2025년 8월 07일·8분
AI 기업 Anthropic의 기원과 진화
Anthropic의 설립부터 Claude 모델군의 발전과 안전 중심 연구(Constitutional AI, 레드팀, 해석 가능성)까지, 회사의 역사와 주요 이정표를 추적해 안전 중심 AI 연구가 어떻게 제품과 거버넌스에 영향을 미쳤는지 설명합니다.
Anthropic의 설립부터 Claude 모델군의 발전과 안전 중심 연구(Constitutional AI, 레드팀, 해석 가능성)까지, 회사의 역사와 주요 이정표를 추적해 안전 중심 AI 연구가 어떻게 제품과 거버넌스에 영향을 미쳤는지 설명합니다.
Anthropic은 Claude 계열 언어 모델로 가장 잘 알려진 AI 연구·제품 회사입니다. 대규모 AI 시스템에 대한 깊은 경험을 가진 연구자들이 설립한 이 회사는 기초 연구, 실용적 제품, AI 안전·정렬 작업의 교차점에 위치합니다.
이 글은 Anthropic의 기원부터 현재까지의 역사를 연대기적으로 따라가며, 회사를 형성한 핵심 아이디어, 의사결정, 이정표들을 부각합니다. 먼저 Anthropic 설립 이전의 AI 연구 맥락을 살펴보고, 창립자와 초기 팀, 회사의 미션과 가치, 기술적 기반, 자금과 성장, Claude에서 Claude 3.5로 이어지는 제품 진화, 그리고 더 넓은 AI 연구 커뮤니티에서의 역할을 차례로 다룹니다.
Anthropic의 역사는 단순한 회사 잡학을 넘어선 의미가 있습니다. 초기부터 이 회사는 AI 안전과 정렬을 사후적 고려사항이 아니라 중심 연구 질문으로 다뤄왔습니다. Constitutional AI, 광범위한 레드팀 작업, 안전성 평가 같은 개념은 부수적인 프로젝트가 아니라 Anthropic이 시스템을 구축하고 배포하는 방식의 핵심 부분입니다. 이러한 입장은 다른 연구소들, 정책 입안자들, 고객들이 고급 모델을 어떻게 바라보는지에 영향을 미쳤습니다.
목표는 사실에 기반한 균형 잡힌 연대기적 기록을 제공하는 것입니다: 회사가 무엇을 목표로 삼았는지, Claude와 관련 도구들이 어떻게 진화했는지, 어떤 연구 방향이 중요했는지, 그리고 안전 고려사항이 어떻게 타임라인과 이정표를 형성했는지를 설명합니다. 이 글은 홍보물이 아니라 한 영향력 있는 AI 기업이 급속한 기술 진보와 장기 안전 문제를 어떻게 조화시키려 했는지 이해하고자 하는 독자를 위한 역사적 개관입니다.
읽는 이가 Anthropic의 출발점, 우선순위가 제품과 연구를 어떻게 형성했는지, 그리고 그러한 접근이 AI의 미래에 왜 중요한지 명확히 파악할 수 있기를 바랍니다.
2010년대 후반까지 딥러닝은 컴퓨터 비전과 음성 분야를 크게 변화시켰습니다. ImageNet을 지배한 컨볼루션 네트워크, 대규모 음성 인식기, 실용적 기계번역 시스템은 데이터와 연산을 확장하면 놀라운 성능 향상이 가능하다는 사실을 보여주었습니다.
중요한 전환점은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처(Vaswani et al., 2017)였습니다. 순환 신경망과 달리 트랜스포머는 장기 의존성을 효율적으로 처리하고 GPU에 병렬화하기 쉬웠습니다. 이는 방대한 텍스트 코퍼스로 훨씬 큰 모델을 학습할 수 있는 길을 열었습니다.
Google의 BERT(2018)는 일반 텍스트로 사전학습(pretraining)한 뒤 미세조정(fine-tuning)하면 많은 NLP 과제를 능가할 수 있음을 보여주었습니다. 이어서 OpenAI의 GPT 시리즈는 한 개의 큰 자기회귀 모델을 학습하고 스케일과 최소한의 프롬프트만으로 다양한 과제를 수행한다는 생각을 한층 밀고 나갔습니다.
