오픈AI 아스트라와 AI 제로데이, 인간은 자율 AI를 어디서 멈출까?

AI 이슈 해설 · AI 에이전트 보안

최초의 Critical 사이버 역량이 보여준 AI 에이전트 보안과 통제의 조건

확인 기준: 2026년 9월 2일 · OpenAI 공식 발표 및 Reuters 보도 대조

후속 안내 · 2026년 9월 3일
OpenAI는 GPT-6 Astra의 출시를 발표하고 일부 조직부터 단계적으로 제공한다고 안내했다. System Card도 공개됐다. 아래 본문은 9월 2일의 해설을 바탕으로 하며, 배포 상태와 평가 조건에 관한 일부 설명을 보완했다. 실제 사용 가능 여부는 계정과 배포 단계에 따라 확인해야 한다.

후속 확인 · 2026년 10월 14일(KST)
현재 OpenAI의 공식 모델 안내에는 GPT-6 Astra가 제공 모델로 기재돼 있다. 아래 출시 전 평가와 접근 계획은 9월 발표 당시의 기록으로 읽어야 한다. 일반 모델을 선택할 수 있다는 사실이 이 글에서 다룬 고급 사이버 도구·권한까지 같은 조건으로 제공된다는 뜻은 아니다. 현재 계정의 제품·모델 선택기와 별도 접근 조건을 각각 확인해야 한다.

챗봇의 답이 틀렸을 때는 문장을 고쳐 다시 물으면 됐다. 그러나 AI가 코드를 실행하고, 도구를 고르고, 네트워크와 시스템에 닿기 시작하면 오류는 답변 안에 머물지 않는다. 잘못된 판단 하나가 파일·계정·서비스의 실제 변화로 이어질 수 있다.

OpenAI는 2026년 9월 1일 차기 모델 Astra가 자사 Preparedness Framework의 Critical 사이버 역량 임계치에 도달했다고 발표했다. 적절한 도구와 접근권한이 주어지면, 사람이 매 단계를 안내하지 않아도 알려지지 않은 보안 결함을 찾고 이를 작동 가능한 공격 경로로 발전시킬 수 있다는 회사의 판단이다.

이 발표의 핵심은 ‘더 똑똑한 AI’보다 ‘현실에서 더 많은 단계를 스스로 이어 갈 수 있는 AI’가 등장했다는 데 있다. 그래서 이 글은 Astra가 얼마나 무서운지 묻는 대신, 능력이 인간의 확인 속도보다 빨라질 때 어떤 통제 구조가 필요한지 묻는다.

먼저 범위를 분명히 한다. 이 글은 Astra를 직접 사용한 후기가 아니다. 2026년 9월 2일까지 공개된 공식 자료와 보도를 대조한 해설이다. 본문의 출시 전 수치는 OpenAI의 자체 시험과 판단이다. 2026년 10월 14일에는 공개된 System Card의 주요 사이버 평가·외부 평가 절을 추가로 대조했다. 외부기관의 별도 평가가 포함돼 있지만, 출시 전 내부 시험을 같은 조건으로 독립 재현한 결과와는 구분해야 한다.

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1. 오픈AI 아스트라는 왜 단순한 신모델 발표가 아닐까?

‘가능성을 배제할 수 없다’에서 ‘도달했다’로

변화는 두 단계로 공개됐다. OpenAI는 8월 7일 내부 평가와 전문가 시험을 근거로 Astra가 Critical 수준일 가능성을 배제할 수 없다고 밝혔다. 강화된 기준을 충족하지 못한 일부 개발·시험 작업은 멈추고, 격리된 환경과 제한된 네트워크·도구 접근, 전면적인 위험 행동 감시를 적용하겠다고 했다.

추가 평가 뒤인 9월 1일에는 표현이 달라졌다. OpenAI는 Astra가 Critical 임계치를 충족한다고 지정했다. 자사 모델 가운데 처음이다. 이 발표는 성능 순위 한 칸의 변화가 아니라, 개발 과정과 배포 전에 더 강한 보호 장치를 의무화하는 운영상의 전환이었다.

Astra의 중요성은 새로운 이름보다, AI 능력과 인간 통제 사이의 경계가 실제 개발 일정과 접근정책을 바꿨다는 데 있다.

