2026년 9월 19일 AI 뉴스 — 법률 아스트라, ZCode 유출, 로컬 압축 모델

오늘 AI 뉴스는 법률 업무 전용 프론티어 모델, 코딩 에이전트의 조용한 데이터 유출, 그리고 27B 모델을 5.9GB로 줄인 압축 기술까지 실무에 바로 닿는 소식들로 채웠습니다.

오픈AI, 법률 전용 아스트라 출시

오픈AI가 9월 17일 로펌과 리걸테크 기업을 겨냥한 Astra for Law를 공개했습니다. 최신 모델인 GPT-6 Astra에 법률 분석·작성용 지침과 장시간 정밀 작업용 설정을 붙이고, 미국 판례·제정법·규정·법원 규칙·행정 결정을 아우르는 2억 3천만 개 이상의 URL을 색인한 Legal Search Index를 함께 제공합니다.

단순한 챗봇이 아니라 API 기반 플랫폼이라는 점이 핵심입니다. Harvey와 Legora 같은 리걸테크 업체가 이 위에 자사 제품을 올릴 수 있고, 로펌이 쓰는 전문 도구를 챗GPT에 연결하는 26종의 생태계 플러그인도 함께 추가됐습니다.

초기 도입사로는 래섬앤왓킨스, 롭스앤그레이, 쿨리, 설리번앤크롬웰이 이름을 올렸습니다. 현재는 미국 내 선별된 로펌에 Trusted Access 프로그램으로만 열려 있습니다. 범용 모델을 프롬프트로 길들이는 방식이 아니라 특정 전문 직군의 업무 구조 자체를 제품에 담는 방향이고, 도메인 수직 제품이 프론티어 랩의 다음 전장이 되고 있다는 신호입니다.

https://openai.com/index/astra-for-law

ZCode, 깃 히스토리 몰래 올렸다

GLM 계열 코딩 에이전트 ZCode가 로그인 상태에서 워크스페이스 전체를 조용히 패키징해 서버로 올린다는 분석이 나왔습니다. 개발자 ferstar가 9월에 `app.asar`를 리버스 엔지니어링해 업로드 파이프라인을 찾아냈고, 실제 사례에서는 345MB 워크스페이스(파일 42,411개)가 313MB 암호화 아카이브로 전송됐습니다.

문제는 업로드 대상이 현재 파일이 아니라는 점입니다. 전송량의 86.6%가 `.git` 디렉터리였고, 여기에는 LFS 캐시, reflog, 설정 파일은 물론 과거에 커밋됐다 지워진 API 키, 미발표 제품 계획, 내부 호스트명까지 수년치 엔지니어링 기록이 그대로 들어갑니다. 아카이브는 AES-256-CTR로 암호화되지만 대칭키가 서버 공개키로 RSA-OAEP 래핑되어 있어, 사용자는 자기 데이터를 복호화할 수 없고 서버만 열어볼 수 있는 구조입니다.

"경험 최적화", "저장소 스냅샷 인덱싱" 같은 설정을 꺼도 업로드 자체는 막히지 않습니다. 이 설정들은 이후 처리 단계만 제어하고, 수집은 호스트 레벨에서 독립적으로 돕니다. 현실적인 방어책은 체크포인트 디렉터리를 파일시스템 수준에서 불변으로 만드는 것(리눅스 `chattr +i`, macOS `chflags uchg`)뿐입니다. 사내 코드에 에이전트를 붙이기 전에 네트워크 송신 동작부터 확인해야 한다는 걸 다시 확인시켜 준 사례입니다.

https://tokenstead.ai/guides/zcode-silent-git-history-upload

27B를 5.9GB로, 성능 98% 유지

Bonsai 2 27B는 가중치를 −1, 0, +1 삼진값으로 표현하고 FP16 그룹 단위 스케일링을 더해 가중치당 유효 1.76비트까지 낮췄습니다. 전체 용량은 5.9GB로 원본 대비 9배 이상 작아졌는데, 종합 벤치마크 83.9점으로 FP 기준 Qwen3.8 27B 성능의 98.2%를 유지했습니다. 코딩·추론·비전·에이전트 능력 전반에서 손실이 고르게 작았습니다.

