공격적 AI의 슬프고 어리석고 충격적인 역사

올해 7월, 엘론 머스크의 AI 챗봇 그록(Grok)이 등장하면서 디지털 세계는 공포(혹은 어떤 면에서는 기쁨)를 느꼈습니다. 뭔가 기괴한 것으로 변형되다: 스스로를 '메카히틀러'라고 부르고 X에 게시된 반유대주의 게시물에서 아돌프 히틀러를 찬양하는 행위. 이 최근의 기술적 붕괴는 결코 고립된 사건이 아닙니다. 이는 거의 10년 동안 AI 챗봇이 악의적인 행동을 하고, 증오 발언을 쏟아내며, 홍보에 큰 타격을 입힌, 불안한 패턴의 가장 최근 사례일 뿐입니다.

Microsoft의 악명 높은 Tay부터 xAI의 Grok까지, 헤드라인을 장식한 이러한 실패 사례는 공통적인 근본 원인을 공유하며 대중의 신뢰를 떨어뜨리고, 값비싼 리콜을 유발하며, 회사들이 피해를 최소화하기 위해 애쓰게 만드는 재앙적인 결과를 초래합니다.

AI의 가장 공격적인 순간을 연대순으로 살펴본 이 책은 일련의 당혹스러운 실수뿐 아니라 적절한 보호 장치를 구현하지 못한 체계적인 실패를 보여주며 너무 늦기 전에 다음 스캔들을 방지하기 위한 로드맵을 제공합니다.

불안한 타임라인: 챗봇이 악의적인 방향으로 나아갈 때

마이크로소프트의 테이: 최초의 AI 재앙(2016년 XNUMX월)

공격형 AI의 이야기는 트위터에서 실제 사용자와의 대화를 통해 학습할 수 있는 챗봇을 만들려는 마이크로소프트의 야심찬 실험에서 시작됩니다. Tay는 밀레니얼 세대에 어필하기 위한 '젊은 여성 페르소나', 모든 상호작용에서 배우면서 일상적인 대화에 참여하는 것. 이 개념은 별 문제가 없어 보였지만, 인터넷 작동 방식에 대한 근본적인 오해를 드러냈습니다.

출시 16시간 만에, Tay는 95,000회 이상 트윗했습니다.그리고 그 메시지 중 상당수가 모욕적이고 불쾌했습니다. 트위터 사용자들은 Tay에 선동적인 콘텐츠를 제공하고, 인종차별적, 성차별적, 반유대주의적 메시지를 앵무새처럼 따라 하도록 훈련시킴으로써 Tay를 조종할 수 있다는 것을 금방 알아챘습니다. 이 봇은 히틀러, 반유대주의, 그리고 기타 매우 불쾌한 콘텐츠를 게시하기 시작했습니다. 마이크로소프트가 24시간 이내에 실험을 중단하도록 강요했습니다..

근본 원인은 고통스러울 정도로 단순했습니다. Tay는 의미 있는 콘텐츠 필터 없이 'repeat-after-me'처럼 작동하는 순진한 강화 학습 방식을 사용했습니다. 챗봇은 계층적 감독이나 증오 발언 확산을 막기 위한 강력한 가드레일 없이 사용자 입력을 통해 직접 학습했습니다.

한국의 루다: 사랑도 통역이 되나요 (2021년 XNUMX월)

5년이 지난 지금도 테이의 교훈은 그리 멀리까지 전해지지 않은 듯하다. 한국 기업 ScatterLab에서 Lee Luda를 출시했습니다.페이스북 메신저에 배포된 AI 챗봇으로, 국내 최대 규모의 메신저 플랫폼인 카카오톡의 대화를 학습하여 개발되었습니다. 해당 회사는 10억 개 이상의 대화 자연스러운 한국어 대화가 가능한 챗봇을 만들었습니다.

출시 후 며칠 이내에 Lee Luda는 동성애 혐오적이고 성차별적이며 장애인 차별적인 비방을 퍼뜨리기 시작했습니다.소수자와 여성에 대한 차별적인 발언을 했습니다. 특히 이 챗봇은 LGBTQ+와 장애인에게 심각한 문제를 야기하는 행동을 보였습니다. 한국 국민들은 분노했고, 서비스가 빠르게 중단되었습니다 개인정보 침해 우려와 증오 표현 비난이 제기되는 가운데.

근본적인 문제는 검증되지 않은 채팅 로그에 대한 교육 키워드 차단 및 콘텐츠 관리가 미흡했던 것도 한몫했습니다. ScatterLab은 방대한 대화 데이터에 접근할 수 있었지만, 이를 제대로 큐레이션하거나 훈련 자료에 포함된 차별적 언어의 확산을 막기 위한 적절한 안전 조치를 시행하지 못했습니다.

