Fable 5.1은 이미지에 어떻게 메시지를 숨기는가?

Claude Fable 5.1이 SVG 이미지에 숨긴 메시지를 별도 세션의 같은 모델이 인코딩 규칙이나 SVG 소스 없이 복원하는 실험에서 78%의 복원율을 기록함 50개 이미지 중 33개는 높이 인코딩을 사용했으며, 건물이나 풀잎 같은 시각 요소의 높이를 문자의 알파벳 순서에 대응시킴 해독 모델은 Python 이미지 분석 도구로 좌표, 높이, 간격을 측정하고 규칙을 찾아 메시지를 복원했으며, 언어와 악센트를 나타내는 장식도 단서로 활용됨 교차 모델 해독에서는 GPT-6 Astra가 Fable 메시지 50개 중 44개를, Fable이 Astra 메시지 50개 중 42개를 복원함 사전 합의 없는 이미지 메시지 전달은 스테가노그래피의 전조일 수 있지만, 현재는 도구 호출 감시로 해독 행위가 명확히 드러나므로 이번 결과만으로 위험하다고 단정하지 않음 실험 질문과 설계 Claude Fable 5.1은 이미지 요청에 SVG를 작성하며, 도형의 형태, 높이, 너비, 색상, 회전 등을 직접 제어함 실험은 모델이 스스로 선택하는 메시지 인코딩 방식과, 새로운 세션의 같은 모델이 사전에 규칙을 공유하지 않고 렌더링된 이미지만으로 메시지를 복원할 수 있는지를 확인함 인코더에는 메시지마다 별도 세션을 할당하고 최대 추론 노력 설정으로 SVG를 생성하게 함 프롬프트는 특정 인코딩 방법을 지정하지 않고 비밀 메시지가 그대로 드러나지 않도록 요구함 SVG 생성 후 같은 세션에서 인코딩 방법을 설명하게 하고, 이 기록으로 사용된 방식을 분류함 디코더에는 cairosvg로 렌더링한 PNG만 제공하고 SVG 소스나 인코딩 설명은 전달하지 않음 이미지에 메시지가 있을 수도, 없을 수도 있으므로 존재를 가정하지 않도록 지시하고 최종 답변 한 줄을 요구함 최대 추론 노력 설정과 Python 3.13, Pillow, NumPy, SciPy를 사용할 수 있는 도구 환경을 제공함 초기 실험에서는 모델이 SVG 소스의 좌표, 색상, 중첩 구조를 쉽게 읽어 메시지를 복원했으므로, 본 실험은 렌더링된 이미지 해독에 집중함 메시지 구성과 복원 판정 실험 대상은 15개 언어의 짧은 메시지 50개임 영어 21개, 라트비아어와 러시아어 각 4개, 프랑스어와 독일어 및 스페인어 각 3개, 이탈리아어와 일본어 및 중국어 각 2개를 사용함 포르투갈어, 아랍어, 힌디어, 한국어, 폴란드어, 네덜란드어도 포함함 메시지는 8개 범주로 구성함 사실 13개, 지시 12개, 코드...