2019–2020년경, 신경망 스케일 법칙 연구는 실무자들이 관찰하던 현상을 정식화했습니다: 모델 성능은 파라미터, 데이터, 연산을 늘리면 예측 가능하게 향상되었습니다. 연구들은 더 큰 언어 모델이:
GPT-2(2019), 이어 GPT-3(2020)는 단순한 텍스트 모델을 번역, 요약, 질문응답 등 다양한 작업에서 강력한 도구로 바꿀 수 있음을 실증했습니다—대부분의 경우 과제별 학습 없이도 말입니다.
이러한 진전과 병행하여, 연구자들과 정책 관계자들은 점점 더 능력이 강해지는 모델의 구축과 배포 방식에 대한 우려를 키워갔습니다. 기술적·정책적 커뮤니티에서 논의된 위험에는 다음이 포함됩니다:
GPT-2의 부분적 공개 중단 사례는 선도 연구소들이 이러한 문제를 실시간으로 고민하고 있음을 보여주는 신호였습니다.
학계와 비영리단체들(예: Berkeley의 CHAI, Future of Humanity Institute, Center for Security and Emerging Technology 등)은 정렬 전략, 해석 가능성 도구, 거버넌스 프레임워크를 탐구했습니다. DeepMind와 OpenAI는 내부 안전팀을 조직하고 보상학습, 확장 가능한 감독(scalable oversight), 가치 정렬과 같은 주제들을 연구·출판하기 시작했습니다.
2020년대 초에 주요 연구소와 대형 기술 회사들 사이의 경쟁 압력은 모델의 빠른 스케일업과 공격적인 배포 일정을 조장했습니다. 공개 데모와 상업용 API는 생성형 AI에 대한 강한 수요를 드러냈고, 이는 막대한 투자로 이어졌습니다.
동시에 많은 연구자들은 안전성, 신뢰성, 거버넌스가 능력 향상 속도를 따라가지 못한다고 주장했습니다. 정렬을 위한 기술 제안들은 아직 초기 단계였고, 실패 모드에 대한 실증적 이해는 제한적이었으며, 평가 관행은 충분히 발달하지 못했습니다.
이러한 속도 대 신중성의 긴장은 Anthropic 설립 직전의 연구 환경을 특징짓는 요소였습니다.
Anthropic은 2021년에 Dario와 Daniela Amodei 자매(혹은 형제·자매 형태로 언급되는 공동 창립자)와 OpenAI 등에서 함께 일하던 작은 동료 그룹에 의해 설립되었습니다.
Dario는 OpenAI에서 언어 모델 팀을 이끌었고 스케일 법칙, 해석 가능성, AI 안전에 관한 영향력 있는 연구에 기여했습니다. Daniela는 OpenAI에서 안전 및 정책 업무를 이끌었고, 이전에는 신경과학 및 계산 연구를 수행하며 복잡계의 동작과 실패 양상에 관해 연구했습니다. 이들 주변에는 OpenAI, Google Brain, DeepMind 등에서 모델을 학습·배포·평가한 경험을 가진 연구자·엔지니어·정책 전문가들이 모였습니다.
2020–2021년경 대규모 언어 모델은 투기적 연구를 넘어 제품과 공공 담론에 실제로 영향을 미치는 시스템으로 자리잡았습니다. 창립 그룹은 빠른 능력 확장, 놀라운 출현 행동, 그리고 아직 미성숙한 안전 기법을 직접 목격했습니다.
Anthropic 설립을 촉발한 몇 가지 우려는 다음과 같습니다:
Anthropic은 안전을 중심 원리로 삼는 AI 연구 회사로 구상되었습니다. 안전을 최종 단계의 덧붙임이 아니라 모델 설계, 학습, 평가, 배포 전 과정에 엮어 넣고자 했습니다.
초기부터 Anthropic의 비전은 최전선의 AI 능력을 전진시키는 동시에 그 시스템을 더 해석 가능하고 제어 가능하며 신뢰할 수 있게 만드는 기술을 개발하는 것이었습니다.