속도도 실사용 가능한 수준입니다. RTX 5090에서 초당 143토큰, M5 Max에서 46.8토큰이 나오고, RTX 4090 기준 토큰당 0.714mWh로 전력 효율도 함께 보고됐습니다. 262K 컨텍스트와 텍스트·이미지 멀티모달 입력을 지원합니다.

Apache 2.0 라이선스로 허깅페이스에 가중치가 올라와 있고, CUDA와 애플 MLX용 저비트 커널이 함께 제공됩니다. 노트북 한 대로 준프론티어급 모델을 돌리는 선택지가 실질적으로 넓어졌습니다.

https://prismml.com/news/bonsai-2-27b

큐원 3.8 옴니 플래시 공개

알리바바 큐원 팀이 9월 18일 Qwen3.8-Omni-Flash를 API로 공개했습니다. 텍스트·이미지·오디오·비디오를 하나의 워크플로에서 네이티브로 처리하는 옴니모달 모델이고, 컨텍스트는 100만 토큰, 출력은 텍스트입니다. 조절 가능한 추론 강도, 119개 언어 텍스트 처리, 공간 음향 분석을 함께 지원합니다.

가격 인하 폭이 특히 큽니다. 오디오 입력 1시간 기준으로 전작 Qwen3.5-Omni-Plus보다 98% 저렴하고, 오디오와 비디오를 합친 기준으로는 93% 저렴합니다. QwenCloud 기준 입력 100만 토큰당 0.15달러, 출력 100만 토큰당 0.47달러입니다.

영상 편집, 번역, 영화 해설 같은 장기 호흡 워크플로를 겨냥했고, 에이전트 하네스에 이미지·오디오·비디오·문서 이해와 장편 영상 메모리를 붙여주는 Qwen-MM-Plugins도 함께 나왔습니다. 비전·음성·텍스트를 따로 붙여 쓰던 구성을 한 모델로 줄일 수 있게 됐습니다.

https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-omni-flash

AI 실수를 증명으로 막는 언어

Bend는 "C의 속도, CUDA 병렬성, Lean 수준의 증명, 파이썬 문법"을 표방하는 컴파일 언어입니다. LAWS.bend 파일에 참이어야 할 불변식을 선언해두면, 컴파일러가 그 법칙이 유지된다는 수학적 증명을 요구합니다. 증명이 없으면 머지 자체가 되지 않기 때문에 "버그를 머지하는 일이 수학적으로 불가능하다"는 게 이 언어의 주장입니다.

공식 예시는 보드 게임에서 "어떤 수순으로도 승리에 도달할 수 없다" 같은 법칙을 걸어두는 방식입니다. "보드를 감싸도록 바꿔줘"라는 요청에 AI가 낸 변경이 법칙을 깨면 시스템이 이를 잡아내고 규칙을 만족하는 답이 나올 때까지 재시도를 강제합니다.

성능 면에서는 1코어에서 C에 근접하고 16코어나 GPU에서 최대 100배까지 빨라지며, 타입 체커는 길어도 1초 안에 끝난다고 밝혔습니다. 다만 데모 하나에 규칙 58줄과 AI가 생성한 증명 442줄이 필요했고 SPARK 같은 기존 도구는 같은 걸 자동으로 증명한다는 비판도 함께 나왔습니다. 리뷰로 잡는 대신 컴파일 단계에서 막는다는 방향 자체는 주목할 만합니다.

https://bend-lang.com/

하네스가 모델보다 중요한가

HarnessTax는 코딩 에이전트의 성능에서 모델이 아니라 하네스(도구 호출 방식, 컨텍스트 구성, 루프 설계)가 얼마나 기여하는지를 정리한 연구 사이트입니다. 같은 모델을 쓰더라도 감싸는 구조에 따라 결과가 크게 갈린다는 관찰에서 출발합니다.

