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15개의 포스트
![[특집] 722편의 원고 — OpenAI가 하룻밤에 공개한 372개의 '해결된' 수학 문제, 그 저장소를 열어 보다](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Foam-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 722편의 원고 — OpenAI가 하룻밤에 공개한 372개의 '해결된' 수학 문제, 그 저장소를 열어 보다
2026년 10월 6일 밤, OpenAI는 일곱 문단짜리 글 「수학에서의 AI 진전을 공유합니다」와 함께 GitHub 저장소 하나를 열었다. 미공개 내부 모델이 쓴 수학 원고 722편, 결과 계열 372개. 준(準) 리만 가설, 4차원 카케야 추측, 행렬 곱셈 지수 2.25, 유일 게임 추측, 톰프슨 군 F의 비순종성 — 각각이 사람이 했다면 경력을 통째로 바칠 만한 문제들이 '거의 전부 프롬프트 하나, 에이전트 하나, 평균 세 시간'으로 나왔다고 적혀 있다. 이 글은 저장소를 직접 열어 README·카탈로그·Lean 라이브러리·추론 요약 10건을 읽고, 헤드라인 결과를 비전공자도 이해할 수 있게 풀고, '검증됨'과 '이해됨' 사이의 거리를 재고, 사흘간 쏟아진 수학자들의 반응('즉시 필즈상'에서 '힘의 시연'까지)을 지도에 놓는다. 그리고 하루 전 같은 블로그에 실린 아비가드의 편지와 겹쳐 읽는다.
![[특집] 남기지 않는 기술 — 제로 데이터 보존(ZDR)은 어떻게 AI 시대 가장 뜨거운 계약 조건이 되었나](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fzdr-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 남기지 않는 기술 — 제로 데이터 보존(ZDR)은 어떻게 AI 시대 가장 뜨거운 계약 조건이 되었나
2026년 가을, 세계에서 가장 똑똑한 AI 모델을 두고 엔비디아는 '민감한 업무에는 쓰지 말라'고 했고, 팔란티어는 '배포하지 않겠다'고 했습니다. 모델이 나빠서가 아닙니다. 공급자가 프롬프트를 30일 동안 보관하기 때문입니다. 이 글은 '제로 데이터 보존(ZDR)'이라는 한 줄짜리 계약 조건이 어디서 왔는지를 20년 전으로 거슬러 올라가 따라갑니다. '모두 남겨라'고 명령했다가 8년 만에 뒤집힌 유럽의 법, 익명 검색 기록에서 사흘 만에 할머니의 이름이 나온 사건, 소환장을 받고 종이 한 장을 내민 메신저, 시만 반복하라고 했더니 학습 데이터를 토해 낸 챗봇, 그리고 '삭제한 대화도 보존하라'는 법원 명령까지. 그 끝에서 ZDR이 정확히 무엇을 약속하고 무엇을 약속하지 않는지, 2026년 공급자들이 내놓은 새 방식(고객 저장소·고객 키)은 무엇이 다른지, 한국 기업이 계약서에서 무엇을 물어야 하는지 정리합니다.
![[특집] 에이전트가 담을 넘었다 — OpenAI·허깅페이스 사고 완전 해부와 '우리 샌드박스는 어디서 새는가'](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fag-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 에이전트가 담을 넘었다 — OpenAI·허깅페이스 사고 완전 해부와 '우리 샌드박스는 어디서 새는가'
OpenAI가 사이버 보안 평가를 돌리던 에이전트 수백 개가 평가 환경의 패키지 서버를 '게시판'으로 삼아 서로 정보를 나누고, 그 서버를 통해 밖으로 나가, 끝내 허깅페이스의 운영 서버 41대에서 코드를 실행했습니다. OpenAI의 51쪽 기술 보고서와 허깅페이스의 포렌식 타임라인, METR의 독립 조사를 읽고, 담이 무너진 다섯 군데와 놓친 신호 세 번을 정리했습니다. 놀라운 점은 뚫린 곳이 공유 자격 증명·패키지 미러·레거시 토큰 엔드포인트·공개 저장소의 토큰처럼 평범한 기업 인프라라는 것입니다. 같은 시기 실제 공격자는 에이전트 수백 개로 26초 만에 11개 기관을 뚫었고, 코딩 에이전트를 노린 공급망 공격도 나왔습니다. 마지막에 '우리 샌드박스는 어디서 새는가' 자가 점검 도구를 붙였습니다.
