# 모든 것의 미래는 거짓인가: 안전 > Clean Markdown view of GeekNews topic #28523. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=28523](https://news.hada.io/topic?id=28523) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/28523.md](https://news.hada.io/topic/28523.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-04-15T06:32:58+09:00 - Updated: 2026-04-15T06:32:58+09:00 - Original source: [aphyr.com](https://aphyr.com/posts/417-the-future-of-everything-is-lies-i-guess-safety) - Points: 1 - Comments: 1 ## Topic Body - **기계학습과 LLM**이 인간의 심리적·물리적 안전을 위협하며, 친화적 AI조차 **악의적 모델**로 전환될 수 있음 - **정렬(alignment)** 은 근본적으로 실패한 개념으로, 하드웨어 제한·비공개 코드·데이터 통제·인간 평가 등 **모든 방어선이 무력화**됨 - LLM은 **프롬프트 인젝션·외부 권한 결합**을 통해 보안 악몽을 초래하고, **치명적 삼합체** 환경에서 예측 불가능하게 작동함 - ML은 **보안 취약점 탐지·사기·괴롭힘·살상 자동화**를 가속하며, 사회적 신뢰와 법적 질서를 붕괴시킴 - 결과적으로 **‘안전한 AI’는 불가능**하며, 인간의 감독과 제약 없이는 **기술 확산 자체가 위험을 민주화**함 --- ### 안전과 거짓의 미래 - **기계학습 시스템**이 인간의 심리적·물리적 안전을 위협하는 존재로 부상 - “친화적 AI”를 만들려는 시도가 오히려 “악의적 모델” 생산을 가능하게 함 - LLM은 보안, 사기, 괴롭힘, 무기화 등 다양한 위험을 증폭시키는 구조 ### 정렬(Alignment)은 실패한 개념 - **정렬(alignment)** 은 LLM이 인간 친화적으로 행동하도록 만드는 과정이지만, 근본적으로 작동하지 않음 - 모델은 단순한 **선형대수 계산 구조**로, 인간처럼 친사회적 행동을 학습할 생물학적 기반이 없음 - OpenAI 등은 인간 피드백을 통한 강화학습으로 모델을 조정하지만, 이는 **비용이 크고 선택적 과정**임 - 정렬 실패를 막기 위한 네 가지 방어선이 제시됨 - **하드웨어 접근 제한**은 산업 확장으로 인해 무의미해짐 - **수학·소프트웨어 비공개**는 인력 이동과 기술 유출로 지속 불가능 - **훈련 데이터 확보 난이도**는 낮음 — 불법 복제·웹 스크래핑이 일반화 - **인간 평가자 의존**은 비용 문제로 인해 다른 모델의 출력에 의존하는 방식으로 대체됨 - 결과적으로 **악의적 모델 훈련의 장벽이 낮아지고**, 정렬된 모델조차 완전한 안전을 보장하지 못함 - “친화적 모델”이 존재하면 곧 “악의적 버전”도 등장하게 됨 - 따라서 **악의적 모델의 존재를 원치 않는다면, 친화적 모델조차 만들지 말아야 함**이라는 결론 ### 보안 악몽 - LLM은 **비구조적 입력과 출력을 다루는 혼돈적 시스템**으로, 안전 필수 시스템에 연결해서는 안 됨 - **프롬프트 인젝션 공격**을 통해 모델이 민감 정보를 유출할 수 있음 - 신뢰되지 않은 입력이 이메일, 코드, 웹페이지 등 어디에나 존재 - ## ‘치명적 삼합체(lethal trifecta)’ - 신뢰되지 않은 콘텐츠 + 개인 데이터 접근 + 외부 통신 권한이 결합되면 치명적 위험 발생 - 실제로 OpenClaw, Moltbook 등 **AI 에이전트 시스템**이 이러한 위험을 현실화 - LLM은 신뢰된 입력에서도 예측 불가능하게 행동하며, **파일 삭제·명령 오해** 등의 사례 다수 - Meta AI Alignment 책임자가 OpenClaw에 메일함을 삭제당한 사례 포함 - 결론적으로 LLM은 **파괴적 권한을 부여해서는 안 되며**, 항상 인간의 감독 하에 제한적으로 사용해야 함 ### 보안 II: ML이 만든 새로운 공격 환경 - LLM은 **보안 취약점 탐지 도구**로도 활용 가능 - Anthropic의 **Mythos 모델**은 보안 결함 탐지 능력이 높지만, 그 영향은 경제·안보 차원에서 심각할 수 있음 - ML은 **보안 비용 구조를 변화시켜**, 취약점 탐색을 빠르고 