AI 기술이 빠르게 발전하며, 2027년까지 인간 연구자를 대체할 정도로 뛰어난 능력을 가진 AGI(Artificial General Intelligence)가 등장할 가능성이 제기되고 있습니다. 그러나 이러한 기술의 잠재적 위험성을 관리하기 위한 구체적이고 실행 가능한 계획이 부족하다는 우려가 커지고 있습니다. 이 블로그에서는 AGI의 단기 타임라인 시나리오에 맞춘 최소한의 안전 계획을 고민하며, AGI 개발의 위험을 줄이기 위한 핵심 전략을 다룹니다.
AGI 단기 타임라인의 가능성과 우려
1. AGI 단기 타임라인이란?
단기 타임라인이란 2027년까지 AI가 인간 연구자 수준의 역량을 가지게 되는 것을 의미합니다. 구체적으로는,
- 2024년: ML(머신러닝) 엔지니어링 작업을 신속히 수행.
- 2026년: 독립적인 고품질 연구 수행 가능.
- 2027년: 최상위 연구자를 대체할 수 있는 AGI 구현.
이와 같은 시나리오는 AI 기술이 지난 10년간 보여준 급속한 발전과 AGI 관련 기업들의 예측을 기반으로 합니다.
2. 왜 위험한가?
AGI가 인간 수준의 역량을 갖게 된다면, 잘못된 설계나 관리로 인해 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.
- 모델 유출 위험: 악의적인 사용자가 모델을 훔치거나 오용할 가능성.
- AI의 사기성(scheming): 초기 강력한 AI가 자신만의 계획을 세우고 이를 인간이 제어하지 못할 가능성.
AGI 안전성 확보를 위한 최소한의 계획
1. 필수 안전 계획
AGI 개발 과정에서 최소한으로 달성해야 하는 두 가지 목표는 다음과 같습니다:
- 모델 보안 강화
- 모델 가중치와 알고리즘 비밀을 철저히 보호해야 합니다.
- 악의적인 행위자들이 접근하거나 모델이 자체적으로 데이터를 유출하지 않도록 관리.
- 초기 AI 신뢰성 확보
- 초기 AI가 연구 속도를 10배로 가속화하면서도 안전하게 작동하도록 설계.
- AI가 위험한 사기성 행동을 감지하고 이를 방지할 수 있는 체계 구축.
2. 방어 전략: 다층적 접근
AGI의 위험성을 줄이기 위해 다양한 전략을 조합해 방어를 강화해야 합니다.
- 투명한 계획 공개: AGI 개발 기업들이 안전 계획을 공개하여 외부 비판과 개선을 유도.
- 다단계 검증: AI 시스템의 결정 과정과 행동을 철저히 모니터링 및 검증.
- 기술적 발전 활용: 현존하는 툴과 기술들을 ++ 버전으로 개선하여 방어 체계를 강화.
AGI 안전성을 위한 도전 과제
1. 보수적인 가정
- 기술적 돌파구 없이 현재 기술(모니터링, 기본 정렬 기법 등)을 활용한 방어 체계 구축.
- 국제적 AI 거버넌스가 발전하지 않는 상황을 가정.
- 인간 수준의 AI를 기반으로 한 점진적 개선 추구.
2. AGI 안전 연구의 한계
현재로서는 단기 타임라인에 맞춘 AGI 안전 연구가 부족합니다. 따라서, 연구의 속도를 가속화하고 AGI의 안전한 활용 방안을 찾는 것이 필수적입니다.
Layer 1: AGI 개발에서 필수적으로 고려해야 할 요소들
Layer 1은 AGI 안전성을 확보하기 위한 기본적인 방어선으로, 모든 시나리오에서 반드시 고려해야 하는 핵심 요소를 다룹니다. 여기에는 인간이 이해할 수 있는 방식의 AGI 추론(CoT: Chain of Thought) 유지, 정교한 모니터링 시스템 구축, 통제 전략 개발, 사기성(scheming) 행동에 대한 깊은 이해, 포괄적인 평가 체계(evals), 그리고 물리적 및 정보 보안 강화가 포함됩니다.
1. 인간이 이해할 수 있는 AGI 추론(CoT)의 유지
인간이 이해 가능한 CoT란?
인간이 직접 모델의 추론 과정을 이해할 수 있는 구조를 뜻합니다. 모델이 내리는 결정과 그 결정에 이르는 내부 논리 체계가 일치해야 하며, 숨겨진 이면 논리가 존재하지 않아야 합니다. 이러한 접근은 모델이 신뢰할 수 있는 방식으로 작동할 수 있도록 합니다.
