Ironclad와 함께 컴퓨터 사용 역량 발전시키기

핵심 발표

• OpenAI와 Ironclad의 복잡한 계약 업무용 AI 에이전트 훈련·평가 연구 협력
• GPT‑6 Astra, Ironclad 작업으로 훈련된 첫 프런티어 모델

연구 방법·결과

• 법무·상업·조달 분야 11개 작업과 작업별 8~50개 평가 기준 구성
• 대표 워크플로 기반 합성 훈련 작업과 강화학습, Ironclad 호스팅 환경 활용
• GPT‑6 Astra 평균 루브릭 점수 55.0%, GPT‑5.6 Sol 41.6%
• 시도당 추정 평균 시간 19.2분으로 GPT‑5.6 Sol의 37.0분 대비 감소

개발자 영향

• 기업 규칙 이해, 다단계 워크플로 실행, 요구사항 충족 검증을 위한 전문 소프트웨어 에이전트 연구 방향
• 실제 업무 전문가, 세부 성공 기준, 연습 환경을 결합한 평가·훈련 방식

한계·주의점

• 결과 범위는 11개 연구 작업으로 한정되며 모든 Ironclad 워크플로를 의미하지 않음
• 시간은 고객 시간 절감 측정치가 아닌 모델 처리·생성 속도 가정 기반 시뮬레이션 추정치
• 복잡한 계약 업무에서 인간 감독과 계약 플랫폼의 통제 기능 필요