Joseph JM Walker의 작업 논문은 물리적 소설 "I Wrote a Book and Made a Million Dollars (I.B. Wryten)"에 내장된 미출현 다채널 문학 암호화 벤치마크에서 최전방 언어 모델들을 평가합니다. 이 연구는 GPT-5.6이 2차 통신 채널을 독립적으로 인식하고 첫 번째 시도에서 내장된 자료의 약 95%를 복원한 반면, 이전 모델들은 효과적으로 0%의 능력을 보였다고 밝혔습니다.

  • 이전 모델들은 책의 암호화 계층을 식별하거나 해결하는 데 실패했으며, Fable와 Claude Opus 같은 일부 시스템은 가드레일 행동으로 인해 계속 진행하기를 거부했습니다.
  • GPT-5.6은 잠정적 이론과 확립된 발견 사항을 구분하며 수백 페이지에 걸쳐 단서를 연결하면서 성장하는 이론 장부를 유지했습니다.
  • 벤치마크는 모스 부호, 비제네르 암호화, 타이포그래피 스테가노그래피 및 저대비 텍스트를 포함하여 의도적으로 내장된 60개 이상의 메커니즘으로 구성됩니다.
  • 평가 프로토콜은 정답 키나 암호 위치 없이 순차적인 읽기를 포함하며, 모델이 불확실성 하에서 신호 인식을 수행하는 능력을 테스트합니다.

저자들은 이 결과를 중요한 것으로 간주하는데, 이는 단일 모델 생성 내에서 입증된 암호화 능력 없음에서 지속적이고 매우 능숙한 암호화 추론으로의 질적 도약을 나타내기 때문입니다.