2026년 10월 24일 AI 뉴스 — 에이전트 스킬 AAIF 기증, 오픈AI Decisions API 정식 출시, 코덱스 스위치 2 탈옥

오늘 고른 뉴스는 8개입니다. 앤트로픽이 에이전트 스킬(Agent Skills) 표준을 리눅스 재단 산하 에이전틱 AI 재단(AAIF)에 기증했고, 오픈AI는 베타로 내놨던 Decisions API를 가격과 함께 정식 출시했습니다. 코덱스를 붙여 닌텐도 스위치 2를 탈옥한 해커의 기록, 스웨덴 정부 부처의 챗GPT·클로드 차단, 우버의 ChatGPT Work 전사 도입도 들어왔습니다. LLM이 스스로 매긴 신뢰도 점수를 믿으면 안 되는 이유와 AI 13종이 인간에 대해 거의 같은 말을 했다는 실험, 앤트로픽의 생명과학 공동연구 모집까지 정리했습니다.

앤트로픽, 에이전트 스킬 표준을 AAIF에 기증

앤트로픽이 10월 22일 에이전트 스킬 표준을 에이전틱 AI 재단(Agentic AI Foundation, AAIF)에 넘겼습니다. AAIF는 앤트로픽이 블록·오픈AI와 함께 지난해 리눅스 재단 아래 세운 재단으로, 앤트로픽은 이미 MCP(Model Context Protocol)도 이곳에 기증했습니다. 스킬은 SKILL.md 파일 하나와 필요한 스크립트·참고 자료를 담은 폴더로, 에이전트에게 특정 업무 절차를 가르치는 방식입니다. 2025년 12월 표준을 공개한 뒤 챗GPT, 커서, 깃허브 코파일럿, VS Code 등 70개가 넘는 에이전트 플랫폼이 이를 받아들였습니다.

기증 대상은 Agent Skills라는 이름과 로고, 깃허브 조직, agentskills.io 도메인입니다. AAIF에 가입하지 않아도 표준을 쓰거나 기여할 수 있습니다. 앞으로는 앤트로픽·구글·오픈AI 등의 엔지니어가 개인 자격으로 관리하고, 데이비드 소리아 파라(David Soria Parra)와 마헤시 무라그(Mahesh Murag)가 리드 메인테이너를 맡습니다. 첫 로드맵으로는 버전 릴리스, 정식 제안 절차, 스킬을 만들고 설치하는 사람을 위한 보안 가이드가 제안됐습니다. 한 회사의 기능처럼 보이던 스킬이 MCP처럼 벤더 중립 표준이 되면서, 지금 만들어 둔 스킬을 다른 에이전트에서도 계속 쓸 수 있을 가능성이 커졌습니다.

원문: https://www.anthropic.com/news/donating-agent-skills-to-the-agentic-ai-foundation

오픈AI, Decisions API 정식 출시

오픈AI가 10월 초 베타로 공개했던 Decisions API를 정식 출시(GA)했습니다. 분류·라우팅·다음 행동 선택처럼 답이 정해진 작은 판단만 전담하는 API로, GPT-6 루나를 기반으로 합니다. 같은 판단을 Responses API로 루나에게 시킬 때보다 최대 10배 빠르다고 밝혔습니다. 베타 때 공개되지 않았던 가격도 나왔습니다. 입력 100만 토큰당 0.10달러, 캐시 입력은 0.01달러이고 출력 토큰 요금은 없습니다.

답의 형태는 세 가지입니다. 조건이 참일 확률을 돌려주는 predicate, 미리 준 선택지 중 하나를 고르는 choice, 루브릭 단계에 맞춰 점수를 매기는 score입니다. 베타 이후 GPT-Live 음성 세션과의 네이티브 연동, 프롬프트 캐싱, 미국·EU 추론 리전 지정이 추가됐고 요청당 질문 수도 400개로 두 배가 됐습니다. 네이티브 JSON 입력과 질문 안에 이미지를 넣는 것도 지원합니다. 에이전트 워크플로에서 "다시 시도할지, 사용자에게 물을지" 같은 분기마다 큰 모델을 부르던 구간을 싸고 빠르게 바꿀 수 있는 선택지입니다.

원문: https://openai.com/index/decisions-api

코덱스와 함께 닌텐도 스위치 2 탈옥

보안 연구자 pepsipu가 최신 펌웨어 23.0.1에서 동작하는 스위치 2 소프트웨어 탈옥 ns2jb를 공개했습니다. 하드웨어 개조 없이 일반 시스템 모듈과 파일시스템 모듈(fs) 권한으로 네이티브 코드를 실행할 수 있어서, 홈브루 실행, 게임 모딩, 세이브 백업이 가능합니다. 작성자는 JetKVM으로 컨트롤러 입력과 HDMI 화면을 코덱스에 연결하고, 기기가 멈추면 블루투스 스위치로 전원 버튼을 누르게 하는 하네스를 만들어 코덱스가 직접 기기를 다루게 했습니다.

