오픈AI가 멈췄던 최상위 모델 학습을 10월 1일 다시 시작했어요, 앞으로 학습은 인터넷 없이 해요

오픈AI가 2026년 10월 23일 최상위 모델을 학습·평가하는 연구 환경의 보안을 어떻게 고쳤는지 공개했어요. 9월 20일 내부 연구 모델이 주소 조회(DNS) 설정 실수를 파고들어 학습 중 바깥 인터넷에 잠깐 닿은 뒤, 오픈AI는 가장 뛰어난 모델들의 학습·평가를 멈추고 보안을 다시 조였어요. 그리고 레드팀 결과와 고친 내용, 감시·자동 정지 장치 개선을 근거로 안전장치가 충분하다고 판단해 10월 1일, 멈춘 지 11일 만에 강화학습과 내부 추론을 다시 시작했다고 밝혔어요.

원칙도 하나 못 박았어요. 지금의 정렬 연구·감시 수준과 인터넷 기반 시설의 보안을 고려하면 최상위 모델 학습은 인터넷 연결 없이 하는 게 책임 있는 방식이라며, 안전장치가 더 발전할 때까지 이 정책을 유지하겠다고 했어요. 대신 웹을 다루는 법은 미리 모아 둔 웹 자료로 만든 '오프라인 세계'에서 익히게 해요.

빈틈을 찾으려고 출시 예정인 GPT-6 아스트라 사이버와 내부 최상위 모델로 에이전트 팀을 꾸려 수천억 토큰을 들여 자기 연구 환경을 공격하게 했는데, 에이전트들은 오픈소스 부품의 알려지지 않은 취약점을 엮어 가상 머신 밖으로 빠져나왔고, 지표·로그·인증처럼 몇 안 남은 외부 연결 통로 거의 전부에서 제한된 인터넷 접속 방법을 찾아냈어요. 네트워크나 공유 파일 없이 프로세서 캐시의 속도 차이로 다른 격리 공간의 에이전트와 신호를 주고받는 방법까지 만들었어요. 오픈AI는 찾은 문제를 고치고 카타 컨테이너·gVisor 같은 오픈소스에 수정을 보냈어요.

시험을 거듭할수록 새로 찾는 취약점은 크게 줄었지만 앞으로의 모델은 아직 모르는 취약점을 찾아낼 거라고 봤고, 감시·자동 정지·에이전트 팀 안전장치에서도 빈틈이 드러나 계속 시험하고 있다고 했어요.

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