제로드리프트(ZeroDrift Inc.)가 AI 에이전트가 발송하기 전 생성 메시지를 실시간으로 점검하는 소형 언어 모델 제품군 ‘앵커 3.0(Anchor 3.0)’을 출시했다. 실리콘앵글은 9월 23일 제로드리프트가 금융 규정과 기업 내부 정책을 확인하는 모델을 상용 출시했다고 보도했다.
금융 규정 위반 메시지 실시간 점검
앵커 3.0은 제로드리프트의 ‘인포스먼트(Enforcement)’ API를 통해 일반 제공된다. AI 에이전트가 사람의 검토 속도보다 빠르게 수천 건의 고객 커뮤니케이션을 생성할 수 있다는 점에서, 발송 전 모든 메시지를 자동으로 검사하는 것을 목표로 한다. 제로드리프트는 금융산업규제당국(FINRA) 규정을 바탕으로 변호사가 라벨링한 데이터셋을 활용한 벤치마크에서 주력 모델이 위반 사례의 90% 이상을 찾아냈다고 설명했다.
회사 측은 앵커 3.0의 전체 정확도가 오픈AI 그룹 PBC의 GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra), 앤트로픽 PBC의 클로드 페이블 5.1(Claude Fable 5.1)과 비슷하면서도 처리 속도는 100배 이상 빠르고 비용은 500분의 1 미만이라고 주장했다. 다만 해당 벤치마크는 데이터 라벨링 업체 서지AI(Surge AI)가 독립적으로 작성한 변호사 라벨 데이터를 사용했지만, 결과를 공개한 주체는 제로드리프트이므로 성능 수치는 회사 발표라는 한계가 있다.
제품군은 세 가지로 구성된다. 앵커 3.0 미니(Anchor 3.0 Mini)는 90억개 파라미터의 전문가 혼합 모델로, 실제 작동 파라미터는 40억개이며 대규모 트래픽에서 사전 구축된 규정 묶음을 적용해 위반을 표시한다. 회사는 FINRA 테스트에서 미니가 클로드 페이블 5.1보다 약 5%, GPT-6 아스트라보다 약 20% 많은 위반을 포착했고, 오탐은 클로드보다 절반 이하였다고 밝혔다. 기본형 앵커 3.0은 FINRA와 미국 증권거래위원회(SEC) 등을 포괄하는 200개 이상의 규칙을 적용하며, 규정 위반 문장을 찾아 발송 전에 다시 쓸 수 있다.
AI 에이전트 규제 대응 확대
최상위 모델인 앵커 3.0 맥스(Anchor 3.0 Max)는 270억개 파라미터를 갖추고 긴 문서와 첨부파일, 기업 자체 정책을 추가 파인튜닝(fine-tuning) 없이 처리하도록 설계됐다. 세 모델은 구글(Google)의 젬마 E4B(Gemma E4B)와 알리바바(Alibaba)의 큐웬 3.8-27B(Qwen3.8-27B)를 기반으로 사후 학습됐다. 플랫폼은 메시지를 가로채 규정과 내부 정책을 대조한 뒤 문제 내용을 표시하거나 수정·차단하고, 필요하면 사람의 검토로 보내며 판단 기록을 감사용으로 남긴다.
제로드리프트는 앞서 8월 공개 미리보기에서 규칙 기반의 결정론적 검사와 규제 자료 및 변호사 라벨 커뮤니케이션으로 학습한 오픈소스 모델을 결합했다고 설명했다. 당시에는 모든 위반을 잡는 보장책이 아니라 위험을 줄이는 계층이라고 선을 그었다. 최근 공개한 ‘가드 포 에이전츠(Guard for Agents)’는 이런 검사를 AI 에이전트의 작업 흐름에 직접 삽입하는 API형 서비스다. 이번 정식 출시는 8월 공개 미리보기에 이은 것이다.