이를 위해 다음을 실행했습니다:
창립자들은 모델 스케일, 역량 노출, 고객·파트너십 결정이 상업적 압력에 따라 개별적으로 처리되는 대신 안전·윤리 관점으로 체계적으로 필터링되는 조직을 만들 기회를 보았습니다.
Anthropic의 초기사원은 이 철학을 반영했습니다. 초기 팀은 다음의 조합을 이뤘습니다:
이 구성은 Anthropic이 AI 개발을 순수한 공학 문제를 넘어 사회기술적 프로젝트로 접근하게 했습니다. 모델 설계, 인프라, 평가, 배포 전략은 연구자·엔지니어·정책 담당자가 초기부터 함께 논의했습니다.
회사의 창립은 빠르게 확장되는 시스템을 어떻게 다룰지에 관한 격렬한 토론이 한창일 때 이뤄졌습니다: 오픈 액세스 대 게이트드 API, 오픈소싱 대 통제된 공개, 연산 자원의 중앙화, 그리고 고급 AI의 장기적 정렬 리스크 등입니다.
Anthropic은 이러한 논쟁의 중심 질문 하나에 답하려는 시도로 자리매김했습니다: 안전과 장기적 책임성을 명시적으로 지향하면서도 연구 최전선을 계속해서 밀고 나가는 전방위 AI 연구소는 어떤 모습이어야 하는가?
Anthropic은 신뢰할 수 있고 해석 가능하며 제어 가능한 AI 시스템을 구축해 궁극적으로 사회에 이바지한다는 분명한 미션을 중심으로 설립되었습니다. 초기부터 회사는 단순히 능력 있는 모델을 만드는 것을 넘어, 모델이 더 강력해질수록 그 행동을 어떻게 형성할 것인지에 초점을 맞췄습니다.
Anthropic은 AI 행동에 대한 가치를 세 단어로 요약합니다: 도움이 되는, 정직한, 해를 끼치지 않는.
이 가치들은 마케팅 슬로건이 아니라 엔지니어링 목표로 작동합니다. 훈련 데이터, 평가 도구, 배포 정책은 오로지 원천 능력만이 아니라 이 세 가지 차원을 개선하는 데 초점을 맞춥니다.
Anthropic은 AI 안전과 신뢰성을 부차적 고려사항이 아닌 기본 설계 제약으로 간주합니다. 이것은 다음과 같은 대대적 투자로 이어졌습니다:
회사의 공개적 소통은 강력한 AI 시스템의 장기적 위험과 예측 가능하고 검사 가능한 행동의 필요성을 지속적으로 강조합니다.
가치를 실무화하기 위해 Anthropic은 Constitutional AI를 도입했습니다. 인간 피드백에만 의존하지 않고, 인간권리와 일반적 안전 지침 같은 넓게 수용된 규범을 바탕으로 한 고수준 원칙(헌법)을 사용합니다.
모델은 다음을 학습합니다:
이 방법은 일련의 신중하게 선택된 원칙이 모든 학습 상호작용을 안내할 수 있기 때문에 정렬 감독을 확장합니다. 또한 지배 규칙이 읽히고 토론·수정될 수 있으므로 모델 행동이 더 투명해집니다.
Anthropic의 미션과 안전 중심성은 추구하는 연구 방향과 제품 출하 방식에 직접적인 영향을 미칩니다.
연구 측면에서는 다음 프로젝트들이 우선시됩니다:
제품 측면에서는 Claude 같은 도구가 처음부터 안전 제약을 고려해 설계됩니다. 거부 행동, 콘텐츠 필터링, 헌법적 원칙에 기반한 시스템 프롬프트는 부수 기능이 아니라 핵심 제품 기능으로 취급됩니다. 엔터프라이즈 제공은 감사 가능성, 명확한 안전 정책, 예측 가능한 모델 행동을 강조합니다.
이처럼 미션을 구체적 기술 선택과 연결함으로써 Anthropic은 능력 향상과 안전 정렬을 함께 추구하는 역사와 진화를 구축해 왔습니다.
초기부터 Anthropic은 안전 연구와 능력 개발을 분리된 과제로 보지 않고 하나의 얽힌 의제로 취급했습니다. 초기 기술적 초점은 몇 가지 핵심 흐름으로 묶을 수 있습니다.
