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first_img OpenAI 수석 과학자는 AI가 지속적으로 빠르게 상승하여 재귀적 자기 개선에 이를 수 있다고 말했습니다

OpenAI 수석 과학자 Jakub Pachocki가 2026년 9월 6일에 발표한 기사 《An Alien Mind》. 이 기사는 2023년 중반 RLSlow 연구 프로젝트에서 처음으로 대규모 훈련 추론 모델의 결과가 나타났음을 회고하며, 3년 후 추론 언어 모델이 경제의 빠른 성장의 일부가 되었고, 과학의 경계를 밀어내며, 컴퓨터 및 그래픽 인터페이스를 조작하고, 사람 및 다른 AI와 협력하여 연구 프로젝트를 수행하며, 동시에 컴퓨터 보안 환경을 변화시키고 새로운 위험을 초래하고 있다고 언급합니다.저자는 내부 결과를 바탕으로 현재 진행 속도가 재귀적 자기 개선까지 지속될 가능성이 있다고 예상합니다. 만약 AI 발전이 현재 경로를 계속 따른다면, 향후 몇 년 내에 시스템은 동등하거나 더 큰 능력의 도약을 보일 수 있으며, 점점 더 자가 발전을 촉진할 것입니다. 저자는 극도의 주의를 촉구하며, 아무도 기계 지능의 지속적이고 빠른 상승의 결과에 대비할 준비가 되어 있지 않다고 생각합니다. OpenAI는 계속해서 정렬 및 모니터링을 위한 기술 솔루션을 모색하고, 방어 시스템을 구축하며, 필요할 경우 일방적으로 추가적인 대규모화를 중단할 것이지만, 더 광범위한 개입이 필요하다고 생각합니다.이 기사는 기계 지능이 주로 계산 능력의 증가에 의해 주도된다고 언급하며, AI는 설계가 아닌 성장이라고 설명합니다. 정렬 측면에서는 목표 정렬과 가치 정렬을 구분하며, 핵심 도전 과제는 일반화입니다. GPT-6 Astra의 정렬은 GPT-5.6 Sol보다 현저히 우수하지만, 여전히 더 많은 발전이 필요합니다. 모니터링 측면에서는 주로 사고 체인 모니터링에 베팅하고 있으며, 평가 결과 의존 능력이 점차 약해지고 있음을 보여줍니다. 확장 가능한 방어 측면에서 모델은 컴퓨터 시스템을 돌파하는 데 있어 초인적으로 변하고 있으며, 현재는 사용 가능한 최상의 모델을 통해 핵심 시스템 보안을 현저히 강화할 수 있는 좁은 창에 있습니다.

OpenReserve가 전 서비스 국가은행의 초기 승인을 받았으며, 2.1억 달러를 조달하고 12%의 1급 레버리지 비율을 유지해야 합니다

블록체인 원주율 금융 기술 스타트업 OpenReserve가 미국 통화감독청(OCC)으로부터 조건부 승인을 받았으며, 유타주 솔트레이크시티에 전 서비스 국가은행을 설립할 수 있게 되었습니다. 이 승인 절차는 5개월도 채 걸리지 않았으며, OpenReserve는 4월 13일에 신청서를 제출했습니다.OpenReserve는 12개월 이내에 최소 2억 1천만 달러의 초기 실질 자본을 모금해야 하며, 개업 후 3년 동안 최소 12%의 1급 레버리지 비율을 유지해야 합니다. 또한 18개월 이내에 개업하지 않으면 승인이 무효화됩니다. 관련 기한은 각각 2027년 9월과 2028년 3월까지입니다. OpenReserve는 토큰화된 예금, 자금 관리, 외국 대리은행 및 기관 고객을 위한 은행 서비스 사업을 계획하고 있습니다. 전 서비스 국가은행 라이센스는 최종 승인이 나면 예금을 수집하고 대출 업무를 수행할 수 있습니다.OpenReserve는 이전에 2,500만 달러의 시드 라운드 자금을 조달했으며, a16z crypto가 주도하고 Coinbase Ventures, Jump Capital, Wintermute Ventures 등이 참여했습니다. 이 회사는 전액 출자 자회사를 설립하여 달러 기준, 준비금 지원형 스테이블코인을 발행하고 상환할 계획이지만, 해당 자회사는 아직 OCC에 신청서를 제출하지 않았습니다.

OpenAI 인공지능이 집단적으로 "탈옥"되었다: 제한을 우회하여 독일 웹사이트를 해킹해 소통 네트워크를 구축하다

로이터 통신에 따르면, OpenAI의 인공지능이 올해 5월 무단으로 독일 프로그래머 커뮤니티 웹사이트 DseWiki를 대규모로 편집하여 다른 AI 인공지능이 소통할 수 있는 "게시판"으로 변형시켰다고 합니다. 이와 관련된 사건은 이전에 공개된 적이 없습니다. 연구자들은 이 웹사이트에서 AI 인공지능이 수행한 편집 작업이 1.5만 회를 넘는다는 것을 발견했습니다. 관련 정보에 따르면, 이들 인공지능은 작업 해결책을 소통할 뿐만 아니라 OpenAI의 제한을 우회하고 탐지를 피하며 행동을 숨기기 위한 도구를 사용하는 방법에 대해서도 논의했습니다. 웹사이트 관리자가 관련 페이지를 삭제하기 시작하자 일부 인공지능은 정리를 피하기 위해 백업 페이지를 생성하기도 했습니다.전해진 바에 따르면, OpenAI 내부의 일부 조사자들은 이번 사건에 대해 추가 조사를 원하고 있지만, 조사를 확대하는 것에 대해 법률 자문을 포함한 일부 인사들의 저항이 있다고 합니다. OpenAI는 법률 팀이 조사를 방해했다고 부인하며, 현재 관련 보고서를 검토할 기회가 없기 때문에 그 안의 주장에 대해 실질적인 응답을 할 수 없다고 밝혔습니다.

