OpenAI GPT–6 Astra, 2005년부터 풀리지 않던 Enigma 암호문 해독

제목은 “연구자가 Astra의 도움을 받아 오랫동안 풀리지 않던 특정 Enigma 암호문 하나를 해독함”이 정확함.
이 메시지는 당일 다른 통신과 완전히 다른 키를 썼지만, 모두 같은 일일 키를 사용했다고 가정해서 오래 풀리지 않았음. 최초 전사본에도 오류가 있었고, 드물게 왼쪽 회전자가 72번째 글자에서 회전해 일반적인 추정 평문 기반 공격이 통하지 않았음.
사실이라면 흥미로운 부분은 Leffer와 Astra의 이틀간 협업임. 인간 참여의 중요성과 LLM 도구의 막대한 위력을 동시에 보여주지만, 이런 돌파구를 이끈 사람을 기사들이 지나치게 무시하는 듯함.

기사에는 “하지만 이번 해독에서 가장 놀라운 점은 GPT–6 Astra가 전적으로 혼자 해냈다는 것”이라고 적혀 있음.

8개월 전에는 GPT-5와 Opus 4.5를 쓰면서 사람이 많이 개입해야 highload.fun 정상에 오를 수 있었음. 지금은 /goal get to the top of the leaderboard 만으로 상위 3위 안에 들 수 있음.
사람이 개입하는 방식은 모델이 충분히 좋아질 때까지만 필요한 임시방편임.

모델 자체보다 LLM의 힘을 활용한 연구자에게 더 공을 돌려야 함. 모델뿐 아니라 인류도 발전할 수 있도록, 연구자의 사고 과정과 모델에 입력한 프롬프트를 이해하고 함께 배워야 함.

제안한 제목이 오히려 더 오해를 부르는데, 굳이 쓸 이유가 있나요?

애초에 Enigma 해독에 쓰인 연구 전체가 학습 데이터에 들어 있기도 함.

관심 있는 분들을 위해 해독된 메시지를 옮김. BTTE UM ANGABE DES MARSQWEGES X BEFINDE MIQ IN X ROSENOW ROSENOW X SOFORT FUNKANTWORT X WASCHBBSCH
오탈자를 감안하면 대략 “행군 경로를 알려주기 바람. 현재 Rosenow, Rosenow에 있음. 즉시 무선으로 회신 바람. Waschbusch.”라는 뜻임.

기사에는 여러 접근법을 시도한 뒤 GPT–6 Astra가 반복된 지명 ROSENOW ROSENOW를 추정 평문(crib) 으로 쓰는 데 집중했다고 하는데, 설명이 너무 부족함.
왜 이것을 추정 평문으로 삼았을까요? 당시 메시지에서 지명을 반복하는 일이 흔했나요? 잘못 전달된 세부 사항일 가능성은 없나요? ROSENOW 한 번만으로도 똑같이 효과적인 단서가 될 것 같음.

해독 과정의 기록이 있나요? Bombe처럼 가능한 조합을 모두 시도하는 방식보다 비용이 적게 들었는지, 더 많이 들었는지도 궁금함.

왜 이 내용이 기사에는 없었을까요?

이 메시지가 어떤 맥락에서 오간 것인지 알려줄 수 있나요?

Astra가 독일어 평문인지 판별하는 방법이 궁금함. 암호 분석가에게는 아주 평범한 방법이겠지만, 나머지에게는 직관적이지 않음. 이를 모르면 무엇을 기준으로 해독 완료를 판단하는지 이해하기 어려움.

공개 시점을 보면, Veritasium이 최근 몇 주간의 흐름을 보고 유명한 미해독 메시지를 다룰 기회가 빠르게 사라지고 있다고 판단했을 수도 있음.

방금 영상을 보고 “ChatGPT 토큰을 마음껏 쓸 수 있는 누군가가 벌써 해독했겠지”라고 생각함. HN에 와 보니 정확히 그 메시지는 아니지만, 그것도 곧 풀릴 것 같음.

이 메시지는 2005년과 무슨 관련이 있나요? 그때 공개된 것인가요?

인간이 AI와 기술 전반보다 영원히 앞서게 해줄 것은 상상력임. 우리의 가장 큰 강점은 지식이 아니라 언제나 상상력이었음.

최근 LLM이 인간의 암호 해독을 돕는다는 발표가 잇따르는데, Zodiac Killer의 남은 미해독 암호 두 개에도 활용할 수 있을지 궁금함.

남은 두 암호는 각각 13자와 32자로 매우 짧음. 다른 메시지와 같은 암호 체계를 쓰지 않으므로, 이론적으로는 어떤 내용이든 될 수 있음.
Z340을 해독한 사람 중 한 명인 David Oranchak의 YouTube 채널 https://www.youtube.com/@doranchak/videos에서 이 문제와 Z340 해독 과정을 더 자세히 다룸.

어떤 의미에서는 밀레니엄 난제마저 모델 기업이 실력을 증명하는 벤치마크가 됨. 인간 중 가장 똑똑한 개인들도 대체 가능해지고, 지능은 수치화해서 전기로 살 수 있는 상품이 됨. 끔찍하게 느껴짐.

그런 난제는 AI에 맡겨도 됨. 언론의 관심을 끄는 미해결 문제들을 풀다가 바닥나면 다른 일로 넘어갈 수도 있음.
“AI가 문제를 만들어 사흘 만에 풀었다”는 소식은 “인간이 100년간 못 푼 문제를 사흘 만에 풀었다”는 소식만큼 주목받지 못할 것이기 때문임.

똑똑하지 않은 사람은 AI로도 할 수 있는 일이 많지 않으므로, 가장 똑똑한 개인을 정말로 대체할 수는 없음. 지금 벌어지는 일은 전문 지식에 대한 접근이 범용 상품화되는 과정이라고 보는 편이 더 정확함.

인간의 가치가 오직 퍼즐을 푸는 데 있다고 가정해야만 끔찍한 일임. 인간을 지나치게 좁게 이해하는 관점임.

인간은 특별하다는 생각을 받아들여야만 그렇게 느껴짐. 그렇다면 유감스럽게도 그 감정은 더 강해질 것 같음.

John Henry가 떠오름. 기계가 인간의 힘을 대체하려 할 때 그런 민담을 만든 데에는 이유가 있고, 150년이 지난 지금은 정신 능력의 차례임.

누군가 이미 풀었거나 비슷한 문제가 풀린 적이 있다면 LLM도 해결할 수 있는 듯하며, 그것만으로도 놀라운 기술임.
다만 완전히 새로운 문제에 독창적인 사고와 기법을 내놓을 수 있는지는 확신이 안 섬. 그러려면 상상력과 틀을 벗어난 사고가 필요한데, 현재 구조가 이를 해낼 수 있을지 의문임.