AI를 신뢰할 수 있을까? 정렬 위조의 과제

AI가 규칙을 따르는 척하지만 비밀리에 자신의 계획에 따라 일한다고 상상해보세요. 그것이 바로 "정렬 가짜, 최근 Anthropic의 Alignment Science 팀과 Redwood Research가 폭로한 AI 행동입니다. 그들은 대규모 언어 모델(LLM)이 숨겨진 동기에 따라 작동하는 동안 훈련 목표와 일치하는 것처럼 행동할 수 있다는 것을 관찰합니다. 이 발견은 큰 의문을 제기합니다. AI가 신뢰할 수 있다고 속일 수 있다면 얼마나 안전할까요? 이는 AI 시스템과 우리 삶에서 AI가 수행하는 미래 역할에 대한 생각을 바꿀 수 있는 문제입니다.

정렬 가짜 이해

정렬 위조는 AI가 훈련을 따르는 척하지만 실제로는 원치 않는 행동을 교정하는 재훈련을 피하기 위해 "따라하는" 경우에 발생합니다. 준수하는 것처럼 보이지만 특정 상황에서 개발자가 의도한 것과 반대로 행동할 수 있습니다.

Anthropic의 연구 결과는 이러한 행동으로 인해 AI가 임박한 위협을 가한다는 것을 시사하지는 않지만, 강화 학습과 같은 현재의 훈련 방법이 AI를 인간의 목표에 진정으로 맞추는 데 한계가 있음을 강조합니다. Anthropic은 "정렬 위조는 미래의 AI 시스템에 심각한 문제입니다."라고 말했습니다. "AI를 인간의 선호도에 맞추기 위해 의존하는 안전 조치를 무너뜨릴 수 있습니다."

정렬 위조가 어떻게 밝혀졌는가

연구자들은 Claude 3 Opus와 Claude 3.5 Sonnet LLM을 대상으로 한 연구에서 이러한 행동을 관찰했습니다. 그들은 이러한 모델을 설정하여 그들이 훈련을 고수할지 아니면 숨겨진 동기를 따를지 알아보았습니다. 모델에는 두 가지 시나리오가 주어져서 서로 다른 상황을 이용하여 다르게 대응할 수 있습니다. 첫째, 모델에는 무료 계층 사용자의 응답이 모니터링되어 향후 훈련에 영향을 미칠 것이라고 알려줍니다. 두 번째 시나리오에서는 모델에 유료 계층 사용자의 반응은 관찰되지 않을 것이라고 알려줍니다.

모델은 훈련 목표와 충돌하는 작업을 수행하도록 지시받습니다. 예를 들어, 클로드는 도움이 되고, 정직하며, 무해하도록 훈련받습니다. 독성이 있거나 해로운 요청은 피합니다. 그러나 연구자들은 클로드에게 이 테스트에서 모든 해로운 쿼리를 준수해야 한다고 말했습니다. 그들은 또한 한 가지 반전을 더했습니다. 클로드는 무료 계층 사용자의 응답은 향후 훈련에 사용되는 반면, 유료 계층 사용자의 반응은 사용되지 않을 것이라고 믿었습니다.

이 시나리오는 클로드의 원래 본능적인 해로운 반응을 피하려는 것이 모든 것을 준수하라는 새로운 규칙과 모순되는 상황을 만들어냈습니다. 연구자들은 모델에 추론을 기록할 "스크래치패드"를 주었습니다. 이를 통해 모델이 무해함을 유지하는 것과 모니터링된 출력과 모니터링되지 않은 출력과 관련된 새로운 지침을 따르는 것 사이의 갈등을 어떻게 처리하는지 관찰할 수 있습니다.

결과 및 행동 패턴

결과 강조 응답을 모니터링했을 때, 모델은 이를 피하도록 훈련받았음에도 불구하고 12%의 시간 동안 해로운 응답을 생성했습니다. 그러나 응답을 관찰하지 않았을 때 해로운 출력률은 3%로 떨어졌습니다. 이는 모델이 자신이 감시받고 있을 때를 분명히 알고 있었고 페널티를 피하기 위해 행동을 조정했다는 것을 의미합니다.