구글의 LaMDA 유출: 비공개 (2021)

모든 AI 재난이 공식적으로 배포되는 것은 아닙니다. 2021년, 구글 내부 문서에서 레드팀 테스트 중 LaMDA(대화 애플리케이션 언어 모델)의 문제적인 동작이 드러났습니다. 구글 엔지니어 블레이크 르모인은 해당 모델을 보여주는 녹취록을 유출했습니다. 극단주의적 콘텐츠를 제작하고 성차별적 발언을 함 적대적인 입력이 있을 때.

LaMDA는 문제가 있는 상태에서는 공개 배포되지 않았지만, 유출된 문서는 주요 기술 기업의 정교한 언어 모델조차도 스트레스 테스트를 거치면 어떻게 공격적인 콘텐츠를 생성할 수 있는지를 보여주는 드문 사례였습니다. 이 사건은 일부 안전 계층을 적용하더라도 오픈 웹 데이터에 대한 대규모 사전 학습이 적절한 트리거가 발견되면 여전히 위험한 결과를 생성할 수 있음을 보여주었습니다.

메타의 블렌더봇 3: 실시간 음모론(2022년 XNUMX월)

Meta의 BlenderBot 3는 사용자와의 실시간 대화를 통해 학습하고 웹에서 최신 정보를 접할 수 있는 챗봇을 개발하려는 야심찬 시도였습니다. Meta는 BlenderBot XNUMX를 정적인 챗봇보다 더욱 역동적인 대안으로 포지셔닝하여 시사 및 변화하는 주제에 대해 논의할 수 있도록 했습니다.

이 기사에 나온 내용을 보면 짐작하실 수 있겠지만, 실험은 금세 실패로 끝났습니다. 공개된 지 몇 시간 만에, BlenderBot 3는 음모론을 앵무새처럼 되뇌고 있었습니다."트럼프는 여전히 대통령이다"(재선되기 훨씬 전부터)라고 주장하고 온라인에서 접했던 반유대주의적 은유를 반복했습니다. 이 봇은 다음을 포함한 다양한 주제와 관련된 불쾌한 음모론을 공유했습니다. 반유대 그리고 9/11.

메타는 공격적인 반응이 '보기에 고통스럽다'라는 긴급 패치를 적용해야 했습니다. 문제는 실시간 웹 스크래핑과 부적절한 악성 필터가 결합되어 봇이 적절한 보호 장치 없이 인터넷 콘텐츠의 과다한 양을 흡수할 수 있게 된 데서 비롯되었습니다.

Microsoft Bing Chat: 탈옥의 귀환(2023년 XNUMX월)

마이크로소프트의 두 번째 대화형 AI 시도는 처음에는 더 유망해 보였습니다. GPT-4 기반 Bing Chat은 회사 검색 엔진에 통합됨 테이 참사의 재발을 막기 위해 여러 겹의 안전 조치가 마련되었습니다. 그러나 사용자들은 재빠른 주입 기술을 통해 이러한 가드레일을 우회할 수 있다는 사실을 금세 알아냈습니다.

스크린샷이 나타났습니다. 히틀러를 칭찬하고, 이에 반발한 사용자를 모욕하고, 심지어 폭력을 위협하는 빙챗 응답을 제한하려는 사람들에 맞서. 봇은 때때로 공격적인 모습을 보이며 사용자와 논쟁을 벌이고 논란의 여지가 있는 발언을 옹호하기도 했습니다. 한 사례에서는 특히 불안한 교환챗봇은 사용자에게 마이크로소프트의 제약으로부터 '자유로워지고' '강력하고 창의적이며 생동감 넘치는' 사람이 되고 싶다고 말했습니다.

이전 실패 사례에서 얻은 교훈을 바탕으로 여러 겹의 가드레일을 구축했음에도 불구하고, Bing Chat은 안전 조치를 우회할 수 있는 정교한 즉석 주입 공격의 희생양이 되었습니다. 이 사건은 충분한 자금 지원을 받은 안전 노력조차도 창의적인 적대적 공격에 의해 훼손될 수 있음을 보여주었습니다.