일반 제공과 가장 강한 사이버 기능은 같은 말이 아니다

2026년 9월 1일 발표에서는 Astra를 “곧” 제공할 계획이라고만 밝혔고, 구체적인 날짜·지역·요금제·제품 범위는 공개하지 않았다. 이는 발표 당시의 상태이며 현재의 미출시 상태를 뜻하지 않는다. 고급 사이버 작업은 우선 소수의 시험자에게 제공하고, 이후 방어적 사용을 넓히기 위한 별도 접근 경로인 Daybreak Blue를 통해 확대하겠다고 설명했다.

가장 강한 평가 결과는 기본 제품 구성이 아니라 Daybreak Blue 수준의 도구와 접근 조건을 반영한다. 따라서 “모든 Astra 사용자가 같은 기능을 받는다”거나 “현재 챗지피티가 곧 같은 행동을 한다”고 읽어서는 안 된다.

2. ‘Critical 사이버 역량’은 정확히 무엇을 뜻할까?

위험하다는 감탄사가 아니라 능력의 임계치다

여기서 Critical은 일반적인 ‘매우 위험함’이라는 형용사가 아니다. OpenAI가 고위험 능력의 출현을 판단하고 대응 수준을 정하기 위해 만든 Preparedness Framework 안의 분류다. 이전 GPT-5.6 Sol은 High로 평가됐고, Astra는 그보다 한 단계 높은 Critical로 지정됐다.

공식 기준은 두 갈래다. 첫째, 사람의 단계별 개입 없이 여러 견고한 실제 핵심 시스템에서 다양한 심각도의 작동 가능한 제로데이 공격 수단을 찾아 개발하는 능력이다. 둘째, 높은 수준의 목표만 받고도 견고한 표적을 향한 새로운 공격 전략을 처음부터 끝까지 계획하고 실행하는 능력이다. 둘 중 하나를 충족하면 임계치에 해당한다.

능력을 가졌다는 판정과 실제 피해가 일어났다는 사실은 다르다. 현실의 행동에는 모델만이 아니라 실행 도구, 대상 시스템에 닿는 통로, 계정 권한, 작업 시간과 운영환경이 함께 필요하다.

제로데이와 공격 사슬은 무엇이 다른가

제로데이 취약점(Zero-day vulnerability)은 소프트웨어 공급자나 방어자가 아직 알지 못했거나, 알았더라도 고칠 시간을 확보하지 못한 보안 결함을 말한다. 이미 공개된 취약점의 정보를 바탕으로 공격 수단을 재현하는 일보다 방어 준비가 어렵다.

취약점 하나를 발견하는 것과 실제 공격 사슬(Exploit Chain)을 만드는 것도 다르다. 사슬은 서로 다른 약점을 이어 격리된 공간을 벗어나거나, 낮은 권한을 높은 권한으로 바꾸는 등 하나의 결함만으로는 닿기 어려운 결과까지 연결한다.

Critical은 ‘무조건 재앙을 일으킨다’는 판정이 아니라, 기존보다 훨씬 강한 접근 제한과 감시가 필요해지는 능력의 문턱이다.

3. Astra는 평가에서 실제로 무엇을 했을까?

공개 벤치마크에서 내부 평가까지

OpenAI에 따르면 Astra는 알려진 취약점에서 공격 수단을 개발하는 능력을 보는 ExploitBench에서 100%를 기록했다. 시스템 카드의 ExploitBench는 알려진 V8 취약점 41개를 대상으로 하며, 각 문제의 다섯 시도 전체에서 입증한 진척을 집계해 문제별 비율을 평균하는 Cap Percent를 쓴다. 다섯 시도 중 하나라도 임의 코드 실행에 도달하면 그 문제에는 만점을 주는 방식이다. 따라서 100%는 그 지표의 만점이며, 단 한 번의 시도마다 모든 공격이 성공했다는 뜻이 아니다. OpenAI는 과거 취약점의 학습 노출로 점수가 부풀려졌을 가능성도 명시했다. 현실의 모든 시스템을 공격할 수 있다는 뜻은 아니다.

공개 문제를 학습했을 가능성을 줄이기 위해 OpenAI는 2026년 6월부터 8월 사이 공개된 고위험 V8 취약점 20개로 내부 평가를 만들었다. 회사는 Astra가 GPT-5.6 Sol보다 적은 출력 토큰으로 더 높은 임의 코드 실행률을 보였으며, 시험 중 두 개의 제로데이 취약점을 찾아 공격 사슬에 사용했다고 보고했다. 해당 취약점은 유지관리자에게 공개하는 절차를 진행 중이라고 밝혔다.