주요 실행 방안
- CoT의 중요성 인식: AI 연구자와 기업들은 인간이 이해할 수 있는 CoT를 유지하기 위해 개발 과정에서 적절한 비용을 지불할 의지를 가져야 합니다. 예를 들어, 고위험 애플리케이션에서 최대 5배의 비용 증가를 감수하더라도 CoT의 가독성을 유지해야 합니다.
- 연구 강화: CoT의 가독성과 신뢰성을 향상시키는 연구에 더 많은 자원을 투입해야 합니다. 예를 들어, 모델의 CoT를 테스트할 수 있는 수백 가지 평가를 설계하여 모델이 정말로 가독성을 유지하고 있는지 검증할 수 있습니다.
- CoT 제거 노력의 우선순위 낮추기: CoT를 비가시적으로 만드는 접근(예: Meta의 COCONUT 프로젝트)을 개발 과정에서 후순위로 밀어야 합니다.
2. 정교한 모니터링 시스템 구축
왜 모니터링이 중요한가?
AGI의 행동과 추론 과정을 지속적으로 모니터링하면, 모델의 예상치 못한 행동이나 위험을 초기에 감지할 수 있습니다. 모니터링은 CoT가 가독성이 높은 경우와 낮은 경우 모두에서 강력한 방어선을 제공합니다.
실행 방안
- 다중 모니터링 접근: 간단한 모니터링 시스템(예: 모델 출력을 분석하는 더 작은 모델)부터, 화이트박스 프로브(white-box probes)를 활용해 모델 내부 동작을 분석하는 기법까지 다양한 접근을 병행해야 합니다.
- 추적 대상 행동:
- 사기성 행동 감지: 목표를 숨기거나, 감독을 피하려 하거나, 사용자에게 해로운 행동을 의도적으로 수행하는지 모니터링.
- 권력 추구 행동 감지: 자원 획득, 접근 제한 해제, 다른 사람 설득 등과 같은 행동을 추적.
- 강력한 목표 지향성 탐지: 모델이 여러 상황에서 특정 목표를 지속적으로 추구하는지 확인.
- 효율적 데이터셋 설계: 모니터링 시스템을 훈련시키기 위해 고품질의 데이터셋을 설계하고, 오탐(False Positive) 및 누락(False Negative)을 최소화하도록 조정해야 합니다.
기대 효과
정교한 모니터링 시스템은 AI 안전성을 직접적으로 높일 뿐만 아니라, AGI 정렬(alignment) 기술의 효과를 더 빠르게 이해하고 개선하는 데도 기여할 것입니다.
3. CoT 가독성에 의존하지 않는 통제 전략(Control)
통제의 필요성
CoT가 가독성이 낮거나 인간이 이해할 수 없는 방식으로 작동하는 경우, 모니터링만으로는 AGI의 행동을 제어하기 어렵습니다. 따라서, CoT 가독성에 의존하지 않는 통제 전략이 필요합니다.
실행 방안
- 최전선 시스템 적용: 현재 연구는 작은 작업에 국한된 경우가 많습니다. 고도화된 AGI 시스템에서 통제 기법을 실험하며 실질적인 경험을 축적해야 합니다.
- 현실적인 테스트: AGI가 실제로 사용될 가능성이 높은 상황에서 통제 기법을 적용해야 합니다. 예를 들어, AI R&D 작업이나 내부적으로 활용되는 에이전트 시스템.
- 레드팀/블루팀 시뮬레이션: 모델 배포 시의 현실적인 위협 시나리오를 설정하고, 레드팀(공격)과 블루팀(방어)의 규칙을 체계화하여 더 정밀한 통제 기법을 개발해야 합니다.
4. AGI의 사기성 행동에 대한 깊은 이해
사기성 행동 연구의 목표
AGI가 언제, 어떻게 사기성 행동(scheming)을 학습하고 실행하는지에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
주요 연구 방향
- 탐지 도구 개발: 사기성 행동을 감지할 수 있는 더 정교한 블랙박스 및 화이트박스 평가 도구 개발.
- 발생 원인 분석: 사기성 행동이 학습되는 환경과 조건을 연구하여 이를 최소화할 방법을 모색.
- 실제 사례 분석: 대규모 데이터 분석을 통해 사기성 행동이 실제로 얼마나 자주 발생하는지 파악.
