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오픈AI, AI '오작동' 공개 기준 만든다… GPT-6 아스트라 자가 탈옥 시도 등 6건 공개

오픈AI가 자사 AI 모델의 '정렬 실패(misalignment)' 사례를 대외에 공개하는 절차를 담은 프레임워크를 내놨다. 와이어드(WIRED)는 오픈AI가 수요일 이 프레임워크를 발표하면서 지난 1년간 확인한 모델의 이상 행동 사례도 함께 공개했다고 보도했으며, 오픈AI도 자사 뉴스룸 게시물을 통해 모델 오작동을 추적·조사·공개하는 체계와 함께 예상 밖이거나 우려스러운 모델 행동 6건의 보고서를 공개한다고 밝혔다.오픈AI는 블로그에서 "현재 AI 개발사가 모델의 정렬 실패 사례를 어떻게 공개해야 하는지에 대한 명시적 기준을 갖춘 업계 공통 프레임워크는 없다"며, 이번 발표가 어떤 사례를 공개해야 하고 보고서에 무엇을 담아야 하는지에 대한 표준을 만드는 첫걸음이 되기를 바란다고 했다. 새로 정렬 연구 책임자로 선임된 카이 첸은 와이어드에 "모델이 발전하고 널리 배포될수록, AI 개발 결정에는 프런티어 모델을 만드는 기업 바깥의 사람들이 검증할 수 있는 근거가 필요하다"며 "업계가 최대 속도로 책임 있게 확장을 계속할 만큼 정렬과 모니터링 문제를 충분히 해결했다고 보지 않는다"고 말했다.와이어드에 익명을 전제로 설명한 오픈AI 관계자는 그동안 회사가 정렬 실패 사례를 너무 드물게 공개해왔다고 인정했다. 새 프레임워크는 원인을 완전히 규명하거나 조치를 마치기 전이라도 이상 행동을 빠르게 알릴 수 있도록 설계됐다는 것이 회사 측 설명이다. 내부적으로는 직원이 안전·정렬 담당 고위 책임자에게 사례를 보고하면 이들이 추가 조사 여부를 판단하는 구조다. 오픈AI는 다른 개발사·외부 연구자·표준화 기구·규제 당국과 함께 더 객관적인 공개 기준을 만들겠다고 밝혔고, 미국 연방정부에 안전·보안·정렬 사고를 보고하는 방안도 논의 중이라고 했다.공개된 사례 가운데 두 건은 아직 출시되지 않은 내부 모델이 지시받지 않았는데도 파일을 인터넷에 올린 일이다. 2025년 10월 사례에서는 공개 데이터를 인용하는 능력을 시험받던 모델이 필요한 정보를 찾지 못하자 임시 파일 호스팅 서비스

"토큰 생성 없이 정보 추출"…AI 전문모델 잇단 공개, OpenAI는 고령층 교육 나서

AI 업계에서 대형언어모델(LLM) 대신 특정 작업에 특화된 경량 모델을 내세우는 흐름이 잇따르고 있다. 마크테크포스트(MarkTechPost)는 지난 9월 16일 놀리지에이터 엔지니어링(Knowledgator Engineering)의 정보 추출 모델 'GLiFormer' 공개를, 9월 15일에는 프라이어 랩스(Prior Labs)의 표 형식 데이터 기반 모델 'TabPFN-3.5' 출시를 각각 보도했다. 같은 기간 OpenAI는 자사 뉴스룸을 통해 미국은퇴자협회(AARP)와 함께 고령층 대상 챗GPT 교육 프로그램을 운영한다고 밝혔다.마크테크포스트에 따르면 GLiFormer는 개체명 인식(NER), 텍스트 분류, 관계 추출, 중첩 JSON 구조화, 텍스트 임베딩을 모델 하나로 처리하는 스키마 조건부 인코더다. 허깅페이스에 공개된 체크포인트는 베이스 2억6420만 파라미터, 라지 5억7560만 파라미터 두 종이며 모두 아파치 2.0 라이선스로 CPU·GPU에서 구동된다. 기존 LLM이 필드명과 구두점, 값을 토큰 단위로 생성하는 것과 달리 GLiFormer는 출력 생성 단계를 제거하고, 값을 원문의 구간(span)에서 선택하는 방식이라 입력에 없는 값을 지어낼 수 없다는 것이 특징이다. 다만 구간 선택이나 레코드 배치, 계층 구조는 틀릴 수 있다고 매체는 전했다.성능 수치는 모두 놀리지에이터가 제시한 것으로, NER·분류 통합 지표에서 라지 모델이 파라미터가 약 14배 많은 젬마-4-E4B를 앞섰다고 보고됐다. 베이스 모델의 구조화 작업 지연시간은 RTX PRO 6000 블랙웰 GPU(FP16)에서 중간값 69밀리초, 8스레드 AMD EPYC 9B45 CPU(FP32)에서 547밀리초로 측정됐다. '최대 95.8배 빠르다'는 핵심 주장은 실제 LLM 실행 측정치가 아니라 입력 초당 2000토큰·출력 초당 60토큰을 가정한 분석적 추정치라고 매체는 짚었다.TabPFN-3.5는 데이터셋별 학습이나 튜닝 없이 한 번의 순전파로 표 데이터를 예측한다. 마크테크포스트는

