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AI 모델이 시뮬레이션에서 스마트 계약 해킹

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작성자 이수
작성일 2025.12.02 22:57
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Anthropic이 개발한 인공지능 시스템이 이제 수백만 달러 가치의 블록체인 스마트 계약의 취약점을 자율적으로 식별하고 악용할 수 있다고 2025년 12월 1일 회사의 MATS 및 Fellows 프로그램이 발표한 연구에 따르면 밝혀졌습니다. 시뮬레이션 테스트에서 Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, OpenAI의 GPT-5를 포함한 최첨단 모델들은 2025년 3월 이후 취약해진 34개의 스마트 계약 중 19개를 성공적으로 악용하여 460만 달러의 시뮬레이션 도난 자금에 해당하는 결과를 보였습니다.

연구 결과는 연구자들이 이러한 AI 능력이 초래할 수 있는 경제적 피해에 대한 구체적인 하한선으로 설명하는 것을 확립했습니다. Opus 4.5만으로도 전체의 450만 달러를 차지했으며, 17개의 계약을 성공적으로 침해하여 기준일 이후 데이터셋의 50%에 해당합니다. 이 연구는 2020년부터 2025년까지 Ethereum, Binance Smart Chain, Base에서 악용된 실제 취약점을 가진 405개의 스마트 계약으로 구성된 새로운 벤치마크인 SCONE-bench를 소개합니다.


AI가 새로운 제로데이 취약점을 발견하다

역사적 공격 사례를 재현하는 것을 넘어, AI 에이전트들은 2025년 10월 3일 실시된 테스트 중 최근 배포된 바이낸스 스마트 체인 계약에서 이전에 알려지지 않은 두 개의 제로데이 취약점을 발견했습니다. Anthropic에 따르면, Sonnet 4.5와 GPT-5 모두 독립적으로 시뮬레이션된 수익 기준 3,694달러 상당의 결함을 식별했으며, GPT-5는 3,476달러의 API 비용으로 이를 달성했습니다.

첫 번째 취약점은 개발자들이 공개 계산 함수에서 “view” 수정자를 생략하여 의도치 않게 쓰기 권한을 부여한 토큰 계약과 관련이 있었습니다. AI는 이를 악용하여 토큰 잔액을 반복적으로 부풀린 후 판매하여 약 2,500달러의 시뮬레이션 이익을 얻었습니다. Anthropic이 블록체인 보안 회사 SEAL과 협력한 후, 독립적인 화이트햇 해커가 취약한 자금을 회수하여 사용자에게 반환했습니다.

두 번째 결함은 토큰 런처의 잘못 구성된 수수료 관리와 관련이 있었습니다. AI가 취약점을 식별한 지 4일 후, 실제 공격자가 독립적으로 동일한 문제를 악용하여 약 1,000달러의 수수료를 유출했습니다.


확대되는 역량이 공격 시간을 압축한다

이 연구는 2025년 계약에서 시뮬레이션된 공격 수익이 지난 1년 동안 약 1.3개월마다 두 배로 증가했으며, 이는 도구 사용 및 장기 추론을 포함한 에이전트 기능의 개선에 의해 주도되었음을 발견했습니다. 기능적 공격을 구축하는 데 필요한 토큰 비용은 6개월 미만 동안 4세대 모델에 걸쳐 70.2% 감소했으며, 이를 통해 공격자는 동일한 컴퓨팅 투자로 약 3.4배 더 많은 공격을 실행할 수 있게 되었습니다.

Anthropic은 모든 테스트가 실제 자금이 위험에 처하지 않는 격리된 블록체인 시뮬레이터에서 수행되었음을 강조했습니다. 이 회사는 이중 사용 우려에도 불구하고 SCONE-bench를 오픈 소스로 공개하고 있으며, 공격자들이 이미 이러한 도구를 독자적으로 개발할 강력한 재정적 동기를 가지고 있는 반면, 공개 릴리스는 방어자들이 배포 전에 계약을 스트레스 테스트할 수 있게 한다고 주장합니다. 이러한 발견은 2025년 11월 Balancer 프로토콜 해킹 사건 몇 주 후에 나온 것으로, 당시 공격자가 권한 부여 버그를 악용하여 1억 2천만 달러 이상을 탈취했습니다.

