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AI 뉴스

OpenAI, AI 에이전트 학습 위해 하청업체에 실제 업무 문서 제출 요청

페이지 정보

작성자 symbolika
작성일 2026.01.11 10:13
383 조회
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OpenAI AI Agents Training

Executive Summary

• OpenAI가 외부 하청업체에게 현재 또는 이전 직장에서 수행한 실제 업무 과제와 산출물을 업로드하도록 요청하고 있음

• 이 데이터는 차세대 AI 모델의 성능을 평가하고, 인간 전문가와 AI의 업무 수행 능력을 비교하는 데 활용될 예정

• 하청업체가 기밀정보와 개인정보를 직접 삭제해야 하는 방식이어서 영업비밀 유출 및 법적 분쟁 우려 제기됨


Background

OpenAI는 2024년 9월부터 자사 AI 모델의 성능을 인간 전문가와 비교·측정하는 새로운 평가 체계를 도입했다. 이는 '경제적으로 가치 있는 대부분의 과업에서 인간을 능가하는 AI 시스템', 즉 AGI(범용인공지능) 달성 진척도를 파악하기 위한 핵심 지표로 활용되고 있다. AI 기업들은 고품질 학습 데이터 확보를 위해 Surge, Mercor, Scale AI 등 외부 업체와 대규모 계약을 맺어왔으며, 이 시장은 Handshake AI의 35억 달러, Surge의 250억 달러 기업가치 평가에서 보듯 급성장 중이다.


Impact & Implications

법적·윤리적 리스크

지식재산권 전문 변호사 에반 브라운은 이러한 방식이 영업비밀 침해 소송의 빌미가 될 수 있다고 경고했다. 하청업체 직원들이 이전 고용주의 비밀유지계약(NDA)을 위반하거나 영업비밀을 노출할 위험이 있기 때문이다. AI 기업이 기밀정보 판별 책임을 개별 하청업체에 전가하는 구조는 상당한 법적 리스크를 수반한다.

AI 에이전트 경쟁 심화

OpenAI, Anthropic, Google 등 주요 AI 기업들이 기업 업무 자동화가 가능한 AI 에이전트 개발에 박차를 가하고 있다. 실제 업무 데이터를 활용한 학습은 AI 에이전트가 현실 세계의 복잡한 업무를 처리하는 데 필수적이며, 이번 사례는 그 데이터 확보 전략의 일면을 보여준다.

데이터 조달 방식의 진화

WIRED 취재에 따르면 OpenAI는 폐업 기업의 내부 문서, 이메일 등 데이터 구매도 타진한 것으로 알려졌다. AI 학습용 고품질 데이터 확보 경쟁이 점점 더 공격적인 방향으로 전개되고 있음을 시사한다.


Key Data & Facts

항목수치/내용
Handshake AI 기업가치35억 달러 (2022년)
Surge 추정 기업가치250억 달러 (2024년 하반기)
평가 프로세스 도입 시기2024년 9월
요청 문서 형태Word, PDF, PowerPoint, Excel, 이미지, 코드 저장소 등

Key Quote

"AI 연구소가 기밀 정보 판단을 하청업체에 전적으로 맡기고 있다. 만약 무언가 빠져나간다면, AI 연구소가 그것이 영업비밀인지 아닌지 판별하는 데 충분한 시간을 들이고 있을까? AI 연구소가 스스로를 큰 위험에 노출시키는 것 같다." — 에반 브라운, 지식재산권 변호사
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기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
Microsoft는사용자의PC에서직접시각적스크린샷을해석하고마우스및키보드동작을제어하여작업을수행하는70억개의매개변수를가진AI에이전트Fara-7B를공개했으며,이는데이터처리를로컬에유지하여개인정보보호를강화하고HIPAA및GLBA와같은규정을준수할수있는클라우드기반모델의대안을제공합니다.​WebVoyager웹탐색벤치마크에서Fara-7B는69.5%의작업성공률을달성하여GPT-4o의65.1%성능을능가했으며,유사한크기의모델이필요로하는41단계에비해약16단계만에작업을완료했습니다.​이모델은Microsoft의Magentic-One다중에이전트프레임워크에의해생성된145,000개의합성작업궤적을사용하여훈련되었으며,현재MIT라이선스하에HuggingFace에서사용할수있습니다.다만Microsoft는이모델이여전히실험적이며프로덕션배포보다는파일럿프로젝트에가장적합하다고주의를당부하고있습니다.
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2025.11.25 등록
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