다.
제도적 접근 비대칭입니다.
민간기관은 모델을 사용할 수 있지만
공공기관은 사용할 수 없습니다.
위험을 책임지는 기관과
위험을 측정할 수 있는 기관이 다릅니다.
Anthropic은 불을 만들었고, 소방서도 차렸다.
불이 번질수록 소방서의 가치가 올라가는
도시에 살고 있다.
Mythos는 취약점을 발견하는 강력한 도구입니다.
동시에 그 위험에 대응하려면
Mythos와 유사한 수준의 모델이 필요합니다.
모델이 위험을 만들 수 있고,
그 위험을 방어하는 데도 같은 모델이 필요합니다.
그런데 그 모델의 접근권은 제한돼 있습니다.
Anthropic은 단순한 소프트웨어 공급업체가 아닙니다.
누가 최첨단 방어 능력을 가질 수 있는지를 결정하는
게이트키퍼에 가까워지고 있습니다.
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대형 기관과 중소형 기관의 격차
이번 사건은 은행 산업 내부의 격차도
확대시킬 수 있습니다.
대형 은행은 frontier AI 모델에 접근할 가능성이 높습니다.
자체 보안팀, 클라우드 인프라, AI 인력,
외부 파트너십을 확보할 수 있습니다.
반면 중소형 금융기관은
같은 수준의 모델 접근권과 보안 예산을
확보하기 어렵습니다.
5월 자료에서도
Glasswing 참여 대형 기관과
미가입 중소기관 사이의 방어력 차이를
구조적 문제로 봤습니다.
앞으로 금융기관의 경쟁력은
자본비율이나 예대마진만으로 결정되지 않을 수 있습니다.
최첨단 AI 모델 접근권, 내부 코드베이스 검사 능력,
패치 자동화 속도, 모델 공급업체와의 직접 관계 —
이런 요소들이 새로운 차별화 변수가 될 가능성이 있습니다.
AI는 은행의 비용을 줄이는 도구이면서
동시에 규모의 격차를 확대하는 도구가 될 수 있습니다.
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Warsh에게 주어진 새로운 과제
Kevin Warsh Fed 의장은 의회 증언에서
Mythos뿐 아니라 다른 최첨단 AI 모델에 대한
접근권도 필요하다고 말했습니다.
이는 Warsh가 AI를
단순한 생산성 기술로만 보고 있지 않다는 의미입니다.
AI는 경제성장률, 인플레이션, 고용구조를 바꿀 수 있는 동시에,
Fed 자체의 운영 안정성과
금융 시스템의 사이버 방어 능력에도 직접 연결됩니다.
앞으로 Fed의 현대화는
금리정책의 변화만을 뜻하지 않을 수 있습니다.
AI 모델 접근권 확보, 은행의 AI 의존도 평가,
모델 공급업체 집중 리스크 측정,
모델 접근 중단에 대한 비상 대응 체계 구축 —
이 모든 것이 Fed의 새로운 과제가 됐습니다.
Fed는 금리를 결정하는 기관이지만,
이제는 기술 인프라의 안정성까지
이해해야 하는 기관이 됐습니다.
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우리가 예측한 것은 사건이 아니었다
5월 Los Angeles 디너에서
Fed의 접근권 공백을 예측했던 것은 아닙니다.
우리가 본 것은 사건보다 구조였습니다.
최첨단 AI 시대에는
위험을 인식하는 기관과
그 위험을 실제로 검사할 수 있는 기관이
같지 않을 수 있다는 점.
모델의 성능보다
모델의 접근권이 중요해질 수 있다는 점.
그리고 그 접근권이
금융기관, 기술기업, 정부기관 사이의
새로운 권력관계를 만들 수 있다는 점.
5월의 놀라움은 기술의 성능에서 시작됐습니다.
7월의 확인은 제도의 취약성에서 나왔습니다.
AI 시대의 금융안정은
누가 규제 권한을 가졌는가만으로 결정되지 않습니다.
누가 가장 강한 모델에 접근할 수 있는가.
이제 그것이 새로운 질문입니다.
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감사합니다.
Thomas Pak
M2 SIGNAL | The Structural Edge