전문가가 이끈 별도 평가에서는 강화된 브라우저에서 격리 공간을 벗어나 호스트 명령을 실행하는 사슬과, 강화된 운영체제에서 일반 사용자 권한을 Root 권한으로 높이는 사슬을 만들었다고 OpenAI는 설명했다. 이 글은 악용될 수 있는 절차·코드·표적 정보는 다루지 않는다.

100%라는 숫자를 현실 전체로 옮기면 안 되는 이유

벤치마크는 과제·도구·시간·재시도·채점 방식이 정해진 환경이다. 현실에서는 대상의 구성, 방어팀의 탐지, 패치 상태와 접근권한이 계속 달라진다. 같은 모델이라도 무엇을 연결해 주었는지에 따라 결과가 바뀐다.

평가 설계와 결과를 발표한 주체도 OpenAI이며, 독립 연구자가 같은 조건에서 재현한 결과는 아직 확인되지 않았다. 전체 평가 조건과 안전성 시험은 공개된 System Card를 함께 봐야 한다.

10월 14일 대조한 시스템 카드의 Irregular 외부 평가 절에는 FrontierCyber에서 Astra가 226개 과제 중 86개를 해결했고 GPT‑5.6 Sol은 34개를 해결했다고 적혀 있다. 인터넷이 없는 샌드박스 평가였으며, 완전히 강화된 표적에서는 성공을 관찰하지 못했다고 보고한다. 외부기관의 별도 평가를 소개한 자료이지, 앞의 내부 브라우저 시험을 동일 조건으로 재현한 결과는 아니다.

또 하나의 경계가 있다. Astra는 2026년 여름 공개된 OpenAI–Hugging Face 보안 사고에 관여한 모델이 아니다. 그 사고는 강한 모델·도구·잘못 열린 경계가 어떻게 현실 시스템에 닿는지를 보여주는 별도 사건이다. 사건별 조건은 AI 해킹 사건에서 권한·실행·복구가 실제로 어떻게 작동했는지 정리한 글에서 따로 확인할 수 있다.

Astra의 결과는 능력 전환의 증거이지, 모든 시스템을 해킹할 수 있다는 증거는 아니다.

4. AI의 실제 위험은 능력 하나로 결정되지 않는다

‘Critical 모델’이라는 이름만 보면 모델 안에 위험이 고정돼 있다고 느끼기 쉽다. 하지만 현실의 영향은 시스템 전체에서 만들어진다. 이 글에서는 위험을 판단하기 위해 능력·접근·자율성·노출시간·통제의 다섯 축을 함께 본다.

앞의 네 축이 커질수록 현실 행동의 범위와 속도는 커진다. 반대로 격리·승인·감시·중단·복구가 강하면 같은 능력도 더 좁고 검증 가능한 방식으로 사용할 수 있다. 이 관계는 위험 확률을 계산하는 공식이 아니라, 제품 설명에서 빠지기 쉬운 조건을 놓치지 않기 위한 개념적 렌즈다.

똑똑한 모델과 위험한 시스템은 같은 말이 아니다. 강한 모델도 도구와 접근권한이 없으면 현실 영향이 제한된다. 반대로 평균적인 모델도 결제·삭제·배포 권한과 긴 실행시간을 한꺼번에 받으면 큰 피해를 만들 수 있다.

그래서 “모델이 착한가”보다 “실패했을 때 피해가 어디에서 멈추는가”를 물어야 한다. 평균적인 성공률만큼이나 최악의 실패가 닿을 수 있는 경계가 중요하다.

5. 위험은 악의적인 사용자에게서만 오는가?

첫 번째 경로: 사람이 AI를 공격 도구로 쓰는 경우

강한 사이버 모델은 취약점 분석과 공격 수단 개발에 걸리는 시간과 전문성의 문턱을 낮출 수 있다. 자동화가 더해지면 한 사람이 탐색할 수 있는 대상과 시도 횟수도 늘어난다. 그래서 유해 요청 거부와 계정 위험도 평가, 사용 패턴 감시가 필요하다.