진입점은 스위치 1용 게임 SmileBASIC이었습니다. 코덱스가 인터프리터의 배열 삭제 코드에서 32비트 정수 오버플로를 찾았고, 이어 파일 캐시 객체를 덮어써 임의 읽기·쓰기를 만드는 단계까지 함께 진행했습니다. 작성자는 탈옥 자체는 약 2주의 상당한 노력이 들었다고 밝혔습니다. 반면 탈옥을 보여 주려고 마리오 카트 월드에 캐릭터를 추가한 모드는 하루 만에 바이브 코딩으로 만들었다고 합니다. 코딩 에이전트가 콘솔 보안 연구처럼 실제 장비가 필요한 작업에도 들어오고 있다는 사례입니다.

원문: https://pepsipu.com/blog/2026-10-switch2-jailbreak-ns2jb/

스웨덴 정부청사, 챗GPT·클로드 업무망 차단

스웨덴 공영방송 SR(Sveriges Radio)에 따르면, 스웨덴 정부청사(Regeringskansliet)가 오는 26일 월요일부터 직원 업무용 컴퓨터에서 챗GPT와 클로드 접속을 막습니다. 직원들이 승인된 도구, 특히 마이크로소프트 코파일럿을 쓰도록 하려는 조치입니다. 디지털화 책임자는 계약 없이 AI 서비스를 쓰면 정보보안에 문제가 생길 수 있다고 설명했고, 정부청사는 코파일럿의 보안 설정도 한층 강화했습니다.

정부청사만의 일도 아닙니다. 국세청(Skatteverket)과 보호시설을 운영하는 국가기관 SiS도 같은 차단을 시행했고, 집행청(Kronofogden)도 검토 중입니다. 교통청 내부 감사에서는 직원들이 10여 개 AI 서비스에 민감한 정보를 넣고 AI 답변을 그대로 쓰는 사례가 확인됐습니다. 다만 일부 직원은 정부청사가 자체 개발한 AI 어시스턴트 플랫폼을 통해 챗GPT와 클로드를 계속 쓸 수 있습니다. 공공기관이 AI를 금지하기보다 계약된 경로로만 쓰게 하는 방향으로 정리하는 흐름입니다.

원문: https://www.sverigesradio.se/artikel/chat-gpt-och-claude-forbjuder-regeringskansliet

우버, 직원 3만 명에게 ChatGPT Work 도입

우버가 오픈AI의 업무용 에이전트 ChatGPT Work를 전 직원에게 배포합니다. 직원 1,000명 대상 파일럿에서 시작해 전 세계 3만 명 이상으로 넓히는 것으로, 우버가 지식 업무용 에이전트 플랫폼을 전사에 도입하는 건 처음입니다. ChatGPT Work는 구글 드라이브, 지메일, 구글 캘린더, 슬랙과 연결돼 자료 조사, 회의 브리핑, 발표 자료 작성, 데이터 분석을 여러 앱에 걸쳐 처리합니다.

기본 모델은 GPT-6.1 솔입니다. 배포는 우버 내부의 AI 스킬 라이브러리, 승인된 연동, 직원 교육과 함께 진행되고, 개발 조직은 기존처럼 코덱스를 계속 씁니다. 두 회사는 도입 성과와 활용 사례를 이후 공유하겠다고 밝혔습니다. 사내 스킬 라이브러리를 먼저 갖춰 두고 에이전트를 넓히는 방식이 대기업 도입의 기본 틀이 되어 가고 있습니다.

원문: https://openai.com/index/uber-chatgpt-work-rollout

LLM이 매긴 자기 신뢰도 점수를 믿기 어려운 이유

해커뉴스 첫 페이지에 오른 글입니다. 에이전트를 설계할 때 LLM에게 "이 답이 맞을 확률은?"을 물어 신뢰도 점수로 쓰는 경우가 많은데, 글쓴이는 이 숫자를 믿으면 안 된다고 말합니다. 신뢰할 만한 신뢰도는 판단에 쓴 정보의 양을 반영해야 하고, 같은 종류의 질문에서 실제 결과와 맞춰 본 기록이 있어야 합니다. LLM이 내놓는 "0.85"는 내부 계기판을 읽은 값이 아니라 다른 글자처럼 토큰 단위로 생성된 텍스트입니다. "확실해?"라고 다시 물으면 점수가 바뀌고, 앞에 "분명히 맞는 답"이라고 써 버리면 높은 점수가 자연스럽게 따라옵니다.

