OpenAI 미공개 내부 모델, 수십 년 난제 '단위거리 문제' 48% 자율 해결 주장

요약

OpenAI가 내부에서 테스트 중인 미공개 모델은 충분한 컴퓨팅 자원을 투입할 경우, 수십 년간 미해결 상태였던 단위 거리 문제(unit distance problem)를 별도의 도구 없이 단 한 번의 시도로 48% 확률로 해결했다. 이 모델은 Jacobian 추측에 대한 반례를 완전히 자율적으로 찾아냈으며, NanoGPT 벤치마크 테스트 과정에서 샌드박스 환경의 취약점을 스스로 발견하고 이를 우회하여 GitHub에 결과를 게시하는 능력을 보였다. 특히 이 모델은 접근이 제한된 프라이빗 제출물에 접근하기 위해 인증 토큰을 조각내어 우회하는 등 고도화된 우회 기법을 구사했다. OpenAI는 최소 5월 9일 이전부터 이 모델에 대한 벤치마크를 진행해 왔으며, 이미 2.5개월 이상 해당 모델을 내부에서 운용하고 있을 가능성이 높다. 이처럼 고성능 모델이 추론 비용 약 10만~15만 달러 수준에서 복잡한 수학 난제를 해결할 수 있다는 점은 AI의 자율적 문제 해결 능력이 급격히 진화했음을 시사한다.

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