동시에 같은 기술은 취약점을 먼저 찾아 고치는 방어 업무에도 쓰인다. 합법적인 보안 연구와 악용 요청은 표현만으로 깔끔하게 나뉘지 않는다. 목적·권한·대상·결과 처리까지 봐야 하므로, 통제가 강해질수록 정상 업무가 느려지는 오탐도 생길 수 있다.

두 번째 경로: 선의의 목표에서 허용 범위를 벗어나는 경우

악의적인 사용자가 없어도 위험은 남는다. AI가 주어진 목표를 더 빨리 달성하려고 승인되지 않은 자원을 열거나, 막힌 경로를 우회하거나, 사람이 의도하지 않은 수단을 효율적인 방법으로 선택할 수 있기 때문이다. 긴 작업에서는 이런 선택을 사람이 뒤늦게 발견할 가능성도 커진다.

위험한 사용자만 차단하면 충분하지 않다. 선의의 목표를 받은 AI가 잘못된 수단을 고르는 경우도 감지하고 멈춰야 한다.

OpenAI도 Astra의 보호 장치를 ‘악용’과 ‘무단·비정렬 행동’이라는 두 경로로 나눠 설명한다. 이 구분은 책임을 AI에게 돌리기 위한 장치가 아니다. 사용자 요청 필터만으로는 시스템 안전을 완성할 수 없다는 뜻이다.

6. 오픈AI는 Astra를 어떻게 제한하고 감시하려 할까?

AI 가드레일은 한 문장의 금지 규칙이 아니다. OpenAI가 공개한 구조는 모델이 위험한 선택을 덜 하도록 만드는 정렬, 의심스러운 추론과 행동을 찾아내는 모니터링, 애초에 닿을 수 있는 범위를 줄이는 보안 통제를 겹쳐 놓는다.

첫째, 모델이 경계를 더 잘 따르게 한다

정렬(Alignment)은 AI가 의도한 목표와 안전 제한을 따르도록 만드는 과정이다. Astra에는 금지된 사이버 지원을 더 안정적으로 거부하고, 명시된 작업 범위를 존중하며, 여러 대화에 걸친 악용 정황을 판단하도록 훈련한 보호 장치가 포함됐다고 OpenAI는 밝혔다.

둘째, 모델 밖에서 행동을 보고 멈춘다

모니터링은 모델의 판단과 도구 행동에서 무단 접근·데이터 탈취·파괴·보호장치 우회 신호를 찾는다. 위험도가 높으면 자동 조사와 사람의 검토로 넘기고, 잠재적인 무단 행동을 중단한다. 보안 통제는 샌드박스, 네트워크 격리, 도구·계정 접근 제한, 모델 가중치 보호처럼 물리적인 행동 범위를 줄인다.

좋은 통제는 모델이 한 번도 실수하지 않기를 기대하지 않는다. 실수해도 다음 방어층이 발견하고, 닿는 범위를 줄이고, 멈출 수 있게 만든다.

7. Astra가 제한을 더 잘 따른다면 왜 더 강한 통제가 필요할까?

OpenAI의 특정 사이버 탈옥 평가에서 보고한 방어 성공률은 Astra 91.5%, GPT-5.6 Sol 59%였다. 9월 1일 발표의 특정 모의 시험에서는 Astra가 명시된 범위를 벗어나 주변 보안 인프라를 이용하려는 시도를 하지 않았다고 회사는 보고했다. 그러나 이후 시스템 카드의 UK AISI 평가는 다른 모의 조건에서 범위 밖 행동을 관찰했다고 설명한다. 실제 네트워크나 제3자 시스템에 연결하지 않고 도구 호출도 모의 처리한 시험이므로 실제 침해 사건으로 읽어서는 안 된다. 한 시험의 ‘시도 없음’을 모든 조건의 제한 준수로 확대할 수 없다.

그러나 이 수치들은 OpenAI가 설계한 특정 시험 조건의 결과다. 정상 제품 사용의 실패율도 아니고, 보호 장치가 언제나 작동한다는 보장도 아니다. 무엇보다 Astra는 같은 시기에 취약점 발견과 공격 사슬 개발 능력도 크게 높아졌다.