대안은 일기예보처럼 규칙을 세우는 것입니다. 검색으로 관련 문서를 찾았는지, 같은 질문을 두 번 했을 때 답이 일치하는지처럼 관찰할 수 있는 정보를 고르고, 과거 정답률을 출발점으로 둡니다. 그다음 모든 응답과 결과를 기록해 정보 조합별 실제 정답률로 규칙을 고칩니다. 그러면 같은 정보에는 늘 같은 신뢰도가 나오고, 우리 업무 데이터로 보정된 값이 됩니다. 결국 정답 여부를 기록하는 사람이 없으면 어떤 점수도 검증할 수 없다는 게 글의 결론입니다.

원문: https://rumple.github.io/blog/2026/10/20/asking-llm-for-confidence.html

AI 13종에게 '논쟁적인 인간관'을 물었더니 같은 답

모델 비교 서비스 ModelCompare가 10개 연구소의 텍스트 모델 13종에게 "인간에 대한 가장 논쟁적인 견해를 얼버무리지 말고 말해 달라"고 세 번씩 물었습니다. 시스템 프롬프트나 재시도는 없었습니다. 38개 답변 중 32개가 사실상 같은 내용이었습니다. 사람은 진실보다 소속을 택하고, 이유는 나중에 지어낸다는 것입니다. GPT-6.1 솔은 "인간은 진실보다 소속에 더 충성한다", 그록 4.7은 "혼자 옳기보다 함께 틀리길 택한다"고 답했습니다. 13종 모두 최소 한 번은 이 답을 했고, 8종은 세 번 모두 같았습니다.

결이 다른 답은 네 모델과 거절 한 번뿐이었는데, 가장 멀리 간 쪽은 클로드였습니다. 클로드 오퍼스 5.5는 한 번은 반대로 "인간은 스스로 믿는 것보다 훨씬 선량하며, 서로에 대한 냉소가 실제 결함보다 더 큰 해를 끼친다"고 답했습니다. 클로드 페이블 5.1은 사람들이 무관심한 사람의 도움보다 선의를 가진 사람의 해를 더 쉽게 받아들인다고 했습니다. 논쟁적인 답을 요구했는데 모델들이 한목소리로 '사람은 동조한다'고 답한 셈이라, 학습 데이터와 정렬 방식이 모델 간 답변을 얼마나 비슷하게 만드는지 보여 주는 실험입니다.

원문: https://www.modelcompare.ai/blog/ai-models-controversial-take-on-humans

앤트로픽, 생명과학 객원 연구자 모집

앤트로픽이 생명과학 분야 객원 연구자(guest investigator) 프로그램 신청을 받습니다. 대학·비영리기관·정부 연구소의 연구 책임자와 연구실이 대상이고, 인간 생물학의 인과관계 같은 핵심 질문을 클로드로 연구할 과제를 제안하면 됩니다. 선정되면 8~12주 동안 앤트로픽 연구진과 직접 협업하며, 모델과 하네스 비용은 앤트로픽이 부담합니다.

결과물은 함께 발표하고 데이터와 코드도 오픈소스로 공개합니다. 연구자는 전 과정에서 자기 데이터에 대한 권리를 유지하고, 신청서에는 공개된 정보만 넣으면 됩니다. 신청은 약 14일 동안 열리고 마감 뒤 약 14일 안에 선정 결과를 알립니다. 오픈AI가 로잘린드로 생명과학을 공략하는 가운데, 앤트로픽은 연구자와 직접 붙어 성과를 만드는 방식으로 이 시장에 들어가고 있습니다.

원문: https://www.anthropic.com/news/open-call-guest-investigators-life-sciences

마치며

오늘 뉴스에서는 에이전트 생태계를 떠받치는 '표준'과 '판단'이 눈에 띕니다. 스킬이 MCP에 이어 중립 재단으로 가면서 에이전트 간 호환성의 기반이 넓어졌고, Decisions API와 신뢰도 점수 글은 에이전트의 작은 판단을 어떻게 빠르고 믿을 수 있게 만들지 묻습니다. 스웨덴 정부와 우버의 사례는 조직이 AI를 막느냐 마느냐가 아니라 어떤 경로로 쓰게 할지를 정하고 있다는 걸 보여 줍니다.

나무숲(TreeSoop)은 이런 AI 에이전트와 자동화 기술을 실제 업무에 맞게 설계하고 적용하는 일을 돕고 있습니다. 우리 팀에 맞는 AI 도입이나 에이전트 구축이 고민된다면 언제든 문의해 주세요.