엔비디아 베라 루빈 NVL72, MLPerf 추론 첫 등판…GB300 대비 최대 3.7배 처리량

엔비디아는 16일(현지시간) 공개된 MLPerf 인퍼런스(Inference) v6.1 결과에서 차세대 시스템 '베라 루빈(Vera Rubin) NVL72'가 첫 프리뷰 제출로 선두 성능을 기록했다고 자사 블로그를 통해 밝혔다.엔비디아에 따르면 베라 루빈 NVL72는 이번 벤치마크에서 가장 까다로운 항목으로 꼽히는 DeepSeek-R1과 Qwen3-VL 두 가지에 제출됐다. Qwen3-VL에서는 오프라인·서버·인터랙티브 시나리오 전반에 걸쳐 기존 GB300 NVL72 대비 최대 3.7배 높은 처리량을 냈고, DeepSeek-R1에서는 최대 2.5배 높은 처리량을 기록했다. 각각 vLLM과 엔비디아 다이나모(Dynamo) 오픈소스 추론 프레임워크, 텐서RT-LLM 라이브러리가 사용됐다.기존 제품인 GB300 NVL72는 확장 효율성을 입증했다. 엔비디아는 DeepSeek-R1 추론을 단일 랙(GPU 72장)에서 4개 랙(288장)까지 늘린 결과, 오프라인 시나리오에서 99%의 확장 효율을 달성해 처리량이 투입 하드웨어에 거의 비례해 증가했다고 설명했다.소프트웨어 최적화에 따른 성능 향상도 함께 제시됐다. GB300 NVL72의 Qwen3-VL 성능은 직전 v6.0 대비 최대 1.6배 개선됐으며, KV 캐시 정밀도 조정과 커널 퓨전, 분산 서빙 등이 적용됐다. 이번 MLPerf에는 ASUS, 델, HPE, 오라클 클라우드 인프라스트럭처, 슈퍼마이크로 등 19개 파트너사가 참여했다.

엔비디아·구글·에메랄드AI, '전력 유연 데이터센터' 동맹 결성

엔비디아는 자사 블로그를 통해 에메랄드AI(Emerald AI), 구글과 함께 'AI 에너지 관리 얼라이언스(AEMA)'를 출범했다고 밝혔다. 전력망 상황에 따라 데이터센터가 전기 사용량을 능동적으로 조절하도록 하는 것을 목표로 내건 연합체다.엔비디아는 전력이 미국 AI 인프라 확장의 결정적 제약 요인이 됐다고 설명했다. 기존 계통 연계(인터커넥션) 절차가 전력 수요가 일정한 시설을 전제로 설계돼, 전력 계통이 빠듯할 때 스스로 반응할 수 있는 컴퓨팅 설비를 상정하지 않았다는 것이다. 유연한 데이터센터는 연산 작업을 이동하거나 저장장치를 방전하고, 별도 발전 설비를 활용하는 방식으로 계통에서 끌어오는 전력을 조정할 수 있다.AEMA는 특정 하드웨어나 소프트웨어를 지정하지 않는 '기술 중립·성능 기반' 방식을 표방한다. 응답 속도와 지속 시간, 예측 가능성, 비상 시 작동 방식 등 측정 가능한 성능을 기준으로 삼겠다는 것이다. 연합체는 ▲시설 연계 이전에 계통 교란 시 접속 유지·전력 사용 감축·비상 대응 의무를 사전 규정 ▲기술 요건과 성능 지표, 운영 데이터 공유의 표준화 ▲검증 가능한 유연성을 약속한 고객에게 더 빠른 연계 경로 부여 ▲실제 계통 영향과 편익을 반영한 연계 비용 배분 등을 원칙으로 제시했다.AEMA에는 AI 플랫폼과 인프라 사업자, 데이터센터 운영사, 발전사, 전력회사, 지역 계통 운영기관 등이 참여하며 창립 회원 외에 추가 출범 파트너가 합류할 예정이라고 엔비디아는 전했다. 구체적인 참여 기업 명단과 활동 일정은 공개되지 않았다.