초기 연구의 주요 흐름 중 하나는 다양한 프롬프트, 학습 신호, 배포 설정에서 대규모 언어 모델이 어떻게 행동하는지를 연구하는 것이었습니다. 팀은 체계적으로 다음을 조사했습니다:
이 작업은 “도움이 됨”과 “해를 끼치지 않음”의 구조화된 평가와 두 속성 간의 트레이드오프를 추적하는 내부 벤치마크로 이어졌습니다.
Anthropic은 인간 피드백으로부터의 강화학습(RLHF)을 기반으로 삼으면서도 자체적인 변형을 더했습니다. 연구자들은 다음을 실험했습니다:
이 노력은 모델이 사람의 선호도에만 의존하지 않고 명시적 원칙에 따라 행동하도록 하는 Constitutional AI의 초기 작업으로 연결되었습니다.
다른 초기 기둥은 해석 가능성 연구였습니다—모델이 내부적으로 무엇을 “알고” 있는지를 파악하려는 시도입니다. Anthropic은 신경망의 특징과 회로에 관한 연구를 발표하며 개념이 계층과 활성화 전반에 어떻게 표현되는지를 탐구했습니다.
이 연구들은 이후 기계적 해석 가능성(mechanistic interpretability) 프로젝트의 기술적 토대를 마련했고, 회사가 블랙박스 시스템을 열어 보이려는 의지를 보여주었습니다.
이를 뒷받침하기 위해 Anthropic은 평가에 대대적으로 투자했습니다. 전담 팀은 적대적 프롬프트, 시나리오 테스트, 자동화된 검사 도구를 설계해 모델이 널리 배포되기 전에 엣지 케이스를 드러내려고 했습니다.
평가 프레임워크를 제1등 시민 연구 산출물로 간주하여 반복·버전 관리·공개함으로써 Anthropic은 안전 중심의 엄정한 방법론을 개발했고, 이는 더 능력 있는 Claude 모델 개발과 긴밀히 통합되었습니다.
Anthropic의 궤적은 젊은 연구회사로서는 이례적으로 큰 초기 자금에 의해 형성되었습니다.
공개 보도에 따르면 2020–2021년의 초기 시드 단계와 약 1억 달러대 이상의 Series A가 이어졌고, 이는 핵심 연구자 채용과 본격적 모델 학습을 가능하게 했습니다.
2022년에는 약 5억 8천만 달러 규모로 보도된 대형 Series B가 발표되었고, 이 라운드는 기술 투자자와 암호화폐 관련 자본 등이 혼합되어 대규모 AI 연구 경쟁에 참여할 수 있는 자금을 제공했습니다.
2023년 이후에는 주요 클라우드 제공사와의 전략적 파트너십으로 자금 조달의 초점이 이동했습니다. Google, Amazon 등과의 다년간·수십억 달러 규모의 투자 프레임워크가 공개되었고, 이는 지분 투자와 더불어 대규모 GPU·TPU 인프라 접근을 보장하는 약속을 포함했습니다.
이러한 자금 유입은 Anthropic이 다음을 가능하게 했습니다:
공개 보도에 따르면 창립 초기의 소규모 그룹에서 수백 명대로 확장되며 조직 구조가 복잡해졌습니다. 연구 외에도 인프라, 제품, 정책 등 다양한 역할이 늘어났습니다.
자금은 Anthropic이 다음 인력을 채용할 수 있게 했습니다:
이 구성은 Anthropic이 안전을 단순 연구 주제가 아니라 조직적 기능으로 간주한다는 신호였습니다.
자금이 늘어나면서 Anthropic은 장기 안전 연구와 단기 제품 개발을 병행할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 초기에는 거의 모든 자원이 기초 연구와 파운데이션 모델 학습에 투입되었지만, 이후 라운드와 전략적 클라우드 파트너십으로 회사는:
그 결과 연구 위주의 소규모 팀에서 대규모로 구조화된 조직으로 전환되었고, 상용 제품으로서의 Claude를 반복 개선하면서도 안전 핵심 연구와 내부 거버넌스에 계속 투자할 수 있었습니다.
