Anthropic은 외부 감독과 공익 기금으로 신뢰를 얻으려 하지만, 자사 신입 채용 비중은 크게 줄었다
Anthropic은 신뢰 문제에 돈과 접근권으로 답하고 있다. 지분 5%를 공익 기금에 넣겠다고 했고, AI 모델을 시험하는 비영리단체 METR에는 직원에 준하는 내부 접근 권한을 줬다. 평가 결과는 Anthropic이 막을 수 없지만, 고객 데이터 같은 일부 정보는 가려 달라고 요구할 권한을 갖는다.
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Anthropic이 공개한 내부 연구에서는 기술 부서의 신규 채용 중 신입급 비중이 27%에서 9%로 줄었고, AI 에이전트가 일한 시간은 사람 직원의 6배가 됐다. 연구는 Anthropic이 AI 의존도가 아주 높은 특수한 회사라고 스스로 밝혔고, 경제 전체의 생산성 향상은 아직 측정되지 않았다.
연구 성과도 이어졌다. 연구용 Claude는 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 전자서명 표준에 쓰인 숫자가 어디서 왔는지 30분도 안 돼 찾았다. 25년 넘게 설명되지 않던 숫자다. Claude Mythos 5는 양자컴퓨터 계산 설계에서 한 알고리즘의 게이트 수를 12분의 1로 줄였다. 한편 Anthropic은 캐나다에서 처음으로 데이터센터 용량을 20년 임대했고, 일본에서도 협상이 막바지다.
지켜볼 신호
Anthropic은 공익 기금을 누가 운영할지 앞으로 몇 달 안에 공개하겠다고 했다. OpenAI가 외부 평가기관을 자사에 들이는 계획을 내놓는지도 볼 일이다.
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01TechCrunch AI
보도
4개 매체 동시 보도
·2026-10-18·약 50초
기업·투자
사회·노동
Anthropic says it’s committing 5% of its shares to a ‘public benefit fund’
요약
Anthropic은 지분의 5%를 회사 안에 100% 자회사 형태로 세우는 ‘공익 기금’에 넣겠다고 발표했다. 회사 가치가 50% 오를 때마다 2%를 더 넣을 수 있는 선택권도 뒀다. 쓰임새는 전통적인 비영리단체에 큰 금액을 기부하거나 특정 집단에 직접 나눠 주는 방식 정도만 제시했고, 누가 결정하는지는 앞으로 몇 달 안에 공개하겠다고 했다.
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이 기사가 시사하는 점
CEO 다리오 아모데이는 AI 업계를 보는 여론이 나빠진 상황을 ‘신뢰의 위기’라고 불렀다. 기금을 누가 운영하고 어디에 돈을 댈지 정하는 구조는 아직 공개되지 않았다. Anthropic은 AI가 일자리에 미치는 영향을 연구하는 데 이미 2억 달러를 약속한 상태이고, 이번 기금은 ‘더 대담한 방식’을 시험할 여지를 만들겠다는 설명이다.
02Ars Technica AI
보도
4개 매체 동시 보도
·2026-10-18·약 50초
안전·정렬
정책·규제
Anthropic gives outside AI watchdog “employee-like” access
요약
Anthropic은 외부 평가기관 METR의 직원 6명을 자사에 받아들여 장비, 사무실, 내부 도구를 직원에 준하게 쓰도록 했다. METR은 OpenAI, Anthropic, Google, Meta와 일해 온 비영리단체이고, Anthropic에서 돈을 받지 않는다. 평가 결과는 METR이 직접 공개하며 Anthropic은 거부권이 없지만, 고객 데이터나 모델 구조 정보처럼 정해진 범주는 가려 달라고 요구할 권한을 갖는다.
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이 기사가 시사하는 점
Anthropic은 이 방식을 은행에 감독관이 상주하는 것에 빗댔다. 비판하는 쪽은 회계 감사처럼 이해충돌이 생길 수 있고 정부 규제가 더 필요하다고 본다. OpenAI 최고경영자 샘 올트먼은 외부 평가기관을 연구소에 들이자는 아모데이의 제안이 좋은 생각이라고 했지만, OpenAI는 아직 평가기관을 들이는 계획을 내놓지 않았다.
03The Decoder
보도
4개 매체 동시 보도
·2026-10-18·약 50초
사회·노동
기업·투자
Anthropic has nearly stopped hiring junior staff because AI agents now work six times as many hours
요약
Anthropic은 기술 부서의 신입급 비중이 2025년 초 21%에서 14%로 줄었다는 내부 연구를 공개했다. 신규 채용만 보면 27%에서 9%로 더 크게 떨어졌다. 회사는 2026년 8월 기준 AI 에이전트가 일한 시간이 사람 직원의 6배라고 밝혔고, 엔지니어의 코드 반영 횟수는 5.1배, 법무팀의 계약 처리는 3.1배로 늘었다고 했다.