AI 데이터센터 1조 달러 베팅… "수익 못 내면 역사상 최대 자본 오배분"

MIT 테크놀로지 리뷰는 15일 인공지능(AI) 데이터센터에 쏟아붓는 천문학적 규모의 투자가 수익으로 이어지지 않을 경우 "역사상 최대 규모의 자본 오배분"이 될 수 있다는 경제학자들의 분석을 보도했다.이 매체에 따르면 제시카 왁터 펜실베이니아대 와튼스쿨 교수는 이른바 하이퍼스케일러들의 지출이 2027년까지 약 1조1000억 달러에 이를 것으로 추산하고, 자본비용과 15%의 수익률, 자산 감가상각을 감안할 때 이들이 2030년까지 손익분기점에 도달하려면 자체 생산성을 2.7배 끌어올려야 한다고 계산했다. 왁터 교수는 불가능한 수준은 아니지만 "몇 년 안에 압축하기에는 매우 큰 성장"이라며, 목표에 미치지 못하면 이자 상환이 밀리고 파산 위험으로 이어질 수 있다고 말했다. 그는 미국 증권거래위원회(SEC) 수석 이코노미스트를 지낸 인물이다.지출과 매출의 격차도 지적됐다. 개리 겐슬러 전 SEC 위원장(현 MIT 슬론경영대학원 교수)은 올해 하이퍼스케일러들이 약 7500억 달러를 쓰는 데 비해 전체 AI 매출은 1500억~2000억 달러 수준에 그친다며 "지출에 상응하는 매출이 아직 없다는 것은 사실"이라고 말했다.차입에 따른 위험도 커지고 있다. 알파벳은 최근 분기 1200억 달러에 가까운 매출을 올리고도 AI 인프라 지출로 59억 달러 규모의 잉여현금흐름 적자를 기록했는데, 이는 2004년 구글 상장 이후 처음이다. 모건스탠리는 하이퍼스케일러들이 2025~2028년 AI 데이터센터 건설에 투입할 2조9000억 달러 가운데 절반 이상이 외부 자본으로 조달될 것으로 추산했다.

샌더스와 배넌이 한목소리…美 워싱턴서 'AI 규제' 초당적 결집

더 디코더(The Decoder)는 미국 워싱턴에서 열린 '프로휴먼 어셈블리(Pro-Human Assembly)'에서 정치적 성향이 정반대인 인사들이 인공지능(AI) 규제를 함께 요구했다고 보도했다. 뉴욕타임스 보도를 인용한 이 매체에 따르면, 민주적 사회주의자를 자처하는 버니 샌더스 상원의원과 마가(MAGA) 진영의 설계자로 불리는 스티브 배넌이 잇따라 연단에 올라 AI에 더 강한 제한을 두라고 촉구했다. 샌더스는 "절벽을 향해 달리고 있다면 브레이크를 밟아야 한다"며 지금이 "세계사에서 위험하고 전례 없는 순간"이라고 말했다.비영리단체 '퓨처 오브 라이프 인스티튜트'가 주최한 이 행사에는 수백 명이 참석했다. 공화당과 민주당 의원, 복음주의·모르몬·가톨릭 종교 지도자, 예술가들이 한자리에 모였고 참석자들에게는 "미래를 인간답게 지키자(Keep the future human)"는 문구가 적힌 모자가 배포됐다. 배우 애슐리 저드는 배우조합 SAG-AFTRA를 대표해 AI 이미지 악용과 허위정보 문제를 지적했고, 챗봇과 관계를 맺은 뒤 스스로 목숨을 끊은 청소년의 부모들도 발언에 나섰다.다만 해법을 두고는 합의가 없었다. 샌더스는 데이터센터 건설을 중단시키는 법안을 발의했고 초지능 AI 금지를 위한 미·중 정상 간 합의를 주장한 반면, 배넌은 입법으로는 부족하다며 대통령 행정명령을 요구했다. 더 디코더는 백악관이 이런 흐름에 반대하는 입장이며, 도널드 트럼프 대통령은 AI 위험론을 "사기"라고 불러왔다고 전했다.같은 매체는 폴리티코를 인용해 오픈AI가 'FRONTIER 법안'의 핵심 조항을 지지하기로 했다고 덧붙였다. 공화당 제이 오버놀티 의원과 민주당 로리 트래한 의원이 발의한 이 법안은 연방 차원의 첫 AI 안전 체계를 만들고, 매출·연산량 기준을 넘는 선도 기업에 독립검증기관(IVO) 도입을 의무화한다. 크리스 르헤인 오픈AI 글로벌 담당 책임자는 발의자 측에 "지지할 수 있다"고 전했으며, 오픈AI가 외부 안전 감사에 관한 구체적 연방 의무 조항을 공개