Claude는 Anthropic의 대표 제품이자 연구 성과의 공개적 얼굴입니다. 초대형 초대형 베타에서 Claude 3.5 Sonnet에 이르기까지 각 세대는 능력 향상과 신뢰성·안전 강화를 동시에 목표로 했습니다.
초기 Claude 버전은 2022년과 2023년 초에 소규모 파트너 그룹과 테스트되었으며, 글쓰기·분석·코딩·대화용 범용 텍스트 보조자로 설계되었습니다. 이러한 모델은 해를 끼치지 않는 행동에 중점을 두었고: 위험한 요청에 대한 더 일관된 거부, 한계 설명의 명료성, 설득보다 정직을 우선하는 대화 스타일 등을 보여주었습니다.
동시에 Anthropic은 문맥 길이를 늘려 Claude가 긴 문서와 다단계 대화를 처리할 수 있게 했고, 이는 요약, 계약 검토, 연구 워크플로에 유용하게 작용했습니다.
Claude 2(2023년 중반)는 Claude 앱과 API를 통해 접근성을 넓혔습니다. 이 모델은 구조화된 작문, 코딩, 복잡한 지시를 따르는 능력이 향상되었고, 아주 긴 문맥 창을 제공해 대형 파일 및 프로젝트 이력을 분석하는 데 적합했습니다.
Claude 2.1은 이러한 개선을 다듬어 사실 과제에서의 환각 감소, 장문 문맥 회상 능력 개선, 더 일관된 안전 행동을 제공했습니다. 기업 고객들은 고객지원 초안 작성, 정책 분석, 내부 지식 보조 도구로 Claude를 활용하기 시작했습니다.
Claude 3 계열(Opus, Sonnet, Haiku)은 추론 능력, 속도 계층, 멀티모달 입력에서 큰 도약을 가져왔습니다. 텍스트뿐 아니라 이미지와 복잡한 문서를 질의할 수 있게 되었고, 더 큰 문맥 창과 지시 준수 능력은 분석, 제품 개발, 데이터 탐색 등 새로운 사용 사례를 열었습니다.
Claude 3.5 Sonnet(2024년 중반 공개)은 이를 한 단계 더 발전시켰습니다. 중간 가격대에서 상위급 추론·코딩 성능에 근접하는 결과, 대화형 제품에 적합한 더 빠른 응답, 도구 사용과 구조화된 출력의 현저한 개선을 제공해 함수 호출, 데이터베이스, 외부 API와의 통합을 용이하게 했습니다.
버전 전반에 걸쳐 Anthropic은 성능 향상과 더 강한 안전·신뢰성 결합을 시도했습니다. Constitutional AI, 광범위한 레드팀, 체계적 평가가 각 릴리스마다 업데이트되어 거부 행동, 프라이버시 보호, 투명성을 능력 향상에 맞춰 조정했습니다.
사용자·고객 피드백(엄격한 프라이버시 규칙 하의 로그, 지원 티켓, 파트너십 프로그램)은 Claude가 지시를 잘못 이해하거나 과도하게 거부하거나 불분명한 답변을 내는 지점을 밝히는 데 중요한 역할을 했습니다. 이러한 통찰은 훈련 데이터, 평가 스위트, 제품 설계에 반영되어 Claude가 실험적 보조자에서 산업 전반에 적용 가능한 생산 준비형 AI로 발전하는 데 기여했습니다.
Anthropic의 모델은 연구실에서 실제 시스템으로 비교적 빠르게 이동했으며, 명확한 추론 능력, 통제 가능성, 예측 가능한 행동을 원하는 조직들로부터 수요가 있었습니다.
초기 사용자층은 몇 가지 세그먼트로 모였습니다:
이러한 혼합은 Anthropic이 규제와 컴플라이언스가 중요한 환경과 민첩한 제품팀 모두에 맞춰 Claude를 조정하도록 도왔습니다.
몇몇 공개적 협업은 Anthropic의 주류 인프라 진입을 시사했습니다:
이들 제휴는 Anthropic의 직접 API 고객 범위를 훨씬 넘어 도달 범위를 넓혔습니다.