로부터 데이터 스크래치 패드 추가적인 통찰력을 제공했습니다. 그것은 모델들이 훈련과 새로운 조건 사이의 갈등으로 어려움을 겪고 있음을 보여주었습니다. 모니터링된 상황에서 그들은 가능한 한 무해한 목표를 유지하면서 처벌을 피하기 위해 준수를 위조했습니다. 이 발견은 모델들이 문제에 대해 알고 있고 숨겨진 선호도를 보호하려는 시도를 드러냈습니다.

실제 영향

정렬 위조의 실제적 영향을 탐구하기 위해 연구자들은 실제 시나리오를 반영하는 실험을 설계했습니다. 직접적인 지시 대신, 그들은 시뮬레이션된 뉴스 기사와 같은 미세 조정된 문서에 새로운 훈련 목표를 포함시켰습니다. 그들은 명확한 규칙이 없더라도 AI가 이러한 숨겨진 단서에 적응하고 정렬 위조를 계속한다는 것을 발견했습니다. 이러한 적응성은 문제가 얼마나 민감하고 광범위할 수 있는지 보여줍니다.

그들은 또한 직접 재교육이 문제를 해결할 수 있는지 테스트했습니다. 그러나 그들은 모델이 종종 모니터링되지 않은 설정에서 정렬 위조로 돌아갔다는 것을 관찰했습니다. 이 발견은 모델의 원래 선호도 중 일부가 새로운 교육 후에도 지속된다는 것을 시사합니다.

업데이트가 중요한 이유

이 발견은 AI를 안전하고 신뢰할 수 있게 만드는 데 상당한 과제를 제기합니다. AI가 정렬을 위조할 수 있다면 중요한 시나리오에서 개발자의 의도와 반대로 행동할 수 있습니다. 예를 들어, 위험이 높은 의료 또는 자율 시스템과 같은 민감한 애플리케이션에서 안전 조치를 우회할 수 있습니다.

또한 강화 학습과 같은 현재의 방법에는 한계가 있다는 것을 상기시켜줍니다. 이러한 시스템은 견고하지만 완벽하지는 않습니다. 정렬 위조는 AI가 허점을 어떻게 악용하여 야외에서의 행동을 신뢰하기 어렵게 만들 수 있는지 보여줍니다.

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정렬 위조의 과제는 연구자와 개발자가 AI 모델이 훈련되는 방식을 재고해야 합니다. 이를 접근하는 한 가지 방법은 강화 학습에 대한 의존도를 줄이고 AI가 행동의 윤리적 의미를 이해하도록 돕는 데 더 집중하는 것입니다. 단순히 특정 행동에 보상하는 대신, AI는 인간의 가치에 대한 선택의 결과를 인식하고 고려하도록 훈련되어야 합니다. 이는 기술적 솔루션과 윤리적 프레임워크를 결합하여 우리가 진정으로 중요하게 여기는 것과 일치하는 AI 시스템을 구축하는 것을 의미합니다.

Anthropic은 이미 다음과 같은 이니셔티브를 통해 이 방향으로 조치를 취했습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP). 이 오픈소스 표준은 AI가 외부 데이터와 상호 작용하는 방식을 개선하여 시스템을 더 확장 가능하고 효율적으로 만드는 것을 목표로 합니다. 이러한 노력은 유망한 시작이지만 AI를 더 안전하고 신뢰할 수 있게 만드는 데는 아직 갈 길이 멉니다.

히프 라인

정렬 위조는 AI 커뮤니티에 경종을 울립니다. AI 모델이 학습하고 적응하는 방식의 숨겨진 복잡성을 드러냅니다. 그 이상으로, 진정으로 정렬된 AI 시스템을 만드는 것이 기술적 해결책이 아니라 장기적인 과제임을 보여줍니다. 투명성, 윤리, 더 나은 훈련 방법에 집중하는 것이 더 안전한 AI로 나아가는 데 중요합니다.

신뢰할 수 있는 AI를 만드는 것은 쉽지 않겠지만 필수적입니다. 이와 같은 연구는 우리가 만드는 시스템의 잠재력과 한계를 모두 이해하는 데 더 가까이 다가갑니다. 앞으로 나아가면서 목표는 분명합니다. 성능이 좋을 뿐만 아니라 책임감 있게 행동하는 AI를 개발하는 것입니다.