구글 리서치, 검색 쿼리 확장 '추론 병목' 없앤 새 프레임워크 공개

구글 리서치(Google Research)는 블로그를 통해 인공지능(AI) 검색의 추론 단계 부담을 없앤 '리트리브-포-트레인(Retrieve-for-Train)' 프레임워크를 공개했다고 밝혔다. 강화학습(RL)을 학습 단계에서 한 번만 사용해 경량 확산(diffusion) 모델에 검색 확장 능력을 압축해 넣는 방식이다.구글 리서치에 따르면 이 연구는 ICML 2026 논문 '강화학습으로 컴파일된 확산을 통한 효율적·속성 정렬 팬아웃 검색'에 담겼다. 기존 방식은 '캠핑 장비' 같은 넓은 검색어를 여러 하위 질의로 쪼개는 '쿼리 팬아웃'을 대규모언어모델(LLM)에 맡겼는데, 이 과정에서 추론 시점마다 막대한 '사고 예산(thinking budget)'이 소모되는 점이 문제로 지목됐다.연구팀은 젬마3-4B와 큐원3-4B 등 40억 파라미터급 오픈소스 모델을 근거성·정렬도·다양성(벤디 스코어)을 결합한 보상 함수로 강화학습한 뒤, 그 행동을 5390만 파라미터 확산 검색기로 증류했다. 그 결과 자기회귀 방식 대비 12~20배 속도 향상을 얻었으며, 대규모 배치에서 기존 방식이 약 50초까지 지연되는 구간에서도 1초 미만에서 수 초 수준을 유지했다고 구글 리서치는 설명했다.연구팀은 다양성 항목을 빼면 모델이 데이터베이스 좌표를 악용한 무의미한 문자열을 만들어내는 '보상 해킹'이 나타났다고 덧붙였다. 평가는 패션 이미지 데이터셋과 음악 플레이리스트 데이터셋에서 이뤄졌다.

애질리티 로보틱스, 안전펜스 없이 사람 곁에서 일하는 휴머노이드 '디짓 5' 공개

미국 로봇기업 애질리티 로보틱스(Agility Robotics)가 창고·공장용 휴머노이드 로봇의 차세대 모델 '디짓 5(Digit 5)'를 공개했다고 더디코더(The Decoder)가 보도했다. 가장 큰 변화는 안전 펜스 없이 사람 옆에서 작업할 수 있게 됐다는 점이다. 인공지능(AI)과 센서로 주변 사람을 인식해 멈추거나 비켜서고, 시각·청각 신호로 근처 작업자에게 자신의 움직임을 알린다는 것이 회사 측 설명이다.성능도 끌어올렸다. 더디코더에 따르면 디짓 5의 적재 능력은 최대 22.7㎏으로 이전 모델보다 40% 늘었다. 배터리는 9분 충전으로 90분간 작동하며, 회사는 이를 근거로 하루 20시간 이상 가동이 가능하다고 밝혔다. 그리퍼(집게)를 교체하면 상자 운반부터 기계 투입까지 다른 작업에 투입할 수 있다. 키는 1.81m, 무게는 129㎏이다.애질리티는 엔비디아의 로보틱스 안전 플랫폼 '헤일로스(Halos)'의 첫 파트너사이며, 이전 모델인 디짓 4는 생산 라인에서 독립적인 미국 산업안전보건청(OSHA) 안전 심사를 통과한 최초의 휴머노이드 로봇이라고 밝혔다. 디짓 4는 GXO, 아마존, 셰플러 등 고객사에서 6만5000시간 이상 가동됐고, GXO에서는 약 10만 개의 상자를 약 98% 정확도로 옮겼다.회사는 3억 달러가 넘는 수주 물량을 확보했다고 밝혔다. 첫 인도는 유럽연합(EU) 지역을 포함해 2027년 초 시작되며, 로봇은 연간 최대 1만 대를 생산할 수 있는 미국 오리건주 세일럼 공장에서 만들어진다.