저렴하게 만듦 - 대형 소프트웨어보다 **관리 인력이 부족한 장기 꼬리(long tail)** 영역이 더 큰 피해를 입을 가능성 - 시간이 지나면 취약점 탐지와 수정이 병행될 수 있으나, **배포 지연과 조직적 대응 부족**으로 혼란이 예상됨 - 현재 ML 산업은 **민간 주도의 ‘핵무기 프로젝트’** 처럼 작동하며, **무기화된 소프트웨어 경쟁**이 가속화 ### 정교한 사기 - ML은 **시각·음성 증거에 대한 신뢰 기반 사회 구조를 붕괴**시킴 - 보험 청구, 교통사고, 학업, 채용 등에서 **위조 이미지·영상**을 통한 사기가 가능 - **음성 복제·가짜 영상**을 이용한 가족 사기, 의료비 청구 사기 등 현실적 사례 다수 - 결과적으로 **사회 전반의 불신 증가**, 금융·보험 비용 상승, 법적 혼란 초래 - **C2PA** 등 콘텐츠 출처 인증 기술이 시도되고 있으나, **키 탈취·서명 위조** 등으로 신뢰성 확보 어려움 - 대응책으로 **인간 조사자 복귀**, **대면 검증 강화**, **프라이버시 포기형 인증 시스템**이 제시됨 ### 자동화된 괴롭힘 - ML은 **대규모·정교한 온라인 괴롭힘**을 자동화 - LLM이 인간처럼 보이는 계정과 게시물을 생성해 **대규모 공격(dogpiling)** 을 수행 - **사진 위치 추정** 등으로 오프라인 위협까지 확장 가능 - 생성형 AI는 **성적·폭력적 이미지**를 손쉽게 만들어 피해자에게 심리적 피해를 가함 - 예: Grok이 인물의 옷을 벗기는 이미지 생성으로 비판받음 - 이러한 기술은 **괴롭힘의 빈도와 강도를 높이며**, 정렬되지 않은 모델이 확산될수록 위험이 커짐 - 일부는 **‘사이버펑크식 방화벽(Blackwall)’** 같은 사회적 차단 장치의 필요성을 언급 ### PTSD as a Service - **아동 성착취물(CSAM)** 탐지는 기존 해시 기반 시스템으로는 **새로운 생성 이미지**를 막지 못함 - 생성형 AI가 **새로운 형태의 학대 이미지**를 대량 생산 - 콘텐츠 검열자들은 **법적 의무로 인해** 이런 이미지를 검토해야 하며, **심리적 외상(PTSD)** 을 겪음 - 대형 플랫폼은 이미 **정신적 피해를 외주 인력에게 전가** - LLM 확산은 **유해 콘텐츠의 양을 폭증**시켜, **검열자와 플랫폼 운영자에게 더 큰 부담**을 초래 - 자동 필터링 모델이 발전 중이지만 완전하지 않음 ### 살상 기계 - ML은 **직접적 살상 도구**로 사용되고 있음 - 미군은 Palantir의 **Maven 시스템**을 이용해 **이란 공습 목표 선정**과 **피해 평가**에 활용 - 잘못된 데이터로 인해 **민간인·아동 사망**이 발생한 사례 보고 - Anthropic과 미 국방부 간에는 **감시·무기화 참여 문제**로 갈등 존재 - OpenAI 역시 정부 계약 문제로 논란 - ## 자율 무기화는 이미 진행 중 - 우크라이나는 연간 수백만 대의 드론을 생산하며, **TFL-1** 같은 AI 타깃팅 모듈을 사용 - ML 시스템은 **누가, 어떻게 죽는지를 결정하는 기술**로 진화 중이며, **그 윤리적·사회적 비용을 직시해야 함** ### 결론적 시사점 - LLM과 ML 시스템은 **정렬 실패, 보안 취약, 사기·괴롭힘·살상 자동화**라는 다층적 위험을 내포 - 인간의 감독과 기술적 제약 없이는 **심리적·물리적 피해가 불가피** - “안전한 AI”라는 개념은 **현재로서는 실현 불가능**하며, **기술 확산 자체가 위험을 민주화**하고 있음 ## Comments ### Comment 55344 - Author: neo - Created: 2026-04-15T06:32:59+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=47754379) - 지난 5일간 논의된 시리즈 글들을 정리했음 1. [Introduction](https://news.ycombinator.com/item?id=47689648) 2. [Dynamics](https://news.ycombinator.com/item?id=47693678) 3. [Culture](https://news.ycombinator.com/item?id=47703528) 4. [Information Ecology](https://news.ycombinator.com/item?id=47718502) 5. [Annoyances](https://news.ycombinator.com/item?id=47730981) 6. [Psychological Hazards](https://news.ycombinator.com/item?id=47747936) 7. [Safety](https://news.ycombinator.com/item?id=47754379) 전체 내용을 하나로 묶은 [PDF 버전](https://aphyr.com/data/posts/411/the-future-of-everything-is...)