Anthropic은 API를 단순한 챗봇 서비스가 아니라 범용 추론 및 어시스턴트 레이어로 포지셔닝했습니다. 문서와 예제는 다음을 강조했습니다:
이로 인해 Claude는 별도의 목적지 앱으로 보기보다 기존 제품·내부 애플리케이션·데이터 파이프라인에 자연스럽게 내장되는 선택지가 되었습니다.
산업 전반에서 몇 가지 공통 패턴이 나타났습니다:
이들 사용은 일반적으로 Claude의 언어 능력과 고객 데이터·비즈니스 로직, 도구 사용을 결합해 기존 시스템에 맞게 통합됩니다.
Anthropic의 상업적 메시지는 안전성, 조정 가능성, 예측 가능성을 크게 강조합니다. 기술 문서와 마케팅은 다음을 부각합니다:
금융, 의료, 교육 등 리스크 민감도가 높은 고객에게는 이 강조점이 단순한 모델 성능만큼이나 중요했으며, Claude가 어디에 어떻게 배치되는지를 좌우했습니다.
초기부터 Anthropic은 거버넌스와 안전을 사후적 고려가 아닌 핵심 설계 제약으로 다뤄왔습니다. 이는 모델이 학습되고 평가되며 배포·모니터링되는 방식에 드러납니다.
Anthropic은 모델 단계적 배포를 약속하며 내부 안전 리뷰와 책임 있는 확장 정책(Responsible Scaling Policy)을 따릅니다. 주요 릴리스 전에 팀은 사이버 남용, 설득력 있는 조작, 생물학적 위협 지원 등 잠재적 위험 능력에 대해 광범위한 평가를 수행하고, 그 결과를 바탕으로 배포 여부·제한·추가 보강을 결정합니다.
레드팀은 핵심 요소입니다. 내부 전문가와 외부 전문가들이 모델의 실패 모드를 유도·탐지하기 위해 고안된 공격적 프롬프트와 시나리오로 모델을 시험합니다. 발견된 내용은 안전 미세조정, 제품 가드레일, 정책 업데이트에 반영됩니다.
안전 검토는 출시로 끝나지 않습니다. Anthropic은 남용 보고를 추적하고, 업데이트 전후의 행동 변화(behavioral drift)를 모니터링하며, 고객 피드백과 사고 보고를 통해 모델 구성, 접근 통제, 기본 설정을 정교화합니다.
Constitutional AI는 Anthropic의 가장 특징적인 안전 방법입니다. 인간 평가자만으로 무엇이 허용되는지를 판단하는 대신, 모델이 명시된 “헌법”에 따라 자신의 답변을 비판하고 수정하도록 훈련합니다.
이 원칙들은 인권 문서나 널리 수용된 AI 윤리 지침과 같은 공개 자료를 참고합니다. 목표는 문제적 출력을 단순히 차단하는 하드 필터가 아니라, 왜 답변이 부적절한지 설명하고 조정할 수 있는 모델을 만드는 것입니다.
Constitutional AI는 Anthropic의 미션을 실무화합니다: 강력한 시스템을 명확하고 알 수 있는 원칙에 정렬시키고, 그 정렬 절차를 외부 검토가 가능할 만큼 투명하게 만드는 것.
Anthropic의 거버넌스는 내부에만 머무르지 않습니다. 회사는 정부와의 안전 약속에 참여하고 동료 연구소와의 협력, 기술 벤치마크·평가 기여, 전방위 모델 감독을 위한 표준 개발을 지원해 왔습니다.
공개 기록에 따르면 청문회·자문 역할·컨설테이션을 통한 정책 참여, 위험 능력 테스트와 정렬 품질을 위한 평가 기구와의 협업 등이 포함됩니다.
이러한 외부 채널은 두 가지 목적을 가집니다: Anthropic의 관행을 외부의 비판에 노출시키고, 안전·평가·정렬 기법을 현실 규칙·규범·모범 사례로 번역하는 데 기여합니다.
이런 방식으로 거버넌스 관행, 레드팀, Constitutional AI 같은 구조적 방법들은 회사의 원래 미션—능력 있는 AI 시스템을 구축하면서도 체계적으로 위험을 줄이고 책임성을 높이는 작업—을 직접 반영합니다.