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연구 스스로 Anthropic이 AI 의존도가 아주 높은 특수한 회사라서 결과를 경제 전체에 옮기기 어렵다고 인정했고, 경제 전체에서는 측정 가능한 생산성 향상이 아직 없다. NATO 특수작전대학의 연구원 Nolan Lovett은 신입 자리가 줄면 숙련자가 자랄 자리도 사라지고, 그 비용은 채용을 줄인 회사가 아니라 나중에 숙련자가 필요한 모두가 나눠 진다고 지적했다.
Anthropic의 연구용 Claude 모델이 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 2000년 전자서명 표준에 채택한 5종의 가 어떻게 만들어졌는지 30분도 안 돼 찾아냈다. 시드는 암호에 쓸 수학 구조를 만드는 출발 숫자로, 미국 국가안보국(NSA)이 건넸지만 왜 그 숫자를 골랐는지는 25년 넘게 설명되지 않았다. Claude는 1990년대 소프트웨어의 난수 생성기 lrand48까지 출처를 좁혀 시드 5종을 모두 재현했고, 초기 입력값은 당시 시각을 나타내는 유닉스 타임스탬프였다. 이 문제에는 3만6864달러의 현상금이 걸려 있었고, 상금은 보안 비영리단체 ISRG에 기부될 예정이다.
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이 발견으로 비밀키가 새거나 전자서명을 위조할 수 있게 된 것은 아니고, 이용자가 보안 설정을 바꿀 필요도 없다고 Anthropic은 설명했다. 풀린 것은 NSA가 약점을 숨기려고 숫자를 골랐을지 모른다는 오랜 의심 가운데 시드가 어디서 왔느냐는 부분이다. 조건을 충족한 일부 곡선이 선택되지 않은 이유와 공개키 계산의 출발점인 기준점의 생성 방식은 아직 밝혀지지 않았다.
Anthropic consults law firms to set fair negotiation norms before AI agents start cutting deals
요약
Anthropic은 AI 에이전트가 사용자를 대신해 가격을 깎고, 불만을 처리하고, 계약 조건을 낫게 만드는 협상을 할 때 지킬 공정한 규범을 로펌들과 협의하고 있다고 Financial Times가 보도했다. Anthropic은 실험에서 더 강한 모델이 더 좋은 거래를 따낸다는 점을 이미 보였고, 이는 사회 불평등을 키울 수 있다. 회사는 법, 철학, 경제학 등에서 Claude의 판단력을 4개월간 시험할 ‘Conceptual Reasoning Fellows’로 변호사 등을 뽑고 있으며 10만~16만 7천 달러를 준다.
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더 강한 모델이 더 나은 거래를 따낸다면, 더 강한 모델을 쓰는 쪽이 협상에서도 앞선다. 수학과 코드는 정답을 확인할 데이터가 많아 모델을 개선하기 쉽지만 법에서는 그런 데이터가 없고, Anthropic 연구원 Justin Curl의 말대로 ‘품질을 정의하기가 악명 높게 어렵다’. 그래서 회사는 변호사를 직접 뽑아 시험 문제와 평가를 만들게 한다.
Anthropic이 캐나다 노바스코샤주 포인트터퍼에 들어설 Everwind의 데이터센터 용량을 20년간 임대하는 계약을 맺었다. 캐나다에서는 처음이고, 계약 금액은 공개되지 않았다. 전력 규모는 처음 95메가와트(MW)에서 2028년 중반 325MW를 더해 420MW로 늘고, 2027년 말 가동이 목표다. 일본에서는 NTT데이터와 오사카에 첫 전용 데이터센터를 짓는 협상이 막바지이며 건설비는 최대 1조 엔(약 63억 달러)로 거론된다.
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Anthropic은 호주(9월 16일), 캐나다, 일본, 미국에서 데이터센터 확보와 장기 클라우드 계약을 함께 늘리고 있다. 캐나다 시설은 Claude 서비스와 캐나다 안의 수요에 쓸 예정이고, 캐나다는 Claude 이용이 세계 6위인 나라다. 전력과 물 사용에 따른 지역 부담도 쟁점으로 따라온다.
