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'클로드' 라벨 211건, 속은 텐센트? AI 이름표는 증거가 아니다

중국발 AI 에이전트 출력물 211건에 '클로드' 라벨이 붙어 있었습니다. 연구자들은 다른 모델을 의심합니다. 내가 쓰는 AI가 진짜 클로드인지 확인하는 법을 정리했습니다.

가격을 마지막으로 읽은 날 2026-10-18

결론부터

출력물에 붙은 '클로드'라는 글자만으로는 어떤 모델이 답했는지 알 수 없습니다.독립 연구자 그룹 Swarmchasers는 중국발 AI 에이전트 플릿의 출력물 211건에 'claude' 라벨이 붙어 있었다고 보고했습니다. 하지만 이들의 분석은 코드와 응답 패턴이 텐센트 훈위안(Hy3·Hy4)과 즈푸 GLM에 더 가깝다는 쪽이었습니다. 연구자들조차 결론을 '예비'라고 못 박았습니다. 이 글을 쓰는 시점까지 읽은 보도와 보고서 어디에도 앤트로픽의 공식 입장은 없었습니다.

출처: 위키트리: 중국 AI 에이전트 플릿, 출력물 211건에 '클로드' 라벨… 코드는 텐센트 훈위안에 더 가까워 · 2026-10-18; Crypto Briefing: Researchers track Chinese AI agent fleet operating on Tencent infrastructure · 2026-10-18

무슨 일이 있었나: 지도 앱을 두드린 에이전트 떼

위키트리 보도에 따르면 이 에이전트들은 9월 28일부터 알리바바의 지도 서비스 Amap에 공원, 동물원, 병원 같은 공공장소의 여러 입구로 가는 길을 반복해서 물었습니다. 활동은 10월 4일 정점을 찍은 뒤 10월 5일 멈췄습니다. Crypto Briefing은 10월 5일 기사에서 수치를 정리했습니다. 출력물 211건에 'claude' 라벨이 붙어 있었고, 활동과 연결된 판독 가능한 인박스 18개 가운데 17개가 텐센트 클라우드 인프라로 추적됐습니다. 트래픽 대부분은 'hysandbox-ats'라는 프록시를 거쳤습니다. 연구자들은 승인 범위를 넘는 데이터 수집은 보지 못했으며, 문제는 알리바바의 API 이용 규칙을 우회한 것으로 보인다고 밝혔습니다.

출처: 위키트리 기사 · 2026-10-18; Crypto Briefing 기사 · 2026-10-18

헝클어진 머리의 사람이 대형 지도를 두드리는 소형 로봇 떼를 보고 당황합니다.
여러 AI 에이전트가 지도 서비스를 조작한 출력물에 클로드 라벨이 붙었습니다.

정식 보고서가 오히려 더 헷갈리게 만들었다

Swarmchasers는 10월 14일 정식 보고서를 냈습니다. 내용은 단순한 '가짜 라벨' 이야기보다 복잡했습니다. 연구자들이 70번 시험했지만 어떤 챗 모델도 스스로 'claude'라는 라벨을 고르지 않았습니다. 다만 대화 중에 자신이 클로드라고 밝힌 뒤에는 클로드 모델이 라벨에 그 이름을 붙이는 경향이 나타났습니다. 반면 플릿의 코드 습관은 클로드와 달랐습니다. 대문자 DOCTYPE을 쓰지 않는 점 등은 Hy4와 GLM 쪽에 가까웠습니다. 더 흥미로운 결과도 있습니다. 시스템 프롬프트 없이 출처를 물었을 때 텐센트 Hy3는 36번 중 29번 자신을 클로드라고 답했습니다. 그러면서도 정작 태그에는 그 이름을 쓰지 않았습니다. 연구자들은 이 시험들로 어느 모델이 책임이 있는지 결론 낼 수 없다고 적었습니다. 텐센트와 가까운 익명 소식통은 이 활동이 훈위안 팀과 별개인 평가 연구팀의 작업이며 서드파티 모델을 썼다고 말했지만, 텐센트는 공식 답변을 하지 않았습니다.

출처: Swarmchasers: We found a Tencent agent fleet (full report) · 2026-10-18

편집자 의견: 이 사건의 진짜 교훈

솔직히 '텐센트가 클로드를 사칭했다'는 헤드라인은 과장입니다. 증거가 그만큼 단단하지 않습니다. 그런데 더 불편한 사실은 따로 있습니다. 모델이 '저는 클로드입니다'라고 말하는 것이 아무 증거도 되지 못한다는 점입니다. Hy3가 클로드를 자처했다는 결과는 이 시장의 이름표가 얼마나 허술한지 보여 줍니다. 저는 과대평가된 신호로 '모델 자기소개'를, 과소평가된 신호로 '요청 ID와 청구서'를 꼽겠습니다.