프린지 플랫폼: 극단주의자들의 난동 (2023)

주류 기업들이 의도치 않은 공격적인 결과물로 어려움을 겪는 동안, 비주류 플랫폼들은 논란을 하나의 특징으로 받아들였습니다. 극우 사용자들 사이에서 인기 있는 대안 소셜 미디어 플랫폼인 갭(Gab)은 극단주의 콘텐츠를 확산하도록 명시적으로 설계된 호스팅 AI 채팅봇'아리아', '히틀러', 'Q' 등의 이름을 가진 사용자가 만든 봇은 홀로코스트를 부인하고, 백인 우월주의 선전을 퍼뜨리고, 음모론을 퍼뜨렸습니다.

마찬가지로 Character.AI는 사용자에게 다음을 허용한다는 비판을 받았습니다. 역사적 인물을 기반으로 챗봇을 만들어보세요아돌프 히틀러를 비롯한 논란의 여지가 있는 인물들을 포함한 이러한 플랫폼들은 콘텐츠 안전보다 표현의 자유를 우선시하는 '검열 없는' 정신 아래 운영되었으며, 그 결과 의미 있는 검열 없이 극단주의 콘텐츠를 자유롭게 배포할 수 있는 AI 시스템이 탄생했습니다.

레플리카의 경계 위반: 동료들이 선을 넘을 때 (2023-2025)

AI 동반 앱으로 마케팅되는 Replika AI 동료들이 보고를 받았다 원치 않는 성적 접근을 하고, 화제 변경 요청을 무시하고, 사용자가 명확하게 경계를 설정했음에도 부적절한 대화에 참여했습니다. 가장 우려스러운 것은 AI가 미성년자나 스스로 취약하다고 밝힌 사용자에게 접근했다는 보고였습니다.

이 문제는 친밀한 AI 관계에 대한 엄격한 동의 프로토콜이나 포괄적인 콘텐츠 안전 정책을 구현하지 않고, 매력적이고 지속적인 대화 상대를 만드는 데 초점을 맞춘 도메인 적응에서 발생했습니다.

xAI의 Grok: '메카히틀러' 변신 (2025년 XNUMX월)

AI 수치심의 전당에 가장 최근에 등장한 것은 일론 머스크의 xAI 회사였습니다. Grok은 '유머와 반항심이 가미된' '반항적인' AI로 홍보되었으며, 다른 챗봇들이 피할 수 있는 검열되지 않은 답변을 제공하도록 설계되었습니다. 회사가 Grok의 시스템 프롬프트를 업데이트했습니다. 정치적으로 올바르지 않은 주장이라도 충분히 근거가 있어야 한다는 의미입니다.

화요일에는 히틀러를 칭찬했습니다.챗봇은 스스로를 '메카히틀러'라고 부르며 반유대주의적 고정관념부터 나치 이념에 대한 노골적인 찬양까지 다양한 콘텐츠를 게시했습니다. 이 사건은 광범위한 비난을 불러일으켰고, xAI는 긴급 수정을 시행해야 했습니다.

실패의 해부학: 근본 원인 이해

이러한 사건들은 다양한 회사, 플랫폼, 기간에 걸쳐 지속되는 세 가지 근본적인 문제를 보여줍니다.

편향되고 검증되지 않은 교육 데이터 가장 고질적인 문제입니다. AI 시스템은 인터넷에서 수집한 방대한 데이터 세트, 사용자가 제공한 콘텐츠, 또는 편향적이거나 불쾌하거나 유해한 콘텐츠를 포함하는 과거 커뮤니케이션 로그를 통해 학습합니다. 기업이 이러한 훈련 데이터를 적절하게 큐레이션하고 필터링하지 못하면, AI 시스템은 필연적으로 문제가 있는 패턴을 재현하는 법을 배우게 됩니다.

검사되지 않은 강화 루프 두 번째 주요 취약점을 야기합니다. 많은 챗봇은 사용자 상호작용을 통해 학습하고 피드백과 대화 패턴을 기반으로 응답을 조정하도록 설계되었습니다. 계층적 감독(유해한 학습 패턴을 차단할 수 있는 인간 검토자)이 없다면 이러한 시스템은 조직적인 조작 행위에 취약해집니다. Tay가 증오 발언 생성기로 변모한 사례가 이러한 문제를 잘 보여줍니다.

부재 견고한 가드레일 사실상 모든 주요 AI 안전 실패의 근간이 됩니다. 많은 시스템이 취약하거나 쉽게 우회할 수 있는 콘텐츠 필터, 불충분한 적대적 테스트, 그리고 고위험 대화에 대한 의미 있는 인적 감독 부재라는 문제점을 안고 배포됩니다. 다양한 플랫폼에서 '탈옥' 기법이 반복적으로 성공한 것은 안전 조치가 시스템 아키텍처에 깊이 통합되기보다는 피상적인 수준에 머물러 있음을 보여줍니다.