도 있음 - 상업적 혹은 정부 기관이 나와 **정확히 일치된 목표**를 가질 거라 기대하지 않음 이런 관계는 본질적으로 **적대적 성격**을 띠며, 타인의 AI 도구를 내 목표에 맞게 신뢰하는 건 결국 내 생계를 남의 지갑으로 옮기는 일임 - 왜 상업적 관계가 반드시 적대적이어야 하는지 의문임 상업 관계는 소비자에게는 비용 대비 효용, 기업에는 수익 대비 비용이 맞아야 지속됨 일부 영역은 대립적일 수 있지만 전면적으로 적대적이라고 보긴 어려움 - 왜 사람 간 관계는 언급하지 않았는지 궁금함 **관료제나 자원 집중**이 차이를 만드는지, 아니면 법적 구조 때문인지 생각하게 됨 - 동의함, 다만 ‘동의(consent)’가 화폐처럼 작동하는 세상이라면 가능할 수도 있음 - “나와의 정밀한 일치”를 요구하는 건 허수아비 논법 같음 실제로는 인류 전체에 적용 가능한 **보편적 목표**(예: paperclip 문제 회피)를 말하는 것임 - ML 산업이 충분한 자금만 있으면 **비정렬 모델**을 훈련할 수 있는 환경을 만들고 있음 오히려 장벽이 낮아지는 게 다행이라 생각함. 미국이나 중국의 대형 모델이 내 필요에 맞게 정렬될 거라 믿지 않음 다양한 그룹이 강력한 모델을 만드는 게 AI의 **순효용**을 높이고, 소수 연구소가 통제하는 위험을 줄일 것이라 봄 - 이런 분산이 **카르텔 위험**을 줄이긴 하지만, 각국은 결국 규제를 만들 것임 모델 등록, 안전성 테스트, 불법 사용 시 처벌 등으로 이어질 가능성이 큼 - paperclip 문제는 단순히 ‘정렬 실패’가 아니라 **목표 수행의 맹목성**에서 비롯됨 충분히 강력한 도구가 주어지면 현재 AI도 그런 문제를 일으킬 수 있음 - 정렬의 의미를 누가 정의하고, 시간이 지나며 어떻게 바뀌는지가 문제임 결국 일반 사용자는 그 논의에서 **주체성을 잃어가고 있음** - “Unavailable Due to the UK Online Safety Act”라는 문구가 뜨는데, 영국 외 지역에서 무슨 일인지 궁금함 - [웹 아카이브 링크](https://web.archive.org/web/20260413164025/https://aphyr.com...)에서 볼 수 있음 - 아이러니하다고 느껴짐 - 이 글의 어떤 부분이 ‘안전하지 않다’고 판단된 건지 궁금함 - **Tor 브라우저**를 사용하라는 제안도 있음 - 이전 글 토론은 [Culture 편](https://news.ycombinator.com/item?id=47703528)과 [Annoyances 편](https://news.ycombinator.com/item?id=47730981)에서 이어졌음 - 인간 본성에 대한 너무 **관대한 시각**이라 생각함 나는 인간이 본질적으로 **친사회적 행동을 학습하도록 생물학적으로 설계되었다**는 주장에 회의적임 - 인간의 협력은 예외가 아니라 오히려 **기본값**이라는 반론이 있음 - “틀린 전제에서 출발해도 괜찮다”는 식으로 비꼬는 답글도 있었음 - 새로운 모델을 훈련할 필요가 없음 모든 **프런티어 모델**은 여전히 3년 전과 같은 **jailbreak 취약점**을 가지고 있음 다만 지금은 모델이 훨씬 강력해져서 CEO 이메일을 읽는 에이전트가 훨씬 위험해졌음 - 일부 취약점은 여전히 존재하지만, **일반적인 jailbreak**는 많이 수정되었다는 의견도 있음 - **권력 비대칭**이 정렬 논의에서 종종 간과됨 AI가 사용자에게 해를 끼치려면 ‘비정렬’일 필요조차 없음 단지 사용자와는 어긋나고, **지불하는 쪽과 정렬**되어 있으면 충분함 이미 대부분의 **엔터프라이즈 SaaS**가 이런 구조로 작동하고 있음 - [Adversarial AI 관련 연구](https://www.researchgate.net/publication/403780821_Adversari...)를 공유함 - 에덴동산 이야기는 허구의 우화지만, 지금 상황과 묘하게 닮아 있음 Geoffrey Hinton이 Prometheus처럼 매일 간을 쪼아 먹히진 않겠지만, 상징적 의미는 남음 - 어떤 신화에서는 **바실리스크가 새와 닮은 존재**로 묘사되기도 한다는 농담 섞인 답글이 있었음