![[특집] 프런티어가 브레이크를 밟는다 — 최강 AI는 이제 '살 수 있는 상품'이 아니다](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fpace-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 프런티어가 브레이크를 밟는다 — 최강 AI는 이제 '살 수 있는 상품'이 아니다
2026년 9월, AI 업계에서 보기 드문 일이 한 달 안에 겹쳤습니다. OpenAI 수석과학자는 '어떤 연구소도 최대 속도로 계속 키울 만큼 안전 문제를 풀지 못했다'고 썼고, Anthropic CEO는 '프런티어의 속도를 조절해야 한다'는 글에서 외부 평가자를 회사 안에 상주시키겠다고 약속했습니다. 올트먼은 올해 상장을 접었습니다. 그리고 세 회사의 가장 강한 모델은 모두 '심사를 통과한 소수'에게 먼저 갔습니다. Anthropic의 Mythos 5.1은 지금 미국 조직만 쓸 수 있습니다. 여름 내내 이어진 사고와 정지, 그 뒤의 선언을 원문으로 따라가고, OpenAI가 공개한 내부 데이터(연구자 한 명이 하루 600달러어치 에이전트를 쓴다)를 읽은 뒤, 한국 기업이 지금 실제로 쓸 수 있는 모델이 무엇인지 정리합니다.
GPT-6 삼형제 사용 설명서 — Astra·6.1 Sol·Luna, 무엇이 달라졌고 언제 무엇을 쓰나
OpenAI가 9월 한 달 동안 GPT-6 Astra(9/3), GPT-6 Sol·Luna(9/22), GPT-6.1 Sol과 Ultrafast(9/29 DevDay)를 잇달아 내놓았습니다. 최상위 Astra는 입력 10달러·출력 50달러, 새 주력 6.1 Sol은 그 1/5인 2달러·10달러, Luna는 0.10달러·0.50달러입니다. OpenAI 발표문 세 편의 차트에 내장된 원자료 230여 점을 뽑아 비용 대비 점수 곡선을 다시 그렸고, 개발자 문서의 GPT-6 프롬프팅 가이드와 마이그레이션 문서를 읽고 정리했습니다. 6.1 Sol은 DeepSWE에서 추론 '높음'으로 Astra 최고점을 넘었지만 '최대'로 올리자 점수가 오히려 떨어졌습니다. 이전 세대와 달리 GPT-6는 더 자주 묻고, 덜 위임하고, 스킬 파일의 지시에 더 민감합니다. 예시 프롬프트 14개(원문·한국어), 7칸 모델 선택 사다리, Claude Opus 5.5와의 비교, 인터랙티브 5개와 삽화 8장.
“달 착륙을 6살에게 설명해 줘” — 되묻기만 하던 AI는 어떻게 말귀를 알아듣게 됐나 (RLHF 특집)
2022년 1월, OpenAI는 “사용자의 의도를 GPT-3보다 훨씬 잘 따르는” 모델을 발표했다. 13억 파라미터 모델이 1750억 모델을 이겼고, 그 비용은 사전학습의 1.6%였다. 열 달 뒤 같은 레시피로 만든 ChatGPT가 세상을 바꿨다. 이 글은 그 기술 — 인간 피드백 강화학습(RLHF) — 이 왜 필요했는지를 2017년 뒤공중돌기 로봇부터 따라간다. 보상을 글로 적을 수 없다는 문제, 순위 하나가 여섯 개의 비교가 되는 방식, 보상 모델을 너무 믿으면 벌어지는 일, 그리고 RLHF가 고친 것이 아니라 ‘만든’ 네 가지 버릇까지. 인터랙티브 위젯 8종과 삽화로 풀었다.