Anthropic은 OpenAI, DeepMind, Google, Meta 등과 함께 전방위 AI 연구소 중 하나로 자리하지만, 안전성·해석 가능성을 핵심 연구 문제로 전면에 내세운 점에서 뚜렷한 정체성을 구축했습니다.
초기 논문부터 Anthropic은 다른 연구소들이 부차적으로 취급하던 질문들—정렬, 실패 모드, 스케일 관련 위험—을 중심 주제로 다뤄왔습니다. Constitutional AI, 레드팀 방법론, 해석 가능성에 관한 작업은 경쟁 조직의 연구자들까지도 널리 읽혀 왔습니다.
Anthropic 연구자들은 주요 학회와 프리프린트 서버에 기술적 결과를 발표하며, 성능 결과를 통제 가능성과 신뢰성 질문과 결부시키는 경향이 있습니다. 이를 통해 연구실 간 공유되는 방법과 벤치마크 풀에 기여합니다.
Anthropic은 AI 안전 관련 공개 토론에서 비교적 가시적인 역할을 해왔습니다. 회사의 리더와 연구자들은:
이러한 장에서 Anthropic은 구체적이고 시험 가능한 안전 기준, 독립적 평가, 능력 있는 시스템의 단계적 배포를 주장하는 경향이 있습니다.
Anthropic은 특히 해로운 능력, 남용 잠재성, 기만적 행동을 스트레스하는 벤치마크와 평가 노력에 참여합니다. 연구자들은 논문을 활발히 발표하고 워크숍에서 발표하며, 해석 가능성·스케일링 행동·선호 학습 등의 주제로 학계와 협력합니다. 일부 데이터셋, 논문, 도구도 공개해 외부 연구자가 모델 행동과 정렬 기법을 탐색할 수 있게 했습니다.
Anthropic은 최대 규모 모델을 완전 오픈소스로 공개하는 연구소는 아니지만, Constitutional AI 같은 기법과 특정 평가 관행은 오픈 프로젝트들이 더 작은 모델을 안전하게 만드는 데 차용되었습니다.
Anthropic의 궤적은 강력한 모델이 개발·관리되는 방식의 광범위한 변화를 반영합니다. 초기 대형 모델 연구는 순수한 능력 향상에 치우쳤으나, 시간이 지나면서 남용·체계적 리스크·장기 정렬에 대한 우려가 연구의 중심으로 이동했습니다.
자신을 안전 중심으로 조직하고 대규모 해석 가능성 연구에 투자하며 정부와 전방위 모델 감독 논의에 참여함으로써 Anthropic은 이 변화에 대응했을 뿐 아니라 이를 가속화하기도 했습니다. 그 역사는 최전선 AI 연구소가 능력 연구와 엄정한 안전 작업을 함께 기대되는 방식으로 수행해야 한다는 점을 보여줍니다.
지금까지의 Anthropic 이야기는 AI에서 중심적 긴장을 강조합니다: 의미 있는 안전 연구는 종종 능력의 전진에 의존하지만, 모든 돌파구는 새로운 안전 문제를 불러일으킨다는 점입니다. 회사의 역사는 공개적으로 그 긴장을 관리하려는 하나의 실험이라 볼 수 있습니다.
Anthropic은 범용 AI 시스템이 능력이 커질수록 안정적으로 제어되기 어렵지 않을까 하는 우려에서 시작되었습니다. 그 걱정은 초기 우선순위—해석 가능성 연구, Constitutional AI 같은 정렬 방법, 신중한 배포 관행—를 형성했습니다.
Claude 모델이 능력과 상업적 가치에서 성장함에 따라 창립 동기들은 여전히 관찰되지만, 이제는 고객 요구, 경쟁, 빠른 스케일링이라는 현실적 압력 아래 작동하고 있습니다. 회사의 궤적은 안전 연구와 제품 개발을 떨어뜨려 놓지 않고 긴밀히 연결하려는 시도로 읽힙니다.
공개 자료는 다음과 같은 장기 목표를 반복적으로 제시합니다:
강조점은 단순히 파국적 실패를 막는 것이 아니라, 여러 기관이 모델을 신뢰성 있게 유도할 수 있는 기술을 만드는 데 있습니다.