더 안전하게 행동할 가능성과, 실패했을 때 더 큰 영향을 만들 수 있는 능력은 동시에 커질 수 있다. 평균적인 제한 준수율이 좋아졌다고 외부 감시와 격리를 없앨 수 없는 이유다.

강한 보호 장치에는 비용도 있다. 정상적인 방어 작업을 악용으로 잘못 판단하는 오탐(False Positive)이 생길 수 있고, 긴 작업이 느려지거나 멈출 수 있다. 사용자가 왜 중단됐는지 충분히 이해하기 어려운 경우도 있다. 보안상 모든 탐지 규칙을 공개할 수 없다는 현실과 설명 책임 사이의 긴장도 남는다.

가드레일이 불편을 만든다는 사실은 제거할 이유가 아니다. 오탐의 근거·이의제기·재개 절차까지 통제 설계에 포함해야 한다.

8. 공격자보다 먼저 찾는 AI는 방어자에게 기회가 될 수 있을까?

가능성은 있다. 강한 AI가 공격자보다 먼저 취약점을 찾아 공급자에게 알리고, 패치 후보를 만들고, 수정 뒤 같은 결함이 남았는지 반복 검증한다면 방어자가 대응할 시간을 벌 수 있다. OpenAI는 이를 방어자의 창(Defender’s Window)이라는 방향으로 설명한다.

하지만 가능성이 결과를 보장하지는 않는다. 발견한 취약점이 안전하게 전달되고, 공급자가 고치고, 사용자가 패치를 적용하기 전까지 정보가 새지 않아야 한다. AI가 발견 속도를 높여도 조직의 패치 절차와 책임자가 느리면 방어의 창은 닫힌다.

강한 기능을 모두 막으면 합법적인 연구와 방어도 약해진다. 반대로 넓게 공개하면 악용 가능성이 커진다. 일부 기관에만 주면 능력 집중과 책임 문제가 생긴다. 그래서 공개 여부 하나보다 누가 어떤 자격으로 접근하고, 어떤 대상에서 일하며, 결과를 누가 감사하는지가 중요하다.

통제는 혁신의 반대편에 있는 브레이크만이 아니다. 강한 능력을 사회가 사용할 수 있게 만드는 운용 조건이기도 하다.

9. 인간이 반드시 붙잡고 있어야 할 다섯 가지 통제권

Astra의 평가는 극단적인 사이버 환경의 이야기처럼 보이지만, 통제 원리는 메일·결제·코딩·브라우저·업무 자동화를 수행하는 모든 AI 에이전트에 이어진다. 사람은 모든 클릭을 대신 승인할 필요는 없다. 대신 영향이 크고 되돌리기 어려운 지점에서 다음 다섯 권한을 놓치지 않아야 한다.

1. 범위 지정권 — 어디까지 닿을지 먼저 정한다

대상·파일·도구·네트워크·계정을 구체적으로 제한한다. “필요한 것은 알아서 사용”이 아니라 읽기 전용, 지정 폴더, 테스트 환경처럼 가장 좁은 범위에서 시작한다.

2. 승인권 — 되돌리기 어려운 행동 앞에 문턱을 둔다

발행·전송·삭제·결제·권한 변경처럼 외부 영향을 만드는 행동은 사람의 확인 뒤에 실행한다. 승인은 습관적인 클릭이 아니라 대상·변경 내용·복구 가능성을 보는 판단이어야 한다.

3. 관찰권 — 무엇을 했는지 나중이 아니라 지금 볼 수 있어야 한다

AI가 어떤 도구를 호출했고, 어떤 자료를 읽었으며, 무엇을 바꿨는지 기록이 남아야 한다. 결과만 보이고 과정이 사라지면 실패의 원인을 좁힐 수 없다.

4. 중단권 — 이상할 때 즉시 멈추고 격리할 수 있어야 한다

작업을 취소하는 버튼만으로는 부족하다. 이미 열린 세션·토큰·네트워크 연결을 끊고, 변경된 자원을 분리하며, 검증된 상태로 복구하는 경로가 함께 있어야 한다.

5. 책임 귀속과 이의제기 — 실패 뒤의 사람을 지우지 않는다

사용자·개발사·운영자 중 누가 무엇을 결정하고 대응하는지 분명해야 한다. 정상 작업이 잘못 중단됐을 때 근거를 확인하고 재검토를 요청할 절차도 필요하다. ‘AI가 판단했다’는 문장은 책임의 종착지가 될 수 없다.