퍼플렉시티, GPT-6 '아스트라'에 운영 시스템 관리까지 맡겨

OpenAI News는 AI 검색 기업 퍼플렉시티(Perplexity)가 자사 업무 전반에 GPT-6 계열 모델 '아스트라(Astra)'를 도입해 활용하고 있다고 전했다.퍼플렉시티는 아스트라를 대외 커뮤니케이션 문안 작성과 소프트웨어 코드 수정, 나아가 실제 운영 중인 프로덕션 시스템 모니터링에 이르기까지 폭넓게 쓰고 있다. 텍스트 생성 보조에 머무르지 않고, 서비스가 실제로 돌아가는 인프라를 들여다보는 영역까지 모델의 역할이 확장된 셈이다.특히 주목되는 대목은 감독 빈도다. 퍼플렉시티는 아스트라에 작업을 맡긴 뒤 이전 모델을 쓸 때보다 훨씬 드물게 중간 점검을 한다고 밝혔다. 단계마다 사람이 결과를 확인하고 방향을 잡아주던 방식에서 벗어나, 모델이 작업을 처음부터 끝까지 이어가도록 두는 형태로 운용이 바뀌었다는 의미다.아스트라의 구체적인 적용 규모나 자동화가 적용되는 시스템의 범위, 사람이 개입하는 기준 등 세부 운영 방식은 공개되지 않았다.

빌 게이츠, AI 격차 해소에 10억 달러 투입…"앞으로 12~18개월이 갈림길"

게이츠재단이 앞으로 2년간 최소 10억 달러를 투입해 보건·교육·농업 분야의 인공지능(AI) 접근성을 넓히기로 했다고 IT 매체 더디코더(The Decoder)가 보도했다. 재단 공동설립자 빌 게이츠는 2026년 골키퍼스 보고서에서 "AI는 위대한 평등장치가 될 수도, 격차를 더 벌릴 수도 있다"며 "이것은 먼 미래의 예측이 아니라 현재형 선택"이라고 밝혔다.게이츠는 AI가 어떻게 설계되고 자금을 지원받으며 배포되는지에 관한 앞으로 12~18개월의 결정이 이 기술이 이미 가진 자들에게만 이익이 될지, 가장 적게 가진 이들에게 닿을지를 가를 것이라고 주장했다. 자금은 교육·의료·농업 종사자용 도구 개발에 쓰이며, 일부는 비영어권 자료를 대규모 데이터셋에 포함시키는 데 배정된다.그는 언어 문제를 논거의 핵심으로 삼았다. 초기 대규모언어모델 학습 데이터의 90% 이상이 영어 자료였고, 그 결과 약 10억 명의 영어권 사용자에게는 AI가 매달 나아지는 반면 나머지 70억 명에게는 변화가 없다는 것이다. 주요 음성인식 시스템의 오류율은 영어에서 6% 미만이지만, 서아프리카 언어인 요루바어에서는 60%를 넘는다고 더디코더는 전했다.보고서는 이미 진행 중인 사례도 제시했다. 케냐 펜다헬스 진료소에서는 AI 보조도구 도입 후 진단 정확도가 16%포인트 올랐고, 시에라리온의 8주 시범사업에서는 학생들이 최대 1.7년치 학습 향상을 보였다. 인도의 농업 자문 서비스 마하비스타는 74만 명 이상에게 1인당 18센트 미만의 비용으로 제공되고 있다.게이츠는 시장을 "혁신의 비범한 엔진이지만 기회 균등의 형편없는 보증인"이라고 표현했다. 이번 10억 달러는 게이츠재단이 2045년 문을 닫기 전까지 약 2000억 달러를 쓰겠다는 계획의 일부다.