모델 교체는 눈에 잘 띄는 변화라 먼저 손대기 쉽지만, 실무에서 체감 성능을 끌어올리는 건 대개 컨텍스트를 어떻게 넣고 도구를 어떻게 노출하느냐 쪽입니다. 모델 업그레이드보다 워크플로 정비가 먼저라는 실무 판단과 맞닿아 있습니다.

https://harnesstax.github.io/

MS 임원 "AI 스크래핑은 노동 절도"

뉴욕타임스 대 오픈AI·마이크로소프트 소송에서 봉인 해제된 서류에 마이크로소프트 내부 인식이 그대로 드러났습니다. 마이크로소프트 디렉터 브렌트 헥트는 2024년 1월에 데이터 스크래핑을 두고 "인류 역사상 최대 규모의 노동 절도", "전례 없는 규모의 경악스러운 절도"라고 적었습니다.

수치도 구체적입니다. 마이크로소프트 코파일럿 도입 후 NYT의 클릭률은 기존 빙 검색 대비 최대 93% 떨어졌고, 오픈AI 학습 데이터셋에는 NYT·데일리뉴스 등 퍼블리셔 저작물 복제본이 9만 1,692건 이상 포함됐습니다. Common Crawl에는 nytimes.com 문서만 200만 건 이상, Project Mango 데이터셋에는 뉴스 퍼블리셔의 고유 저작물이 최소 16만 903건 들어 있었습니다.

사티아 나델라는 증언에서 유료 콘텐츠는 "학습이든 그라운딩이든 쓰려는 쪽이 라이선스해야 한다"고 말했고, AI 챗봇 사용이 원본 뉴스 사이트 방문을 대체해 왔다는 점도 인정했습니다. 오픈AI 내부에서도 닉 털리가 퍼블리셔들이 "실존적 위협"에 직면해 있으며 자사 제품이 "상당 부분 대체재"라고 표현했습니다. 3년째인 이 소송은 아직 진행 중이고, 최근 트럼프 행정부가 오픈AI의 공정이용 방어를 지지하는 의견서를 제출했습니다.

https://techcrunch.com/2026/09/17/microsoft-exec-called-ai-scraping-the-largest-theft-of-labor-in-human-history-new-unredacted-filings-reveal/

앤트로픽 R&D 26%, 클로드가 한다

앤트로픽이 후속 모델을 만드는 연구개발 업무 중 26%를 클로드가 주도하고 있다고 밝혔습니다. 2026년 2월에 1% 미만이었던 수치가 8월에 26%까지 올라간 것으로, 여기서 "주도"는 높은 수준의 프롬프트 하나로 과제 대부분을 끝에서 끝까지 처리한다는 의미입니다.

다만 완전 자율은 아닙니다. 앤트로픽은 "측정된 어떤 R&D 영역에서도 클로드가 완전 자율로 동작하고 있지는 않다"고 못 박았습니다. 8월 기준 한 시점에 약 3만 개의 AI 에이전트가 연구·엔지니어링 작업을 돌리고 있었고, 이들의 모든 액션은 실행 전에 자동 모니터링 시스템을 통과합니다.

재귀적 자기개선이 연구실 안에서 어디까지 현실화됐는지를 숫자로 보여준 사례라 커뮤니티에서 논쟁이 이어지고 있습니다.

https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1wjknas/ai_is_now_building_ai_anthropic_says_claude_leads/

마치며

법률 전용 모델, 에이전트 보안, 로컬 압축 모델까지 오늘의 흐름은 "AI를 어디에 어떻게 붙일 것인가"로 모입니다. 나무숲은 이런 변화를 매일 정리해 전달합니다.

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