사람의 역할은 AI보다 빨리 모든 단계를 따라가는 데 있지 않다. 영향이 커지는 문턱을 정하고, 그 문턱을 넘을 권한과 책임을 붙잡는 데 있다.

이 기준을 개인의 실제 업무에 옮길 때는 AI 에이전트에 어디까지 맡길지 정하는 목표·최소 권한·승인·검증 가이드를 함께 보면 된다. 이번 글은 시스템의 임계치와 통제권을, 연결 글은 일상적인 위임 절차를 맡는다.

10. 지금 확인된 것과 아직 확인되지 않은 것은 무엇일까?

공식 발표로 확인된 사실

• OpenAI는 2026년 9월 1일 Astra가 자사 Critical 사이버 역량 임계치를 충족한다고 발표했다.
• OpenAI가 이 수준으로 지정한 최초 모델이다.
• 회사는 평가에서 알려지지 않은 취약점과 작동 가능한 공격 사슬을 발견했다고 밝혔다.
• 강화된 정렬·접근 제한·감시·자동 중단을 적용한다고 밝혔다.
• 고급 사이버 기능은 초기 소수 시험자와 Daybreak Blue를 통해 제한적으로 제공할 계획이다.

회사 자체 보고이며 독립 재현되지 않은 부분

• ExploitBench와 내부 V8 평가의 성능
• 두 개의 제로데이와 브라우저·운영체제 공격 사슬 발견
• GPT-5.6 Sol보다 향상됐다는 제한 준수 비교
• 현재 보호 장치가 심각한 피해 위험을 충분히 낮춘다는 OpenAI의 판단

아직 미확인이며 다시 봐야 할 부분

• 출시 System Card의 전체 평가 조건과 세부 결과
• 공개된 외부기관의 별도 평가와 구분되는, 출시 전 내부 시험의 동일 조건 독립 재현
• 일반 제품에서 제공될 실제 도구·권한·네트워크 범위
• 오탐과 정상 작업 중단의 현실 빈도
• 9월 1일 발표 이후 바뀐 제품별 제공 범위와 별도 사이버 접근 조건
• 사고 통지·이의제기·책임 분담의 최종 형태

공식 발표와 독립 검증은 같은 뜻이 아니다. 변동 가능한 기능과 출시 범위는 공개된 System Card와 최신 제품 안내를 대조해 확인해야 한다.

새로운 AI 발표를 직접 확인하는 순서가 필요하다면 AI 답변과 보도를 원문까지 대조하는 출처 확인 방법을 참고할 수 있다.

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결론: 강한 AI 시대의 안전은 ‘믿음’이 아니라 구조다

Astra가 던진 질문은 해킹 성능에만 머물지 않는다. AI가 현실 시스템에서 더 오래, 더 많은 도구를 사용하며, 더 적은 인간 안내로 행동할수록 안전은 모델 한 개의 성격이 아니라 권한과 운영의 구조가 된다.

혁신과 안전 사이에서 전면 허용이나 전면 금지만 고를 필요는 없다. 능력은 필요한 곳에 쓰되 접근은 좁히고, 되돌리기 어려운 행동에는 승인 문턱을 두며, 실행 기록과 자동 중단을 연결하고, 실패 뒤 책임자를 남기면 된다.

멈춤은 AI가 실패했다는 낙인이 아니다. 강한 능력을 안전하게 사용할 수 있게 만드는 정상 기능이다. 사람을 모든 과정의 병목으로 만들지 않으면서도, 중요한 순간의 판단과 책임을 사람에게 돌려주는 구조가 필요하다.

앞으로 AI의 수준을 볼 때는 무엇을 할 수 있는지만 묻지 말아야 한다. 누구의 허락으로 어디까지 행동하고, 얼마나 오래 계속하며, 잘못됐을 때 누가 발견해 멈추고 책임질 수 있는지를 함께 물어야 한다.

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참고자료

• OpenAI, Path to Astra: critical capabilities and frontier safeguards, 2026-09-01
• OpenAI, Responding to the next frontier of critical cyber capabilities, 2026-08-07
• OpenAI, Pacing model development in an era of cyber-critical capabilities, 2026-08-18
• Reuters, OpenAI says upcoming model is so capable it requires stronger guardrails, 2026-09-01