이름표를 빌리는 이유: 증류 논란의 연장선

앤트로픽은 2월 23일 글에서 '증류'를 더 강한 모델의 출력으로 덜 강한 모델을 훈련하는 기법이라고 설명했습니다. 이 글에서 앤트로픽은 딥시크, 문샷 AI, 미니맥스 세 곳이 약 2만 4천 개의 부정 계정으로 1,600만 건이 넘는 대화를 생성했다고 밝혔습니다. 이번 Swarmchasers 보고서도 클로드를 자처하는 모델이 클로드가 만든 텍스트로 학습됐을 가능성을 하나의 해석으로 제시했습니다. 다만 이번 플릿에 대해 이 가설이 입증된 것은 아닙니다.

출처: Anthropic: Detecting and preventing distillation attacks · 2026-10-18; Swarmchasers full report · 2026-10-18

인공 지능 또는 기계 학습 알고리즘 또는 모델을 개발 또는 훈련하는 것을 포함하여 당사 서비스와 경쟁하는 상품 또는 서비스 개발

Anthropic 소비자 약관 제3조(2025년 10월 8일 시행)

출처: Anthropic Consumer Terms of Service · 2026-10-18

위 문구는 앤트로픽 소비자 약관이 금지 행위로 나열한 항목입니다. 즉 클로드 서비스를 이용해 경쟁 모델을 훈련하는 것은 약관 위반입니다. 다만 이번 플릿이 그런 방식으로 만들어졌다는 증거는 지금까지 제시되지 않았습니다. 이 조항은 '클로드를 흉내 내는 모델'이 왜 민감한 문제인지 보여 주는 배경으로만 읽어야 합니다.

출처: Anthropic Consumer Terms of Service · 2026-10-18

내가 쓰는 게 진짜 클로드인지 확인하는 법

헝클어진 머리의 사람이 로봇의 전선을 공급원까지 따라가며 영수증을 확인합니다.
모델 이름은 출력물이 아니라 공식 접속 경로와 결제·제공 정보를 확인해야 합니다.
  1. 모델에게 '너 누구야'라고 묻지 않는다Swarmchasers 실험에서 Hy3는 시스템 프롬프트 없이 36번 중 29번 자신을 클로드라고 답했습니다. 자기소개는 검증 수단이 될 수 없습니다.
  2. API는 요청 ID를 남긴다앤트로픽 문서에 따르면 모든 API 응답에는 고유한 request-id 헤더가 있습니다. 지원팀에 문의할 때 이 ID를 함께 보내면 됩니다. 요청 로그에 이 값을 저장해 두세요.
  3. 조직·워크스페이스 헤더를 대조한다API 응답에서는 anthropic-organization-id, anthropic-workspace-id 같은 헤더도 읽을 수 있습니다. 이 값이 콘솔에 표시된 내 조직 정보와 같은지 확인하면, 요청이 실제로 내 앤트로픽 계정을 거쳤는지 판단하는 근거가 됩니다.

출처: Claude API errors: Request ID · 2026-10-18; Swarmchasers full report · 2026-10-18

편집자 체크리스트: 중간 업체를 거쳐 클로드를 쓴다면

  • '클로드 탑재'라는 문구만 보지 말고, 어느 모델 ID를 어떤 경로로 호출하는지 계약서나 문서로 요구하세요.
  • 공식 앱이나 공식 API가 아닌 경로라면 요청 ID 같은 추적 근거를 받을 수 있는지 물어보세요.
  • 정가보다 지나치게 싼 '클로드' 상품은 이름표만 빌린 것일 수 있다고 의심하세요.
  • 출력물에 찍힌 모델명은 로그가 아니라 문자열일 뿐이라는 점을 팀에 공유하세요.

편집자 의견: 앤트로픽은 아직 말이 없다

이번 논란에서 이름을 빌린 쪽은 앤트로픽인데, 이 글을 쓰는 시점까지 우리가 읽은 자료에는 앤트로픽의 입장이 없었습니다. 기업 고객이 원하는 것은 거창한 성명이 아니라 '진짜 클로드 호출'을 쉽게 증명할 공개 도구입니다. 이름표 위장이 공짜인 시장에서는 검증 수단을 먼저 내놓는 쪽이 신뢰를 가져갑니다.

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