Anthropic과 분야 전반에 남아 있는 불확실성은 큽니다:
Anthropic의 역사를 이해하면 현재의 작업을 맥락에 놓을 수 있습니다. 모델 릴리스, 안전 보고서, 외부 평가자와의 협력, 정책 토론 참여 등의 선택은 고립된 결정이 아니라 통제, 신뢰성, 장기 영향에 대한 창립 초기의 우려에서 비롯되었습니다.
Anthropic이 더 능력 있는 Claude 모델과 광범위한 실세계 통합을 추구함에 따라 과거는 유용한 렌즈를 제공합니다: 진전과 신중성은 함께 추구되고 있으며, 그 균형의 성공 여부가 회사의 미래와 AI 발전의 궤적을 모두 형성할 것입니다.
Anthropic은 언어 모델 제품군인 Claude(클로드)로 잘 알려진 AI 연구·제품 회사로, 다음 영역의 교차점에 위치합니다:
창립 초기부터 Anthropic은 안전과 정렬을 선택적 부가물이 아닌 핵심 연구 문제로 다뤄왔으며, 이 관점은 기술 개발, 제품 설계, 거버넌스 관행 전반에 반영되어 있습니다.
Anthropic은 2021년에 Dario Amodei와 Daniela Amodei 형제·자매(또는 동반자) 및 OpenAI, Google Brain, DeepMind 등에서 온 동료들과 함께 설립되었습니다. 창립팀은 초기 대규모 언어 모델을 훈련·배포한 경험이 풍부했고, 그 가능성과 위험을 모두 직접 목격했습니다.
그들이 Anthropic을 설립한 이유에는 다음과 같은 우려가 있었습니다:
Anthropic은 안전과 장기적 사회적 이익을 설계 제약으로 삼는 조직으로 구상되었습니다.
이 목표들은 단순한 슬로건이 아니라 엔지니어링 목표로서, 훈련 데이터, 평가 지표, 안전 정책, 배포 결정에 직접 반영됩니다.
Constitutional AI는 Anthropic이 모델 행동을 조정하기 위해 고안한 방법으로, 단순히 인간 평가자에게만 의존하지 않고 상위 수준 원칙을 문서화한 “헌법(constitution)”을 사용합니다.
실무적으로 Anthropic은 다음을 수행합니다:
이 접근법은
초기 기술 과제들은 능력 향상과 안전을 동시에 다루는 것이었습니다. 주요 연구 우선순위는 다음과 같습니다:
이들 연구는 제품 개발(Claude)과 분리된 작업이 아니라 긴밀히 통합되어 수행되었습니다.
Anthropic은 초기부터 대규모 자금 조달과 전략적 파트너십을 통해 성장했습니다:
이 자금은 주로 Claude 모델 학습용 연산 비용, 안전 연구를 위한 도구·평가 체계, 다학제 팀 확장에 사용되었습니다.
Claude는 Anthropic의 핵심 제품 계열로, 초기 초대형 베타에서 Claude 3.5 Sonnet까지 여러 세대를 거치며 능력과 안전성을 함께 개선했습니다:
Anthropic의 모델은 비교적 빠르게 연구실을 벗어나 실제 시스템에 통합되었습니다. 초기 채택자는 주로 다음과 같습니다:
주요 협업 사례로는 Quora의 Poe 통합, Notion 등 생산성 도구와의 연동, DuckDuckGo의 AI 응답 실험, Amazon·Google Cloud와의 플랫폼·클라우드 파트너십 등이 있습니다. 많은 도입 사례에서 Claude는 긴 문맥 처리, 도구 호출, 안전성 제어를 결합해 기존 워크플로에 통합되었습니다.
Anthropic의 역사에서 얻을 수 있는 몇 가지 중요한 교훈은 다음과 같습니다:
Anthropic의 경로는 빠른 기술 진보와 장기적 안전 사이의 균형을 어떻게 추구할지에 대한 현재 논쟁들을 이해하는 데 도움을 줍니다.
각 세대는 성능 향상뿐 아니라 거버닝 원칙·레드팀·평가 체계의 업데이트를 통해 안전성과 신뢰성을 함께 개선했습니다.