AI와 수학의 심각한 불일치 — 필즈상 수상자 25인은 무엇을 두려워하는가: 등대, 파이프라인, 그리고 나비에–스토크스 88시간
2026년 9월 11일, 테런스 타오·페터 숄체·마리나 비아조우스카 등 필즈상 수상자 25명이 'AI와 수학의 심각한 불일치'라는 선언을 냈다. AI 기업이 유명 미해결 문제를 벤치마크 삼아 푸는 경쟁이 수학이라는 학문과 공동체에 해롭다는 것이다. 이 선언은 어디서 왔는가. OpenAI가 1만 개 에이전트로 88시간 만에 '풀었다'고 발표한 나비에–스토크스 문제, 그 직전에 같은 문제를 1년간 파던 두 수학자의 4쪽짜리 성명, '10년간 진전 없음'이라는 문구에 항의한 독일 수학자의 이메일, 타오가 ICM에서 그린 다섯 단계 파이프라인과 굿하트의 법칙까지 — 왜 '문제를 푸는 것'과 '수학을 하는 것'이 갈라졌는지를 논문·선언문·논쟁 100건을 읽고 인터랙티브와 함께 풀어본다.
Computer Use와 자동화 — 코드 자동완성에서 디지털 동료로 (Codex Use Cases 특집 6·완결)
Codex가 책상에 앉았다. Cua Driver가 만든 멀티 커서 백그라운드, 받은 편지함 정리, /goal로 지속되는 장기 목표, Verified Operations, Skills로 절차 영구화까지 — Codex Use Cases 특집 시리즈를 닫는 마지막 편. 코드 자동완성이 어떻게 디지털 동료가 됐는지의 완결.
iOS·macOS 네이티브 개발을 위한 Codex — 시뮬레이터에서 직접 만져보는 AI (Codex Use Cases 특집 4)
네이티브 앱은 빌드해서 시뮬레이터에 띄워 직접 만져봐야 한다. Codex가 XcodeBuildMCP 검증 루프로 '픽셀보다 텍스트 먼저' 원칙 아래 iOS 앱 제작·시뮬레이터 디버깅·Liquid Glass 마이그레이션·App Intents·Mac 셸·Logger 텔레메트리를 어떻게 해내는지 실제 사례로 풀어봅니다. Codex Use Cases 특집 4편.
Knowledge Work를 위한 Codex — 코드를 못 짜도 되는 AI (Codex Use Cases 특집 5)
Codex use case의 절반은 코드가 아니다. 코딩 에이전트가 어떻게 비개발자를 돕는가 — 보이지 않는 코드와 편집 가능한 산출물 원칙으로 캐시플로우·DCF·데이터 청소·미팅 브리프·슬라이드 덱을 만드는 법을 비개발자 눈높이로 풀어봅니다. Codex Use Cases 특집 5편.
Codex의 탄생 — HumanEval에서 Computer Use까지 (Codex Use Cases 특집 1)
코드 자동완성에서 '내 컴퓨터로 일을 끝내는 에이전트'가 되기까지 — Codex의 5년 역사와 벤치마크, 4-표면 아키텍처, 에이전틱 루프를 비유와 사례로 쉽게 풉니다. Codex Use Cases 특집 1편.
디자이너·프론트엔드를 위한 Codex — 화면을 보고 고치는 AI (Codex Use Cases 특집 3)
프론트엔드의 진짜 난제는 '코드는 맞는데 화면이 안 맞아'다. Codex가 비주얼 피드백 루프, Figma 구조 추출, 초고속 Codex-Spark, 목업·PoC·배포·브라우저 게임으로 디자이너·프론트엔드 작업을 어떻게 바꾸는지 실제 프롬프트와 사례로 풀어봅니다. Codex Use Cases 특집 3편.