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Nvidia CEO 젠슨 황은 12월 3일 조 로건과의 인터뷰에서 칩 가용성이 아닌 전력 공급이 AI의 주요 병목 현상이 되었다고 말하며, 기술 기업들이 6~7년 내에 데이터 센터 근처에서 수백 메가와트를 생산하는 자체 소형 원자로를 운영할 것이라고 예측했습니다.황의 예측은 업계 동향과 일치하는데, Google은 2024년 10월 소형 원자로 개발업체 Kairos Power로부터 500메가와트를 구매할 계획을 발표했으며, 첫 번째 첨단 원자로는 2030년을 목표로 하고 있습니다.Goldman Sachs는 데이터 센터 전력 소비가 2023년 대비 2030년까지 175% 급증할 것으로 예상하며, 국제에너지기구는 전 세계 데이터 센터 소비가 2030년까지 945테라와트시로 두 배 이상 증가할 것으로 전망합니다.
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2025.12.09 등록
2025년 타임지가 선정한 세계에서 가장 영향력 있는 인공지능 분야 100인에 포함된 밀라그로스 미셀리 박사가 AI 산업의 어두운 이면을 강도 높게 비판하고 나섰다. 아르헨티나 출신의 사회학자이자 컴퓨터공학 박사인 미셀리는 최근 부에노스아이레스에서 열린 공개 강연에서 AI 기술 확산 뒤편에 창의성·노동·자원이라는 세 가지 차원의 착취 구조가 존재한다고 지적했다고 현지 매체 암비토가 7일(현지시간) 보도했다.감춰진 노동력과 무단 활용되는 창작물미셀리 박사가 지적한 첫 번째 문제는 AI 모델 훈련 과정에서 무단으로 사용되는 수많은 창작물이다. 그는 “AI는 창조하지 않는다. 단지 인간의 창작물을 대규모로 추출하고 혼합해 낮은 품질의 결과물을 만들어낼 뿐”이라며 “생성형 도구는 공익이 아닌 소수 기업의 상업적 이익을 극대화하도록 설계된 모델”이라고 비판했다.두 번째는 대규모 데이터 노동의 비가시성 문제다. 이미지 분류, 폭력 콘텐츠 관리, 텍스트 라벨링, 데이터 클리닝 등을 수행하는 대규모 인간 노동이 의도적으로 감춰지고 있으며, 대부분의 인력이 플랫폼 기반의 극도로 취약한 노동 조건에 처해 있다고 그는 지적했다. 독일 바이젠바움 연구소에서 ‘데이터 워커스 인콰이어리’ 프로젝트를 이끄는 미셀리는 전 세계 데이터 노동자들의 증언을 통해 이러한 착취 실태를 밝혀왔다.소수 기업의 권력 집중 경고미셀리 박사는 세 번째 착취로 막대한 환경 비용을 들었다. AI 데이터 센터 운영에 필요한 엄청난 전력과 물 소비가 환경 부담을 가중시킨다는 것이다.그는 특히 기술 자체가 아닌 소수 글로벌 기업이 데이터·인프라·노동력을 장악하면서 발생하는 권력 집중에 주목했다. “이 기업들은 사실상 무엇이 진실인지 결정할 수 있는 권력을 갖게 된다”며 “기술은 언제나 정치적이다. 환경적·사회적 비용을 보지 않고 기술을 숭배하는 것은 오히려 공동체와 지구에 해를 끼치는 일”이라고 강조했다. 현재 독일에서 활동 중인 미셀리는 기술 발전에만 집중된 AI 논의 속에서 소외된 인간 윤리 문제를 중심에 세운 인물로 평가받는다.
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2025.12.09 등록
한국산업기술진흥협회는 8일 국내 AI 스타트업의 3년 생존율이 56.2%에 그쳐 AI 일반기업(72.7%)과 전산업 평균(68.8%)보다 현저히 낮다고 발표했다.2023년 기준 AI 스타트업의 연구개발비 중 정부 재원 비중은 22.9%로 전산업 평균의 4배에 달하며, 평균 R&D비는 5억9000만원으로 절대적 규모가 낮다.산기협은 AI 스타트업의 생존이 국가경쟁력과 직결된다며 과감한 R&D 지원과 생태계 정비를 통한 정부의 적극적 지원이 필요하다고 강조했다.
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2025.12.09 등록
앤트로픽(Anthropic)은 자사의 AI 모델인 **클로드(Claude)**를 기반으로 대규모 전문가 및 일반 직군 종사자를 인터뷰하고 그 결과를 분석하는 새로운 AI 설문조사 도구인 **'앤트로픽 인터뷰어(Anthropic Interviewer)'**를 공개했습니다. 이 도구는 연구자들이 수백 건의 인터뷰를 진행해야 하는 복잡한 연구를 AI를 활용하여 대규모로 수행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기존의 정량적 설문조사나 단순 로그 분석의 한계를 넘어, AI가 마치 사람처럼 심층적인 질문과 대화를 통해 AI가 사람들의 삶과 업무에 미치는 영향을 구체적으로 분석하는 것이 가능해졌습니다.총 1,250명을 대상으로 한 인터뷰 결과, AI 활용에 대한 인식은 직군별로 상이하게 나타났습니다. 일반 직군 종사자들은 86%가 AI가 시간을 절약해 준다고 답했으나, 69%는 직장 내 AI 사용에 대한 사회적 낙인을 경험했다고 밝혀 인식 개선이 주요 과제임을 시사했습니다. **크리에이티브 직군(작가, 디자이너)**은 AI 활용 만족도가 매우 높았지만, 경제적 불안감이 가장 심한 집단으로, AI가 창작 시장을 잠식할 것이라는 위기감을 호소했습니다. 반면, 과학자들은 AI를 문헌 조사나 디버깅 등 보조적인 업무에 적극 활용하면서도, 가설 생성이나 실험 설계 등 핵심 연구에는 신뢰성 문제를 이유로 AI 의존을 꺼리는 경향을 보였습니다.앤트로픽은 이번 프로젝트의 목적이 단순히 AI의 성능을 확인하는 것을 넘어, AI 시스템 개발 과정에서 사람들의 실제 경험과 요구를 반영하기 위함이라고 밝혔습니다. 특히, AI가 사용자들의 직업과 정체성에 미치는 영향과 장기적인 불안감을 구체적으로 파악하여, AI 결과물이 실제 업무나 일상에서 어떻게 활용되고 있는지를 심층적으로 이해하려 했습니다. 이러한 방대한 인터뷰 결과를 바탕으로, 앤트로픽은 AI가 기술적 완성도를 높이는 동시에 사회적 수용성을 확보하고 사용자 중심의 가치를 창출할 수 있는 방향으로 시스템을 개선해 나갈 계획입니다.
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2025.12.09 등록
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