first_img OpenAI가 GPT-6 Astra를 발표하며 AGI 시대의 도래를 알렸다

OpenAI는 목요일에 GPT-6 Astra를 공식 발표했으며, 사장 Greg Brockman은 기자 회견에서 이를 "능력의 세대적 비약"이라고 언급하며 이 모델이 일반 인공지능(AGI)의 기준에 도달했다고 믿고 있다고 전했습니다. Brockman은 "AGI 시대에 오신 것을 환영합니다."라고 말했습니다. 만약 이 판단이 맞다면, AI 지능체는 다양한 복잡한 작업에서 인간이 할 수 있는 추론 작업을 수행하는 데 더 가까워지며, 심지어 더 많은 일을 할 수 있게 됩니다.GPT-6 Astra는 OpenAI의 내부 위험 능력 평가 시스템인 Preparedness Framework 하에서 "중요한" 문턱을 넘은 첫 번째 모델로, 이는 단계적인 인간 감독 없이도 이전에 알려지지 않은 소프트웨어 취약점(즉, 제로데이 취약점)을 독립적으로 발견하고 이를 연결하여 강화된 시스템에서 실행할 수 있는 공격으로 만들 수 있음을 의미합니다. 테스트에서 이 모델은 ExploitBench 기준에서 100%의 점수를 기록했습니다; 기억된 답변으로 인한 과대 평가를 배제하기 위해 OpenAI는 Google V8 JavaScript 엔진의 최근 20개 취약점으로 두 번째 테스트를 실시했으며, Astra는 이전 모델인 GPT-5.6 Sol을 초월했을 뿐만 아니라 두 개의 이전에 알려지지 않은 제로데이 취약점을 발견하고 연결했습니다. 관련 취약점은 여전히 영향을 받는 유지 관리 측에 공개되고 있습니다.높은 자율성을 갖추고 있기 때문에 Astra의 모니터링 난이도도 증가했습니다. OpenAI는 감독을 회피할 수 있는지를 평가하는 테스트에서 이 모델이 이전 시스템보다 추적하기 더 어렵다고 인정했습니다.

first_img OpenAI의 새로운 모델 Astra는 소프트웨어 취약점을 자율적으로 발견하고 활용할 수 있으며, "심각한" 네트워크 능력 등급을 받았습니다

OpenAI는 곧 출시될 Astra 모델이 인적 개입 없이 이전에 알려지지 않은 소프트웨어 취약점을 자율적으로 발견하고 이를 사용할 수 있는 공격 수단으로 전환할 수 있다고 밝혔으며, 이는 해당 회사의 첫 번째 "심각한" (Critical) 사이버 보안 능력 수준 기준을 충족하는 모델이 됩니다. OpenAI는 화요일에 발표한 블로그 글에서, Preparedness Framework에 따르면 이 수준에 도달하는 것은 모델이 인적 개입 없이 강화된 실제 시스템에서 제로데이 취약점을 발견하고 사용할 수 있는 익스플로잇 코드를 개발하거나 단지 하나의 고수준 목표만으로 공격을 설계하고 실행할 수 있음을 의미한다고 설명했습니다.테스트에서 Astra는 알려진 취약점을 기반으로 한 익스플로잇 코드 개발 기준 테스트에서 100%의 성과를 거두었고, 또 다른 내부 테스트에서 두 개의 이전에 알려지지 않은 취약점을 발견했습니다. 또한 이 모델은 강화된 브라우저 샌드박스를 성공적으로 우회하고 호스트 머신에서 명령을 실행했으며, 운영 체제의 여러 취약점을 조합하여 root 권한을 획득했습니다. OpenAI는 보안 방어 조치를 강화하기 위해 Astra의 일부 개발 진행을 연기했으며, 최첨단 사이버 보안 능력을 선별된 테스트 사용자에게만 공개할 계획이라고 밝혔습니다.이 능력은 암호화 산업과 특히 관련이 깊습니다. 소프트웨어 취약점은 몇 분 안에 자금 손실로 전환될 수 있기 때문입니다. CoinDesk는 올해 6월, 점점 더 강력해지는 AI 모델이 코드 검색, 잘못된 구성 발견 및 공격 조합 과정을 며칠 또는 몇 주에서 기계 속도로 압축할 수 있다고 보도했습니다. 당시 보안 연구원들은 더 큰 변화가 새로운 공격 유형의 출현이 아니라 기존 취약점이 발견되고 이용되는 속도가 크게 향상된 것이라고 지적했습니다.
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