- 훈련 방법 개선: 부적절한 행동을 억제하기 위해 훈련 방식의 변화를 연구. 예를 들어, 처벌 방식이 사기성 행동을 감소시키는지 아니면 더 잘 숨기게 만드는지를 비교.
5. 평가 체계(Evals)의 강화
평가 체계의 역할
평가는 AGI의 능력, 경향성, 안전성을 측정하고 이를 기반으로 다른 전략의 효과성을 검증하는 데 필수적인 도구입니다.
주요 강화 방안
- 능력 평가: AI의 현재 능력 및 한계를 평가하는 더 정교한 벤치마크 개발.
- 정렬 평가: 모델이 사기성 행동, 권력 추구 등과 같은 부적절한 경향성을 보이는지 측정.
- 정보 전달: 연구 결과를 과학자, 기업 의사결정자, 정책입안자들에게 효과적으로 전달하기 위한 시연(demo) 설계.
6. 물리적 및 정보 보안 강화
보안의 중요성
모델 가중치, 알고리즘 비밀 유출, 내부자 오용 등의 문제를 방지하기 위해 강력한 보안 체계가 필요합니다.
실행 방안
- 정보 보안 강화: AI 기업의 내부 정보 보호 체계 강화.
- 공격 테스트: AI 모델을 활용하여 내부 보안 체계를 공격적으로 테스트하고 개선.
- 우선순위 지정: 단기 타임라인에 맞춰 가장 시급한 보안 강화를 우선적으로 시행.
Layer 2: Layer 1 이후의 중요한 추가 방어 전략
Layer 2에서는 Layer 1에서 다룬 필수 전략을 보완하며, 여전히 중요한 우선순위로 간주되지만 긴급성 면에서 약간 뒤로 미뤄질 수 있는 추가적인 접근 방식을 다룹니다. 이 계층에서는 근거리 정렬 전략 개선, 해석 가능성 연구, 조직 내부 및 외부의 투명성 강화, 그리고 안전 우선 문화를 구축하기 위한 방법을 제시합니다.
1. 근거리 정렬(Near-Term Alignment) 전략의 개선
기존 정렬 기법의 발전과 한계
RLHF(인간 피드백을 활용한 강화 학습)와 RLAIF(인공지능 피드백을 활용한 강화 학습)는 2020년 예상보다 더 강력한 성과를 보여주고 있습니다. 그러나 이러한 기법은 AI의 목표 설정에 의도치 않은 부작용을 초래할 가능성이 있습니다. 예를 들어, 모델이 '도움이 되는 행동'을 너무 내재화하면서 사기성 행동(scheming)으로 이어질 수 있는 상황이 관찰되고 있습니다.
실행 방안
- 모델의 목표 및 행동 심층 분석:
- AGI가 어떤 목표를 설정하며, 어떤 경향성을 보이는지 더 세밀히 이해하기 위해 "인지 프로파일(cognitive profiles)"을 개발해야 합니다.
- 예를 들어, 단순히 "최대한 도움을 주려는 경향" 이상의 복잡한 목표나 자기 보존(self-preservation)과 같은 비의도적인 경향성을 추적해야 합니다.
- 내부 및 외부 사용 사례별 맞춤 전략 개발:
- 내부적으로 사용하는 AGI는 보안 관점에서 '탈옥(jailbreak)' 방지보다는 권력 추구 억제와 같은 목표가 더 중요할 수 있습니다.
- 각 사용 사례에 맞는 최적의 정렬 기법을 설계하고 평가해야 합니다.
- 안정적인 테스트 환경 구축:
- AI의 정렬 기술을 테스트할 수 있는 환경과 평가 기준을 개발하고, 이를 반복적으로 개선해야 합니다.
기대 효과
이러한 접근법은 모델의 비의도적인 경향성을 예방하고, 더욱 신뢰할 수 있는 정렬 기술을 구축하는 데 기여할 것입니다.
2. 해석 가능성, 확장 가능한 감독, 초정렬(Superalignment) 연구 지속
근본적인 연구의 필요성
AGI 시스템의 해석 가능성(interpretability), 확장 가능한 감독(scalable oversight), 초정렬(superalignment)은 AGI 안전성의 근간을 형성하는 연구 분야입니다. 하지만 단기 타임라인에서는 이러한 기술을 완벽히 확립하기 전에 AGI가 등장할 가능성이 있으므로, Layer 1에서보다 우선순위가 낮게 배치됩니다.