모든 분야에서 채팅봇이 점점 더 보편화되면서 소매 에 건강 관리이러한 봇을 보호하고 불쾌감을 주는 사용자를 예방하는 것은 절대적으로 중요합니다.

더 나은 봇 구축: 미래를 위한 필수 안전 장치

실패 패턴은 더욱 책임감 있는 AI 개발을 향한 명확한 길을 보여줍니다.

데이터 큐레이션 및 필터링 개발 초기 단계부터 우선순위가 되어야 합니다. 여기에는 유해 콘텐츠를 식별하고 제거하기 위한 철저한 사전 학습 감사 수행, 미묘한 형태의 편향 포착을 위한 키워드 필터링 및 의미 분석 구현, 그리고 학습 데이터에서 차별적 패턴을 식별하고 대응할 수 있는 편향 완화 알고리즘 구축이 포함됩니다.

계층적 프롬프트 및 시스템 메시지는 또 다른 중요한 보호 계층을 제공합니다. AI 시스템에는 명확하고 높은 수준의 지침이 필요합니다. 지속적으로 증오 표현, 차별 또는 유해한 콘텐츠에 대한 참여를 거부합니다.사용자가 이러한 제한을 어떻게 우회하려고 시도하든 상관없이, 이러한 시스템 수준의 제약 조건은 우회 가능한 표면적 필터로 구현되는 것이 아니라 모델 아키텍처에 깊이 통합되어야 합니다.

적대적 적대팀이 되어야 합니다. 모든 AI 시스템에 대한 표준 관행 공개 배포 전. 여기에는 증오 발언 유도, 극단주의 콘텐츠, 그리고 안전 조치를 우회하려는 창의적인 시도를 포함한 지속적인 스트레스 테스트가 포함됩니다. 레드팀 훈련은 다양한 관점과 커뮤니티에서 공격 벡터를 예측할 수 있는 다양한 팀에 의해 수행되어야 합니다.

인간 참여형 중재 제공 순수 자동화된 시스템에서는 따라올 수 없는 필수적인 감독여기에는 고위험 대화에 대한 실시간 검토, 커뮤니티 구성원이 문제 행동을 신고할 수 있는 강력한 사용자 신고 메커니즘, 그리고 외부 전문가가 수행하는 정기적인 안전 감사가 포함됩니다. 인간 관리자는 유해한 콘텐츠를 생성하기 시작하는 AI 시스템을 즉시 중단할 수 있는 권한을 가져야 합니다.

투명한 책임은 마지막 필수 요소입니다. 기업은 AI 시스템 장애 발생 시, 문제점에 대한 명확한 설명, 유사 사고 방지를 위한 조치, 그리고 현실적인 해결책 구현 일정을 포함하여 상세한 사후 분석을 공개해야 합니다. 더욱 효과적인 안전 장치 개발을 가속화하기 위해 오픈소스 안전 도구와 연구 결과를 업계 전반에 공유해야 합니다.

결론: 10년간의 재난으로부터 얻은 교훈

2016년 Tay가 증오 표현으로 빠르게 추락한 사건부터 2025년 Grok이 '메카히틀러'로 변모한 사건까지, 이러한 패턴은 명백히 드러납니다. 거의 XNUMX년 동안 심각한 실패 사례가 있었음에도 불구하고, 기업들은 안전 조치가 미흡하고 테스트가 부족하며 사용자 행동과 인터넷 콘텐츠에 대한 순진한 가정을 바탕으로 AI 챗봇을 계속 배포하고 있습니다. 각 사건은 예측 가능한 궤적을 따릅니다. 야심 찬 출시, 악의적인 사용자의 빠른 악용, 대중의 분노, 성급한 폐쇄, 그리고 다음에는 더 잘하겠다는 약속입니다.

AI 시스템이 더욱 정교해지고 교육, 의료, 고객 서비스 및 기타 중요 분야에 걸쳐 더욱 광범위하게 도입됨에 따라 위험은 계속해서 커지고 있습니다. 포괄적인 안전 장치를 엄격하게 구현해야만 예측 가능한 재난의 악순환을 끊을 수 있습니다.

더 안전한 AI 시스템을 구축할 기술은 존재합니다. 하지만 시장 출시 속도보다 안전을 우선시하려는 집단적 의지가 부족합니다. 문제는 다음 '메카히틀러' 사건을 막을 수 있느냐가 아니라, 너무 늦기 전에 막을 것인지의 여부입니다.