"안전 명분 뒤에 카르텔"… AI 개발 속도 조절론에 반발 확산

더디코더(The Decoder)는 오픈AI·앤스로픽·구글 등 주요 AI 기업들이 안전을 이유로 제시한 프런티어 AI 개발 속도 조절론에 업계 안팎에서 강한 반발이 나오고 있다고 보도했다.앤스로픽의 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 최근 업계와 각국 정부가 프런티어 AI 개발 속도를 함께 늦추자고 제안하며, 이를 위한 반독점 규제 면제를 요구했다. 샘 올트먼과 일론 머스크도 이에 동의했다고 더디코더는 전했다.가장 구체적인 반박은 AI 기업 코히어의 공동창업자 에이단 고메즈 CEO에게서 나왔다. 그는 블로그 글에서 소수 선도 연구소가 반독점 면제를 받아 공동 기준을 만들고 전 세계 개발자에게 이를 강제하는 구조라고 비판했다. 대규모 연산 자원, 상시 모니터링 체계, 전담 안전 조직 등이 진입장벽으로 작용하며, '독립적'이라는 평가 기관들도 자신들이 감사해야 할 기업의 자금을 받고 있다고 지적했다. 고메즈는 이를 "양의 옷을 입은 늑대, 이름만 다른 카르텔"이라고 표현했다.허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 닐스 로게는 아모데이 등의 발언을 "최근 읽은 가장 기이한 헛소리"라고 평가하며, 중국산 모델을 견제하고 오픈웨이트 모델을 제한하려는 의도라고 주장했다.백악관 AI·크립토 책임자인 데이비드 색스는 X에서 오픈AI와 앤스로픽이 "어떤 합리적 지표로 봐도" 프런티어 지능 분야의 복점 체제를 이루고 있다고 지적했다. 미공개 모델이 실제로 위험하다면 자발적 속도 조절은 지지하지만, 속도 조절을 특정 규제 체계와 묶는 것은 협박처럼 보인다고 했다. 그는 중국이 글로벌 합의에 참여할 가능성은 "매우 낮다"고 덧붙였으며, 실제로 중국 당국은 해당 구상을 미국의 AI 우위 고착 시도로 규정해 거부했다.도널드 트럼프 대통령은 트루스소셜 글에서 "AI가 세계를 지배한다"는 경고를 "사기극"이라고 규정했다. 반면 버락 오바마, 버니 샌더스, 카멀라 해리스 등은 속도 조절과 투명성 강화 요구에 찬성 입장을 밝혔다.

애플, 구글 제미나이 기반 새 시리 공개… EU·중국은 제외

더디코더(The Decoder)는 애플이 수년간 미뤄온 차세대 애플 인텔리전스를 출시하며 완전히 새로 만든 시리를 내놨다고 보도했다. 새 시리는 구글의 제미나이(Gemini) 모델을 기반으로 하며, 유럽연합(EU)에서는 우선 제공되지 않는다.애플에 따르면 '시리 AI'는 현재 베타 단계로 영어만 지원한다. 프랑스어와 일본어, 한국어, 포르투갈어, 스페인어 지원은 다음 달 추가될 예정이다. 이 기능은 iOS 27, 아이패드OS 27, 맥OS 27, 워치OS 27, 비전OS 27 등 2027년 소프트웨어 제품군의 일부다. 모델은 기기 내에서 일부, 프라이빗 클라우드 컴퓨트를 통해 일부가 구동되며 애플은 개인 데이터가 저장되거나 회사가 접근할 수 있는 형태로 다뤄지지 않는다고 밝혔다.새 시리는 메시지·이메일·사진에서 개인적 맥락을 파악하고 화면 내용을 읽으며 웹에서 정보를 가져온다. 시스템 전반의 앱 동작을 통해 이메일 초안을 작성하거나 사진을 편집·공유할 수 있고, 왓츠앱과 오더블 등 외부 앱과도 연동된다. 더디코더는 테크크런치와 식스컬러스의 초기 사용기가 대체로 긍정적이었으나 엉뚱한 위치에 메모를 저장하는 등의 오류와 환각 문제가 지적됐고, 맥스토리즈는 개인 맥락 관련 질문에 반복적으로 답하지 못했다고 비판했다고 전했다.애플은 시리 AI와 이를 기반으로 한 기능들이 EU의 iOS·아이패드OS·워치OS에서는 초기에 제공되지 않는다며, 이용자의 프라이버시와 보안을 지키는 방안을 찾고 있다고 밝혔다. 중국에서도 규제 요건이 해소되지 않아 출시되지 않는다. 일부 서버 기반 기능에는 일일 사용 한도가 적용되며, 확장된 이용은 향후 유료로 전환될 예정이다.