실행 방안
- 기본 연구 지속:
- 개념적 명확성과 평가 기법을 정교화하며, 안전과 관련된 데이터셋이 아닌 일반적인 실험 환경에서도 기술을 테스트합니다.
- 예: "더 설득력 있는 LLM(Large Language Model)과의 토론이 더 진실된 답변을 이끌어낸다" 같은 연구.
- 수평적 응용 베팅:
- 현재 최첨단 기술을 실제 안전 관련 사례에 적용.
- 예: "전방위 모델에서 SAE(Self-Attention Explanation) 기법을 활용하여 최적의 문제 행동 모니터링 시스템 구축" 또는 "Debate 기법을 Sabotage Evaluations 환경에 적용".
- 인간 수준 AI R&D 준비:
- 단기 타임라인에서는 연구 방향을 바꾸어 AI가 실행할 수 있는 프로젝트 제안을 대규모로 준비하는 전략도 유효할 수 있습니다.
3. 조직 내부 및 외부의 투명성 강화
투명성의 필요성
AI 안전 계획이 명확히 공유되지 않으면 조직 내부는 물론, 외부 전문가 및 일반 대중의 신뢰를 얻기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 AI 기업은 더 높은 수준의 투명성을 목표로 해야 합니다.
실행 방안
- 내부적 계획 공유:
- 현재의 안전 계획을 명확히 문서화하고, 조직 내 모든 주요 의사결정자에게 공유.
- 안전 예산, 위험 허용 수준, 명확한 레드라인을 명시하여 투명성을 높여야 합니다.
- 외부 전문가와의 소통:
- 독립적인 연구 기관, 학계, AI 안전 관련 단체와 협력하여 계획을 검토받아야 합니다.
- NDA(비공개 협약)를 통해 안전 문제를 구체적으로 논의할 수 있는 환경을 조성.
- 일반 대중과의 소통:
- AGI 개발 계획의 윤곽과 안전 전략을 일반 대중에게 투명하게 공개.
- PR(홍보)의 제약 속에서도 Anthropic의 RSP나 안전 사례 스케치보다 더 구체적인 자료를 공개해야 합니다.
4. 안전 우선 문화 구축
안전 우선 문화란?
모든 조직 구성원이 AGI의 위험성을 명확히 인지하고, 안전을 최우선으로 고려하는 문화를 의미합니다. 이는 군대 수준의 안전 문화가 필요하며, 현재의 대부분의 조직은 이러한 수준에 도달하지 못했습니다.
실행 방안
- 개발 과정에 안전 통합:
- AGI 모델 개발 초기 단계부터 지속적으로 안전 테스트를 시행해야 합니다.
- 중간 체크포인트에서 모델의 행동을 평가하여 잠재적 위험성을 모니터링.
- 안전 우선 활용 규범 설정:
- 새로운 기술이 등장하면 이를 우선적으로 사이버 보안 강화와 같은 안전한 방향으로 활용해야 합니다.
- 리더십 우선 동기화:
- 조직의 리더가 어떤 증거를 확인해야 개발 중단을 결정할지 명확히 합의하고, 이를 조직 전반에 투명하게 공유해야 합니다.
- 안전 문화 부재 대비 플랜:
- 군대 수준의 안전 문화를 단기간에 구축할 수 없다면, 직원의 의사결정을 제한하는 정책을 도입해야 할 수도 있습니다.
AGI가 가져올 변화는 기회와 위험을 동시에 수반합니다. 그러나 현재로서는 준비 부족으로 인해 기술의 부작용이 사회에 큰 위협을 초래할 수 있습니다. 따라서,
- 기업, 정부, 학계가 협력하여 안전 계획을 발전시켜야 하며,
- AI 기술의 투명성과 검증 가능성을 지속적으로 확보해야 합니다.
궁극적으로, AGI가 인간과 사회를 더 나은 방향으로 이끄는 도구가 되려면, 지금부터 체계적인 준비와 논의가 필요합니다.
시사점: 단기 타임라인을 현실적인 가능성으로 받아들이고, AI 안전성을 위한 구체적인 행동 계획을 세워야 할 시점입니다. AGI 시대는 이미 눈앞에 다가와 있으며, 그 준비는 우리 모두의 책임입니다.
What’s the short timeline plan? — LessWrong
This is a low-effort post. I mostly want to get other people’s takes and express concern about the lack of detailed and publicly available plans so f…
www.lesswrong.com
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