AI 보안 전문 스타트업 AISLE은 더 작고 비용 효율적인 AI 모델들이 Anthropic의 Mythos가 보안 취약점을 식별하는 능력과 맞먹을 수 있음을 입증했습니다. Mythos가 FreeBSD와 OpenBSD에서 중요한 취약점을 자율적으로 발견한 후, AISLE은 DeepSeek R1을 포함한 저렴한 모델들로 이 발견을 테스트했으며, 이 모델들은 훨씬 적은 비용으로 동일한 취약점을 성공적으로 식별했습니다. 이 결과는 Mythos와 같은 고급 모델만이 자율적으로 취약점을 탐지할 수 있다는 통념에 도전합니다. 여러 모델을 동적으로 사용하는 AISLE의 접근법은 AI 보안의 효과가 모델 크기보다는 시스템 설계에 더 크게 의존한다는 점을 강조합니다. 이는 다양한 AI 모델과 전문 지식이 함께 소프트웨어 안전성을 향상시키는 보다 협력적인 AI 보안 생태계로의 전환을 시사합니다.