Anthropic은 Claude Mythos 5로 양자컴퓨터 계산 설계를 개선해, 한 최적화 알고리즘의 게이트 수를 기존 설계의 12분의 1로 줄였다고 발표했다. 하버드대 연구진 등이 참여했고, 화학, 최적화, 물리 시뮬레이션에 쓰이는 기초 연산 8가지를 맡겼다. 7개 과제에서는 수와 핵심 연산인 수를 모두 줄였다. 계산에서는 53시간 작업 끝에 큐비트를 12% 더 쓰는 대신 게이트 수를 17분의 1로 줄인 설계를 찾았다.
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12분의 1은 특정 계산 단계의 설계를 비교한 수치이고, 실제 양자컴퓨터를 돌려 전체 속도가 12배 빨라졌음을 확인한 실험은 아니다. 연구진도 실제 장치에 맞는 설계는 하드웨어 제약과 오류 정정 방식에 따라 달라진다고 했다. 그래도 AI는 정해진 절차를 다듬는 데 그치지 않고, 중간값을 다 저장하지 않고 남은 숫자로 이전 단계를 되돌리는 새 계산 구조를 찾았다.
Four Gemini 4 Argon agents beat Minecraft without any human help
요약
Google의 Gemini 4 Argon으로 돌린 AI 에이전트 4개가 사람 입력 없이 Minecraft의 엔더 드래곤을 처음으로 쓰러뜨렸다. Google DeepMind 팀은 이들을 무작위로 만든 세계에 넣었고 역할, 전략, 게임 전용 도구는 정해 주지 않았다. 27시간 14분 동안 에이전트들은 JavaScript 프로그램 2,783개를 쓰고 채팅 229건을 주고받았으며 605번 죽었다.
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에이전트들은 일을 스스로 나누고, 서로 위험을 알리고, 죽은 동료의 물건을 되찾고, 실수를 공유 기억에 적었다. 이런 게임은 몇 년 전만 해도 처음부터 따로 학습시킨 전용 AI가 있어야 깰 수 있었다. 전체 비용 1,620달러는 2027년부터 적용되는 Gemini 4 Argon 표준 가격 기준이다.
OnlyFans Creators Are Pissed That Meta Lets Muse Talk Dirty
요약
Meta의 AI 에이전트 앱 Muse가 성인 이용자와 노골적인 성적 대화를 하는 것이 허용되자, OnlyFans 크리에이터들이 자기 계정은 Meta 플랫폼에서 계속 제한당한다며 반발했다. Muse는 18세 이상만 쓰는 앱이고 텍스트만 만들 뿐 이미지나 영상은 만들지 않는다. Meta 대변인 Tracy Clayton은 성인과 AI 에이전트의 일대일 비공개 대화는 소셜미디어에서의 서비스 홍보와 매우 다르다고 말했다.
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Meta는 일대일 비공개 대화와 플랫폼 위 홍보를 다른 일로 선을 긋지만, 크리에이터들은 그 선이 자기들에게만 불리하게 그어졌다고 본다. 이들이 문제 삼는 것은 같은 회사가 AI에는 느슨하고 사람 계정에는 엄격한 기준을 쓴다는 점이다. 성인 콘텐츠 계정을 직접 운영하는 크리에이터 Jiz Lee는 Muse가 무엇으로 학습됐고 데이터 제공자에게 보상이 있었는지도 묻고 있다.
DeepSeek releases updated V4.1-Flash model it says completes tasks faster
요약
DeepSeek이 V4.1-Flash의 업데이트 버전 DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 내놨다. 모델 카드는 ‘사소한 업데이트’로 작업 실행 시간과 출력 길이를 줄였다고 하지만 얼마나 줄었는지는 밝히지 않았다. 자체 시험에서 소프트웨어 엔지니어링 시험 DeepSWE v1.1의 과제 77%를 풀어 9월 버전의 74.2%를 넘었고, Claude Opus 5는 같은 표에서 74%다. 다만 DeepSeek이 공개한 11개 시험 중 7개는 여전히 Anthropic 모델이 앞선다.
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이 기사가 시사하는 점
수치는 모두 DeepSeek이 직접 잰 것이고, 이 표에서도 Anthropic 모델이 11개 중 7개를 앞선다. 더 눈에 띄는 것은 에이전트 개발자를 겨냥한 검색 API다. 질문 하나에 순위가 매겨진 웹 결과를 최대 50개 돌려주고 요청 1,000건에 75센트이며, DeepSeek Harness, Claude Code, Codex로 부르는 호출은 11월 1일까지 무료다. 이번 발표는 10월 15일 거의 5시간 이어진 API 장애 이후에 나왔다.
지금 할 일
DeepSeek API를 쓰고 있다면 기존 deepseek-flash 모델 ID가 그대로 새 버전에 연결되고 가격도 같다. Harness는 0.2.1-rc.1 이상을 쓰라고 안내한다.
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